非线性控制理论在电力系统中应用综述

综述了非线性控制方法在电力系统中的应用。分别对基于微分几何理论的反馈线性化方法（包括输入对状态反馈线性化和输入输出反馈线性化方法）、直接反馈线性化方法、非线性变结构控制和基于Lyapunov综合方法等几种主要方法在电力系统非线性控制中的应用加以讨论。最后指出了仍然存在的技术难题,展望了有价值的研究方向。     

海洋钻井平台柴油发电机组非线性综合控制器的设计与仿真

由于海洋钻井平台电力系统存在强非线性和负载不确定性,为了达到稳频稳压及满足电力需求下最少燃料消耗,运用直接反馈线性化方法,建立电力系统非线性数学模型,同时设计非线性控制器,控制原动机速度和发电机励磁电压,提高船舶电力系统稳定性。最后,利用MATLAB进行仿真试验,仿真结果表明,控制器对电力系统能够起到有效的控制作用。     

可控串联补偿的滑模PID控制器设计

为抑制电力系统中可控串联补偿装置的非线性及外部扰动影响,文中应用直接反馈线性化方法和滑模比例–积分–微分(proportional-integral-differential,PID)控制理论,设计了可控串联补偿的新型非线性控制器。利用直接反馈线性化方法对非线性模型精确线性化,采用滑模变结构理论与常规PID的复合控制策略,设计的可控串联补偿控制规律简洁,易于工程实现且鲁棒性好。仿真结果表明,与传统的控制方式相比,滑模PID控制器能有效地阻尼系统振荡,提高系统的暂态稳定性,对运行点变化也具有较好的适应性。     

计算机代数在电力系统非线性控制中应用

阐述了精确线性化的原理,讨论了非线性系统状态反馈精确线性化的计算机代数设计方法,采用Matlab完成了相应软件包的开发,并使用该软件包对电力系统中汽轮发电机组汽门开度的非线性控制实例进行了仿真研究。仿真结果表明,引入了设计得到的非线性控制量后,电力系统的稳定性得到了有效提高。     

可控串联电容补偿器的非线性H∞控制

基于直接反馈线性化和H∞控制理论研究可控串联电容补偿器的控制设计,对单机－无穷大系统,建立了非线性鲁棒模型,利用Matlab软件得出了可控串联电容补偿器的控制规律。分析表明这种控制方法提高了电力系统的稳定性及控制系统的鲁棒性。     

逆系统方法在TCSC稳定控制中的应用

简单介绍了基于坐标变换和反馈控制理论的一种反馈线性化方法－逆系统方法。运用逆系统方法将含可控串联补偿电容器（TCSC）的非线性电力系统线性化,并且对该线性化的系统运用具有二次型性能指标的线性最优控制方法设计了TCSC的稳定控制器,将其与用微分几何法和用直接大范围线性化法设计的控制器进行了比较,结果表明它们具有相同的控制效果,即均能提高电力系统的暂态稳定性。     

汽轮发电机组的鲁棒性控制

主要介绍了基于反馈线性化的非线性变结构控制、模糊变结构控制、带等效控制项的非线性变结构控制、非线性PID控制等几种控制方式,以及它们在电力系统励磁、汽门及其综合控制中的应用。计算机仿真结果表明这些控制器提高了电力系统的稳定性及控制系统的鲁棒性。     

故障限流器的非线性稳定控制器设计

介绍了故障限流器（FCL）的模型,利用直接反馈线性化方法将含故障限流器的非线性系统线性化,对该精确线性化的系统运用二次型最优控制方法设计了FCL的非线性稳定控制器,仿真结果表明,具有非线性稳定控制器的FCL能够提高电力系统的暂态稳定性,且性能比固定FCL和线性控制的FCL更好.     

计及动态负荷的电力系统静止无功补偿器(SVC)与发电机励磁控制

基于微分代数控制系统的反馈线性化方法，进一步研究了具有非线性负荷的电力系统中静止无功补偿器(Static var compensator，SVC)和发电机三阶模型的励磁控制，表明具有非线性负荷和SVC装置的NDAS(3)仍可以通过状态反馈精确线性化，从而得到具有代数方程的Bnmovsky标准型。提出了具有非线性负荷的电力系统SVC与发电机励磁控制的完全精确线性化设计。该控制方法可以同时满足发电机功角稳定和SVC节点处电压。仿真结果表明该方法具有很好的效果和优越性。     

电力系统中微分代数模型的非线性控制

首次提出了用于控制微分代数系统的反馈线性化技术理论和方法,类似于经典的微分几何理论中的定义和定理,给出关于微分代数系统的M导数、M括号等一些新的定义,并给出了有关微分代数系统控制的一系列新结果,进一步拓广了非线性系统几何理论的应用范围。考虑到大多数电力系统模型都是采用微分代数模型,而且电力系统的负荷往往是电压和频率的非线性表达式,另外在实际工程中也常常遇到非线性微分代数方程的最优控制解,引入微分代数系统的M导数、M括号等定义可较好地解决这类控制问题。利用控制微分代数系统的反馈线性化技术,能很好地应用于具有非线性负荷的电力系统非线性励磁控制的设计,使微分几何方法在电力系统控制研究中得到更广泛的应用。     

考虑系统非线性的SVC控制器设计

考虑系统的非线性，研究了静止无功补偿装置（ＳＶＣ）控制器的设计。应用直接反馈线性化方法设计了ＳＶＣ非线性控制器，解决了电力系统强非线性给设计带来的困难。在此基础上，针对单机无穷大系统进行了计算机数字仿真。分析和仿真结果表明：ＳＶＣ的非线性控制方式与ＳＶＣ的常规控制方式相比，可以有效地改善电力系统的静态稳定性及暂态稳定性。     

发电机励磁与SVC的非线性控制设计

基于非线性控制系统的反馈线性化技术理论方法，提出了电力系统静止无功补偿器(SVC)与发电机励磁控制的线性化设计。该控制方法可以同时满足发电机功角稳定和SVC节点处电压稳定控制两个目标。仿真结果表明，采用该方法设计的控制器可取得很好的控制效果。     

非线性状态PI汽门控制器的研究

针对电力系统的强非线性和不确定性,设计了非线性状态PI汽门控制器。直接对其不确定对象进行设计,避免了反馈线性化非线性汽门控制由于数学模型的误差而影响控制器性能的缺点。所得的控制规律与系统运行点和网络结构完全无关,同时控制器本身结构简单,仅需发电机局部信息,易于在多机系统中实现分散协调控制。仿真计算表明,非线性状态PI汽门控制器能有效地提高系统的暂态稳定性。     

双轴励磁同步发电机的微分反馈非线性最优励磁控制

本文在微分几何理论的基础上，提出了更简明、更适合工程用的面向多输入系统的微分反馈补偿物理精确线性化方法，解决了电力系统控制设计中的强非线性问题及鲁棒性问题，并据此推导了双轴励磁同步发电机的微分反馈非线性最优励磁控制规律。仿真结果表明，所设计的控制方式能较大幅度地提高系统的动态稳定性和暂态稳定性。     

电力系统稳定控制方法综述

现代电力系统的发展使其稳定性问题日趋重要,结合电力系统稳定控制对象,介绍了电力系统稳定的定义及分类,对提高电力系统稳定性的各种控制方法及应用作了综述,包括：基于电力系统线性模型的极点配置、线性最优、线性二次高斯、电力系统非线性控制Lyapunov直接法,映射线性化方法,H∞鲁棒性控制,变结构控制等。最后指出了值得关注的研究方向。     

汽门开度的神经网络广义逆系统控制

给出了一种基于神经网络广义逆系统的汽轮发电机汽门开度控制策略,在无需系统模型参数和状态反馈的情况下,可实现非线性系统的大范围线性化,从而实现非线性系统的线性化控制。对单机无穷大系统的仿真表明,应用该控制策略可显著地增强电力系统的暂态稳定性。     

用直接大范围线性化方法设计发电机的励磁控制器 第一部分：基本理论

传统的励磁控制器基本上都是按照局部线性化的模型来设计的，不能适应电力系统的要求。针对这一缺陷，本文把非线性控制理论中比微分几何法更简明，更适合于工程应用的直接大范围线性化方法引入电力系统，解决了电力系统强非线性给设计所带来的困难，并使得实现线性的过程变得极为简捷，全文分为两个部分：第一部分叙述的直接大范围线性化方法的基本理论，并在此基础上，提出了动态反馈补偿的概念和理论，使所设计的控制器对电力系统结构工况的多变性也能够具有很好的鲁棒性，第二部分应用第一部分的基本理论为励磁系统设计了非线性反馈补偿控制器，并针对单机无穷大系统进行了数字仿真和支模实验，从而证明了所提出方法的有效性。     

用于静止无功补偿器的非线性状态PI控制器

针对电力系统的强非线性和不确定性,运用非线性状态PI控制直接对其不确定对象进行设计,能同时改善电力系统功角稳定和装设点电压动态特性的静止无功补偿器（SVC）,避免了基于反馈线性化理论的非线性SVC控制器由于数学模型的误差而影响控制器性能的缺点,所得的控制规律与系统运行点和网络结构完全无关。仿真计算表明非线性状态PI型静止无功补偿控制器能有效地改善系统的动态特性。     

可控串联补偿的神经滑模控制器设计

为克服电力系统可控串联补偿装置非线性及外部扰动影响,应用反馈线性化方法和径向基神经滑模变结构控制理论,设计了可控串联补偿的神经滑模控制器。通过状态反馈方法对非线性模型精确线性化,运用径向基神经网络的非线性映射和自学习能力自适应调整滑模控制律,使得设计的可控串联补偿控制规律简洁,鲁棒性好。仿真结果表明,与传统的控制方式相比,设计的神经滑模控制器能有效地阻尼系统振荡,增强系统的暂态稳定性,对运行点变化也具有较好的适应性。     

基于直接反馈线性化的非线性励磁控制器

本文把直接反馈线性化理论应用于同步电机励磁控制器的设计中，得出用化的非线性励磁控制规律，并用解析的方法证明了直接反馈线性化方法和微几何法可以得出完全相同的非线性励磁控制规律。在此基础上，本文提出了一种改进的非线性励磁磁控制规律，这种改进的励磁控制规律减少了所要量测的信号，而且使得信号的量测更加方便。仿真结果和动模试验表明了这种改进的非线性励磁控制规律的正确性和优越性。