基于模糊T-S模型的最优励磁控制

采用传统线性化方法,将单机无穷大系统线性化,求 得多个平衡点的线性化模型,再通过隶属度函数把各个子 系统联系起来,建立系统的全局模型--模糊T-S模型. 设计各个子系统线性最优励磁控制器以后,采用并行分配 补偿技术设计全局系统的控制规律,将原来的固定系数反 馈改进为随系统状态变化而变化的动态反馈.利用Matlab 进行了仿真,结果表明本文设计的控制器能较好改善系统 的静态和暂态稳定性能.     

基于快速模拟退火算法的T—S模糊神经网络学习算法

给出一种Ｔ－Ｓ模糊模型的模糊神经网络的一种实现方法。将快速模拟退火算法用于网络参数的优化,实现Ｔ－Ｓ模型的辨识。将快速模拟退火、模糊逻辑和神经网络融合在一个系统中,并用仿真实例验证了用本文算法的有效性。     

基于单机无穷大母线等值和轨迹灵敏度的暂态稳定最优励磁控制

为进一步降低电力系统暂态稳定控制代价,提出通过最优控制系统快速动态装置的设定值来保证系统在故障情况下的暂态稳定性。基于单机无穷大母线等值和轨迹灵敏度法,提出暂态稳定最优励磁控制二次规划模型,通过调整发电机电压调节器参考电压设定值来控制系统的稳定性。根据单机无穷大母线等值,在暂态稳定最优励磁控制模型中引入严格的暂态稳定判据;并借助轨迹灵敏度和稳定裕度指标提高计算效率。采用稳定裕度指标后避免寻找临界稳定轨迹,从而节省大量仿真时间。在新英格兰39节点10机系统和某省级692节点138机实际系统上的仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于迭代学习控制理论的励磁控制器设计

基于迭代学习控制理论提出了一种设计单机无穷大系统励磁控制器的新方法,克服了迭代学习控制在有限时间区间上实现完全跟踪的限制。将迭代学习控制对输出控制量u(t)的记忆与修正改成对期望控制ud(t)的记忆与修正,采用最小二乘法拟合控制器参数,使设定的控制与期望控制之差达到最小,求得控制律。用Matlab对发电机励磁控制系统进行仿真研究,结果表明所设计的励磁控制器具有较好的动态特性和较强的鲁棒性。     

基于偏差分离的同步发电机非线性励磁控制

为改善基于微分几何的非线性控制方法对模型和干扰不确定性的鲁棒性,在考虑干扰、系统模型及参数不确定性的前提下,提出了一种基于偏差分离的非线性控制策略,并给出了控制变量的构造方法和一般表达式,进而将其应用于同步发电机励磁控制。针对单机无穷大系统,利用所提出的控制策略设计了一种基于偏差分离的非线性励磁控制器,由PSCAD/EMTDC仿真得到的结果验证了所提方法的正确性和控制策略的有效性。     

基于遗传算法的开关磁阻电机T—S模糊模型

开关磁阻电机(SRM)磁路高度饱和及双凸极结构使相绕组的磁链是转子位置和相电流的非线性函数.建立这一非线性映射是准确解算SRM特性的基础.采用Takagi-Sugeno (T-S)模糊逻辑来建立开关磁阻电机的非线性模型.所建模型具有结构简单、训练周期少、运算速度快、鲁棒性强的特点.为提高模型的精度,模型的参数应优化.但本模型目标函数的梯度信息很难得到,这样传统的基于梯度信息的优化方法很难被用来优化模型的参数,为此采用遗传算法来优化模型参数.遗传算法是一种并行、随机但直接进化最适合个体且不依赖计算局部导数来引导搜索过程的一种优化算法.模型输出数据与实测数据和泛化样本数据十分接近.仿真的电流波形与实测的电流波形很吻合,表明所建立的模型具有精度高、泛化能力强、运算速度快、鲁棒性强的特点.     

基于间接Hamilton化理论的超导储能控制设计

采用超导储能装置（Superconducting magnetic energy storage,SMES）的二阶模型,得到含SMES的单机无穷大电力系统模型。进而利用Lagrange化和间接Hamilton化理论, 构造了该动态系统的Hamilton函数,并提出相应的SMES的稳定控制策略。最后,利用Matlab进行仿真验证了笔者所提出控制律的正确性和有效性。结果表明, 在大干扰的情况下,基于间接Hamilton化理论所设计的超导储能控制器能使系统快速地恢复到稳定运行状态,提高电力系统的暂态稳定性。     

基于模糊动态模型的传感器故障诊断方法

提出了解决控制系统全工况运行条件下传感器故障的诊断方法。系统的动态特性用模糊动态模型描述，模糊动态模型由一组反映系统局部动态的线性子模型通过模糊关系连接而成，基于观测器理论进行故障残差的设计，提出了一种衡量故障残差鲁棒性能的指标，然后采用遗传算法优化该鲁棒性指标，得到故障诊断观测器的优化增益阵和加权阵，最后讨论了诊断系统的稳定性，仿真结果表明：该诊断方法能很好地适应系统运行的不同工况，并有效地提高了诊断策略的鲁棒性。     

基于PSASP的发电机励磁系统建模与参数辨识

介绍了基于EE模型的线性参数时域辨识法和用于多元线性拟合的最小二乘法,并通过仿真实例介绍了由发电机励磁系统原始模型转换为电力系统分析综合程序软件(PSASP)下的标准励磁系统模型的具体过程,实现仿真软件下对励磁系统的精确建模和参数辨识.     

基于励磁与调速控制的单机无穷大系统场-路-网时步有限元建模

为了能更准确地分析在整个电力系统受到干扰或出现故障时发电机与电网相互影响的动态问题,建立含有励磁调节系统和转速控制系统的场-路-网耦合时步有限元模型。该模型不但考虑了发电机磁场饱和、畸变以及趋肤效应等非线性因素对电机的影响,同时还考虑了转速的动态变化以及变压器和输电系统参数的影响,并给出了励磁调节系统和转速控制系统的实现方法。为验证模型的正确性,以一台1 407 MV·A汽轮发电机为例,采用该模型对发电机额定并网运行情况下,变压器二次侧(高压侧)A相断路器突然断开这一非全相暂态过程进行了仿真,并与传统的Park方程计算结果进行对比分析,验证了建立的场-路-网耦合时步有限元模型的正确性。     

基于T-S模糊模型的电力传动系统的非线性PD状态反馈控制器

对于非线性电力传动对象和非线性PD反馈控制器组成的整个模糊控制系统，进行了稳定性分析，并且给出了非线性PD反馈控制器的增益参数设计，其中，非线性电力传动对象是用模糊Takagi and Sugeno模型描述的。提出了模糊系统中的状态微分反馈控制，并且有效地分析了整个控制系统的稳定性。设计方法最终被归结为满足所谓Y2-condition的一些参数的选择。给出了对于一个非线性质量-弹簧-阻尼器系统的应用实例。     

基于改进PSO的Terminal分段滑模励磁控制器设计

为获得较好的收敛速度,在快速终端滑模面的基础上,设计了一种Terminal分段滑模励磁控制方法。滑模控制律中参数较多,利用粒子群算法(PSO)较好的搜索能力对控制律参数进行寻优。利用单机无穷大系统,进行了多种扰动下的仿真分析。仿真结果表明,本文所采用的控制策略,响应速度较快,能够有效地提高系统的静态和暂态稳定性,控制精度较高。     

混沌系统的一种模糊变结构控制方案

研究了复杂非线性系统（如混沌非线性系统）的稳定控制问题。采用T－S模糊动态模型描述非线性系统，将将非线性系统模糊化为局部线性模型。用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的变结构控制器，将模糊控制与成熟的线性系统变结构控制相结合，来解决非线性系统控制问题。应用到两类混沌系统的稳定控制中，验证了方案的有效性。     

基于OMIB的孤立稳定域现象研究

针对实际系统暂态稳定评估中遇到的“孤立稳定域”现象,用经典单机无穷大母线(OMIB)系统进行了详细的稳定分析。分别采用等面积法则、势能界面（PEBS）直接法和稳定域分析法研究这一现象的原因。在不考虑系统阻尼的情况下,这一现象具有周期性。极限切除时间指标在这种情形下会失灵。文中推导并给出了自治OMIB系统多摆切除,下一摆失稳的极限切除角计算公式。     

云模型理论在多机电力系统励磁控制中的应用

风力发电系统具有较强的非线性和不确定性。基于云模型理论设计了云模型励磁推理器,对发电机进行励磁控制。该推理器由电压推理模块和角速度推理模块组成,且输入信号分别为发电机机端电压和角速度,共用一个云模型推理单元,并与模糊PID励磁推理器比对。多机无穷大电力系统的仿真结果表明,云模型励磁推理器对于提高同步发电机的响应速度,改善发电系统的暂态和稳态性能具有明显效果。     

基于OMIB的孤立稳定域现象研究

针对实际系统暂态稳定评估中遇到的“孤立稳定域”现象,用经典单机无穷大母线(OMIB)系统进行了详细的稳定分析。分别采用等面积法则、势能界面(PEBS)直接法和稳定域分析法研究这一现象的原因。在不考虑系统阻尼的情况下,这一现象具有周期性。极限切除时间指标在这种情形下会失灵。文中推导并给出了自治OMIB系统多摆切除,下一摆失稳的极限切除角计算公式。     

基于模糊—PID控制同步发电机励磁系统的仿真

传统同步发电机励磁系统调节仅依靠励磁调节器,难以使励磁电压达到最优。提出采用Fuzzy—PID控制器对同步发电机励磁系统进行控制,并在Matlab的Simulink环境下进行仿真研究。结果表明,其能够有效地提高系统响应速度和稳定性。长期以来,电力系统稳定性是电力学术界和工业界广泛关注的问题。     

输电系统最优励磁控制的微动态稳定鲁棒性

本文就输电系统最优励磁控制的微动态稳定鲁棒性，分析了系统参量摄动和控制回路中存在的惯性对它的影响。结果表明，系统参量摄动对它的影响是较小的，百励磁控制回路中的小惯性时间常数对它有较大的影响。因此，在设计和实现最优励磁控制时，对控制回路中的小惯性时间常数应予重视。     

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。