基于交流跟踪的同步发电机最优励磁控制技术研究

针对同步发电机采用传统PID控制不能很好地满足电力系统对抑制振荡、提高动态稳定极限等方面要求的问题,提出了一种基于交流跟踪的同步发电机最优励磁控制方法;给出了基于拉格朗日方法的同步发电机励磁系统偏差线性化模型,分析了最优励磁控制量的确定方法,建立了基于最优励磁控制方法的同步发电机系统仿真模型。仿真结果表明,与传统PID控制方法相比,最优励磁控制方法能够实时控制同步发电机励磁系统,确保了同步发电机的输出稳定性。     

基于PID预测函数的励磁控制研究

同步发电机励磁控制对提高电力系统稳定性起着重要的作用.当电力系统发生故障或受到扰动时,容易出现长时间的低频率振荡,严重影响系统的稳定运行.为了提高电力系统运行的稳定性,在讨论励磁控制现有控制方式和分析预测函数控制(PFC)算法和PID算法的基础上,将预测函数控制算法的性能指标构造成PID形式,推导出改进的PID型预测函数控制算法(PIDPFC),并应用于同步发电机励磁系统控制.通过仿真研究对比,在时域内分析了PIDPFC控制器的参数选择对系统控制性能的影响,取得了预期的结果,仿真结果表明了PIDPFC算法的优点.     

基于自抗扰控制技术的发电机励磁控制系统

采用合理的发电机励磁控制方案对改善电力系统小扰动及大扰动稳定性有着重要的作用。介绍了自抗扰控制器的原理;分析了传统的PID励磁控制器无法实用的原因;针对其固有的缺陷,提出了一种基于自抗扰控制技术的新型励磁控制策略,并分析了其动态性能较PID控制器优异的原因。仿真结果表明,所提出的励磁控制策略能快速抑制发电机端电压的大幅振荡,有效地改善系统的动态品质,提高系统的稳定水平。     

同步电机最优励磁与PSS算法比较研究

同步电机励磁控制和电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)系统都是电力系统经济、有效的控制手段.为促进励磁控制的理论研究和应用,针对两种系统的数学模型算法进行了研究.发现将两种模型中的参数进行结合,有利于大大简化工程计算量.     

电厂发电机励磁系统的控制方法研究北大核心CSCD

为了更好地运用励磁系统对电力系统进行控制,将线性最优励磁控制应用到励磁系统。首先,采用古典控制方式,由PID+PSS控制的励磁系统对发电系统进行控制,由发电机的运转情况来观察古典励磁控制方式的控制效果;然后,采用线性最优励磁控制对发电系统进行控制,除了改变励磁控制器以外,其他都与原系统设置相同。并且,在系统稳定后加入短路干扰及突加负载的干扰,通过观察系统对干扰的反应来对比分析古典励磁控制和线性最优励磁控制的效果。实验结果表明,相对于古典控制方式,线性最优励磁控制可使振荡幅值更小,振荡时间更短,曲线更加平滑。     

基于混沌小扰动抑制的电力系统混沌振荡控制方法研究

针对电力系统在周期扰动下可能发生混沌振荡,影响电力系统稳定运行的问题,提出基于混沌小扰动抑制的电力系统混沌振荡控制方法;构建电力系统数学模型,模拟电力系统混沌振荡过程,确定扰动与混沌振荡之间的关系;根据电力系统实时运行数据的采集结果,计算混沌振荡信号特征参数,判定系统振荡状态,计算混沌扰动抑制控制量;在混沌振荡控制器的支持下,利用混沌小扰动抑制技术限制混沌振荡幅值,进而实现电力系统的混沌振荡控制任务;从实验结果中可以看出,与传统控制方法相比,优化设计方法控制作用下,电力系统的混沌振荡信号的幅值和频率更低,振荡幅值和频率的控制误差分别降低了约1.57 db和0.015 Hz,即优化设计方法的控制性能更优。     

电力系统稳定器对风电系统低频振荡抑制研究

提出在双馈感应发电机(DFIG)的变流器控制系统中加入电力系统稳定器(PSS)的方法抑制风电并网的低频振荡现象。针对工业生产中实际应用的风电并网系统,以DFIG作为风电机进行建模研究,建立了完整的风电并网系统模型,分析了风电并网低频振荡的产生过程。在DFIG的变流器控制系统中采用电力系统稳定器抑制系统低频振荡,通过时域数值分析法和特征值分析法验证了在并网系统中加入电力系统稳定器对低频振荡的抑制效果。仿真实验结果表明:使用电力系统稳定器能有效地抑制风电并网的低频振荡现象,提高并网系统稳定性。     

反馈线性化最优滑模变结构励磁控制

将滑模变结构控制具有对摄动的完全自适应性与反馈线性化理论和最优控制理论结合起来,针对励磁系统,提出了一种基于反馈线性化最优的滑模变结构控制方法,给出了控制器的设计过程,避免了通常设计滑模变结构控制器时参数选取的盲目性,保证系统运行在较佳状态,且按指数趋近律设计的滑模变结构控制器不易产生抖动。仿真结果表明,这种方法能够充分发挥滑模变结构控制的鲁棒性优点,对电力系统具有较好的稳定作用。     

基于MATLAB的模糊电力系统稳定器设计与仿真

该文介绍了如何由模糊逻辑工具箱和Simulink来设计模糊电力系统稳定器，仿真结果表明：该文所设计的模糊电力系统稳定器(FPSS)相比传统的电力系统稳定器(CPSS)能更有效地抑制系统低频振荡，且模糊稳定器的设计与调试过程非常方便、高效。     

同步发电机非线性励磁控制的逆系统方法

本利用非线性控制的逆系统方法，将大型同步发电机非线性励磁控制问题变换为一个相应的线性最优控制问题，设计出便于实现的非线性励磁控制规律。经仿真研究表明，所设计的控制律显地改善了电力系统暂态过程的动态响应，较大提高了静态稳定极限，有效地提高了电力系统的暂态稳定水平。     

基于Matlab的最优励磁控制系统设计

同步电机励磁控制是电力系统最经济和有效的控制手段之一,是一个非常活跃的研究领域。为促进励磁控制理论研究和工程应用的进一步开展,并最终提高现代大型电力系统的安全稳定性和运行质量,论文阐明了这一研究领域的核心问题所在,运用最优控制理论的知识设计了同步电机励磁控制系统。     

混合动力系统能量管理策略的实时优化控制算法

依据最优控制理论得到的混合动力汽车能量管理策略与未来的驾驶需求相关联,无法解决算法的实时性问题.本文另辟蹊径,结合规则构造二次型性能指标来限制发动机功率的大幅度频繁波动,间接地降低油耗.为此,在对混合动力系统近似线性处理的基础上,利用二次型最优跟踪理论推导出定常的反馈控制律,将发动机和电机功率表示成系统当前状态和车速指令的线性函数并应用于非线性实车系统.仿真结果表明,本文提出的能量管理实时控制算法可以达到良好的节油效果, 对不同的道路工况和电池初始荷电状态有良好的适应性.     

基于多目标决策的协调电压控制

随着输电系统的应用范围扩大,电网电压稳定是电力控制领域有待解决的问题.提出了一种新的电网电压控制策略:跳跃基因进化算法(JGEA),用于搜索CVC的多目标解决方案,这些方案被存储在一个知识数据库中,JGEA与多目标决策(MCDM)的结合可以为电网系统的在线控制构成一个智能知识库系统.建立了一个独立的在线MCDM方法用于选择合适的控制方案.仿真结果表明该方法是用于解决电压不稳定性问题的一种新的且实用的实时控制方法.     

Design of the multi‐objective constrained nonlinear robust excitation controller with extended Kalman filter estimates of all state variables

A new optimal back‐stepping robust adaptive control method for the military moving power station (MMPS) excitation system is proposed in this paper. Through the extended Kalman filter estimates of the state variables, the tracking of the operating point, and the back‐stepping technique, the proposed controller has been shown to improve system robustness to disturbances and dynamic uncertainties and minimise the effect of disturbances by solving the linear matrix inequality to obtain the optimal control law on all operating points. The simulation and experimental results show that the proposed control strategy can enhance the transient stability of the MMPS excitation system more effectively than other methods and can optimise the convergence rates of the state variables by modifying the values of the weighting matrices. Moreover, the terminal voltage of the MMPS can be sampled quickly by alternating current (AC) tracking comparison. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

A Model Predictive Scheduling Algorithm in Real-Time Control Systems

The ineffective utilization of power resources has attracted much attention in current years. This paper proposes a real-time distributed load scheduling algorithm considering constraints of power supply. Firstly, an objective function is designed based on the constraint, and a base load forecasting model is established when aggregating renewable generation and non-deferrable load into a power system, which aims to transform the problem of deferrable loads scheduling into a distributed optimal control problem. Then, to optimize the objective function, a real-time scheduling algorithm is presented to solve the proposed control problem. At every time step, the purpose is to minimize the variance of differences between power supply and aggregate load, which can thus ensure the effective utilization of power resources. Finally, simulation examples are provided to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

Event-Triggered Optimal Adaptive Control Algorithm for Continuous-Time Nonlinear Systems

This paper proposes a novel optimal adaptive eventtriggered control algorithm for nonlinear continuous-time systems. The goal is to reduce the controller updates, by sampling the state only when an event is triggered to maintain stability and optimality. The online algorithm is implemented based on an actor/critic neural network structure. A critic neural network is used to approximate the cost and an actor neural network is used to approximate the optimal event-triggered controller. Since in the algorithm proposed there are dynamics that exhibit continuous evolutions described by ordinary differential equations and instantaneous jumps or impulses, we will use an impulsive system approach. A Lyapunov stability proof ensures that the closed-loop system is asymptotically stable. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed solution compared to a timetriggered controller.      

汽温系统的一种稳定预测控制方法设计

预测控制的最主要特征是滚动优化,该文深入分析了预测控制原有的滚动优化策略,提出了一种简化的预测控制方案,给出了算法步骤,并基于李亚谱诺夫稳定性理论对简化的控制算法进行了稳定性分析与设计.通过仿真研究在对单变量系统进行控制效果分析的基础上将其应用于200MW机组带汽-汽换热器的多变量汽温系统,结果表明,该方法具有算法简单,运算量小,运算速度快,控制量变化柔和,鲁棒性好的特点,尤其适用于复杂系统的控制,具有良好的应用前景,是对预测控制算法简化的一种有益的尝试.