電力系統(tǒng)低頻振蕩阻尼機理及控制策略研究.pdf

1、低頻振蕩現(xiàn)象是影響互聯(lián)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的關鍵問題.本文對低頻振蕩的產(chǎn)生機理進行了深入的分析和研究,在此基礎上,提出了針對低頻振蕩問題的有效分析方法和控制策略. 本文提出了按照擬合結果均方誤差最小原則確定Prony算法階數(shù)以及采用分段分析與綜合分析相結合的方式確定算法數(shù)據(jù)窗長度的方法,對Prony算法進行了改進.解決了常規(guī)Prony算法分析含有噪聲的信號時,容易產(chǎn)生分析誤差的問題. 針對傳統(tǒng)電力系統(tǒng)穩(wěn)定器的性能受其參數(shù)影響

2、極大的問題.本文提出一種優(yōu)化電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)的新方法,該方法以兩個特征值為基礎構造目標函數(shù),采用微粒群優(yōu)化技術對PSS進行參數(shù)尋優(yōu).優(yōu)化后的PSS能有效衰減本地和區(qū)間振蕩,提高系統(tǒng)魯棒性. 為處理電力系統(tǒng)存在的非線性問題,本文將神經(jīng)網(wǎng)絡滑模變結構方案引入PSS設計中.該方案采用極點配置法構建滑模面,通過神經(jīng)網(wǎng)絡在線調整控制器參數(shù)來減少抖動,仿真結果表明,該PSS具有較強的魯棒性和自適應能力. 為提高神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和

3、泛化能力,本文提出了基于復合適應度微粒群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法.仿真結果表明,該方法可以明顯提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力和收斂速度. 為解決常規(guī)SVC阻尼控制器適應性差的問題,本文提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡辨識器和神經(jīng)網(wǎng)絡控制器構建神經(jīng)網(wǎng)絡SVC阻尼控制器的新方案.該方案采用雙曲正切函數(shù)作為激活函數(shù),由遞歸在線訓練算法對FLN模型進行訓練,仿真結果表明,其阻尼低頻振蕩的效果更好,對未知擾動的適應能力更強. 線性TCSCIN尼控制器適應

4、性差,魯棒性不強；非線性TCSC阻尼控制器算法復雜,實時性差.為協(xié)調解決二者存在的不足,本文提出了TCSC的多模型自適應控制策略.該方案采用貝葉斯理論,通過確定各個模型控制器的輸出權重來組合控制器的最終輸出結果.仿真結果表明,該方案對系統(tǒng)發(fā)生的未知振蕩模式具有很強的適應性和魯棒性. 按照通過潮流衰減抑制低頻振蕩的思想,提出了基于能量函數(shù)的TCSC和SVC聯(lián)合魯棒控制策略.解決了TCSC和SVC共同作用于同一電力系統(tǒng)中存在的相互影