电力系统稳定器论文:基于粒子群算法的H∞电力系统稳定器设计.docVIP

电力系统稳定器论文:基于粒子群算法的H∞电力系统稳定器设计.doc

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电力系统稳定器论文:基于粒子群算法的H_∞电力系统稳定器设计 【中文摘要】随着社会的发展,电力系统的规模也在不断的扩大,重负荷远距离输电线路也在不断的增多,快速励磁系统以及快速励磁调节器得到普遍运用,这些都使得电力系统低频振荡问题日益突出,因此研究低频振荡问题对电力系统稳定产生的影响也日渐重要。发电机励磁控制向来是受人们关注的保障电力系统稳定运行的重要手段。在此背景下,人们采用了电力系统稳定器(Power System Stabilizers,即PSS)作为励磁系统的附加控制。由于传统电力系统稳定器大多是依据电力系统线性化后某一运行点进行设计的,在非线性的电力系统条件下,当运行点发生改变之后,原先设计的电力系统稳定器可能会出现作用减弱的情况。基于此,本文主要工作如下:(1)综合分析比较了鲁棒控制、自适应控制、神经网络控制、模糊控制等几种处理非线性情况的控制方法,基于电力系统稳定器设计的鲁棒性原则选取鲁棒控制中已有完整理论体系的H∞控制理论进行鲁棒电力系统稳定器设计。(2)选择基于Heffron-Philips发电机模型的小扰动分析模型作为H∞电力系统稳定器的设计模型。将系统所受干扰以及系统的不确定性同时纳入考虑范围,选择混合灵敏度问题作为H∞控制的设计目标。对于混合灵敏度问题的加权函数难以确定的问题,采用粒子群算法进行寻优求解。优化算法的目标函数是以综合考虑系统性能的ITAE准则为基础设计。优化得出的加权函数和小扰动分析模型一起构成混合灵敏度问题的广义被控对象,根据广义被控对象求解H∞电力系统稳定器。(3)建立基于MATLAB/Simulink的单机无穷大系统仿真模型,用于对权函数参数的优化,同时也用于检验H∞电力系统稳定器作用效果。本文对励磁电压参考端受到阶跃扰动、三相短路、三相断路、功率运行点改变等情况进行了仿真分析,仿真结果表明:设计的H∞电力系统稳定器能够使系统阻尼增加,有效地遏制低频振荡,并且在功率运行点发生改变时仍然保持良好的作用效果,有较好的鲁棒性。 【英文摘要】With the development of the society, the size of power system is expanding. Heavy-load and long-distance transmission lines are increasing constantly, and the fast excitation system and AVR are widely used. All the development makes the problem of Power System Low Frequency Oscillation more and more significant. Therefore, it is important to study on how the low frequency oscillation influences the power system stability.Generator excitation control has always been paid close attention as the important method to maintain the system stable. Under this background, Power System Stabilizer (or PSS) is used as additional control of the excitation system. Most of the traditional power system stabilizers are designed according to a linearized power system operating point. While the operating point changes, the performance of the power system stabilizer which was designed by original operating point could be weakened.Based on this situation, this article focused on the research of following contents.(1) After the compare among several control methods which deal with nonlinear condition such as:robust control, adaptive, neural network a

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