多目标执行依赖启发式动态规划励磁控制

针对工程中大量出现的多目标最优控制问题,提出一种多目标自适应动态规划方法。通过向量2-范数形式将向量型性能指标函数处理成标量,结合自适应评价设计方法和人工神经网络推导出适合实时控制的参数递推更新、性能递进优化的多目标执行依赖启发式动态规划方法。该方法无需对象精确数学模型,并且通过递推式优化的方法来求解问题,能够实时根据模型变化优化控制律。在电力系统励磁控制系统仿真中验证了该算法的有效性及控制器的控制性能。     

基于PECE的预测励磁控制器设计

正在非线性预测控制理论的基础上,提出了一种新的同步发电机励磁控制方法。以发电机机端电压的偏差为输出函数建立预测模型,以阿当姆斯(Adams)四阶预测-校正格式(PECE)展开输出函数,进行在线滚动优化和反馈校正,得到针对单机无穷大系统的预测励磁控制规律。空载和负载阶跃仿真实验表明此励磁预测控制器达到了预期设计要求,提高了系统的稳定性,为励磁控制策略提供了一种新方法。并且该方法与传统泰勒级数法相比,能更有效镇定发电机的机电振荡,具有较好的系统动态品质。     

基于内点半定规划的同步发电机励磁控制

在同步发电机线性数学模型的基础上,提出将内点半定规划(SDP)与线性矩阵不等式(LMI)技术引入到发电机的励磁控制,避免了线性最优励磁控制(LOEC)使用二次性能指标时需要尝试和选择权矩阵.为了验证基于内点半定规划励磁控制的有效性,以单机无穷大系统进行仿真表明:所提方法除了与LOEC方法一样能提高系统稳定极限和改善系统暂态稳定性,还能显著减少发电机端电压的稳态误差;使系统具有良好的动态响应能力,改善了整个电力系统的动态品质.     

静止无功补偿器自适应动态规划电压控制方法

为解决传统比例?积分?微分(proportional integral differential,PID)控制应用于静止无功补偿器(static var compensator,SVC)非线性控制系统存在的不足,提出了一种基于自适应动态规划(adaptive dynamic programming,ADP)的SVC自适应优化控制策略。采用小波神经网络和BP神经网络分别设计执行依赖启发式动态规划(action dependent heuristic dynamic programming,ADHDP)的执行网络和评价网络,以增强ADHDP对性能指标函数的逼近能力和控制律优化能力,然后用其设计了SVC控制系统的电压调节器。在Matlab/Simulink仿真平台对所提出的ADHDP控制方法进行了仿真,并与执行网络、评价网络均采用BP神经网络设计的经典ADHDP控制方法的控制效果进行了对比,验证了基于ADHDP的SVC电压优化控制方法的可行性和有效性。相比之下,所提出的ADHDP控制方法具有更好的电压稳定和控制效果,控制系统具有较快的响应速度、较好的动态和静态稳定性和较强的自适应能力。     

基于深度强化学习的同步发电机最优励磁控制方法

常规的同步发电机最优励磁控制方法主要使用ARX(AutoRegressive with eXternal input)自回归各态经历模型生成控制传递函数,易受采样周期离散化作用影响,导致控制扰动过高,因此提出基于深度强化学习设计一种全新的同步发电机最优励磁控制方法。构建了同步发电机最优励磁控制模型,利用深度强化学习设计了同步发电机励磁模糊控制器,优化了同步发电机最优励磁控制参数,从而实现了同步发电机最优励磁控制。实验结果表明,同步发电机深度强化学习最优励磁控制方法在不同状态下的控制扰动均较低,说明控制效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值。     

直驱式混合励磁风力发电系统控制策略的研究

介绍了一种新型的基于混合励磁同步发电机的直驱式风力发电系统,提出了一种基于矢量控制的新型控制策略及其实现方法.建立了混合励磁同步发电机和风机的数学模型,通过控制混合励磁同步发电机的励磁电流来稳定三相并网逆变器的直流母线电压,通过控制混合励磁同步发电机的转速来实现最大风能跟踪.网侧变换器采用电网电压定向的矢量控制,实现了dq轴电流解耦控制.采用Matlab/Simulink工具箱,建立了该系统的仿真模型,在不同条件下进行了仿真.仿真结果表明,在风速变化时,通过调节励磁电流,在保持直流母线电压不变的同时,系统可有效地实现最大风能跟踪和逆变并网,从而验证了该控制方法不仅算法简单有效,而且便于实现.     

考虑发电机励磁控制的电力系统暂态稳定分析

当考虑发电机励磁控制时,提出了一种新的电力系统暂态能量函数作为哈密顿函数,并提出将具有发电机励磁控制的电力系统动态表示成一类标准的哈密顿系统方程。在此基础上,提出了可考虑发电机励磁控制的电力系统暂态稳定性分析的李雅普诺夫函数。     

同步发电机励磁和ASVG哈密顿系统建模与协调控制

针对单机无穷大系统,建立了包含先进无功发生器(ASVG)的三阶状态空间模型.采用广义Hamilton能量函数理论,考虑电力系统的非线性特性,设计了ASVG安装点电压与同步发电机励磁非线性控制器,该控制可以同时满足同步发电机励磁控制的功角稳定性与ASVG装设处电压的稳定性.单机-无穷大系统数字仿真结果验证了该控制律的有效性.     

基于执行依赖启发式动态规划的风电场电压协调控制

提出了一种变速恒频双馈电机风电场与静止同步补偿器的电压协调控制方法。介绍了执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法的原理,设计了基于ADHDP的电压协调控制器,控制器以风电场送端母线电压偏差为输入,采用神经网络模型构造执行网络和评价网络,通过最小化评价网络输出的代价函数来决定执行网络产生双馈风电场与静止同步补偿器的附加电压指令值。对不同风速、故障程度的各种故障情形进行仿真,仿真结果表明,ADHDP控制器可起到附加阻尼控制作用,能够协调双馈风电场与静止同步补偿器支撑电网电压,并对故障后的电压振荡有良好的抑制能力,验证了所提方法的有效性。     

基于ADP的复合燃料电池发电系统控制策略

在研究燃料电池/超级电容器复合电源结构基础上,引入了一种基于近似动态规划(Approxi-mate Dynamic Programming,ADP)的方法,用于燃料电池能量管理。详细介绍了ADP方法中执行依赖的启发式动态规划(Action-Depended Heuristic Dynamic Programming,ADHDP)的原理及构成。采用模糊神经网络产生控制信号,取代了传统由多层感知器所构成的执行网络,使得输入与输出之间的物理意义更为明确;采用增量输出的方式更适用于由于燃料利用率上下限所造成的强动态约束环境。针对复合发电系统的状态变量与控制信号,本文详尽阐述了评价网络与模糊神经网络的结构及其参数的调整方法。最后,仿真分析验证了控制策略的正确性以及良好的负载跟踪特性,并且在暂态过程中,燃料利用率仍在约束的范围内,保证了燃料电池的稳定运行与较高的发电效率。与传统的PI调节方式比较,本文采用的ADP方法具有响应快、超调小的特点。     

利用自适应校正设计的同步发电机神经控制器

电力系统是大规模非线性系统,其不确定性、快速动态等特性一直是稳定控制中难以解决的问题。神经网络控制由于具有自组织性、自适应性、容错性等性能,近年来在控制领域取得了很大的发展。文中介绍了一种新型神经控制器,该控制器应用自适应校正设计的原理,选用基于控制网络的启发式动态规划(Action-DependantHeuristicDynamicProgramming),设计中利用控制网络与校正网络交替训练的方法进行控制器的优化,具有结构简单,不依赖于受控系统的优点,并且能够实现在线学习。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中对系统不同运行方式进行仿真,将该神经控制器同传统控制器进行对比,结果显示前者能够对系统振荡进行更好的阻尼,并且对不同工况保持稳定一致的控制效果,体现了很强的鲁棒性。     

静止无功补偿器新型自适应动态规划电压控制

以静止无功补偿器电压控制非线性系统为研究对象,提出了一种采用新型自适应动态规划Gr HDP实现静止无功补偿器电压控制的方法。选取当前及历史时刻电压误差作为系统状态反馈向量,根据外部增强信号及内部强化信号,Gr HDP利用误差反向传播算法对3个神经网络权值进行反馈调节并获取最优权值,实现了静止无功补偿器的电压优化控制。在Matlab/Simulink仿真平台对执行依赖启发式动态规划ADHDP、PI控制和Gr HDP进行了仿真对比。结果表明,采用Gr HDP的静止无功补偿器能快速补偿系统无功功率,具有更好的电压控制效果,控制系统响应速度快、自适应能力强。     

基于DSP的复合励磁同步发电机控制系统的设计

针对宽转速范围的发电机系统正在由复合励磁同步发电机逐步取代传统的电励磁同步发电机和永磁同步发电机的发展趋势,本文介绍了以高性能TMS320LF2407A为主控制单元的复合励磁同步发电机控制系统的设计方法。详细阐述了这种控制系统的工作原理、系统构成、硬件实现和控制策略。使用了高精度的A/D转换器、交流采样和自适应最优控制策略,使系统具有很高的控制精度。实测证明,该控制系统运行稳定、控制精度高、动态响应性好。     

水轮发电机和汽轮发电机失磁和自励磁仿真

随着发电机容量的增大,机组一旦出现事故,即会造成不可估量的后果,故有必要对发电机的异常运行工况进行仿真。对水轮发电机和汽轮发电机失磁异步运行及自励磁工况进行动态过程仿真。先用模块化建模法建立包括发电机、调速器、励磁系统、输电线在内的全系统元件数学模型,再分别建立失磁及自励磁的系统模型,最后用M atlab中调用Fortran程序的方法编写仿真程序,仿真结果详细、逼真地再现了水轮发电机和汽轮发电机在各种失磁故障方式下的动态过程及同步自励磁、异步自励磁下的动态过程,为继电保护的整定和辅助装置的研制提供了一种有效的分析工具。     

非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法

同步发电机组参数的正确性严重影响电力系统仿真及稳定控制结果的有效性,然而励磁和调速系统中大量非连续环节的存在,严重限制了现有在线辨识方法的高效应用。为解决该问题,提出了一种非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法。该方法将不同状态空间下的非连续动态方程转化为统一的等效表达式,并利用简约空间内点算法对含离散化动态方程约束的参数辨识问题进行求解,从而实现参数辨识问题中对非连续动态方程的准确、高效处理。最后,大量的数值试验和实际测试结果验证了所提方法的有效性。     

励磁系统动态增益对凸极发电机暂态稳定的影响

由于励磁系统动态增益对凸极发电机动态稳定性有显著影响,为改善电力系统阻尼,多需要调整该动态增益,进而配置电力系统稳定器。但在动态增益对发电机暂态稳定的影响方面,存在某些模糊认识,妨碍了相关工作的开展。文中首先分析了发电机暂态稳定与同步转矩的关系,将研究励磁控制系统动态增益对暂态稳定的影响转化为研究对同步转矩的影响,以便于数学推导。然后,对励磁控制系统动态增益影响凸极发电机同步转矩的机理进行了推导和算例计算,继之以单机系统、两机系统和实际系统仿真。计算和仿真结果表明,励磁系统动态增益在正常范围内变化时,对凸极发电机暂态稳定的影响很小,可以忽略。当为了改善电力系统阻尼而在正常范围内调整励磁控制系统动态增益时,不会对凸极发电机暂态稳定带来明显影响。     

基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计

动态状态估计是监测同步发电机动态行为的重要手段,准确的动态状态估计结果对于指导电力系统安全运行与高效控制具有重要意义。从数据驱动的角度出发,提出了基于Koopman算子与卡尔曼滤波的同步发电机动态状态估计方法。该方法首先利用汉克尔动态模态分解算法从发电机动态响应数据中提取Koopman算子,进而以提取的Koopman算子为基础构建同步发电机状态空间模型,并利用卡尔曼滤波对同步发电机状态变量进行动态估计。该方法无须事先构建发电机模型及参数,实现了完全数据驱动的动态状态估计。仿真实验结果表明,在发电机模型及参数失配的情况下该方法估计精度明显高于传统以模型为基础的估计结果,具有较好的自适应性和鲁棒性。     

同步发电机励磁系统的建模与控制

分析了同步发电机交流励磁系统中存在的问题,提出应用斩波技术对其进行改造和优化.斩波电路是一个动态的,非线性的电路,利用状态空间平均法和欧拉公式建立了其数学模型,应用工程设计法设计出相应的调节器.依据发电机现场运行机理,组建了闭环自动控制系统,实验结果证明了该方案的可行性.     

同步发电机励磁与STATCOM非线性协调控制

提出同步发电机励磁与静止同步补偿器(Static Synchronous Compensator,STATCOM)非线性协调控制方案。在研究同步发电机励磁与静止同步补偿器协调控制问题的基础上,以系统重要物理量建立多目标控制方程,并运用目标全息反馈法进行非线性协调控制设计。所提出的非线性控制方案充分考虑了同步发电机端电压、有功功率和角速度以及STATCOM接入点电压,并确保它们在非线性反馈中得到惩罚与控制,从而具有良好的动、静态性能。最后,建立系统仿真模型,进一步验证所提出方法的有效性。     

基于Park方程数值计算的AVR测试平台设计

自动电压调节器(AVR)作为同步发电机励磁系统核心部件,其性能和状态的快速、准确自动测试,对于提高励磁系统工程保障水平有着重要的意义。该文以同步发电机Park模型为基础,采用计算机数值计算技术、自动测试、虚拟仪器技术、Labwindows/CVI编程技术,设计了自动电压调节器自动测试平台,通过实际试验和比较,证明此平台具有测试项目齐全,测试周期短,通用性强的特点。