广义预测自适应电力系统稳定器

提出了一种基于广义预测自适应控制的电力系统稳定器,设计了其结构图,并设计matlab的广义预测控制和自适应功能库,同时通过设计的功能块和simulink对广义预测自适应电力系统稳定器作了仿真,证明了该稳定器具有良好的控制性能。     

基于协同控制的电力系统稳定器的设计

利用协同控制理论设计了一种新型电力系统稳定器（PSS）。基于电力系统的非线性模型,研究了在典型的单机无穷大系统中新型PSS的动态特性并和传统的PSS、无PSS的情况进行了比较。仿真结果表明,该PSS具有很强的鲁棒性,比传统PSS具有更好的阻尼效果。     

基于最小二乘法的最优自适应电力系统稳定器

针对电力系统的强非线性特征及其运行过程中易受扰动的特点,采用基于系统辨识的自适应控制方法,通过选取合适的线性模型对典型的电力系统进行线性化处理,研究了对一般最小二乘法的改进,并结合最优自适应控制方法,设计出一种新型的最优自适应电力系统稳定器.在单机-无穷大系统中将其与传统的电力系统稳定器分别进行仿真.结果表明,在系统受到多种扰动时,这种最优自适应电力系统稳定器都能够有效地抑制低频振荡,使系统迅速恢复稳定运行,从而显示出了该最优自适应电力系统稳定器的设计具有理论研究和实际应用价值.     

模糊电力系统稳定器的设计与实现

针对模糊控制系统具有多参数和非线性的特点，给出了一种基于Matlab的模糊电力系统稳定器快速设计开发方法，以克服传统的设计方法所具有的实现复杂且开发周期长等不足，简要介绍了如何由模糊逻辑工具箱和集成仿真环境Simulink来建立整个系统的仿真模型，由Real-Time Workshop将已取得满意仿真效果的模型转换为应用程序，然后将其下载到目标环境中运行，在线调整参数以达到最佳控制效果，从而实现快速原型开发，即可应用于实际系统。仿真结果表明所设计的模糊电力系统稳定器比传统的电力系统稳定器能更有效地抑制系统低频振荡。     

基于双层规划的非线性鲁棒电力系统稳定器参数整定方法

使用先进的励磁控制技术是改善电力系统稳定性和动态品质的有效手段。采用反馈线性化和鲁棒控制理论设计的非线性鲁棒电力系统稳定器(NR-PSS)是一种先进的励磁控制装置。在深入研究电力系统稳定器(PSS)参数整定原理和NR-PSS现有参数整定方法的基础上,提出了一种基于双层规划的NR-PSS线性部分参数整定方法,以满足阻尼频带宽和控制代价低两方面要求。通过等价非线性规划可求出最优参数。仿真结果表明,应用所提出方法设定的参数可以改善NRPSS的控制效果。     

灰色预测励磁控制同步发电机动态过程仿真

为了更准确地研究灰色预测励磁控制对发电机行为的影响,基于非线性派克模型构建了考虑PSS作用的同步发电机灰色预测励磁控制系统模型,并以单机无穷大系统为对象对其控制效果进行了仿真。与采用线性化模型相比,采用非线性派克模型可保证灰色预测控制输入数据的非负性,简化预测算法。考虑调速系统和PSS的作用后,能更加准确和全面的了解灰色预测励磁控制系统的控制效果。仿真结果表明,在大小扰动下,无论是否具有PSS,同步发电机励磁系统中引入灰色预测控制后均可明显地改善系统的稳定性。     

一种基于协同控制理论的分散非线性PSS

为提高电力系统稳定器的动态性能及鲁棒性,提出一种基于协同控制理论的分散非线性电力系统稳定器(power system stabilizer based on synergetic control theory,SPSS)设计方法。首先针对同步发电机及励磁系统模型,根据协同理论,构造出合适的流形,然后推导出SPSS的控制规律,进一步实用化后,得到一种基于协同控制理论的实用的SPSS,由于SPSS的所有输入信号均为本地易测量信号且与网络参数无关,从而能实现分散控制。最后,将所设计的SPSS用于3机6节点电力系统进行小扰动和大扰动仿真验证。仿真为提高电力系统稳定器的动态性能及鲁棒性,提出一种基于协同控制理论的分散非线性电力系统稳定器(power system stabilizer based on synergetic control theory,SPSS)设计方法。首先针对同步发电机及励磁系统模型,根据协同理论,构造出合适的流形,然后推导出SPSS的控制规律,进一步实用化后,得到一种基于协同控制理论的实用的SPSS,由于SPSS的所有输入信号均为本地易测量信号且与网络参数无关,从而能实现分散控制。最后,将所设计的SPSS用于3机6节点电力系统进行小扰动和大扰动仿真验证。仿真结果表明,与常规的相位补偿型的PSS相比,所提出的SPSS能够在较大的运行范围内向系统提供充分的阻尼,并对模型误差不敏感,具有很好的鲁棒性。     

H∞电力系统稳定器的设计

基于Ｈ＾∞最优控制理论,利用部分极点配置技术,提出了一种电力系统稳定器的设计方法,并给出了非线性仿真结果。     

基于非线性最优和PID技术的综合励磁调节器研究

对于非线性系统的同步发电机而言，当它偏离系统工作点或系统发生较大扰动时，如果仍然采用基于PID技术的电力系统稳定器，就会出现误差。为此，可以将其用基于非线性最优控制技术的励磁调节器代替。但是，非线性最优控制调节器存在着对电压控制能力较弱的缺点。提出了一种能够将非线性最优励磁调节器和PID技术的电力系统稳定器有机结合的新型励磁调节器的设计原理，即把PID控制能在工作点有效控制和非线性最优控制能够精确描述同步发电机运行状态的优点结合起来，从而对发电机进行有效的控制。仿真验证表明：该方法是可行的。     

基于鲁棒控制理论的电力系统稳定器设计

基于鲁棒控制理论中的Ｈ∞最优控制,提出了一种电力系统稳定器的设计方法,并给出了非线性仿真结果。与传统的电力系统稳定器相比,本文设计的Ｈ∞ＰＳＳ具有较强的鲁棒性,能够在较大的电力系统运行范围内,向系统提供充分的阻尼,抑制振荡,提高系统的稳定性。     

调速器侧模糊电力系统稳定器改善水电系统稳定性的仿真研究

由于水力系统的水锤效应和强非线性特性，水轮发电机组采用常规控制难以取得令人满意的效果。介绍了水轮发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器FGPSS(Fuzzy Governor Power System Stabilizer)的设计原理。应用Simulink仿真软件构建了以水力系统弹性水击模型和同步发电机非线性模型为基础的仿真模型，并对采用PID，PID 常规GPSS和PID FGPSS三种控制方式的控制效果进行了仿真对比研究。结果表明，FGPSS对于改善电力系统的稳定性具有良好的作用，而且具有较强的鲁棒性。     

电力系统稳定器的最优鲁棒设计

采用H∞优化算法来实现电力系统稳定器(PSS)的鲁棒控制设计。该方法采用了分子 —分母双扰动表达形式、部 分极点配置技术和一种新的加权函数选择方法,从而克服了某些传统PSS设计方法中受到的 限制。在将电力系统的高度非线性特性作为模型的“不确定性”处理后,设计出的控制器具 有很好的鲁棒性。与传统设计方法的比较,证实了所设计的PSS在较宽的系统运行范围内具 有更好的阻尼性能。     

基于改进算法的模糊神经网络电力系统稳定器

基于模糊神经网络的电力系统稳定器具有适应电力系统非线性,且不依赖电力系统数学模型的特点,针对模糊神经网络隶属度函数的中心参数选取问题,提出了一种基于极大熵原理优化模糊神经网络的设计方法.该方法利用一个最优化的目标函数导出中心向量和宽度的学习算法,改善了网络的回归能力和泛化能力.针对电力系统发生的低频振荡问题,提出了一种基于熵优化模糊神经网络电力系统稳定器的设计方案.该方案避免了控制器对系统精确数学模型的依赖,利用神经网络的学习能力,在线自动生成训练样本,实现了电力系统的实时控制.仿真结果表明,提出的电力系统稳定器控制方案可以显著地提高被控机组的稳定性及电力系统的动态性能.     

模糊式电力系统稳定器研究综述

近年来,模糊集理论在电力系统中的应用日渐受到国内外有关学者的关注,研究范围涉及电力系统规划、运行、负荷预测、状态评估、控制、故障诊断等领域,其中以在控制方面的应用最普遍。概述了模糊控制的特点及在电力系统稳定器设计中的应用,介绍了模糊式电力系统稳定器的设计步骤及国内外的研究概况。并根据其存在的问题,指出了基于模糊控制与人工神经网络相结合的电力系统稳定器,将是今后研究的主要方向。     

模糊电力系统稳定器的混沌优化方法

将混沌优化方法应用于模糊电力系统稳定器的参数设计,从而避免了设计过程中大量的参数调试工作,同时也使模糊电力系统稳定器获得最佳的控制性能。仿真结果表明,混沌优化方法结构简单、寻优速度快,基于混沌优化的模糊电力系统稳定器对各种扰动均有较好的响应特性。     

考虑Levy变异帝国竞争算法的改进电力系统稳定器

为加强传统电力系统稳定器设计中抑制低频振荡的能力,提高其整定范围和控制能力,该文利用分数阶比例-积分-微分控制器在控制方面所具有的灵活控制能力和良好跟踪性能,设计了一套基于分数阶比例-积分-微分控制器的电力系统稳定器系统。同时利用基于Levy变异的帝国竞争算法对改进的电力系统稳定器系统进行优化配置,并在单机无穷大系统下对设计模型进行仿真。仿真结果表明提出的设计可以充分抑制电力系统低频振荡、灵活控制受控对象,具有很好的控制效果和鲁棒性。     

模糊式电力系统稳定器研究综述

近年来,模糊集理论关电力系统中的应用日渐受到国内外有关学者的关注,研究范围涉及电力系统规划、运行、负荷预测、状态评估、故障诊断等领域,其中以在控制方面的应用最普遍。概述了模糊控制的特点及在电力系统稳定器设计中的应用,介绍了模糊式电力系统稳定器的设计步骤及国内外的研究概况。并根据其存在的问题,指出了基于模糊控制与人工神经网络相结合的电力系统稳定器,将是今后研究的主要方向。     

基于P—Fuzzy—PI控制的电力系统稳定器

提出了一种基于比例－模糊－比例积分控制的电力系统稳定器，综综合了比例，模糊和比例积分３种控制方式各自的优点，使电力系统稳定器既具有模糊控制简单有效的非线性控制作用，又具有比例和积分控制的快速性和跟踪能力。     

模糊式电力系统稳定器的研究

本文成功地将模糊控制理论应用于电力系统稳定器设计，设计了一种基于规则和表格的智能型电力系统稳定器。数字仿真实验和动模实验表明了其有效性。由于采用了基于规则的人工智能技术，避免了因建立数学模型以及控制中测量信号不真实带来的麻烦。以８０８６为主机的ＳＴＤ工业控制机和一台ＰＣ机为基础，研制出一台用微机实现的模糊式电力系统稳定器的样机。     

一种基于协同控制理论的分散非线性PSS

为提高电力系统稳定器的动态性能及鲁棒性,提出一种基于协同控制理论的分散非线性电力系统稳定器(powersystem stabilizer based on synergetic control theory,SPSS)设计方法。首先针对同步发电机及励磁系统模型,根据协同理论,构造出合适的流形,然后推导出SPSS的控制规律,进一步实用化后,得到一种基于协同控制理论的实用的SPSS,由于SPSS的所有输入信号均为本地易测量信号且与网络参数无关,从而能实现分散控制。最后,将所设计的SPSS用于3机6节点电力系统进行小扰动和大扰动仿真验证。仿真结果表明,与常规的相位补偿型的PSS相比,所提出的SPSS能够在较大的运行范围内向系统提供充分的阻尼,并对模型误差不敏感,具有很好的鲁棒性。