多运行方式下概率特征根灵敏度分析与PSS鲁棒设计

采用概率法对电力系统稳定器(PSS)进行鲁棒设计,包括PSS定位与参数调节.本研究的目的是提高电力系统在多运行方式下的小干扰稳定.在多运行方式下,系统特征根将以一定的概率分布在某些区间内,正态假定下的均值、方差可用来描述这种分布特性.传统的特征根灵敏度分析方法扩展为概率特征根灵敏度分析,包括求解特征根均值和方差的灵敏度,建立概率灵敏度指标,用于对鲁棒的PSS进行选址和参数调节.并构建基于概率特征根的目标函数,采用拟牛顿法对PSS参 数进行最优协调,在8机-24节点算例系统上验证所研究方法的有效性.     

多运行方式下PSS参数优化算法的收敛特性改善

为改善用于多机系统多运行方式下的电力系统稳定器(PSS)参数优化的非线性规划方法的收敛特性,对目标函数进行了修改,使得优化问题中所计及的特征根同时包括了所有不满足要求和部分满足要求的特征根的实部和阻尼比,并给这些特征根乘上依据稳定程度确定的权重系数.在8机系统算例上,详细讨论了在特征根范围取不同值,权重系数采用反函数、线性函数等几种表达方式时用拟牛顿法求解优化问题的收敛特性,总结出了权重系数的取值规律和较好的特征根取值范围.结果表明,改进后的方法可有效改善迭代过程的收敛特性.     

相位补偿法设计双频段PSS

为了同时提高本地振荡模式和区域振荡模式的阻尼特性,设计了一种双频段结构的电力系统稳定器.基于发电机六阶模型,把加速功率分解为PSS贡献的功率分量和不计PSS影响的分量,依据加速功率在复平面上的位置,确定了PSS的有效补偿相位区间.按照区域振荡和本地振荡模式的相位补偿要求,设计和分析了双频段PSS的结构.在一个八机系统下验证了所确定的补偿相位区间;配备双频段PSS后,机电振荡模式的阻尼特性提高较大.     

多运行方式下概率特征根灵敏度分析与PSS鲁棒设计

采用概率法对电力系统稳定器（PSS）进行鲁棒设计,包括PSS定位与参数调节。本研究的目的是提高电力系统在多运行方式下的小干扰稳定。在多运行方式下,系统特征根将以一定的概率分布在某些区间内,正态假定下的均值、方差可用来描述这种分布特性。传统的特征根灵敏度分析方法扩展为概率特征根灵敏度分析,包括求解特征根均值和方差的灵敏度,建立概率灵敏度指标,用于对鲁棒的PSS进行选址和参数调节。并构建基于概率特征根的目标函数,采用拟牛顿法对PSS参数进行最优协调,在8机－24节点算例系统上验证所研究方法的有效性。     

PSS4B型电力系统稳定器参数整定

PSS4B是一种新型的多频段电力系统稳定器,因能同时抑制多个振荡模式且设置更加灵活而具有广泛的应用前景,但PSS4B参数整定相对复杂,目前相关的研究还比较少。按实际应用要求,在系统多运行方式下,用相位补偿法整定超前滞后环节的时间常数,用根轨迹法确定增益;在概率特征根分析的基础上,部分计及PSS相互间的影响,使用概率灵敏度分析法进行分析。由此进行的PSS4B参数整定,将使PSS4B在多运行方式下充分发挥优势。在一8机24节点系统上进行分析,结果表明安装的6台PSS4B均能提供对关注的振荡模式的有效阻尼,具有较强的适应性和通用性。     

安康水电厂PSS投运对改善系统阻尼特性的研究

小干扰稳定计算结果表明安康水电厂机组对西北电网西电东送方式下的弱阻尼影响为最大。因此,在安康水电厂3号机励磁系统实测参数的基础上,配置整定了电力系统稳定器（PSS）各环节参数,并用MATLAB对其相位补偿环节进行仿真验证。小干扰稳定计算和时域仿真计算表明投运PSS对改善系统阻尼特性有显著作用,并通过本机试验验证了PSS对增强本机振荡模式及区域振荡模式阻尼的有效性。     

PSS与VSC-HVDC附加阻尼控制器参数协调优化设计

将含参数约束的线性优化方法应用于交\直流混合系统的电力系统稳定器和基于电压源型换流器的高压直流输电系统附加阻尼控制器的参数协调优化中。该算法考虑了不同阻尼控制方式间的相互影响和作用,在迭代过程中通过修正优化可行域区间,使系统低频振荡模式对应的特征根最终移动到复平面上期望区域内。系统的特征值分析和时域仿真结果验证了上述方法的有效性和实用性。     

基于PSS配置的电力系统低频振荡研究

首先介绍了电力系统低频振荡的原理、研究概况和抑制措施,然后利用PSASP进行系统的小干扰稳定计算,找出系统存在的失稳模态以及引起该失稳模态的主要原因和相关设备,在此基础上提出采用按规律配置电力系统稳定器(PSS)及随意配置PSS这两种方法来抑制系统的低频振荡。经过比较得知,按规律配置PSS较随意配置PSS具有一定的优越性。     

大坝发电厂电力系统稳定器(PSS)试验

分析了大坝发电厂电力系统低频振荡产生的原因及影响。通过对电力系统稳定器(PSS)进行的现场试验,论证了电力系统稳定器(PSS)在增加系统阻尼,抑制系统低频振荡,提高系统稳定性方面有明显的效果。     

同步电机励磁系统中PSS的微机化

本文提出了同步发电机励磁系统中ＰＳＳ（电力系统稳定器）的微机方案，采用Ｉｎｔｅｌ８０９８及外围电路，替代目前使用的模拟式ＰＳＳ，与励磁系统相配合，可以平息电机及电力系统的自发振荡。     

基于概率特征根分析的电力系统稳定器参数设计

多运行方式下的系统特征根将以一定的概率分布在某些区间内。正态假定下的均值、方差可用来描述这种分布特性。当使用电力系统稳定器（PSS）改善系统阻尼时,主要应考虑PSS对临界特征根的均值、方差的影响。文中将传统的特征根灵敏度分析方法扩展为对特征根均值的灵敏度和方差的灵敏度。由此进行的PSS选址和参数设计,将使PSS具有多运行方式下的整体合理性。     

抽水蓄能电机动态稳定性能及电力系统稳定器的应用

本文叙述了抽水蓄能电厂同步电机动态稳定性能的研究结果及电力系统稳定器在抽水蓄能电厂应用时应解决的特殊问题，并以单机无限大系统和２４机系统为例给出了计算结果。     

基于特征值分析法的PSS最佳安装地点的确定

介绍了电力系统低频振荡的特征值分析方法 ,并采用特征值分析法所得出的结果———参与因子来选择最佳的电力系统稳定器 (PSS)安装地点 ,以提高弱振荡模式的阻尼。采用发电机的转子角速度对弱振荡模式的参与因子作为指标 ,选择最佳的PSS安装地点。通过对一个较大规模的电力系统进行实例分析 ,说明在采用此方法所确定的最佳安装地点上安装PSS ,可对相应振荡模式的阻尼起到很好的改善作用     

基于Prony辨识的自适应PSS的设计及研究

目前区域间低频振荡正成为影响电力系统稳定以及限制电网传输能力的重要因素。然而作为系统中最重要的抑制低频振荡的设备电力系统稳定器(PSS),目前往往采用离线整定的方法,未能考虑实际系统多样的运行方式,往往不能很好地提供阻尼从而抑制振荡。本文提出了一种基于改进Prony分析的在线自适应PSS设计方法。本方法通过改进的Prony分析在线求取低频振荡中各状态变量的频率、阻尼、初始相位。在阻尼不满足要求的情况下,通过加入强制阻尼并计算其加入前后暂态电势与发电机转速之间夹角的变化,得出此运行方式下由励磁系统及发电机的励磁绕组产生的相位滞后相位信息,进而得出最佳的PSS整定参数。最后以一个两区域四机仿真分析充分表明了所设计控制器的有效性。     

多运行方式下含风电场电力系统的小干扰概率稳定性研究

为了考虑系统的多运行方式,采用概率方法对风电场接入对系统小干扰稳定性的影响进行研究。首先采用插入式建模技术(plug-in modeling technique,PMT)建立适合小干扰稳定分析的完整的双馈感应风力发电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)线性化模型;然后进行概率潮流计算,得到系统状态变量的概率描述,形成系统状态矩阵;最后应用概率特征根方法对系统进行求解分析,得到系统小干扰概率稳定性。以2个系统为例对风电场接入后的电力系统小干扰概率稳定性进行仿真分析,结果表明：风电场的加入使机电振荡模态特征值实部的概率分布变得相对分散;系统本地振荡模态稳定概率大幅下降,区间振荡模态稳定概率略有上升;通过加装电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS),可提高系统小干扰概率稳定性。     

单神经元自适应控制传动系统的稳定性分析

文章从非线性控制器的角度，在对单神经元自适应控制器的I／O特性进行分析的同时，运用控制理论中的有关分析工具，深入研究了单神经元自适应控制传动系统的稳定性(或控制策略的收敛性)。实验结果表明，单神经元自适应控制器具有较强的鲁棒性与自适应性。     

电压稳定的概率特征根分析

将传统的小干扰电压稳定性分析法扩展到基于一般性多机系统表达(GMR)技术的概率特征根分析环境。在正态分布的假设下,考虑了由节点功率运行曲线确定的系统多运行方式。某特征根位于复平面左半平面的分布概率表征了该模式的稳定程度,从而由特征根的分布概率和特征根对节点电压的电压失稳模式系数可以判断系统多运行方式时系统电压稳定的薄弱点,同时可为SVC的安装地点提供选择依据。在3机9节点系统上的计算分析表明了该方法的有效性,对目前多馈入交直流混合输电系统中凸现的电压稳定性问题的研究具有一定的意义。     

基于模型参考自适应的单神经元PID控制器设计

将神经网络和模型参考自适应控制系统相结合,研究基于模型参考自适应理论永磁同步电动机(PMSM)BP神经网络速度辨识的单神经元比例积分微分(PID)速度控制器。该系统基于模型参考自适应理论利用BP神经网络辨识器得到的参数信息,使用单神经元PID控制器取代传统PID控制在线调整权值。根据李亚谱诺夫稳定性理论验证了该控制器的稳定性,仿真与实验研究证明该方法改善了PMSM速度控制系统的动态响应与自适应控制能力。