PSS现场投运试验及其相关问题的研究

讲述了PSS基本原理及其作用,并以江西丰城发电厂1号机组为例,详细介绍了其现场试验过程,包括：AVR和PSS模型的建立;在线测量励磁系统频率响应特性测试;在线有补偿励磁系统频率响应特性仿真;PSS增益试验、阻尼效果校核及反调试验。并结合PSS在江西电网的实际应用：探讨了PSS在技术、管理等方面还需进一步完善的地方。     

基于PSD程序的PSS参数优化设计、现场整定试验及仿真校核计算

电力系统稳定器(PSS)的参数整定正确与否关系到对低频振荡的抑制效果.提出了一整套关于发电机励磁系统PSS的参数优化设计、现场整定试验和仿真校核计算的方法.该方法基于电力系统分析软件PSD的BPA潮流和暂态稳定及SSAP小干扰稳定程序.采用实际电网和各设备详细模型,特别是准确的励磁系统模型,通过频域和时域分析法,并结合低频带相位补偿法设计并优化配置PSS参数;再通过PSS现场整定试验,即无补偿、有补偿频率响应特性及抗扰动试验再次优化并确定参数;最后采用典型方式下的潮流稳定数据进行建模和仿真校核计算.以600 MW机组为例,证明该方法对系统振荡模式分析和PSS设计的准确性和有效性.     

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.     

一种具有相位自适应能力的新型PSS及其仿真

发电机及其快速励磁控制带来的滞后特性削弱了其与电网之间的阻尼而导致低频振荡风险增加,典型PSS模型多采用多阶超前环节以补偿其滞后特性,从而导致增益受限、中低频段阻尼不足的问题。针对该问题,提出一种通过合成发电机有功功率负变化量与转速变化量作为PSS的输入量,使其相位自动超前的新型电力系统稳定器（PSS）的设计思路,通过相位自适应关系解决多阶超前补偿的问题。给理论分析和仿真验证了新型PSS的相位自适应能力,并验证了其抑制低频振荡能力、大扰动故障恢复能力和抗反调能力的效果。     

基于自适应权重粒子群算法的PSS4B-W参数优化研究

介绍了一种智能优化算法-自适应权重粒子群算法(SWPSO)应用到电力系统稳定器PSS4B-W的参数整定过程中而建立的PSS4B-W参数优化模型。通过对权重系数的动态调整,从而获得更好的全局搜索能力。根据单机无穷大系统模型,在计算励磁系统无补偿相频特性基础上,应用该优化模型进行PSS4B-W相位补偿计算。仿真结果表明经自适应权重粒子群算法优化的PSS4B-W能够较好地抑制低频振荡,提高系统的稳定性。     

电力系统稳定器试验与参数测试

三河发电厂在2004年度2号机组大修中完成了2号发电机组电力系统稳定器(PSS)的在线无补偿励磁系统频率响应特性测试;在线励磁系统有补偿相频特性仿真;PSS增益调整;在线电压阶跃响应试验校验PSS阻尼效果等试验,取得了良好的试验效果,现2号发电机组PSS系统投入正常运行。     

基于自适应加速粒子群算法的PSS参数预整定

基于粒子群算法,提出了适用于PSS参数优化预整定的自适应加速粒子群算法(SAPSO)。对惯性权重和加速因子等参数进行动态自适应调整,并在粒子搜索过程中最容易陷入局部最优的阶段,有条件地引入随机变异环节来控制粒子寻优行为。建立PSS参数预整定仿真模型,利用SAPSO算法,对某网新投PSS设备进行了参数预整定研究。时域仿真和现场试验表明,预整定PSS参数阻尼效果更好,也验证了新投机组PSS参数预整定方法的有效可行。     

基于Prony和改进PSO算法的多机PSS参数优化

针对多机电力系统稳定器(PSS)的参数优化问题,提出了采用Prony算法辨识互联电力系统低频振荡的机电模式,利用基于T-S模型模糊自适应的改进微粒群优化(T-SPSO)算法协调PSS参数的控制策略.先采用基于Prony分析的留数法确定PSS的最优安装位置,然后通过对采样数据的Prony分析辨识系统振荡模式的特征值,最后利用所提T-SPSO算法协调优化多机PSS参数.T-SPSO算法根据当前种群最优适应值和惯性权重,自适应更新惯性权重取值,解决了PSO算法的早熟问题.针对IEEE 4机系统的仿真分析表明,基于T-SPSO算法优化后的多机PSS控制器,在2种典型运行方式下都具有更好的控制性能.     

基于机组实测相频特性的PSS参数整定

提出一种电力系统稳定器(PSS)参数优化整定方法:以机组有补偿相位特性在整个低频段满足要求为目标,确定PSS相位补偿环节时间常数;在临界增益法的基础上,以振荡过程中机组电磁功率振荡最小为目标,整定PSS控制增益;采用最大-最小蚁群算法求解优化模型.采用该方法,基于机组实测无补偿相位特性,对南方电网辖区多台机组PSS参数...     

基于GA-BP算法神经网络的电力系统稳定器研究

为解决常规电力系统稳定器中受控系统参数难以识别的问题, 提出了一种可以根据电力系统运行工况自动调整控制参数的新型自适应电力系统稳定器(PSS),运用神经网络完成电力系统被控模型的精确在线辨识.通过在线测量同步发电机的有功和无功参数,自适应电力系统稳定器可按照相位超前补偿的设计原则实时自动调整稳定器参数, 以达到最佳的抑制低频振荡的效果.为了避免BP算法在神经网络训练当中陷入局部小等一系列缺点,引入了一种GA和BP相结合的算法,将其用于人工神经网络的设计,同时将离线计算所得的PSS参数构成的样本对神经网络进行训练.通过在时域仿真结果表明自适应PSS能有效抑制电力系统低频振荡,极大的提高电力系统的动态和暂态稳定性.