电力电气控制阀的电压节能控制方法段培

电力电气控制阀的电压节能控制方法段培

段培

（北京市南水北调东干渠管理处北京100163）

摘要：在传统的电力电气控制阀设计中，对电气控制阀中工作电压的运用不合理，进而导致在电气方面电力的损耗过多，造成不必要的浪费。为了实现电力电气系统的节能化，必须对电气控制阀进行改进，通过科学地对当前的电力电气控制阀现状进行分析，提出相应的电压调节方法，并运用在电力电气控制阀中，能够有效地消除当前电力电气控制阀中电压控制存在的模糊控制和过度控制等问题，达到节能高效的目的。

关键词：电力电气控制阀；电压节能；控制方法

在传统的电力电气控制阀节能设计中，电压是最为核心的关键部分，因为在系统运行时，电压会不断地进行波动，影响到各个重要的关键控制信号，产生偏差，继而导致电气控制阀在进行电压控制时产生的数据不准确，系统的能耗也会偏高，无法实现进一步节能的目的。在电力电气控制阀节能设计方面，我国的设计水平和国外相比仍存在着一定的差距，但也提出了一些新型的设计理念，可以利用多层防干扰神经网络的电压调节方式对当前的电力电气控制阀设计节能水平进行提升，为日后的电力电气控制阀设计提供参考意见。

一、基于多层防干扰神经网络提出的电力电气控制阀节能模式概念

目前电力电气控制阀的节能设计方面中，一般利用阀门开关的控制为主，利用智能化数据来显示使用的场景，并以此进行对系统情况进行判断，采取开启、关闭操作，实现节能目的。这种方式能够在一定程度上实现节能，但由于对电压不能进行合理的运用，电压会产生波动，对控制阀造成不良影响，进而造成设备使用寿命下降，控制阀运行效率降低，提高系统的总耗电量，无法起到很好的节能效果。神经网络具有，非线性自适性强的特点，能够有效地避免电压干扰，参考多层防干扰神经网络设计出的电压调节方法，这种方式具有一定的智能化特点，将控制阀的电压误差控制波动设定为参数E，将其导入电力电气控制系统中进行运算，将电压波动信号误差设为c（t），电压波动率为EC，表达式为cc（t），变控制系数设置为K可以得到控制模型：

E=Ke（t）（1）

Ec=Kcc（t）（2）

当电压产生异常波动时，电压信号控制律为

U=βE+（1-β）EC（3）

在公式中，β作为电压波动的幅度系数，一般可以设为1，Kcc（t）作为微分系数，对公式进行改进，可以得到

Β=βe+Kβ|E||E|max（4）

在公式中，当|E|为0时，βe可以作为电压波动的调整系数，Kβ为常数大于等于0，小于等于1-βe。

由于电压波动控制完成c和u之间联系不稳定，可以将运行过程中电压波动情况下的参数变化值设定为KP、KI、Kd，限制参数变化值可能波动区域，将产生的参数变化e、ec、KP、KI、Kd归一化道（-1，1）中，可以得到e、ec、KP、KI、Kd={-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5}，将其模糊子集设为到e、ec、KP、KI、Kd={NB，NM，NS，O，PS，PM，PB，}，设置已经变化的参数波动值模糊标准表，参数变化值满足正态分布，为了将变化的影响消除，必须确认波动变化，根据设计模糊变量隶属度来进行控制阀电压控制规则的确认。通过对控制变革进行量化，得出

分析完控制阀电压波动特性后，得出电压控制参数e、ec、KP、KI、Kd变化规则，再进行最优化关联控制，确保电控制阀的压波动干扰消除。通过量化函数对电压控制参数关联性进行设计，得出

在式中，J是控制阀电压波动影响下控制信号准确度测量结果，是经过对控制信号响应时间，信号信噪比、控制过程近分析研究得出的。为了达到节能目的，对参数变化值e、ec、KP、KI、Kd寻优组合，合理调整，从而得出最佳节能组合值，实现参数优化控制，确保能耗最小化，实现节能调控。

具体的设计参数

多重神经网络模型，这里指的是前向网络模型，在一般情况下，电力电气控制阀产生的电压波动呈现出一种非线性变化趋势，而随着对多重神经网络进行输入输出，其呈现出线性变化趋势。因此在进行控制电力电气控制阀的电压时，其参数可以当做输入层的数据，最优电压则可用来当做输出层的数据，动态变化学习过程则是由隐含层来进行代替，这样能够设定出在电压波动变化时的最优节能控制函数，实现节能设计。根据输入输出数据显示，在排除电压损耗影响的前提下，最佳电压输出公式为

根据上文得出的公式，用C作为电压波动信号，K作为数据分类中心，W作为电压的稳定控制矩阵，y作为最优电压的输出结果，||•||作为特殊符号，对算法进行约束规范，σ作为电压波动的频率范围。通过公式推导，这种方法的控制率和训练效率较高，可以避免由于初始数值设置不当产生的局部数值最小化问题，进而对电力电气控制阀的节能电压控制精度和可靠性进行大幅度的提升，实现系统节能的目的[2]。

二、实验模拟结果

为了验证公式，可以采取模拟实验的方式进行验证。模拟实验需要使用到大型电力设备。在进行设备选择时，设备电压值应该维持在10-30V，并且需要准备51单片机硬件核心处理器和精度较高的信号采集卡等，在进行模拟实验时，必须保证电力设备中电气控制阀电压维持在可控范围内，利用核心处理器来对数据进行收集，并将电压通过转化装置转换为可用电压，通过模型导入到单片机中，以满足对电压的调节和控制，让电压波动始终处于合理区域内，保证对电力设备能够进行有效的节能控制。在经过多次试验后，将采集到的实验数据和参数变化导入到计算机中，进行分析计算。实验结果如下：

表1模拟实验结果

通过对实验结果的分析研究，可以得知在控制参数合理的情况下，该模型对电力电气控制阀的输入电压能进行有效地控制，避免由于电压波动产生的控制率低下和能耗虚高问题。通过不同参数进行调整输入得出相应的实验结果，可以得知在进行模拟实验时，输入电流在发生变化时，相应的波动范围也会随之发生变化，而对电压控制时间变化范围却不会造成太大的影响，即便是处于超调范围内，电压控制参数变化范围也不会产生太大的波动，电压控制参数调整实验结果如下

表2模拟电力设备电压控制参数实验结果

由此可见，基于多重防干扰神经网络的电压节能控制办法能够有效地对电压进行控制，将误差保持在较小的范围内，从而实现了对电力设备中电力电气控制阀电压波动的高效调节控制，保证电气设备在进行稳定运行时，不会耗电虚高的情况，造成不必要的浪费，影响设备的正常使用寿命[3]。

由模拟实验数据分析可知，基于多重防干扰神经网络设计的电压控制方式能对电力电气控制阀的电压进行控制，减少了电压控制过程中的模糊控制问题和过度控制问题，对误差范围进行预设，将电力电气控制阀电压造成的误差融入计算范围中，将控制信号的准确率在原有基础上提升了50%，排除了50%的电压干扰，将其干扰程度控制在可接受范围内，并利用智能调节方法进行电压控制，从而达到降低能耗，提高节能效率的目的。

总结：

随着电力节能控制方面进一步地向前发展，通过对电压波动干扰误差进行预设，增强设备抗干扰能力，能够有效地进行电压控制，从而起到节能效果，为日后的电力设备生产发展保驾护航。

参考文献：

[1]梁韦，陈俊旭.电力电气控制阀的电压节能控制方法研究[J].科学与财富，2016，12（7）：487-487.

[2]范俊.电力电气控制阀的电压节能控制方法分析[J].电子世界，2017，31（14）：94.

[3]颜玉玲，武粉桃.电力电气控制阀的电压节能控制方法[J].电网与清洁能源，2015，31（8）：6-9.