遗传算法在电力系统稳定控制中应用的研究

通过一个电力系统稳定控制器的参数设计来研究遗传算法在电力系统稳定控制方面的应用，用MATLAB中的遗传算法工具箱GAOT来进行控制器参数的优化工作，同时，使用MATLAB中的仿真工具SIbtULINK进行仿真实验，将优化后的参数和控制器原参数的控制效果进行了对比。仿真实验的结果表明，经遗传算法优化的稳定控制器对电力系统的振荡具有更好的抑制作用，在电力系统稳定控制方面使用遗传算法能够提高系统稳定的控制效果。     

一种区间系统的强稳定鲁棒H_∞控制器设计

针对区间系统稳定性分析计算繁琐导致实用性不强的问题,提出一种区间系统强稳定控制器的设计方法。分离系统参数摄动转变成H_∞性能准则问题,用频域参数整定法选择权值函数后设计鲁棒H_∞控制器,将得到的反馈控制器取适当参数摄动并给定一个增益限定因子k,提取控制器与被控对象构成闭环结构的分母多项式,结合Arguon区间不等式组解限定因子k以限制控制器增益范围从而增强稳定性。最后给出基于某区间型电液位置伺服系统的强稳定控制器数值设计实例并仿真。结果表明系统在一定参数摄动和负载25%波动下达到强稳定,3 s内超调量控制在20%以下。     

基于Hamilton理论的多机系统励磁与UPFC的非线性鲁棒协调控制器设计

针对多机电力系统中参数的不确定扰动对系统稳定控制器影响的问题,利用广义耗散Hamilton理论设计了一种新型多机励磁和统一潮流控制器(UPFC)的非线性协调控制器。首先,建立了包含UPFC动态调节作用的多机电力系统动态方程,构造了系统的Hamilton能量函数,从而将系统表示成广义耗散Hamilton系统形式。其次,利用含参数摄动的L_2干扰抑制控制理论设计了多机励磁和UPFC的非线性协调控制器。此控制器设计过程同样适用于含有参数摄动的其他FACTS装置与多机励磁的协调控制器设计。最后,以四机两区域系统进行了仿真分析,结果表明当系统中存在多种参数摄动时,所设计协调控制器能够保证系统的功角稳定、实现UPFC接入点电压的无差调节并且具有较好的鲁棒性。     

可控串补自适应模糊阻尼控制策略研究

早期的模糊控制器设计,主要依赖于专家经验,而且只是采用近似推理的方法。针对可控串补非线性系统,设计了一种直接自适应模糊控制器。建立模糊控制器逼近误差和控制器参数之间的线性关系,用Lyapunov稳定性理论设计参数的自适应律,不仅调节模糊规则结论参数,同时调节隶属函数的参数。将该控制策略应用于含可控串补电力系统中,提出可控串补自适应模糊阻尼控制器的设计方法。仿真表明该控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,提高了系统的稳定性。     

基于模糊神经网络的锥形滚柱式磁悬浮轴承控制的研究

介绍了锥形滚柱式磁悬浮轴承的实验系统并利用线性控制原理对其建立了数学模型。应用神经网络和模糊控制理论设计了非线性控制器。从线性最优控制器设计值中提取经验规则，并将模糊化后的变量引入神经网络结构，然后采用变尺度算法对网络参数进行优化，解模糊后得到反馈增益矩阵。仿真结果表明控制器对静态和暂态稳定均有良好效果。     

基于Bang-Bang控制的直流大信号暂态稳定控制器研制

为了利用直流大功率快速可控的特性来提高电力系统暂态稳定性,设计了基于Bang-Bang控制的直流大信号暂态稳定控制器,包括控制策略的设计和关键参数的选择。详细分析了暂态过程中换流母线电压和系统短路比对直流功率提升能力的影响,提出了直流暂态稳定控制的功率阈值选取原则。在三机系统模型中研究了直流功率控制的上升/回降速率和死区阈值的选择对控制性能的影响。在南方电网直流控制保护详细模型中测试了暂态稳定控制器的控制效果,结果表明:同一运行条件下,当无控制器投入时,系统会出现暂态功角失稳;当在±800 k V楚穗直流中加入控制器后,系统能保持暂态功角稳定,验证了控制器能有效提高系统的暂态稳定性。     

三电平中点钳位型变换器线性自抗扰离散建模与稳定控制

在离散域下,建立三电平并网变换器线性自抗扰控制的数学模型,设计系统的稳定域范围。该方法设计的稳定域范围与控制周期密切相关,将原来无上界的控制器参数的选取范围大大缩小了,对现代广泛使用的数字化控制器设计具有更加实际的指导意义。该文结合三电平并网变换器的仿真,分析控制器参数对观测精度和系统控制性能的影响,确定三电平并网变换器线性自抗扰控制器参数的最佳取值范围。根据设计的离散控制器参数,针对电网电压、并网电抗以及直流侧中点电位等扰动工况,对三电平并网变换器线性自抗扰控制系统进行仿真。结果表明建立的离散控制模型正确,离散控制器参数设计方法可行,参数选择方便、准确;三电平并网变换器线性自抗扰控制器的响应速度快、控制精度高、抗扰能力强。     

科氏流量计仿人智能控制器参数的量子遗传优化

设计的科氏流量计仿人智能振幅控制器根据振幅偏差及其变化率将振动过程划分为8种特征状态,利用启发式搜索和直觉推理,分别设计相应的控制模态,从而实现振动控制;针对控制器中振动特征状态识别参数与控制模态参数较多且不易设置的问题,采用量子遗传优化算法实现控制器参数优化,给出了优化原理、优化流程和实现步骤,并进行实验验证。结果表明,参数优化后仿人智能控制器起振时间较优化前减少约0.1 s、较PID控制减少约0.6 s,且振幅稳定,验证了方法性能。     

考虑机端电压限制的多重非线性变结构励磁控制

针对电力系统暂态过程的非线性特性,设计了一种考虑电压限制的多重非线性变结构励磁控制器,根据控制目标将控制器分2层设计。下层控制器由稳定控制和电压限制控制组成。稳定控制通过计算系统的暂态能量函数,得到稳定流形作为切换面,然后设计相应的变结构非线性励磁控制律,将系统限制在所设计的稳定流形上,以稳定系统;电压限制控制则利用零动态原理,使电压回复到限制区内。上层控制器通过适当的切换律,将下层控制器进行切换,在稳定系统和限制机端电压之间进行协调。在设计时考虑了系统参数不确定性,从而控制律具有一定的鲁棒性。稳定控制设计中未使用任何线性化方法,因而控制律对系统的非线性特性完全适应。实验结果表明所设计的控制器在稳定系统的同时,有效的限制了机端电压。     

基于多目标进化算法的TCSC非线性控制器设计

提出了一种利用多目标进化算法设计可控串联补偿（TCSC）非线性稳定控制器的方案，设计目标是选取合适的控制器参数，达到提高电力系统暂态稳定性的效果。将非线性控制器反馈增益的选择归结为参数优化问题，并且在优化过程中同时考虑电力系统响应的多项性能指标。采用该方法优化的非线性控制器参数可以较有效地阻尼电力系统振荡。     

基于T-S模型的自校正模糊控制器及在串励电机调速中的应用

针对受控对象的非线性和参数不确定及时变特性,提出了一种基于T-S模型的自校正模糊控制器,采用梯度法对该模糊控制器参数进行在线调整和修正,利用李雅普诺夫稳定性理论对该控制器的稳定性进行了分析,得到了保证控制系统稳定的充分条件,并进行了仿真研究。仿真和实验结果表明,将其应用于单相串励电机的速度调节算法中,其输出性能指标优于传统的PID控制器,该自校正模糊控制器对参数不确定或时变及非线性受控对象均具有良好的动态响应特性和鲁棒性。     

发电机励磁的非线性解析模糊控制

该文引入非线性函数建立了一种新的解析模糊控制器用于发电机的电压控制，并引入变结构控制的思想来进行附加励磁控制，建立了一种发电机模糊励磁控制器结构。并兼顾电压调节精度和增强阻尼要求进行电压控制与稳定控制的协调。对所论非线性解析模糊控制器的动态特性分析表明所论控制器为一本质非线性PID控制器。在控制过程中，所论模糊控制器的规则基于误差和误差变化率的大小在线调整。因而具有规则自适应的特性。实际使用时。无需进行控制规则的设计，只需根据工程控制经验对控制参数进行初选，简化了控制设计。仿真研究表明：所论模糊励磁控制器可以提高发电机的电压控制精度和电力系统的稳定性。     

基于模糊推理的模糊自适应励磁控制器

本文将模糊控制理论和线性最优控制理论结合起来，提出一种模糊自适应励磁控制器的设计方法。     

一种参数自整定模糊PID控制器的研究

讨论了一种参数自整定模糊PID控制器的设计结构 ,给出了预估计PID参数值的经验公式和方法 ,并介绍了模糊推理规则和仿真过程。该结构基于模糊推理进行参数整定 ,MATLAB仿真结果表明该控制器具有良好的稳态精度和自适应能力     

永磁直线同步电机进给系统模糊PID控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)永磁体磁链为常数的特点,对其d-q轴模型进行分析,提出了永磁直线同步电机进给系统的动力学方程.结合传统PID控制和模糊控制的优点,根据永磁直线同步电机直接进给系统的非线性和可能的不确定性因素,建立PID参数自调整的推理规则,设计了永磁直线同步电机进给系统的模糊PID控制器.仿真和实验结果表明,模糊PID控制器与传统PID控制器相比具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

多馈入交直流输电系统的模糊控制器协调优化算法

设计了一套阻尼区域间功率振荡的模糊控制器。在多馈入交直流输电系统的直流功率控制系统和发电机励磁系统中同时采用了该模糊控制器,并对影响其性能的关键参数进行了协调优化。为了解决优化结果容易限于局部最优的问题,采用了遗传算法进行全局并行寻优,同时引入序优化理论在概率意义上保证优化解的质量。仿真结果表明:与常规阻尼控制器相比,模糊控制器能更好地提高交直流互联系统的动态稳定性且具有鲁棒性。序优化遗传算法比传统遗传算法具有更稳定的性能,可作为多馈入交直流输电系统的模糊控制器参数协调优化的一种有效方法。     

基于模糊混合进化算法的多个FACTS元件协调控制

针对多个FACTS装置的控制器之间存在的负交互影响,通过将模糊理论、协同进化算法和免疫算法相结合,提出一种模糊混合多目标进化算法求解FACTS元件的协调控制问题。在求解过程中,利用模糊集理论建立模糊多目标优化模型,确定整体的优化目标。采用协同进化算法对各FACTS元件控制器的参数进行种群划分,以克服常规进化算法在问题规模扩大时易于出现的早收敛现象。在优化过程中,结合多种群合作策略和免疫算法保持解的多样性,最终得到控制参数的Pareto最优解集。对静止同步串联补偿器与静止同步补偿器2种FACTS装置的控制器进行了协调设计,仿真结果表明,与常规进化算法相比,所提方法能同时实现影响分析与参数优化功能,且收敛快速,稳定性好。