用遗传算法设计模糊式电力系统稳定器

运用遗传算法解决在模糊控制器设计中存在的过分依赖于设计者预先选用的启发式知识及操作者的经验等问题,设计了一个模糊式电力系统稳定器。仿真结果表明：该稳定器保持了模糊控制器的优点,具有良好的动态性能,而且设计过程得到很大简化。     

改进遗传算法在电力系统稳定器参数辨识中的应用

针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、易早熟等缺陷,从初始群体的生成、精英个体的保留、自适应的交叉率和变异率、早熟现象的防止策略等方面对SGA进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的将电力系统稳定器(PSS)原模型转换成仿真软件下标准模型的参数辨识方法.通过建立含PSS的励磁系统原模型和标准模型传递函数结构框图,输入相同的扰动信号,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用IGA对PSS标准模型参数进行优化调整,最终得到满足要求的PSS标准模型参数.实际PSS参数辨识结果表明,该方法计算速度快,精度高,具有很好的效果.     

电力系统稳定器参数选择和优化分析

电力系统稳定器(PSS)在不同的参数下能产生不同的效果,选择合适的PSS参数能增加系统的阻尼,提高系统暂态稳定性,并且无功反调较小;如果PSS参数选择不当,则可能降低系统稳定性,削弱系统阻尼,或无功反调明显.目前,国内对PSS参数的选择基本上是通过现场调试或采用数字仿真来实现.本文采用目前国际上集成化程度较高的电力系统分析软件NETOMAC对不同工作状况网络中所配置的PSS参数进行优化和整定,并和采用数字仿真选定的PSS参数仿真试验结果相比较,找出选定PSS参数的快捷有效的方法.     

基于遗传算法的模糊式电力系统稳定器自寻优设计法

通过对模糊控制器工作原理的深入分析,提出了模糊控制本质上是一种分段定常控制的观点,并以此为基础,提出了模糊式电力系统稳定器的自寻优设计新方法,它将模糊控制器的整个设计过程转化成对一组参数进行寻优的过程,解决了在传统设计过程中存在的规则难于获取和参数值难于确定的问题。为了提高多参数寻优的效率,文中提出了一种群体差异度遗传算法,它可以大幅度地缩小搜索空间,从而极大地减少了参数优化过程中的计算工作量。仿真结果显示,用该方法设计的模糊式电力系统稳定器的性能得到了较大提高。     

基于遗传算法的电力系统聚类模糊稳定器的设计

为了抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡，提高系统稳定性，将具有自学习能力的聚类算法和常规模糊控制相结合，提出了一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性和强耦合的电力系统中，并用一种加速搜索过程的改进遗传算法将常规模糊控制器的隶属参数进行了优化。仿真结果表明，该方案的自适应性、实时性、鲁棒性都很强。     

电力系统稳定器参数优化的仿真研究

应用德国西门子公司的电力系统仿真NETOMAC程序,对不同工作状况的网络所配置的电力系统稳定器进行仿真研究,优化参数,使给定的目标函数取得极小值,保证所选定的电力系统稳定器参数具有最优的抑制低频振荡效果.该方法比采用数字仿真选定电力系统稳定器参数的方法更具有高效和实用性,可对现场整定提供指导,节省大量调试时间,并使满足各种运行方式的要求,从而提高调试质量.     

江苏电网电力系统稳定器参数优化

将基于进化策略电力系统稳定器(PSS)频域法应用到江苏PSS参数优化.以PSS在低频振荡范围内(0.2～2.0Hz)产生的附加阻尼转矩△Te与△ω尽可能同相位为目标优化超前一滞后环节参数:再以PSS极限增益的1/3～1/5确定PSS的增益值.优化仿真结果表明,这是一种有效的PSS参数优化方法,所得到的参数优化结果对系统运行方式变化有很好的鲁棒性.     

基于粒子群优化算法的电力系统稳定器设计

基于单机无穷大系统模型,用粒子群优化算法(PSO)对发电机电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,来抑制低频振荡.介绍了基本的粒子群优化算法的原理,并用改进的带约束的粒子群优化算法优化PSS的参数,将PSS的整个设计过程转化为一组参数进行寻优的过程,提高了多参数寻优的效率.用Matlab仿真软件进行仿真,仿真结果表明,利用该方法设计的PSS,它的小信号稳定性有了较大的提高.     

基于粒子群优化算法的电力系统稳定器设计

基于单机无穷大系统模型,用粒子群优化算法（PSO）对发电机电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,来抑制低频振荡。介绍了基本的粒子群优化算法的原理,并用改进的带约束的粒子群优化算法优化PSS的参数,将PSS的整个设计过程转化为一组参数进行寻优的过程,提高了多参数寻优的效率。用Matlab仿真软件进行仿真,仿真结果表明,利用该方法设计的PSS,它的小信号稳定性有了较大的提高。     

电力系统稳定器（PSS）参数的选择

本文采用直接极点配置、相频特性和根轨迹相结合的方法计算PSS参数,并以实际系统350MW机组为例进行了计算分析,计算结果与现场试验结果基本吻合。因此合理地选择PSS参数,对系统的小干扰稳定将有很大改善。     

基于MATLAB仿真的PSS参数配置方法

电力系统稳定器(PSS)是增加阻尼抑制低频振荡的重要措施。电网运行准则(GB/T 31464—2015)明确规定100 MW及以上的火电、核电及燃气机组的励磁系统应具备PSS功能。PSS试验中需要配置超前滞后环节的时间常数,针对配置参数时存在效率低下及不能最优化的问题,提出了基于MATLAB最优化函数进行参数自动配置的方法,通过设置各个频率点的相位期望值和构建相位方差和的目标函数,实现了在各频率点特定相位要求下的PSS参数自动计算。给出了该方法的详细步骤,最后在某1000 MW的火电机组PSS试验中进行了验证。     

300 MW发电机-电动机组PSS参数优化研究

电网中出现的负阻尼或弱阻尼低频振荡常用电力系统稳定器（PSS）进行抑制,但对广东电网6种典型运行方式进行的频域和时域计算结果却显示系统动态稳定性很差。为此,结合广州抽水蓄能A、B厂的8台300MW机组的PSS装置情况进行了PSS参数的频域配置和时域验证计算,对PSS参数进行了优化调整;进行了实际的抗扰动性能试验和扰动试验并给出了试验曲线图。试验证明,在投入经过适当整定的PSS环节后,无论在发电机工况还是在抽水工况,对抑制与机组强相关的弱阻尼振荡,提高机组的抗扰动能力,改善电网的动态稳定性,都具有显著的效果和重要的现实意义。     

基于GATS混合算法的PSS与SVC控制器参数设计

随着电力网络规模的扩大,电力系统优化问题日益复杂,故提出了一种采用遗传禁忌GATS混合优化策略对电力系统稳定器PSS和静止无功补偿器SVC附加线性稳定控制器进行参数协调优化的设计方法。该方法结合遗传算法GA和禁忌搜索算法TS各自的优点,将禁忌搜索引入到遗传算法的变异操作,改进了遗传算法的变异算子,具有比常规遗传算法更强的局部搜索能力。在10机新英格兰电力系统上对该优化方法进行了测试。特征值分析表明,该设计方法能有效地将多种不同运行方式下系统的特征根移到复平面目标函数限定的区域内,保证了小扰动稳定性控制的鲁棒。同时还对不同优化方法的收敛性及计算时间进行了比对,结果表明遗传禁忌混合策略的性能优于常规遗传算法以及遗传模拟退火混合优化策略。     

基于电网动态等值的PSS参数智能优化方法

针对电网静态等值方法无法反映发电机近端机组的影响,提出一种新的电网等值方法,将发电机以外的系统等值为一台二阶动态机组和无穷大母线的并联,根据发电机机端数据,采用电网静态等值方法和递推最小二乘法辨识动态等值系统的参数;采用三机系统的线性化Heffron-Philips模型求得励磁控制系统的无补偿相频特性;根据相位补偿原理采用模拟退火粒子群优化算法对电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)参数进行智能优化。仿真结果表明,优化后的PSS参数能够提供更多的阻尼,更好地抑制低频振荡。     

基于改进小生境遗传算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出一种改进小生境遗传算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过模糊动态聚类分析方法实现小生境群体的划分,然后利用适应度共享技术对小生境内个体适应度进行调整,以提高全局寻优能力。提出和运用隔代小生境共享机制、最优个体邻域搜索及保留策略等以提高算法的计算速度和收敛速度。通过对IEEE 57节点测试系统进行无功优化计算及结果分析,说明所提出算法的全局搜索能力强、效率高,能得到较好的结果。     

基于Prony方法的大型互联电网PSS参数优化设计

提出了一种完全基于仿真曲线Prony分析的电力系统稳定器(PSS)参数优化设计方法.该方法通过对仿真曲线的Prony分析辨识系统的弱阻尼区域振荡模式信息,以提高区域振荡模式下的阻尼为优化目标,在限定的参数空间中进行PSS参数优化设计.采用单纯形法对PSS参数进行优化,以Prony方法辨识的PSS参数作为单纯形区域的初始中心点可克服算法的收敛性问题.云南电网发电机组实际PSS参数优化设计的结果表明:在云南电网多种运行方式下,均可很好地抑制系统的区域振荡,验证了PSS参数优化设计方法的有效性和鲁棒性.所提出的基于Prony算法的PSS参数优化方法优于传统PSS设计方法,适用于大型互联电网发电机组的PSS设计.     

基于非线性规划方法的PSS参数优化设计

在多机系统中,电力系统稳定器的参数配置是一个复杂的非线性优化问题,可以应用先进的现代内点算法求解该优化问题.本文以Anderson3机9节点系统为例,应用现代内点算法来进行PSS参数优化.通过发电机在不同运行方式下(正常、负荷高峰、负荷低谷)的动态性能仿真结果表明:用现代内点算法进行参数优化后的PSS动态性能优于常规方法设计的PSS,具有一定的鲁棒性.     

基于灵敏度分析的电力系统稳定器参数优化

推导了电力系统稳定器(PSS)参数灵敏度指标的计算过程,并在小干扰稳定分析软件SSAP中实现了2种灵敏度计算功能,即振荡模式特征值及其阻尼比对PSS参数灵敏度的计算功能,以及控制器等效交流增益不变约束下的振荡模式特征值及其阻尼比对控制器补偿相位的灵敏度的计算功能,可以对低频振荡阻尼进行优化(或约束优化)。以红海湾电厂600 MW机组为例,通过PSS参数的灵敏度分析对低频振荡阻尼进行约束优化,特征值分析与现场抗扰动试验的实测录波结果相吻合,验证了SSAP灵敏度分析理论与计算的准确性及其在工程中的指导作用。     

基于免疫算法的单机系统电力系统稳定器的设计

在励磁系统中加入电力系统稳定器(PSS),增加阻尼,有利于抑制低频振荡.提出了利用免疫算法为单机无穷大系统设计PSS.它将PSS的整个设计过程转化为一组参数进行寻优的过程,利用IA的特点,提高了多参数寻优的效率.仿真结果表明,利用该方法设计的PSS性能有了较大的提高.     

多机系统中飞轮储能系统稳定器与PSS的协调优化

为消除飞轮储能系统（flywheel energy storage system,FESS）稳定器与电力系统稳定器（powersystemstabilizer,PSS）间可能存在的相互负影响,提出将加入混沌算法和模拟退火思想的改进粒子群优化算法（improvedparticleswarmoptimization,IPSO）用于协调优化FESS稳定器与PSS参数。该算法通过混沌初始化和迭代中加入模拟退火思想来提高算法的效率和全局搜索能力。将多种运行方式下的所有特征值作为考察对象,在目标函数中同时考虑机电振荡模式和非机电振荡模式的性能,并通过IPSO算法协调优化各稳定器参数。在新英格兰10机系统算例中,应用IPSO算法协调优化的稳定器在不同运行方式下都能有效抑制系统振荡,表明了该方法的有效性和鲁棒性。在4机系统算例中,通过与逐个设计稳定器方法的比较可知,经IPSO协调优化的稳定器具有更好的阻尼效果,从而验证了该方法的优越性。