【摘 要】
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水电是具有灵活调节作用的清洁能源，在维持电力系统稳定性，保证电能质量方面发挥了其他能源难以替代的作用。随着风、光等可再生能源在电网中的比例进一步增加，传统的水电机组控制策略已难以满足应对各种复杂工况的要求。尽管针对水电机组先进控制策略的理论研究已较为成熟，但应用受制于算法本身的复杂性和现实条件。为此，本文在传统PID控制的基础上，分别利用智能优化算法和神经网络寻找和拟合不同工况下的最优PID控制参
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51979204）；
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水电是具有灵活调节作用的清洁能源，在维持电力系统稳定性，保证电能质量方面发挥了其他能源难以替代的作用。随着风、光等可再生能源在电网中的比例进一步增加，传统的水电机组控制策略已难以满足应对各种复杂工况的要求。尽管针对水电机组先进控制策略的理论研究已较为成熟，但应用受制于算法本身的复杂性和现实条件。为此，本文在传统PID控制的基础上，分别利用智能优化算法和神经网络寻找和拟合不同工况下的最优PID控制参数，设计了适应于水电机组工况变化的自适应PID控制器。仿真结果表明，相比传统的定PID控制器，本文设计的自适应控制器能够根据工况变化自动调节PID参数，实现了在不同工况下均能保持最优控制性能的目标。
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