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【6h】

基于多类型控制器的电力系统稳定智能优化控制研究

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目录

声明

1 绪 论

1.1 研究背景、目的及意义

1.2 电力系统频率稳定智能优化控制研究现状

1.3 电力系统小信号稳定智能优化控制研究现状

1.4 论文的主要工作及章节安排

2 基于智能优化算法的互联电网负荷频率控制最优PI/PID控制器设计

2.1 引言

2.2 LFC控制器参数优化模型

2.3 灰狼优化算法的应用

2.4 控制器性能评估非脆弱性指标

2.5 算例分析

2.6 小结

3 计及时滞影响的互联电网负荷频率控制最优分数阶PID控制器设计

3.1 引言

3.2 分数阶计算理论与分数阶控制系统

3.3 分数阶PID控制器与整数阶PID控制器

3.4 时滞互联电网LFC系统动态模型

3.5 最优控制器设计方案

3.6 算例分析

3.7 小结

4 基于灰狼优化算法的多机电力系统稳定器参数优化设计

4.1 引言

4.2 PSS优化问题建模

4.3 将GWO算法应用于PSS参数优化设计

4.4 算例分析

4.5 小结

5 多机电力系统中多类型阻尼控制器的参数协调优化设计

5.1 引言

5.2 数学模型

5.3 协调优化设计方案

5.4 算例分析一:两区域四机Kundur系统

5.5 算例分析二:IEEE New England系统

5.6 小结

6 计及负荷相关性的拉丁超立方采样概率小信号稳定性分析

6.1 引言

6.2 概率小信号稳定性分析理论基础

6.3 基于LHS的概率小信号稳定性分析方法

6.4 算例分析

6.5 小结

7 全文总结

7.1 论文总结

7.2 研究展望

致谢

参考文献

附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文

附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目

附录3 两区域四机Kundur系统原始参数

附录4 IEEE New England系统原始参数

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摘要

电力系统具有高维度、非线性、强耦合和不确定性等特点,使得电力系统稳定控制中存在的很多难题没有得到妥善解决。现代互联电网的系统规模和复杂度不断增加,各种不确定性因素普遍存在,原本设计的稳定控制器性能局限性逐渐凸显。如果能实现多类型稳定控制器的协调优化设计,可使电力系统在遭受到外部和内部各种扰动时均有良好的动态性能,对维持大型电力系统的安全稳定运行、降低大停电的安全风险,具有十分重要的作用。近年来,随着计算机技术、控制理论技术和人工智能技术的快速发展,智能优化控制在多个实际工程领域得到广泛应用,为实现电力系统稳定的优化控制提供了全新的视角。本文将最新的智能优化控制与电力系统稳定控制相结合,开展了电力系统稳定性的智能优化控制研究。以灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)作为参数寻优工具,针对电力系统频率稳定性的负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)系统控制器优化设计和小信号稳定性的阻尼控制器优化设计问题,实现了多个控制器参数的同时整定和协调优化,获得了最优的电力系统稳定控制效果。论文主要研究内容如下:
  首先,针对两区域互联电网LFC系统PI/PID参数设计问题,提出了基于智能优化算法的控制器参数优化设计方法。介绍了具有对初值不敏感、优化效率较高和全局寻优性能好等特点的GWO算法,并将它作为全文控制器参数协调优化整定的工具。选择系统时域输出响应的时间乘误差绝对值积分( Integral of Time multiplied Absolute Error,ITAE)指标最小化作为参数优化设计问题的目标函数,运用GWO算法搜索获得最优的LFC控制器参数。重点分析了控制器参数不确定性可能导致的控制器性能衰减或失效,讨论了控制器的非脆弱性问题。仿真算例表明,相比于采用其他方法设计的PI/PID控制器,本文所提GWO算法设计的PI/PID控制器展现出更优的时域ITAE指标和扰动抑制性能,在系统不确定性和控制器自身参数不确定性条件下具有鲁棒性和非脆弱性。
  其次,针对含时滞的两区域互联电网的LFC问题,提出了一种计及时滞影响的互联电网LFC最优分数阶PID控制器设计方案。选择分数阶PID控制器作为含时滞LFC系统的控制器,采用基于时域的ITAE指标构建优化目标函数,应用GWO算法同时优化控制器参数。仿真算例表明,所设计的最优分数阶PID控制器比整数阶PID控制器,具有更好的时域ITAE指标及动态响应性能,表现出更强的时滞鲁棒性和稳定性。
  然后,针对多机电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)参数同时优化设计问题,提出了基于GWO算法的PSS参数优化设计方法。将传统超前-滞后型PSS参数设计建模为基于特征值的二次性能目标优化问题,采用GWO算法迭代搜索在多种运行方式下阻尼综合最优的PSS参数值;应用优化PSS,将多机系统弱阻尼的机电振荡模式,移动至左半复平面阻尼比大于某一指定值的强阻尼区域内。仿真算例表明,基于GWO算法优化设计的PSS在各种系统运行方式下具有抑制系统机电振荡的有效性和鲁棒性,其控制性能优于采用传统相位补偿法设计的PSS。进一步的算法性能分析表明,GWO算法具有对启动初值不敏感和优化结果稳健性强等优点。
  再次,针对多种类型电力系统阻尼控制器的参数协调优化设计问题,提出了一种PSS、静止无功补偿装置(Static Var Compensator,SVC)功率振荡阻尼器(Power Oscillation Damper,POD)与双馈感应发电机(Doubly-fed Induction Generator,DFIG) POD的多类型阻尼控制器参数协调优化设计方案,实现了多机电力系统中局部振荡与区间振荡的同时抑制。该方案同时协调优化就地PSS与基于广域信号的SVC POD和DFIG POD,采用综合模态可控/可观性指标选取适宜的POD广域反馈信号,将整个协调设计方案建模为基于特征值的二次性能目标优化问题,采用GWO算法迭代搜寻最优控制器参数值。仿真算例表明,所提多阻尼控制器协调优化设计方案具有抑制多机电力系统机电振荡的可行性和有效性,并且在多运行方式下具有鲁棒性。
  最后,针对含负荷相关性的电力系统概率小信号稳定性分析问题,提出了一种具有方差缩减特性的拉丁超立方采样( Latin Hypercube Sampling, LHS)技术结合Cholesky分解的概率小信号稳定性分析方法。通过 LHS蒙特卡洛仿真计算获取特征值概率分布。仿真算例表明,相比于简单随机采样技术,基于 LHS技术的蒙特卡洛仿真具有更高的采样效率,是一种更优的小样本概率小信号稳定性分析方法;负荷之间的相关性对电力系统概率小信号稳定性分析结果具有显著影响,当负荷不确定性和相关性增加时,系统临界振荡模式的失稳概率相应增加。

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