自動化技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)發(fā)揮著重要的作用，是一個強有力的助推劑，尤其在工業(yè)生產(chǎn)中，自動化技術(shù)應用更為廣泛，本文主要研究水電廠的自動化技術(shù)的應用與發(fā)展。

　　《水利水文自動化》是由水利部南京水利水文自動化研究所主辦的期刊。全國性科技期刊。讀者對象主要是我國廣大水文站網(wǎng)工作者，水利、水文、水電、交通、能源、地質(zhì)、環(huán)保、化工、農(nóng)林、航運、水資源和水利電力工程等有關(guān)部門的工人、工程技術(shù)人員和院校師生等。

　　社會的需要是自動化技術(shù)發(fā)展的動力。自動化技術(shù)是緊密圍繞著生產(chǎn)、軍事設備的控制以及航空航天工業(yè)的需要而形成和發(fā)展起來的。水電站自動化是一門涉及多方面理論和最新技術(shù)進展的綜合性科學技術(shù),近年來受到了較廣泛的重視,取得了迅速發(fā)展。但總體而言,我國水電廠自動化水平還有待于提高。目前,我國還有一些中小型水電廠采用中央控制室和機旁兩級監(jiān)控,大部分水電廠已實現(xiàn)了在中央控制室的集中監(jiān)控,撤消了機旁值班人員。

　　水電廠自動化技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)達到一定的水平，在我國城鄉(xiāng)電網(wǎng)改造與建設中不僅中低壓水電廠采用了自動化技術(shù)實現(xiàn)無人值班，而且在220kv及以上的超高壓水電廠建設中也大量采用自動化技術(shù)。從而大提高了電網(wǎng)建設的現(xiàn)代化水平，增強了輸配電和電網(wǎng)調(diào)度的可能性，降低了水電廠建設的總造價，這已經(jīng)成為不爭的事實。本文現(xiàn)作以下的探討，僅供參考。

　　一、控制技術(shù)的發(fā)展

　　隨著科學技術(shù)的進步,尤其是工業(yè)自動化發(fā)展的需要,人們所面臨的系統(tǒng)也越來越復雜。盡管在傳統(tǒng)控制基礎(chǔ)上發(fā)展了魯棒性控制和自適應控制來適應不確定性系統(tǒng)控制的需要,但在實際應用中,尤其是在非線性、時變性和不確定性的工業(yè)過程系統(tǒng)中,常常因為不能建立精確的數(shù)學模型而難以獲得令人滿意的結(jié)果。

　　1965年,模式識別與控制創(chuàng)始人傅京遜首先提出把人工的啟發(fā)式推理用于學習控制,并于1971年正式提出以自動控制和人工相結(jié)合為主體的“控制”概念,開創(chuàng)了控制這一新興的領(lǐng)域,在其基礎(chǔ)上,G.A.Saridis又將其發(fā)展為以人工智能、自動控制和運籌學等多種學科交叉融合的分層遞階控制結(jié)構(gòu)形式。所謂系統(tǒng)是指具備一定行為的系統(tǒng)。具體地說,若對于一個問題的激勵輸入,系統(tǒng)具備一定的行為,它能夠產(chǎn)生合適的求解問題的響應,這樣的系統(tǒng)便可稱為系統(tǒng)。控制系統(tǒng)具有學習、適應及組織功能。

　　控制理論發(fā)展的高級階段,它主要用來解決好些用傳統(tǒng)控制方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。控制技術(shù)目前只是處于發(fā)展的初級階段,還未建立起完整的理論體系,但它已受到人們的普遍重視,應用領(lǐng)域也相當廣泛。水電機組的控制是智能控制技術(shù)在水力發(fā)電領(lǐng)域中應用的重要方面,也是現(xiàn)代水電廠自動化重要的組成部分。

　　二、典型控制方法及其在水電站自動化中的應用現(xiàn)狀

　　1.專家控制

　　傳統(tǒng)的自動控制學科從古典控制理論發(fā)展到現(xiàn)代控制理論,并出現(xiàn)了自適應控制等高級控制技術(shù),取得了巨大的進展。這些進展主要源于數(shù)學分析和數(shù)值計算這兩方面的理論和技術(shù),“實現(xiàn)”環(huán)節(jié)也從模擬方式發(fā)展為數(shù)字方式。但傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基本沒有改變,仍然是機器單獨作用的反饋控制,并且傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的機制基本上也沒有改變,仍然是單純地執(zhí)行各種控制規(guī)律算法。系統(tǒng)對于控制對象在環(huán)境中的參數(shù)、結(jié)構(gòu)的變化缺乏應變能力,對于控制器的參數(shù)、結(jié)構(gòu)缺乏合適的調(diào)整方法。80年代初,人工中的專家系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展為解決傳統(tǒng)控制理論的局限性提供了重要的啟示。專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng),它主要面臨的是各種非結(jié)構(gòu)化問題,尤其能處理定性的、啟發(fā)式或不確定的知識信息,并經(jīng)過各種推理過程達到系統(tǒng)的任務目標。專家系統(tǒng)技術(shù)與自動控制技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生了控制的一個重要分支—專家控制這種新穎的控制系統(tǒng)設計和實現(xiàn)方法。

　　專家控制的實質(zhì)不僅是使系統(tǒng)的構(gòu)造和運行都基于控制對象和控制規(guī)律的各種專家知識,而且要以的方式來利用這些知識,求得受控系統(tǒng)盡可能地優(yōu)化和實用化。因此,專家控制又稱作基于知識的控制或?qū)＜铱刂啤�專家控制系統(tǒng)一般采取專家系統(tǒng)和其它控制方法相結(jié)合的方案,其中專家系統(tǒng)主要用于高層的協(xié)調(diào)、組織和決策并激勵相應的基本級控制器工作,而由基本級控制器完成控制規(guī)律的實現(xiàn)。國內(nèi)外許多學者在此領(lǐng)域進行了研究。

　　四川聯(lián)合大學申新衛(wèi)等提出的面向?qū)ο蟮乃�電廠故障診斷系統(tǒng)(OIFDS),即為典型的專家控制在水電站運行自動化中的應用研究。OIFDS采用面向?qū)ο蟮膶哟文�塊化故障診斷方法,將水電機組的故障按其工作原理、結(jié)構(gòu)及故障機理分析劃分,將整個對象的診斷問題劃分為不同層次、不同規(guī)模的子診斷對象,并逐層逐塊地深入診斷,提高了水電機組故障診斷的準確性和可靠性。一般而言,專家控制存在控制的實時性和機器學習二個主要問題。

　　2.模糊控制

　　模糊控制(Fuzzy Control)是模糊集合理論應用的一個重要方面。模糊控制是一種對系統(tǒng)控制的宏觀方法,其核心是用語言描述的控制規(guī)則。語言控制規(guī)則通常用“如果…,則…”的方式來表達在實際控制中的專家知識和經(jīng)驗。模糊控制的最大特征是將人的操作經(jīng)驗用模糊關(guān)系來表示,通過模糊推理和決策方法來對復雜過程對象進行有效控制。它具有不依賴被控對象模型、魯棒性較強的特點,因而為隨機、非線性和不確定性系統(tǒng)的控制提供了良好的途徑。尤其是80年代模糊微處理芯片的產(chǎn)生,為模糊控制技術(shù)的實際應用創(chuàng)造了硬件支撐條件。從水電機組的特點來看,采用模糊控制被認為是一種有效

　　的解決方法。

　　從80年代末開始,國內(nèi)許多水電專家已著手模糊控制技術(shù)在水電廠控制方面的應用研究。在對水輪機調(diào)節(jié)對象模型特性作出分析的基礎(chǔ)上對采用Fuzzy控制規(guī)則和算法進行了研究,在基礎(chǔ)上提出Fuzzy - PID復合控制的對策,結(jié)果表明此種控制方式可以集中模糊控制和PID控制的優(yōu)點,從而使系統(tǒng)具有更優(yōu)良的動態(tài)品質(zhì)。在模糊控制應用到水電廠控制方面有很多研究成果,但與常規(guī)控制理論相比,模糊控制技術(shù)還不完善,其主要問題是如何提高模糊控制的控制品質(zhì)(如穩(wěn)態(tài)誤差和超調(diào)等問題),以及如何提高其自身的學習能力。

　　3.神經(jīng)網(wǎng)絡控制

　　動態(tài)系統(tǒng)理論在過去50年來得到了深入研究和發(fā)展,已被廣泛地應用,特別是線性時不變系統(tǒng)控制的設計方法和穩(wěn)定性分析方法已趨完善。但是對于非線性系統(tǒng),因其復雜性至今還沒有一套完整的系統(tǒng)控制設計方法和系統(tǒng)解析方法,穩(wěn)定性的分析也只是針對某些特殊的非線性系統(tǒng)進行研究。為解決上述問題,人們引入了神經(jīng)網(wǎng)絡思想。神經(jīng)網(wǎng)絡是介于符號推理與數(shù)值計算之間的一種數(shù)學工具,它具有很好的適應和學習能力,因此它適合于用作控制的工具。從本質(zhì)上看,神經(jīng)網(wǎng)絡是一種不依賴模型的自適應函數(shù)估計器,給定一個輸入,可以得到一個輸出,但它并不需要知道輸出和輸入之間存在著怎樣的數(shù)學關(guān)系,即其具有非線性映射功能;當給定的輸入并不是原來訓練的輸入時,神經(jīng)網(wǎng)絡也能給出合適的輸出,它具有插值功能或適應功能;在專家系統(tǒng)中,知識明顯地表示為規(guī)則,而在神經(jīng)網(wǎng)絡中,知識是通過學習例子而分布存儲在網(wǎng)絡中,當個別處理單元損壞時,對神經(jīng)網(wǎng)絡的整體行為只有很小的影響,而不會影響整個系統(tǒng)的正常工作,目前神經(jīng)網(wǎng)絡理論的應用幾乎遍及各個學科領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡在控制應用的巨大優(yōu)勢和潛力可以體現(xiàn)在以下三個方面:

　　(1)神經(jīng)網(wǎng)絡可以從例子中學習,這對于不能用模型甚至難以用規(guī)

　　則描述的對象有效處理提供了新途徑;

　　(2)神經(jīng)網(wǎng)絡的并行結(jié)構(gòu)及其冗余性,使得其在大信息處理與復雜系統(tǒng)的實時控制方面顯出巨大的優(yōu)勢和潛力;

　　(3)神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射、學習能力為解決復雜的非線性系統(tǒng)的控制問題提供了有效的途徑。

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡控制應用上,上海交大的趙聞飚等應用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習、映射和綜合能力來研究水電機組的優(yōu)化與自適應控制問題較好地解決了穩(wěn)定性較差的貫流式水輪發(fā)電機組的調(diào)節(jié)問題。武漢水電大學的陳啟卷、徐枋同也針對多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡,運用遞推預報誤差(RPE)算法對水輪發(fā)電機組進行了非線性建模研究。總體而言在目前的研究中,人們主要還是利用神經(jīng)網(wǎng)絡表達非線性系統(tǒng)的能力和自適應學習的功能來解決非線性系統(tǒng)的控制問題。實踐證明,神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)對非線性系統(tǒng)具有最好的控制性能。

　　三、應用前景與展望

　　目前理論和控制技術(shù)發(fā)展的一個重要方向是集成化。模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)合,人工符號主義與神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)結(jié)主義的結(jié)合等都是集成的重要方面。象水力發(fā)電過程這樣一類不確定性的復雜工業(yè)過程,對其有效控制的關(guān)鍵在于控制系統(tǒng)應具有強的知識處理能力,其中包括知識學習、知識利用、推理和決策等方面。由于人類知識的模糊性,使得系統(tǒng)的模糊學習和模糊處理成為系統(tǒng)的重要特性。雖然模糊技術(shù)具有強的模糊知識處理能力,但學習能力不足,它要求系統(tǒng)具有完備的知識,這對于工業(yè)智能系統(tǒng)的設計是困難的,而神經(jīng)網(wǎng)絡較強的學習能力正好可以彌補模糊系統(tǒng)學習的不足,利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力來學習人類已有的知識和經(jīng)驗,降低控制系統(tǒng)的造價、提高系統(tǒng)的適應性,這樣就產(chǎn)生了神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)集成的新領(lǐng)域。由于模糊技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡都是知識的數(shù)值處理方法,二者具有良好的互補性,因此它們的結(jié)合很快得到控制領(lǐng)域?qū)＜业钠毡橹匾暋?/p>

　　目前,國內(nèi)已有部分水電控制專家已著手發(fā)展既能有效處理模糊知識又能有效學習的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡集成技術(shù),這必將為水力發(fā)電過程控制提供新的途徑。

　　隨著近幾年發(fā)展起來基于自然選擇和基因遺傳學原理的搜索算法——遺傳算法GA在許多實際問題中廣泛應用,使得基于遺傳優(yōu)化的開放式動態(tài)學習的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡成為當前研究的焦點。目前,遺傳算法在水電廠自動化領(lǐng)域中的應用已取得了一些成果。相信,在不遠的將來,水電廠自動化必將隨著計算機應用及控制技術(shù)研究的深入,不斷地向著電廠全面化方向發(fā)展,為水電廠實現(xiàn)無人值班、少人值守創(chuàng)造條件。

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