基于参数辨识的同步发电机的控制方法研究及实现

摘要

在提高电力系统稳定性并改善其动态品质方面，发电机励磁控制已经成为了非常重要的措施。通过对发电机励磁进行适当的控制，可以有效改善电力系统的可靠性和动态响应方面的特性。而控制策略的研究和分析需要详细且准确的发电机模型参数。
　　本文首先对同步发电机参数辨识方面和发电机励磁控制做了较为详细的描述，介绍了同步发电机参数辨识所需要的模型和辨识方法以及励磁控制结构的数学模型，以及基于本文的研究提出的非线性理论知识。
　　对于发电机参数辨识方面，本文提出了分步辨识发电机电气参数的稳态参数和暂态参数，从而提高了辨识效率和精度。对于机械参数的辨识，由于方程中各个观测量都是可以测得的量，所以可以直接进行辨识。
　　在辨识出同步发电机参数的基础上，基于提出的非线性理论，本文提出将一般的PID进行非线性化，然后结合模糊神经网络，构成了一种新的励磁控制器—FNN非线性PID控制器。该控制器将PID进行非线性化，可以更好地与非线性的模糊神经网络控制相结合，既保持了一般PID控制算法简单的特点，又充分发挥了模糊神经理论的控制灵活、适应性强、速度快的优点。针对一般经典PID控制、模糊神经PID控制和FNN非线性PID控制三种控制器的不同特点，本文利用MATLAB仿真软件对这三种控制方法进行建模，并对各种控制器的控制效果进行仿真对比。结果表明:本文所提出的励磁控制方法能在更大程度上改善系统干扰的稳定性，对系统的振荡可以提供更有效的阻尼作用，具有更好的稳态特性和鲁棒性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 研究现状

1．2．1 发电机参数辨识

1．2．2 发电机励磁控制方式

1．3 本文的主要研究内容

第二章 同步发电机模型和辨识原理

2．1 同步发电机的基本模型

2．2 同步发电机的Park模型

2．3 同步发电机标幺值下的模型

2．4 同步发电机的五阶实用模型

2．5 参数辨识理论

2．5．1 建模与辨识的概述

2．5．2 辨识的定义和内容

2．5．3 辨识原理

2．6 本章小结

第三章 同步发电机励磁系统及非线性理论

3．1 发电机励磁系统概述

3．2 发电机单机无穷大系统模型

3．4 非线性理论的基本分析

3．5 本章小结

第四章 同步发电机参数辨识计算

4．1 概述

4．2 同步发电机参数辨识原理

4．3 最小二乘算法

4．4 同步发电机参数辨识步骤

4．5 同步发电机仿真

4．5．1 同步发电机运行模型系统

4．5．2 辨识结果及分析

4．6 本章小结

第五章 发电机励磁控制器的设计

5．1 概述

5．2 模糊控制

5．2．1 模糊基本理论

5．2．2 模糊控制原理

5．3 人工神经网络

5．3．1 人工神经网络基本理论

5．3．2 BP神经网络

5．4 非线性PID控制器设计

5．5 FNN非线性PID励磁控制器设计

5．6 本章小结

第六章 基于FNN的非线性PID的励磁系统仿真

6．1 概述

6．2 发电机励磁系统各部分函数

6．3 基于FNN非线性PID的励磁仿真

6．4 仿真结果及分析

6．5 本章小结

第七章 结论与展望

7．1 结论

7．2 进一步的工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢