基于隐式广义预测控制的超导储能装置对机电扰动传播抑制研究

摘要

随着电网互联化程度加深，电力系统动态特性愈加复杂。电力系统中机电扰动传播严重影响电网的稳定性，导致系统事故概率大幅上升。超导储能装置(SMES)作为灵活的功率源，可快速地与电力系统进行有功功率交换，抑制机电扰动的传播。因此，研究超导储能装置实现抑制机电扰动传播有着重要意义。
　　本文首先基于直流潮流给出了一种适用于研究大规模电力系统机电扰动传播的仿真模型。采用New England10机39节点系统分析比较了本文模型和PSS/E机电扰动传播的时域仿真结果，验证了本文模型的有效性和准确性。
　　其次本文采用隐式广义预测控制(IGPC)方法设计了SMES控制器，详细分析了各个控制参数对控制效果的影响。研究了该控制器在电力系统中抑制机电扰动传播的工作原理。利用10机39节点系统进行算例分析，在MATLAB/Simulink环境中仿真，通过与已有的SMES控制器进行比较，结果表明本文的控制器能够快速、有效地抑制机电扰动传播。
　　最后，针对IGPC在梯度寻优环节容易陷入局部最优解，同时这种控制方法需要二次规划导致计算时间成本大的问题。论文研究了一种改进的量子粒子群优化IGPC的算法设计的SMES控制器。在改进的量子粒子群优化算法中，利用非线性动态惯性权重与混沌搜索相结合，再对IGPC的滚动优化环节进行二次优化。解决了改进量子粒子群算法与IGPC结合中的相关问题，设计了混合优化的具体过程。仿真结果表明改进量子粒子群优化的SMES控制器能够在前期平滑各母线间传输功率增量波动，取得更好的抑制机电扰动传播效果。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的研究意义与背景

1．2 国内外研究现状分析

1．2．1 机电扰动传播理论及抑制方法

1．2．2 超导储能装置及控制方法

1．2．3 广义预测控制的发展

1．3 本文主要工作及章节安排

第2章 电力系统中机电扰动传播的数学模型

2．1 引言

2．2 电力系统数学模型

2．3 研究机电扰动传播的数学模型

2．3．1 数学模型的建立

2．3．2 模型的实现

2．4 仿真研究

2．4．1 算例

2．4．2 对比分析

2．5 本章小结

第3章 广义预测控制及优化算法

3．1 引言

3．2 广义预测控制

3．2．1 预测模型

3．2．2 滚动优化

3．2．3 反馈校正

3．2．4 控制的约束处理

3．3 隐式广义预测控制

3．3．1 基本原理

3．3．2 控制参数对系统性能的影响

3．4 改进量子粒子群算法

3．4．1 量子粒子群算法

3．4．2 QPSO算法改进

3．4．3 改进QPSO算法的流程

3．5 改进QPSO算法优化IGPC控制

3．5．1 改进QPSO算法的IGPC相关内容

3．5．2 改进QPSO的IGPC控制过程

3．6 本章小结

第4章 基于改进量子粒子群的隐式广义预测控制SMES抑制机电扰动传播

4．1 引言

4．2 SMES控制器结构

4．2．1 基于IGPC的SMES控制器

4．2．2 基于超前滞后控制的SMES

4．3 基于IGPC控制的SMES对机电动态的抑制

4．3．1 New England 10机39节点系统

4．3．2 仿真参数确定

4．3．3 仿真结果分析

4．4 基于改进QPSO的IGPC控制的SMES对机电扰动的抑制

4．4．1 改进QPSO的IGPC仿真参数选取

4．4．2 仿真研究

4．5 本章小结

全文总结

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文和科研情况