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基于人工免疫算法的SVG电压外环控制器控制策略
[收稿日期] 2006 -07 -10;修回日期 2006 -09 -15
[基金项目] 江苏省高新技术资助项目(GB2004024) ,江苏省教育厅博士基金创新技术资助项目(1223000017)
[作者简介] 杨建宁(1956 -)男,江苏镇江市人,江苏大学副教授,博士研究生
基于人工免疫算法的 SVG 电压
外环控制器控制策略
杨建宁, 孙玉坤, 李自成, 孙运全
(江苏大学电气信息学院, 江苏镇江 212013)
[摘要] 针对高维非线性电力系统复杂的控制对象,在静止无功发生器(SVG)的电压偏差-无功的控制方
法上,采用人体免疫系统维持自身功能正常的机理,以稳定电力系统工作状态,提出基于人工免疫算法的
SVG外环控制器控制策略。 研究中识别电力系统中相应抗原物质的电压变动因素,细胞激活生成过程的模
糊建模,运用 Mamdani模糊推理和重心中心解模糊方法,得到内环控制所需要的无功参考值指令。 通过单机
双闭环控制的 SVG控制器离线仿真,对三相对称短路故障后控制的影响分析,并与 PI 控制方式比较。 结果
表明,所提出的仿生免疫机理的控制方案对于 SVG中动态无功调节过程和对电力系统稳定性的控制作用是
有效的。
[关键词] 电力系统; 静止无功发生器; 类人体免疫反应模型; 李雅普诺夫能量函数
[中图分类号] TM761 +.1 [文献标识码] A [文章编号] 1009 -1742(2007)10 -0030 -06
1 引言
常规的电力系统静态无功发生器( SVG, static
var generator)的控制方案大多数是基于局部线性化
控制,一般仅能够保证电力系统在运行点局域小范
围内的稳定性。 由于电力系统本身具有很强的非线
性特征,当系统发生大扰动时,或在故障状态下运行
点偏离正常值较远时,控制器性能会大大降低。
近年来,SVG 设计中采用和试验了经典、现代、
非线性、智能、鲁棒等各种不同类型 SVG 控制方案,
取得了一定效果。 这些控制方案按照控制器对系统
信息提取和综合的过程不同,分为基于系统内部和
外部控制的两种方法
[ 1] 。 基于系统内部结构的控
制方法有李雅普诺夫(Lyapunov)能量函数法[2] 、直
接反馈线性化 DFL[3] 、逆系统方法[ 4] 、鲁棒控制[5]
等,这类控制方法的控制精度高,系统响应速度快,
但均需要精确的数学模型,对电力系统内部建模要
求非常高,仿真的结论和现场实际效果有较大差距。
基于系统外部特征的控制方法,如 PID[6] 、模糊逻
辑
[ 7] 、人工神经网络[8] 、遗传优化算法[ 9]等,模拟了
人类智慧,但对外部信息的获取要求较高,需要增加
在线判断,完善获取外部信息手段。 SVG 控制器设
计的发展方向,目前国内外学者倾向于采用非线性
和人工智能控制相结合
[10] 。
在复杂的非线性电力系统中,基于免疫算法的
STATCOM稳定性控制[11] 、建模[ 12] 、电压无功综合
控制
[ 13] 、潮流计算[14]的研究引起了广泛关注。 笔
者对于双闭环结构的 SVG 控制系统,提出一种基于
类人体免疫反应模型(MHIRM, mimic humoral im唱
mune response model)的电压控制器控制策略,用于
SVG 外环控制,向内环执行机构发出保持系统电压
稳定的指令,提供所需的无功功率参考值。
2 生物免疫系统简要机理[15]
生物免疫系统反应简要机理如图 1 所示。 免疫
反应主要由抗原识别、免疫细胞激活生成以及抗体
03 中国工程科学
产生 3 个阶段。 当抗原反应细胞 ( ARC, antigen
reactive cell)感受到抗原物质入侵后,如果捕获后识
别的为类似人体内病变细胞等体内抗原物质时,将
直接激活生成免疫 B 细胞;如果为类似移植器官细
胞等体外抗原物质时,将会刺激产生 CD4 +T 胞,经
过克隆或变异增生扩散,孕育成 TH 细胞,再激活生
成 B 细胞,发生Ⅰ类和Ⅱ类免疫应答,形成抗体 Ab
来杀死对人体有害的抗原物质。
图 1 生物免疫系统反应简要机理
Fig.1 Brief mechanism of biology immunity system
免疫系统提供了一种多样化机制,具有识别能
力,能够对样本自动分类,利用学习、记忆、联想、恢
复等方法,实现预定功能,形成了完善的机理,免疫
系统具有更高的自治性,对训练样本的要求远低于
神经网络,对类似于电力系统的复杂非线性系统具
有更强的适应能力。
生物免疫系统抵御内外不利因素的恶性进入,
维持本身功能正常的策略,用于 SVG 控制系统识别
外部因素造成电压变动和内部因素影响的电压波
动,排除干扰,保证预定的目标输出。
3 SVG的MHIRM控
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