抽水蓄能电站可逆式机组柔性化改造的动态特性及控制策略

一、引言

抽水蓄能电站凭借可逆式机组的双向运行特性，在电力系统中承担着调峰填谷、调频调相、紧急事故备用等重要功能，是保障电力系统稳定运行的关键调节手段。随着风电、光伏等新能源的大规模并网，电力系统呈现出强波动性与低惯性特征，对抽水蓄能电站的快速响应能力、运行灵活性及稳定性提出了更为严苛的要求。

传统可逆式机组在设计上侧重稳定性与效率，但在快速工况转换、宽范围负荷调节时存在动态响应滞后、机械应力集中等问题，难以满足新型电力系统的需求。在此背景下，可逆式机组的柔性化改造应运而生，通过采用新型材料、优化结构设计及升级控制系统，提升机组的运行灵活性与动态性能。目前，关于柔性化改造后机组动态特性的系统性分析及针对性控制策略研究尚不完善。因此，深入研究抽水蓄能电站可逆式机组柔性化改造的动态特性及控制策略，对提升电站运行效能、适应新能源电力系统具有重要意义。

二、可逆式机组柔性化改造的核心内容

2.1 结构优化

结构优化是柔性化改造的基础，主要针对机组的关键部件进行改进。采用高强度、低损耗的复合材料替代传统金属材料制造转轮与导叶，降低部件惯性与水力损失；优化导叶调节机构的传动精度，减少机械间隙，提升调节响应速度；对主轴系统进行轻量化设计，降低转动惯量，增强机组在快速启停时的动态适应性。同时，通过流道重构减少水力干扰，为机组在宽工况范围内稳定运行创造条件。

2.2 控制系统升级

控制系统升级是实现柔性化的核心，重点在于提升机组的智能化调节能力。引入数字孪生技术构建机组全工况动态模型，实现运行状态的实时仿真与预判；采用高精度传感器与高速数据采集系统，提升对机组转速、水压、振动等参数的监测精度与响应速度；开发多目标协调控制算法，实现发电、抽水工况下的负荷快速调节与平稳转换，满足电力系统对有功、无功的实时需求。

三、柔性化改造后机组的动态特性

3.1 过渡过程动态特性

过渡过程（如开机、停机、工况转换）是机组动态特性最复杂的阶段。柔性化改造后，机组的转动惯量降低，导叶调节速度加快，导致过渡过程中的转速波动与水压冲击呈现新特征。在发电工况启动时，转速上升时间缩短，但可能因加速过快引发暂态振荡；抽水工况向发电工况转换时，水流方向快速改变，水力系统的水击效应虽因流道优化有所减弱，但仍需关注压力脉动的幅值与频率变化，避免部件疲劳损伤。

3.2 负荷波动动态特性

面对新能源发电的随机波动，机组需具备快速跟踪负荷变化的能力。柔性化改造后，机组的负荷调节速率提升，但在高频次、大幅度负荷波动下，可能出现功率超调与转速振荡。其原因在于，传统 PID 控制难以适应改造后机组的非线性特性，调节参数与动态响应需求不匹配，导致机组在负荷突变时的稳定性下降，需通过控制策略优化加以解决。

3.3 工况转换动态特性

可逆式机组的工况转换涉及发电、抽水、调相之间的切换，柔性化改造后转换时间显著缩短，但转换过程中的能量冲击与相位突变问题更为突出。例如，抽水转发电时，励磁系统需快速调整电压相位与电网同步，若响应延迟易造成并网冲击；导叶与球阀的协同动作精度要求提高，任何动作时序偏差都可能引发水力系统的不稳定，影响机组安全运行。

四、柔性化改造后的控制策略

4.1 模型预测控制策略

基于改造后机组的动态模型，采用模型预测控制策略实现多变量协同调节。该策略通过滚动优化与反馈校正，在每一时段根据当前状态与未来负荷预测，计算最优控制量（如导叶开度、励磁电流），提前抑制可能出现的动态偏差。在过渡过程中，模型预测控制可结合水力系统的水击效应模型，优化导叶关闭规律，将水压波动控制在允许范围内；在负荷跟踪时，通过在线更新预测模型参数，适应机组的非线性特性，减少功率超调量。

4.2 自适应控制策略

针对机组改造后动态特性随工况变化的特点，引入自适应控制策略实现参数的实时调整。通过辨识算法在线识别机组的动态参数（如惯性时间常数、阻尼系数），根据参数变化自动修正控制增益，确保在不同负荷与工况下控制性能的一致性。在工况转换阶段，自适应控制可快速响应系统参数的突变，通过增益调度机制平滑过渡过程，降低并网冲击与机械应力。

4.3 水力 - 机械 - 电气协同控制策略

柔性化改造后，机组的水力、机械、电气系统耦合关系更为紧密，需建立多系统协同控制策略。将水力系统的压力脉动、机械系统的振动信号与电气系统的功率、电压参数纳入统一控制框架，通过协调导叶调节、励磁控制与球阀动作，实现各系统动态特性的匹配。例如，在处理负荷波动时，同步调节导叶开度与励磁电流，既保证有功功率快速响应，又维持无功功率与电压稳定，避免单一系统调节引发的连锁反应。

4.4 智能决策支持控制策略

依托大数据与人工智能技术，构建智能决策支持系统，为柔性化改造后的机组控制提供更精准的策略指导。该系统通过收集机组长期运行的海量数据，包括不同工况下的动态响应、故障记录、环境参数等，利用深度学习算法挖掘数据中隐藏的规律与关联，建立机组运行状态与控制策略的映射关系。在机组运行过程中，智能决策支持系统可实时分析当前运行数据，结合历史相似案例，为控制策略的调整提供建议。例如，当系统检测到机组振动异常时，能快速定位可能的原因（如导叶卡涩、水力不平衡等），并推荐对应的控制参数调整方案，辅助操作人员或自动控制系统做出决策。同时，该系统具备自我学习能力，随着运行数据的积累不断优化决策模型，提高建议的准确性与适应性。通过智能决策支持，能有效弥补传统控制策略在处理未知工况或复杂故障时的不足，为可逆式机组柔性化改造后的高效运行提供更高级别的保障。

五、结束语

抽水蓄能电站可逆式机组的柔性化改造是适应新型电力系统的必然趋势，改造后机组的动态特性呈现响应速度快、非线性增强等特点，对控制策略提出更高要求。本文研究表明，通过结构优化与控制系统升级，机组的柔性化水平可显著提升，而模型预测控制、自适应控制及多系统协同控制策略能有效应对改造后的动态特性变化，保障机组安全稳定运行。然而，柔性化改造仍面临材料可靠性、控制算法实时性等挑战。未来需进一步开展长周期运行下的部件疲劳特性研究，提升控制算法的计算效率与鲁棒性，推动数字孪生与人工智能技术的深度融合。通过持续技术创新，可逆式机组的柔性化改造将为抽水蓄能电站在新能源电力系统中发挥 “ 稳定器” 与“ 调节器” 作用提供更坚实的技术保障，助力实现 “ 双碳” 目标。

参考文献：

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