基于斜坡响应的实用闭环系统辨识方法及其应用

火电机组在运行过程中,一般不允许进行开环试验,这不利于控制策略的优化。为解决该问题,提出一种基于斜坡响应并考虑前馈控制的闭环系统辨识方法。通过理论分析,推导出包含PID控制器、前馈控制器和二阶惯性加纯延迟系统的闭环系统最小二乘形式,根据运行数据辨识出二阶惯性加纯延迟对象的参数值。在此基础上,提出基于鲁棒性约束的PI控制器参数整定方法,采用最大灵敏度函数作为约束,通过遗传算法对性能指标进行优化,得到优化参数。将所提出的闭环系统辨识方法及控制器参数优化方法应用于某机组的低压加热器,运行数据表明优化后的控制器能够明显提高系统的动态跟踪性能与稳态抗干扰性能,减小动态过程中的超调量和稳态过程中的水位波动范围。     

基于CFSPSO算法的控制器参数优化

针对基本粒子群优化参数性能的不足及其优化算法易早熟的弊端,提出一种带压缩因子的二阶粒子群改进算法(CF-Sec PSO)。采用多种测试函数对改进算法进行测试,同时介绍控制器参数优化时目标函数的选取,将算法应用于电厂主汽温控制系统控制器参数优化中。仿真研究表明:与基本粒子群算法和带压缩因子粒子群(CFPSO)算法相比,改进的粒子群算法改善了算法的搜索速度及精度,有效避免陷入局部最优。将其应用于优化主汽温的PID串级控制器参数,改进算法提升了控制系统的性能,对实际控制系统中参数整定提供了重要参考,验证了该算法的适用性。     

高速无刷直流电机锁相转速控制器参数蚁群优化

针对当前锁相速度控制器的参数整定多采用试验加试凑的方式由人工进行优化,提出了一种以快捕带为目标函数的锁相速度控制器新型蚁群参数优化策略。建立了目标函数,推导了蚁群算法锁相速度控制器参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案用于磁悬浮控制力矩陀螺的高速无刷直流电机速度控制。仿真研究表明,该锁相速度控制器参数优化策略具有很强的适应性、鲁棒性,进而通过实验验证了该方案的可行性和有效性。     

九点控制器在纯延迟过程中的应用

本文系统分析了九点控制器的基本原理，针对工业中常见的纯延迟过程，提出了带史密斯预估模型的九点控制器方案。对该方案进行了仿真分析并与PID控制相比较，结果显示该控制方案能更快速、更准确的使纯延迟过程达到目标设定值。     

基于社会学习自适应细菌觅食算法的互联电网AGC最优PI/PID控制器设计

AGC控制器的参数对电网频率控制的动态性能具有重要影响。不合适的控制器参数将可能使得电网在遭遇较大的负荷扰动时失去频率稳定。针对互联电网AGC控制器参数优化整定问题,提出了一种基于社会学习自适应细菌觅食算法的最优PI/PID控制器设计方法。该方法将社会学习机制及自适应步长策略引入到标准细菌觅食算法中,通过改进细菌寻优过程中的趋化、群聚及繁殖等操作,提高算法的收敛速度及寻优精度。建立两区域互联电网AGC系统仿真模型,采用所提算法优化整定其PI/PID控制器参数。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于降步长天牛须搜索算法的火电机组CCS特征轨迹设计

将特征轨迹法和降步长天牛须搜索(SDBAS)算法结合设计了亚临界火电机组协调控制系统(CCS),通过特征轨迹法确定控制器形式及部分必要参数,保证了CCS的稳定性,同时结合SDBAS算法寻优得到最佳控制器参数,从而优化控制效果。仿真结果及工程应用效果表明该方法能较好地满足工程需要。     

基于智能优化算法的互联电网负荷频率控制器设计及其控制性能分析

互联电网负荷频率控制对保障电网安全可靠运行具有重要作用,适宜的控制器参数整定使得电网在各种随机扰动下维持系统频率稳定和联络线功率交换值恒定。针对两区域互联电网的负荷频率控制器参数优化整定问题,提出一种基于智能优化算法的控制器参数整定设计方案。该方案采用最小化时间乘误差绝对值积分作为目标函数,运用灰狼优化算法搜索获得最优化的负荷频率控制器参数。灰狼优化算法模拟了狼群的社会分层机制和群体狩猎行为,使得控制器参数优化整定过程具有快速、高效、自适应和精度高等优点。此外,重点考虑了控制器参数不确定性可能导致的控制器性能衰减,讨论了控制器的脆弱性问题。建立了两区域互联电网负荷频率控制系统仿真模型,采用所提优化算法获取PI/PID型负荷频率控制器参数,仿真结果显示所提算法设计PI/PID控制器相比于传统方法和其他的智能优化算法具有更好的寻优能力和控制性能,并且优化获得的控制器在系统参数和控制器参数不确定性下具有鲁棒性和非脆弱性。     

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。     

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。     

考虑系统多运行方式的微电网逆变控制器参数优化方法

微电网中光伏发电出力及负荷波动具有的随机性会造成微电网运行方式的动态变化,为在微电网逆变控制器设计中计及这种动态变化,文中提出了一种基于动态概率特征根分析的微电网逆变控制器参数优化方法。这种方法以特征根的动态概率分布特性为微电网的稳定性评价指标,将微电网中逆变控制器参数的整体优化表示为带不等式约束的非线性优化问题,并利用微分进化算法对该问题进行求解。该方法能够全面准确地计及微电网运行方式多样性对系统稳定性的影响,得到的最优控制参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于稳定域的阻尼控制器设计及其抑制多频段振荡

首先提出了一种多频段稳定域的方法用于优化设计机侧/网侧多通道附加阻尼控制器。在此基础上,以TC-SC导通角组成的多频段稳定域最大为优化目标建立协调优化模型,并采用遗传算法对其进行求解,得到能最大程度提高系统阻尼的控制器参数。特征值计算和时域仿真表明,经过协调优化的阻尼控制器能有效地抑制包括低频振荡与次同步振荡在内的多频段振荡。     

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。     

基于遗传PID整定的感应电机控制研究

提出了基于遗传算法的感应电动机调速系统PID参数的寻优方法,并利用优化后的PID控制器作为感应电动机双闭环调速系统的转速调节器进行仿真分析。研究表明,利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制感应电动机,可以获得良好的稳定性、鲁棒性和动态品质。     

Optimal robust adaptive fuzzy synergetic power system stabilizer design

A new particle swarm optimized robust indirect adaptive power system stabilizer is developed based on recently developed synergetic control methodology. Fuzzy systems are used in an adaptive scheme to approximate the system using a nonlinear model while synergetic control guarantees robustness and the use of a chatter free continuous control law which makes the controller easy to implement. In addition the controller parameters are optimized using PSO approach. Simulation of severe operating conditions of a power system is conducted to validate the effectiveness of the proposed approach while stability is guaranteed via Lyapunov synthesis.     

考虑广域反馈信号时滞影响的附加励磁控制器

采用广域信号作为附加励磁控制信号能够有效抑制互联电网的区间振荡,但广域信号在传输和处理过程中的时滞会严重影响系统的稳定性。为此作者提出了一种考虑广域信号延时影响的阻尼互联电网低频振荡附加励磁控制器。该控制器基于电力系统降阶模型,首先考虑了广域反馈信号的时滞,将电力系统建模为时滞微分方程的形式;然后应用时滞系统稳定性理论和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI) 的处理方法将附加励磁控制器参数的设计转化为求取适当的参数使得含有时滞信号的闭环系统具有最大时滞稳定性的问题;最后应用LMI工具箱和遗传算法优化了附加励磁控制器参数。4机电力系统的动态仿真验证了文中所设计控制器的有效性。     

脉宽调制型逆变器优化数字控制技术研究

对脉宽调制型（pulse width modulation,PWM）逆变器在离散域下直接建立准确的逆变器离散化模型建模,得到准确的离散域数学对象模型后,再在离散域下直接进行控制器设计,从而得出最好的对象模型与优化的数字控制方案。在比例–积分（proportional-integral,PI）控制参数设计时,通过朱利判据得到 PI 参数的取值范围,并且根据内环截止频率比外环高的要求设计出最后的控制器参数。最后在1台逆变器台架上进行了试验,验证了理论与仿真以及控制参数设计的正确性。     

Real power and frequency control of a small isolated power system

This paper describes the dynamic analysis of a small isolated power system comprising a wind turbine generator and a diesel generator. The analysis is carried out in time domain considering simplified models of the system components by taking into account the wind turbine pitch controller and the diesel engine speed governor. Wind disturbance model consisting components of gusting of wind, rapid ramp changes and random noise. The wind generator is always operated with its rated power and the additional power required by the load is supplied by the diesel generator. For better dynamic performances of wind–diesel system under wind and load disturbance conditions, two control schemes are used. In the first case, a proportional–integral (P–I) controller and in the second case a proportional–integral–derivative (P–I–D) controller are used. Gain parameters of these controllers are optimized using genetic algorithm (GA) and Particle swarm optimization (PSO) considering two different objective functions and the results are compared. The sensitivity analysis of the wind diesel system is carried out for parameter uncertainties and the stability of the system is analyzed using D-stability criterion. Analysis is also carried out to examine the effect of power injection to a 69 bus radial distribution network by wind–diesel isolated system.     

轨迹灵敏度分析下的TCSC参数优化设计

提出了一种基于时域仿真的可控串联电容补偿(TCSC)及其附加阻尼控制器的参数优化方案。该方案以表征系统振荡相对动能的发电机角速度的平方最小为目标函数,通过轨迹灵敏度仿真得到目标函数的梯度信息,再应用共轭梯度法优化TCSC阻尼控制器参数。数字仿真表明,在发电机振荡模式和区域间振荡模式下,可有效提高大区域系统的动态稳定性。     

Stability enhancement of wind energy integrated hybrid system with the help of static synchronous compensator and symbiosis organisms search algorithm

Conventional proportional integral derivative (PID) controllers are being used in the industries for control purposes. It is very simple in design and low in cost but it has less capability to minimize the low frequency noises of the systems. Therefore, in this study, a low pass filter has been introduced with the derivative input of the PID controller to minimize the noises and to improve the transient stability of the system. This paper focuses upon the stability improvement of a wind-diesel hybrid power system model (HPSM) using a static synchronous compensator (STATCOM) along with a secondary PID controller with derivative filter (PIDF). Under any load disturbances, the reactive power mismatch occurs in the HPSM that affects the system transient stability. STATCOM with PIDF controller is used to provide reactive power support and to improve stability of the HPSM. The controller parameters are also optimized by using soft computing technique for performance improvement. This paper proposes the effectiveness of symbiosis organisms search algorithm for optimization purpose. Binary coded genetic algorithm and gravitational search algorithm are used for the sake of comparison.     

Enhancement of power system dynamic performance through an on-line self-tuning adaptive SVC controller

Static VAr compensators (SVC) are used for voltage control of long distance bulk power transmission lines. By using a supplemental control loop an SVC can also be used to improve the dynamic and transient stability of a power system. Use of a self-tuning adaptive control algorithm as a supplementary controller for the SVC is presented in this article. The control derived is based on a pole-shifting technique employing a predicted plant model. Simulation studies on a simple power system model showed rapid convergence of the estimated plant parameters with an extremely good damping profile. The controller has been tested for ranges of operating conditions and for various disturbances. The effectiveness of the adaptive damping controller was also evaluated through an ‘optimized’ PI controller.