NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用

摘要

当电力系统受到扰动时，如果缺乏足够的阻尼，就会诱发低频振动。安装电力系统稳定器(PSS)一直是抑制低频振荡的主要方法，而其参数的整定中往往会涉及多个设计目标，因此有必要引入多目标进化算法对其参数进行优化设计。
　　 本文首先重点研究了NSGA2算法的基本原理和算法实现程序;通过与标准测试函数的对比验证了该算法的有效性。然后从单机无穷大系统出发，推导了电力系统线性化模型的建立方法，最后将其推广到多机系统。
　　 在PSS工作原理的基础上，提出了多目标优化数学模型，用NSGA2算法对其参数进行优化设计;在单机无穷大系统和四机两区域系统进行了时域仿真测试，并对其特征值进行了分析;仿真结果和特征值分析结果表明了该算法设计的PSS控制器可以有效的阻尼电力系统低频振荡;同时，选用传统遗传算法做对比来验证NSGA2算法的有效性。
　　 基于NSGA2算法，论文对NSGA2算法进行了改进:通过引入模糊优选模型，提出了本文的FONSGA2算法。用FONSGA2算法对PSS进行优化设计，并在四机两区域系统中进行验证，仿真结果和特征值分析结果表明FONSGA2算法设计的PSS控制器能非常有效的阻尼低频振荡;同时与NSGA2算法和GA算法设计的PSS相比较，说明FONSGA2算法优化效果更好。

目录

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摘要

第1章 绪论

1.1 电力系统低频振荡问题概述

1.1.1 引言

1.1.2 低频振荡产生的机理

1.1.3 低频振荡的研究方法

1.1.4 抑制低频振荡的方法

1.2 电力系统稳定器的研究现状

1.3 多目标优化问题的概述

1.3.1 多目标优化问题

1.3.2 多目标进化算法及其研究现状

1.4 多目标优化算法在电力系统中的应用展望

1.5 本文研究的内容

第2章 NSGA2算法原理

2.1 遗传算法

2.1.1 遗传算法基本原理

2.1.2 遗传算法的特点

2.2 非支配排序遗传算法(NSGA)

2.2.1 NSGA算法基本原理

2.2.2 NSGA算法的特点

2.3 带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)

2.3.1 快速非支配排序方法

2.3.2 拥挤度和拥挤度算子

2.3.3 精英策略

2.4 标准函数测试

2.5 本章小结

第3章 低频振荡数学模型

3.1 低频振荡的特征值分析法

3.1.1 特征根

3.1.2 特征向量

3.2 单机无穷大系统数学模型

3.2.1 二阶发电机模型

3.2.2 单机系统线性化模型

3.3.3 电力系统低频振荡分析

3.3 多机系统数学模型

3.4 本章小结

第4章 PSS参数多目标优化设计

4.1 数学模型描述

4.1.1 PSS数学模型

4.1.2 含PSS的电力系统数学模型

4.1.3 PSS参数多目标优化模型的建立

4.2 仿真与分析

4.2.1 单机无穷大系统

4.2.2 四机两区域系统

4.3 本章小结

第5章 改进的NSGA2算法及其在PSS参数优化上的应用

5.1 模糊优选数学模型

5.1.1 相对优属度概念

5.1.2 多目标模糊优选数学模型

5.2 改进的NSGA2算法(FONSGA2)

5.3 算例分析

5.4 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的科研成果