（电力系统及其自动化专业论文）dna遗传算法在模糊pss参数优化中的应用.pdf

独创性声明 本人声明所星交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国农业大学或其它教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示了谢意。 研究生签名：甥凇挥 时间：阳莎年，月力妇 关于论文使用授权的说明 本人完全了解中国农业大学有关保留、使用学位论文的规定，f i p - 学校有权保留 送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复 制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、 传播学位论文的全部或部分内容。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 研究生签名：央坦拓 翱徽5 压锄 | ? p ? ， 时间：6 年，月乃日 时间。 嘶年f 月髟日 中国农业大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 课题研究的目的和意义 第一章绪论 随着电力系统的发展，大容量发电机组、快速励磁系统、超高压、远距离输电系统和大型互 联电力系统的出现，使得电力系统的稳定问题越来越突出电力系统稳定，目前人们关注的主要 是功角稳定，频率稳定和电压稳定，其中功角稳定是最重要的，功角稳定一般而言指发电机组之 间和发电机群之间转角运动的相对稳定性，它包括静态稳定性和暂态稳定性。静态稳定性又称小 干扰稳定性，是指系统在遭受小扰动时，能够维持稳定运行而不发生爬行失步和振荡失步的能力 暂态稳定性一般指各种短路故障后是否能维持在原运行点或过渡到新的运行点稳定运行的能力 电力系统类似于一个质量弹簧系统，在遭受干扰后，振荡是电力系统的固有特性。只要振荡能够 以一定速度衰减，我们就可以接受系统的这种运行状态增幅振荡将使发电机和线路功率持续摇 摆，此时系统是不稳定的。 上个世纪中期，人们认识到将各区域电力系统互联可使得系统获得更高的可靠性和经济性 五十年来，系统规模发展得越来越大但是，大规模互联电力系统经常发生各种振荡。如低频振 荡、次同步振荡等等，从而破坏系统的稳定性为了避免各种增幅振荡的产生，系统不得不减少 传输的功率，从而降低了互联的价值第一例由于发生增幅振荡而导致系统稳定性破坏的事故发 生在上个世纪六十年代北美刚刚建立起来的大型互联电力系统。其后，西欧，日本等也多次发生 输电线功率低频振荡。近年来，由于大型发电机普遍采用由集成电路和晶闸管组成的快速励磁调 节器，使自动励磁调节器的时间常数从过去的几秒缩短到现在的2 0 m s 左右，快速励磁系统的广 泛采用，更使励磁系统时间常数大为减小，这都使得系统阻尼降低，对弱联系的系统影响较大， 使系统中出现弱阻尼，甚至负阻尼，进一步使系统振荡加剧。 所谓低频振荡是指系统阻尼不足时，由小干扰引发的输电线路持续功率振荡。低频振荡会破 坏两互联系统之间的稳定，最终使得系统解列，由于其振荡频率较低，一般在0 2 - 2 5 h z 之间。 故称为低频振荡。 1 9 6 9 年，d e m e l l o 等运用阻尼转矩的概念对单机无穷大系统产生低频振荡现象的原因进行了 机理分析和解释，指出电力系统中产生持续的或增幅性的低频振荡，是由于系统中的励磁系统存 在惯性，随着励磁调节器放大倍数的增加，产生了负阻尼作用，抵消了系统固有的正阻尼，使得 系统总的阻尼很小或为负值这使得人们对低频振荡的认识有了很大的提高，目前，负阻尼振荡 机理已经比较成熟。并已经形成了一套较为系统的、完整的低频振荡分析理论和方法。 交流发电机之所以能够在互联系统中保持同步运行，是由于互联发电机之间具有相互调节使 所有发电机保持同步的特性发电机的转速是由作用在转子上的机械转矩和电磁转矩的平衡状态 所决定的。当转子维持同步转速时这两部分转矩平衡，转矩的不平衡将会造成转子的加速或者减 速电力系统中，各台发电机的输出电磁功率大小取决于转子与参考轴之间的角位移如果某台 发电机由于干扰作用使其转速超过同步转速，引起转子与参考轴之间的角位移增大此时，由于 原动机的机械功率保持不变，机械转矩与电磁转矩不再平衡。不平衡转矩作用使该发电机的转速 趋向减速，由于发电机惯性的作用，在转速偏差为零时发电机转子仍然减速，发生过校正后机械 中国农业大学硕士学位论文第一章绪论 转矩大于电磁转矩，则发电机转速趋向加速运动。发电机转速偏差在干扰后的变化规律与钟摆围 绕平衡点的运动规律类似；钟摆的惯性等效于发电机的惯性，重力作用于钟摆产生的转矩等效于 发电机的电磁转矩发电机是比钟摆更复杂的动态设备，但在干扰下发电机所产生的振荡现象与 钟摆发生的振荡在本质上是一样的。如果系统存在正阻尼，在阻尼的作用下振荡幅值会逐渐减小， 最终稳定在平衡点如果阻尼为零或者为负阻尼，则振荡幅值保持不变甚至出现幅值不断增大的 现象 发生系统振荡的根本原因是系统的阻尼不足，因此必须采取一定的措施是以增强系统阻尼 其中，最常用最有效的手段，便是在机组中安装电力系统稳定器( p s s ) 。 电力系统稳定器作为发电机励磁的附加控制单元，能增加系统的阻尼而不会降低励磁系统电 压环的增益，也不会影响励磁控制系统的暂态特性。在实际使用中，p s s 物理概念清楚、计算比 较简单、易于现场调试，是国际上比较成熟先进的技术而且由于它的频率特性与快速励磁系统 的频率特性能较好的匹配，使得p s s 的控制效果更显著因此非常适合应用于广泛采用快速励磁 的发电机组上，以增强系统阻尼。 1 2 电力系统稳定器研究现状 电力系统稳定器( p s s ) 具有物理概念清楚，现场调试方便，易为工程人员接受等优点p s s 在设计时具有良好的相频特性，因此也具有一定的适应性和鲁棒性，但p s s 的设计是基于工作点 附近线性化模型针对某一特定的低频振荡问题而设计的，当系统振荡频率落在p s s 能够有效抑制 的频率以外时，p s s 的控制效果会明显减弱。多年来，人们进行了大量研究，结合各种理论来进 行p s s 改进如： ( 1 ) 经典控制 常规的电力系统稳定器是基于发电机某特定的工作点，利用相位补偿法设计的它在该工 作点附近有着良好的动态性能，但是，当系统受到大扰动，偏离了原来设计的工作点时，它对系 统稳定性的改善效果较差甚至会进一步恶化系统的稳定性。 ( 2 ) 线性最优控制“1 随着现代控制理论的发展与逐渐成熟，提出了考虑电力系统多个控制目标的综合优化的线性 最优励磁控制器。它是基于状态空间方程，在某一运行点设计的定反馈增益的控制器。由于考虑 了多个目标的综合，因而具有较好的动态性能，但线性最优励磁控制器由于是在某一运行点上线 性化当网络参数结构变化，使得系统远离线性点时，其动态性能及鲁棒性较差 ( 3 ) 变结构控制 变结构控制具有对系统摄动的鲁棒性，甚至是不变性的突出优点，因此在多个领域得到了应 用通过滑动模态切换控制，强制系统在滑面s = o 上运行以使系统稳定八十年代以来，变结 构控制开始应用于电力系统发电机励磁控制器的设计但如果要求p s s 在系统各种运行方式，发电 机各种负载水平时都有最佳的性能，就需要采用变参数p s s 或自适应a v r 。 ( 4 ) 非线性最优励磁控制“1 为了解决线性最优励磁控制在某个工作点线性化带来的问题，提出了非线性最优励磁控制的 方案。目前用的较多的是采用基于微分几何控制理论的状态反馈精确线性化算法该算法的实质 2 中国农业大学硕士学位论文第一章绪论 是通过计算寻找m 个满足要求的输出函数，并构造相应的新状态变量z 及状态反馈，可得到以一 簇新状态变量z 为坐标的线性系统，然后按照线性控制的最优理论求出控制变量在变化到原系统 下，得出最优控制量。但是，对于新状态变量z 已不再有明显的物理意义，这样获得的控制，其 物理概念比较模糊，削弱了非线性控制的优越性 ( 5 ) 人工智能控制”1 人工神经网络( a n n ) 、智能控制具有能处理各种非线性( 包括强非线性) 的能力，并行计 算的能力，自适应，自组织和自学习的能力，基于事实的学习方法使神经网络控制器不必依赖受 控对象的精确数学模型进行设计，且具备在线学习的潜力。对模型不精确甚至不确定的系统也能 实施有效的控制的优点，神经网络应用于电力系统控制领域的研究始见于8 0 年代末期由于神 经网络输入到输出的信息转换机制复杂，网络各层连接权在学习过程中不断变化，加上电力系统 自身运行机制的复杂性，使得神经网络控制从数学角度分析以上问题难以做到。文献1 6 7 通过实 验仿真，对神经网络在电力系统稳定器中的应用做出了探讨研究总之，人工智能控制在电力系 统控制领域得到了广泛应用，是电力系统的前沿课题之一 ( 6 ) 模糊控制“” 模糊控制是模糊理论在实际应用的典型口】，并且已经成功地应用于电力系统稳定器的设计中， 为p s s 的设计开辟了新的领域。 文献【9 】较早的将模糊控制应用于p s s 的设计中来改善电力系统的稳定性，其稳定信号采用标 准隶属度函数来计算，而隶属度函数则根据发电机的速度珈速度的状态相平面来形成。通过不同 运行状态和干扰的仿真研究证明了此模糊式电力系统稳定器( f p s s ) 能有效的抑制振荡但其隶 属度函数的计算较复杂，实时性能不好。 国内也较早的进行了f p s s 的研究，如文献【l q 提出的一种基于规则和表格的智能型模糊式 p s s ，其数字仿真和试验均表明了该f p s s 的控制特性较普通电力系统稳定器有明显改善，能有 效提高系统的动态和暂态特性这种基于查表法的f p s s 结构简单，实时性能好，但是规则表的 形成需要根据经验和控制效果反复调整，具有一定的盲目性。为此，文献【”1 提出了一种基于标准 控制表的f p s s ，使设计过程大大简化。 早期的模糊电力系统稳定器研究取得了一定的成果，但也存在着适应能力有限，稳态性能不 甚理想等缺点。为此科研人员提出了一些改进方法：针对模糊控制中隶属度参数及比例因子不易 确定的缺点，用变结构控制得到模糊控制的控制规则；或者将模糊控制器的设计转化为对一组参 数的寻优过程，用群体差异度遗传算法对参数进行寻优，以解决传统模糊设计过程中规则难于获 取和参数难于确定的问题。文献【1 3 l 在f p s s 采用a 口，a 西两个输入信号的基础上。将发电机转速 偏差的二阶倒数西也作为输入信号，通过直接映射算法求出控制信号，从而形成一种新型f p s s 。 但是这种方法增加了控制器维数，结构设计更趋于复杂，使计算量增大，不利于实际应用。文献 ”q 基于发电机速度和加速度相平面上的正态型模糊隶属度函数以及控制和机端电压平面上的戒 上型模糊隶属函数，提出了发电机的变结构模糊逻辑励磁稳定器。稳定信号不仅依赖于发电机运 行的速度和加速度的状态，而且依赖于发电机端电压的实际状态这种变结构模糊逻辑稳定器适 应性有所增强，也改善了发电机端电压的调节精度，但是仍然无法克服控制器结构复杂、隶属度 函数的计算繁琐的特点。 在最近几年，许多学者尝试将模糊控制和神经网络结合来设计f p s s 1 7 2 2 | ，即将模糊控制系 中国农业大学硕士学位论文第一章绪论 i 统的信号和控制功能融入到神经网络的权值和阈值之中，通过对其权值和阈值的调整来实现对 f p s s 参数的综合优化，可以克服传统模糊稳定器设计过程中存在的盲目性以及拼凑性，避免模 糊控制器中模糊逻辑规则的冗余或欠缺但是用模糊神经网络优化参数计算量极大。控制器结构 也相应变得更加复杂，无法应用于实际控制。 f p s s 虽然具有不依赖被控对象的精确数学模型，适应性强和易于实现等优点，但f p s s 的设 计和实际应用过程中仍存在着一些问题，有待于进一步完善和提高，如传统的规则推理型模糊稳 定器存在计算复杂、耗费时间、实时性较差；基于查表法的模糊稳定器实时效果好，但其适应性 不强，运行点发生变化或收到干扰时，控制效果不很理想。在设计多机电力系统稳定器时，由于 多机系统存在比较严重的非线性特性，各个发电机之间存在相互作用，p s s 的设计存在p s s 的最 佳安装位置，以及p s s 的参数选择的问题。因此，目前有关模糊控制的研究都朝着自适应、自学 习、自组织方向发展。 1 3d n a 遗传算法 遗传算法( g a ) 最早由美国密执安大学h o l l a n d 教授创建的 2 3 1 遗传算法是一种概率搜索算 法，它利用二进制数串使用一定的编码技术产生某种染色体串，其基本思想是模拟由这些串组成 的群体的进化过程。该算法以群体中所有个体为操作对象其中，选择( s e k ：c - t i o n ) 、交叉( c r o s s o v e r ) 和变异( m u t a t i o n ) 是标准遗传算法的三个主要遗传算子，它们构成了遗传算法的基本操作，使遗传 算法具有了其他传统优化方法无可比拟的特性标准遗传算法包含了以下五个基本要素：1 、参 数编码；2 、初始群体设定；3 、适应度函数；4 、遗传操作；5 、遗传控制参数的设定。这五个要 素构成了遗传算法的核心内容。 遗传算法利用简单的编码技术和繁殖机制来表现复杂的现象，从而解决非常困难的问题。它 能在搜索过程中自动获取和积累对解空间的认识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。和其 他方法相比，其优越性主要表现在： ( 1 ) 优化计算时不依赖于梯度信息，不要求目标函数连续和可导； ( 2 ) 以群体搜索代替单点搜索，强调群体中个体之间的信息交换，在搜索过程中不易陷入 局部最优，尤其适合于传统方法难以解决的大规模、非线性优化问题，具有较强的鲁棒性； ( 3 ) 遗传算法的操作对象是一组可行解，而非单个可行解，搜索轨道有多条，而非单条， 因而具有良好的并行性 遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。对问 题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。近年来在自动控制领域也得到了广泛的应 用。文献 2 4 1 提出了用g a 设计p s s 参数的方法，其结果显示了良好的应用前景 一般来说，位串编码由于其简单性和易处理性，是被遗传算法研究者所采用的最常用的经典 方法但是，对于复杂的优化问题。这种简单的编码方法在表达问题时花费代价很大，实际实现 效率也不高。其次，许多基于基因级的操作都难以在常规遗传算法中得到模拟实现。为了进一步 模拟生物的遗传机理和基因调控机理，在基于d n a 编码的染色体表达机制的基础上发展了一种 新型的d n a - g a 。 d n a - g a 是在基于d n a 编码的遗传模型基础上来进行遗传操作的与遗传算法类似，对该 4 中国农业大学硕士学位论文第一章绪论 模型提出如下假设： ( 1 ) d n a 链是由a 、t 、c ，g 组成的一个固定长度的字符串，其中每一位都具有相同有限数 目的基因： ( 2 ) d n a 群体中具有有限条d n a 链； ( 3 ) 对d n a 链可施加不同的遗传操作 d n - - g a 的结构与常规遗传算法的类似，是常规遗传算法的发展，包含着遗传算法固有的优点 除此之外，d n a - - g 还有许多较常规遗传算法改进的优点：比传统的二进制编码方法有很大改进， 更适合复杂知识的表达方式，且比较灵活，长度也大大缩短；由于编码的丰富性以及译码的多样 性，即使在变异概率低的情况下，也能保持一定水平的多样性；更便于引入基因级的操作，发展 遗传操作算子如倒位、分离、异位等，能大大丰富进化手段。 1 4 本文的主要工作 本文的主要工作有以下几个方面： ( 1 ) 将模糊控制应用于电力系统稳定器的设计。 ( 2 ) 应用d n a 遗传算法对模糊稳定器参数进行优化，寻求稳定器最优参数 ( 3 ) 利用m a t l a b 、s i m u l i n k p s b 、f u z z yt o o l b o x 搭建电力系统模型、模糊控制器模型和d n a 遗传算法，完成了单机系统和多机系统p s s 参数优化的仿真计算。 5 中国农业大学硕士学位论文 第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 2 1 引言 第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 电力系统中的大机组由于在电网中所占容量比重较大，对电网的调节作用也大。当电网由于 某种因素，如设备发生短路故障、大机组甩负荷等事故引起机组或机群振荡而系统又没有足够的 阻尼平息振荡，就会引起电网的不稳定运行。所以机组的稳定运行是保证电网运行的必要条件。 电网稳定从大概念上可以简化为一个负反馈闭环系统控制框图，如2 - 1 图所示。 图2 1 负反馈闭环系统控制框图 图2 1 中输入r o ) 可理解为系统发生的各种扰动；输出c 0 ) 可对应为系统内某两机群之间相 对功角占，也可对应其他如功率、电压参量等。g o ) 为前向传递函数，相当扰动对系统产生的影 响，h 为反馈传递函数，相当系统调节作用，近似为一阶惯性环节。对于电网发生短路故障这 种大的扰动，主要体现为网内机群之间的随之扰动，是否有足够的阻尼米平息两者之间的功角摆 动，使运行保持同步，即机组之间的稳定运行决定了电网的稳定运行。由此就应找出影响机组稳 定运行的主要因素，通过仔细研究分析提山针对性措施，改善系统阻尼特性，提供足够的阻尼力 矩，快速抑制系统发生的振荡，保证电网稳定安全运行。 2 2 发电机励磁系统数学模型介绍 发电机的自动励磁调节器是通过调整发电机的励磁电流来维持发电机端电压。但实际上，一 般调节器的正常调节，不可能完全保持发电机端电压不变，其将随功率及功角的增大略有下降， 实际计算中认为能保持发电机内某一个暂态电势如e 。为恒定，以简化计算。 为了说明励磁系统作用，考虑发电机励磁绕组方程为 y f = r f i f + 如f 融 ( 2 1 ) 式中n 为励磁绕组输出电压； r ，为绕组电阻； ，为总磁链。 妒，上式两边乘以也d r r ，再经归算得发电机励磁绕组方程为 = 岛+ 残孚( 2 - 2 ) 式中e p 为岛发生暂态变化时瞬时电势； 硫为发电机励磁绕组时间常数。 一般机组都装有常规可控硅励磁调节系统，励磁调节器大多都采用了p i d 控制形式。在实际 运行中，为了合理分配各机组无功负荷，并不需要完全消除电压静差，只要静态放大倍数较大， 6 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 电压调节精度较高即可，故去掉积分环节后的励磁系统如图2 - 2 所示。现代励磁系统普遍具有强 励功能，发生短路时，强行励磁动作，励磁机励磁绕组电压从正常运行时的电压跃变到它的最大 值。由于岛正比与励磁机电压，电势岛变为，称为顶值电势，越大，五( 励磁机励 磁回路时间常数) 越小，对系统暂态稳定越有利。当机端电压恢复工作值时，强行励磁退出 图2 - 2 带自动励磁的简单电力系统 图中巧可为基准电压；k 为发电机采样电压；、吩为励磁电压、电流 由于电力系统本身具有一定的阻尼，所以通常在受到各种干扰后发电机转速偏差会以一定的 速率衰减。但是在系统网络薄弱、远距离重负荷输电系统中采用如上述快速励磁方式后可能使系 统阻尼严重恶化，在系统发生小扰动后其振荡过程很难衰减，导致系统失稳。 先以励磁控制系统中励磁机说明，在多数情况下，励磁机控制模式相同，以直流励磁机为例 说明，励磁机两端电压方程为 堕丝+r曲；(2-3)dt 口 式中毗为励磁绕组磁链； 也为励磁绕组电阻； p f 为输入电压 计及励磁电流谚与励磁机电压吩之间的非线性关系、机组漏磁推导得如下方程式 r , ，a r k f 。y l r 尊 暑v l r v | 一r 1 s f ( 2 - 4 )。出一场一也谚2 一g 吁一吼吁 式中g 为励磁机饱和曲线斜率； 为饱和系数。 励磁机传递函数表示为 d z ( s ) = 半= 而摭( 2 - 5 ) 电压测量由测量变压器、整流滤波电路及测量比较电路组成可用一阶惯性环节来近似描 述。 传递函数为 g g ( s 卜靠( 2 - 6 ) 综合放大环节由运算放大器或磁放大器组成，并带有限幅环节，传递函数为 吼2 蒜( 2 - 7 ) 7 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 同步发电机的传递函数是相当复杂的，通过简化我们可可以用一阶惯性环节表示，传递函数 g ，= 7 ；缶 ( 2 8 ) i 卞* f o 由以上环节组成励磁系统传递函数框图如图2 3 所示 围2 - 3 励磁控制系统传递函数框图 传递函数为 兰垃： 生! ! ! 翌( 2 - 9 ) u d o ) 0 + ，1 5 x 点+ 砭5 x l + 2 s x l + z 研+ 盖置，k 根据电力系统暂态分析，就是转子合成磁链y 声在定子侧的等值电势的标幺值同时，局 是转子电流产生的总磁链在定子侧的等值电势的标幺值。毋是转子端电压7 脚在定子侧的等值 电势的标幺值。 同步发电机定子侧相应的感应电势可以表示为 目= ( 1 + 咖域+ 一疋玩( 2 - 1 0 ) 当发电机经过外接阻抗+ 成接到无限大母线的情况选取无限大母线电压为参考轴，由矢 量图得无限大母线电压【，与发电机端电压n 之间关系得 a b = ( a 瓦+ u 咖矗a 毋，( + )( 2 1 1 ) 为了得到暂态电势增量a 艺与a e k 及 的关系式，将式带入( 2 - 1 1 ) 的偏差方程，得到 峨2 i 击+ 枷陋+ 耻( 2 - 1 2 ) 改写为 式中 峨。忐峨一瓦k 3 k 磊4 a 一 玛= 嘞+ x e ) ( x d + 而) k i = v s i n ：, o ( x a i d | g d + x d 同时，同步发电机的转子运动方程为 t - i 篓d 竺t = m 。一m t m m 其中d 为阻尼转矩系数。 同步发电机电磁转矩的标幺值等于发电机输出功率的标幺值，即 m c ；p f i 哪岢l d + u 吁i u = x d = e l i 一4 a 峨= a 峨矗+ 一五。 屿+ ( x q 一) 峨 2 岛o + 嘞一而) 如 s ( 2 一t 3 ) f 2 1 4 ) r 2 1 5 ) ( 2 一t 6 ) r 2 1 7 ) ( 2 - 1 8 ) ( 2 1 9 ) ( 2 2 0 ) 幽i = l 曲雹l + e t 4 l b l i 孙p l l ( 2 - 2 1 ) 嘶= ( 峨+ us i l l 酗毋瞄+ x d ( 2 - 2 2 ) 嵋= c 酗毋，( + x d ( 2 - 2 3 ) 所以a 峨2 局d + 局嵋 ( 2 - 2 4 ) 其中 局。等k 妒考老舻咖岛+ 鲁一岛( 2 - 2 5 ) 如2 面o m eb 响5 蔷x + i x e 如( 2 - 2 6 ) 根据同步发电机矢量图，得到 叩l _ u x d u # o 蛳+ 赢螂卜捅峨l k s a # + k 6 峨乃 最后汇总得 嵋= 志皈一再k 局3 k 孙( a 占 ，= k l a 8 + k 芦l 龋f = k 6 k 叁e l m ：丝二丝 印 j = 竺生国 根据式2 - 2 8 可得同步发电机框图如图2 4 。 ( 2 - 2 8 ) 图2 0 同步发电机传递函数框图 由局瓯的表达式可见，局只与外接串联阻抗有关，与发电机的运行工况无关。在远距离 输电系统中，局、局、丘、民均为正值，而系数局当负荷较重时，即功率角增大时其值由正 变负，这对系统阻尼产生重要影响。 9 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 2 3 励磁控制对电力系统阻尼特性的影响 由以上分析知，励磁调节器是通过改变来改变转矩增量a 材的，在框图上则表示为因a 声 变化而产生的转矩变化。如图2 - 5 所示，图中色代表励磁系统传递函数 图2 _ 5 发电机励磁回路传递函数框图 图2 - 5 整个系统的闭环传递函数为 垒i 骘；一：丛! ! 鱼鱼鱼! ( 2 - 2 9 ) a _ | i f c o ) ( ，+ r l , 口x l + g 3 g , k 6 ) 一k 2 g 3 e a ( k 4 + k s g e ) 可以将机组励磁控制系统简化为一个等值的一阶惯性环节，它的等值放大系数为丘，时间常 数为 q 2 而a e ( 2 - 3 0 ) 在快速励磁控制系统中，疋的值较大，而时间常数瓦很小，以q = k e 带入闭环传递函数式， 解特征方程，可得同步发电机稳定运行条件为 墨一岛x 6 0( 2 3 1 ) 局局确o ，蚝 0 ( 2 - 3 2 ) 这两个条件的物理意义仍是同步转矩系数及阻尼转矩系数必须大于零。 同样可以推导出励磁系统反馈回路的同步转矩表示式 a m a 2 = 阻尼转矩表达式 幻2 。 k 2 k 5 酣。_ ? ! - d ( 2 3 3 ) h ( 矗卜 、 垒堑 。蚝t d 乓o 2 赢丧 ( 2 - 3 4 ) - + ( 丧卜她 一 由式2 - 3 4 可见岛为正时，3 t * m d 2 为正，即机组励磁系统提供正阻尼，局为负时，a m d 2 为负， 励磁系统提供负阻尼。时间常数越小，励磁系统增益丘越大，其负阻尼值越大。 计及发电机本身所具有的同步转矩分量墨 及阻尼转矩系数d 的作用以后，可以得出同步 发电机不发生滑动失步及振荡失步的条件为 l o 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 a 峨= k i a a + a m j ；i 局+ = d a $ + a m a 2 一ld + 下面讨论发电机在远距离输电情况下的运行特性： ( 1 ) 输电线轻负荷运行当输电线输送功率较小时，局 o ，m 。，o 。但因为机组本身的同 步转矩系数局较大，故仍能保证毗 o 所以在输电线输送功率较小时，即在发电机的相对功角 较小时，不会因励磁调节器的作用使z i m o 因而不会发生不稳定问题。, i t ( 2 ) 输电线重负荷运行当输电线输送功率较大时，蚝 0 ，a 村。日o ，即励磁调节器加入后， 增强了系统的同步能力。但是，由于蚝 0 使a _ | i f ，： o ，即励磁调节器加入后，反而减小了机组的 阻尼转矩，使机组平息振荡的能力减弱了，并且随着电压放大系数丘的增加，a 材。：也将增大 当机组总阻尼矩阵a 材d o 时，电力系统将发生振荡。这就是励磁调节器恶化机组阻尼的后果。 上述的分析表明，在远距离输电并且联系薄弱的电力系统中，采用励磁调节器后，由于鼠变 负减弱了系统的阻尼能力，导致电力系统可能出现低频振荡现象。因此，必须采取适当的措施来 改善电力系统运行的稳定性。 在大型互联系统中，励磁调节器引起的增长性振荡破坏系统正常运行，互联系统本身固有自 然阻尼较弱是主要原因，丽励磁调节器快速动作恶化了负阻尼效应，使系统振荡加剧 可见大型机组励磁系统改善后，其励磁动作速度加快，对解决电网暂态稳定问题起到良好的 作用，但是快速励磁增益增大，时间常数减小后，动作调节时，有可能给机组提供一个负阻尼， 这样容易引起系统的低频振荡，所以采取有效措施，减小机组产生负阻尼，遏制系统低频振荡， 对此方面的研究已是刻不容缓。其中采取加装电力系统稳定器环节是有效的措施 2 4p s $ 改善阻尼特性的原理 低频振荡的产生是因为系统阻尼的减小，为了防止和抑制低频振荡，需要改变阻尼的特性， 加强电力系统的网架结构对防止低频振荡是非常重要的，但系统是在不断发展，不断变化的，随 时可能发生新的弱联系，因此单纯依靠加强系统结构来防止弱阻尼，不仅不经济，而且在工程实 际上几乎是不可能的。抑制低频振荡的手段，一是减小负阻尼，二是增加正阻尼，减小负阻尼的 措施有：采用动态增益衰减削弱负阻尼、检出低频振荡电压并加以抑制、复根补偿等增加正阻 尼的措施有：采用p s s 、最优励磁控制、静止补偿器、直流输电控制等。其中p s s 采用a e ， 或中的一个或两个信号作为附加反馈控制。由于其能够增加正阻尼，同时不降低励磁系统电 压环的增益、不影响励磁系统的暂态性能，电路简单，效果良好，因此在国内外都得到了广泛的 应用。常规p s s 的通用框图如图2 6 所示。 一面 一露 一j；一一啦j一对警丽 一h 一_ 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 笪、l 和 吲查 0 + 五s x l + 乏s ) 0 + 和x 1 + 五s ) 超前一滞后 k 放大 限幅 图2 - 6 电力系统稳定器通用框图 p s s 由滤波、隔直、超前- 滞后校正、放大、限幅等几个环节组成p s s 控制信号输出至励磁 系统。在频域中分析，只要把p s s 的相频曲线和励磁系统的相频曲线直接迭加，就可以得到补偿 后系统的相频特性。 加入p s s 后，系统如图2 7 所示。 图2 - 7 励磁控制系统传递函数图 励磁系统是一个滞后单元。它由励磁滞后角见，和发电机磁场滞后角见：构成，系统传递函为 = 碌高( 2 - 3 7 ) 总的滞后角巴 巳- + g z 当墨为负时，电压调节器产生负阻尼，由电压调节器a v r 产生的电磁转矩正在西轴上 投影为负，如图2 8 所示。 6 0 面 v 娩石鸲 弋 嘶 蝇 图2 - 8 v i l 产生负阻尼 中国农业大学硕士学位论文第二章电力系统阻尼特性分析与改善机理 国 j j i 衄淼 磊峙 - - - ， | 围2 - 9p 豁产生正阻尼 当p s s 输入信号为西时，为使p s s 产生的附加力矩与a 西轴同相位，p s s 应为超前相位补 偿，相位角吃由p s s 的附加力矩a 气所产生的正阻尼大于由电压调节器的电磁转矩互的负阻 尼，从而使a v r 提供正阻尼，抑制系统的低频振荡，如图2 - 9 所示。 p s s 的隔直环节是为阻断各类直流及时间漂移信号使p s s 所在系统正常运行而设置的通常 为一个微分环节，因为微分单元当小时有超前作用，o 越小超前作用越显著。励磁系统的频 率特性在低频时滞后很小，有的甚至超前，在高频段滞后较多，所以隔直单元在低频时超前是不 希望的，因此要求乙较大，使隔直单元尽量少超前在输入信号为a o j 时，名可取1 0 s 左右； 当输入信号为时，如。太大，在功率调整时达到稳定的时间太长，所以一般输入信号为 时乃取2 - - , 8 s 。 为了防止控制电路振荡、励磁反调、功率摆动和限制噪声等，要对p s s 的放大倍数进行限制， 所以一般在确定p s s 增益时要留取较大裕度。 2 5 小结 本章从理论分析上推导得出了大机组在采用快速励磁后，通过励磁控制对电力系统阻尼特性 的影响分析，得出在发生大扰动、重负载、大区域电网之间弱联系等情况下系统均有可能产生系 统负阻尼p s s 是同步发电机励磁控制系统的一个附加控制，它能够增加电力系统阻尼，提高动 态稳定性。但是也应该注意到，传统p s s 参数是按照某一振荡频率整定，由于电力系统结构的变 化，可能会使系统实际频率落在p s s 有效抑制振荡频率的范围之外；对于多机系统，p s s 装置的 参数协调还难以解决 中国农业大学硕士学位论文 第三章模糊式电力系统稳定器的设计与应用 第三章模糊式电力系统稳定器的设计与应用 3 1 模糊控制的产生和分类 3 1 1 模糊控制的产生 自从1 9 6 5 年，美国柏克莱加利福尼亚大学电气工程系教授l a z a d e h 创立模糊集合理论后， 模糊数学理论便应运而生，并得到了迅速的发展。由于经典控制理论和现代控制理论需要确定的 数学模型存在着系统辨识，模型简化等局限性，促使人们在处理不确定对象时，考虑建立一个模 拟不确定对象的模糊模型来解决实际控制问题。例如：我们往往需要使系统响应快速而超调量小、 希望能避开建立数学模型进行繁杂的理论计算，显然传统的设计方法是无法满足的，然而一个有 经验的操作人员有时却能很方便地实现这一要求。模糊控制就是要实现像人那样高超的控制能 力，不依赖于被控对象的数学模型，而直接使用人类经验来达到理想的控制目的。 所谓模糊控制，既不是指被控对象是模糊的，也不是指控制器是不确定的，它是指在表示知 识、概念上的模糊性。虽然模糊控制算法是通过模糊语言描述的，但它所完成的却是一项完全确 定的工作。与传统控制方法相比，模糊控制具有以下突出优点： ( 1 ) 模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，其依据是现场操作人 员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，因而使得控制 机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。 ( 2 ) 由工业过程的定性认识出发。比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学 模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象都非常适用。 ( 3 ) 一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，模糊控制利用这些控制规律间的联系， 容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器；而基于模型的控制算法及系统设计方法，则 由于出发点和性能指标的不同容易导致较大误差。 ( 4 ) 模糊控制是基于启发性知识及语言决策规则设计的，有利于模拟人工控制的过程和方 法，增强控制系统的适应能力，使之具备一定的智能水平。 ( 5 ) 操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系，这些模糊条件语句很容易加入到 过程的控制环节上 ( 6 ) 模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合 于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 3 1 2 模糊控制器的分类 根据模糊规则形式的不同，模糊控制器可分成两类：m a m d a n i 模型和t a k a g i - s u g e n o 模型。 m a m d a n i 模糊模型是由英国的e h m a n m a d i 提出的，它是最早在实践中得到应用的模型。 m a m d a a i 模糊模型是一种语言模型，利用m a m d a n i 模型构成的模型逻辑系统实质上是一组模糊 i f - t h e n 规则，在这组规则中前项变量和后项变量均为模糊语言集，其第，条规则一般形式如下 naa n db la n d a n dn it h e nu i 1 4 中国农业大学硕士学位论文第三章模糊式电力系统稳定器的设计与应用 其中：川是规则前项语言变量，表示被控对象的状态； 珥是规则后项语言变量，表示作用于对象的控制量。 t a k a g i - s u g e n o 模糊模型是1 9 8 5 年由日本的t a k a g i 和s u g e n o 提出，后来由s u g e n o 和k a n g 进一步完善。这种模型与m a m d a n i 模型类似之处在于都是由i f - t h e n 规则构成，规则前项含有 模糊语言值然而t a k a g i s u g e n o 模型的后项是由动态解析方程式或动态代数方程式构成。这使 得模糊建模非常简单。对于s i s o 的月阶被控对象，其t a k a 翊s u g e n o 模糊模型一般具有如下形式 i fj ( t ) i s 卅a n d a n dx ( k - n + 1 ) i s a n d ( 1 ) i s 叫a n d a n du ( k - m + 1 ) i s 砭， t h e n x j 佧+ i ) ；+ j o ) + + 厶( 七一目+ 1 ) + 硝“驻) + + u ( k 一埘+ 1 ) ，( t ) ，o + 1 ) 是系统的状态变量； “( 七) 、u ( k + 1 ) 是被控系统的控制变量； 以、6 ：是相应的状态变量或控制变量的模糊集合； 一似+ l l 是被控系统的输出。 在1 故a 画一s u g e n o 模型中，每条规则的结论部分是线性方程，表示系统局部的输出输入关系， 而系统的总输出是所有线性子系统输出的加权平均，可以表示全局的非线性输入输出关系 3 2 模糊控制的基本原理 模糊控制的基本原理可用图3 - 1 表示，它的核心部分为模糊控制器，如图3 - 1 中虚线框中部 分所示。模糊控制器的控制规则由计算机的程序实现，微机通过采样获取被控制量的精确值，然 后将此测量值与给定值比较得到误差信号正通常情况下将误差信号占作为模糊控制器的输入量 误差信号e 的精确量经过模糊化后变成模糊量，模糊量可用相应的模糊语言表示。至此，得到了 误差占的模糊语言集合的一个子集e ，p 实际上是一个模糊向量，再由p 和模糊控制规则r 根据 推理合成规则进行决策，得到模糊控制量u 为 “=e*r(3-1) 为了对被控制对象施加精确的控制，还需要将模糊量“转化为精确量，这一步骤在上图中称 为反模糊化处理，或去模糊化处理。得到了精确的数字控制量后，经数模转换变为精确的模拟量 后送给执行机构，对被控对象进行控制。 图争1 模糊控制器的基本原理 模糊控制器的设计主要包括输入输出量选择、模糊控制规则的建立、输入量的模糊化、输出 模糊量的判决方法、编制模糊控制算法的应用程序、量化因子的选取等等。下面简要介绍各部分 1 5 中国农业大学硕士学位论文 第三章模糊式电力系统稳定器的设计与应用 的设计原则。 ( 1 ) 输入输出变量选择 模糊控制器的结构设计是指确定模糊控制器的输入变量和输出变量因为模糊控制器的控制 规则是根据操作者的手动控制经验总结出来的，它归根结底还是要模拟人脑的思维决策方式，所 以在考虑究竟选择哪些变量作为模糊控制器的信息量时，还必须深入研究在手动控制过程中，操 作者获取和输出信息的方法 ( 2 ) 入量的模糊化 在确定了模糊控制器的输入变量后，就需要对输入量进行采样、量化及模糊化。模糊化过程 主要是将用精确值表示的输入量转化为模糊量其方法是将输入量的实际测量值乘上一个量化因 子，在偏差论域的元素中取一个等于或近似接近乘积的元素。该元素就是精确量模糊化的结果 ( 3 ) 模糊控制规则的设计 控制规则的设计是设计模糊控制器的关键。主要包括三部分的设计内容：选择描述输入输出 变量的词集，定义各模糊变量的模糊子集及建立模糊控制器的控制规则。 选择描述输入和输出变量的词集 模糊控制器的控制规则表现为一组模糊条件语句，在条件语句中描述输入输出变量状态的一 些词汇如“正大”，“正小”等的集合，称为这些变量的词集。一般而言，词汇描述输入，输出变 量词汇越多变，对事务的描述就越精确。可以使控制规则的制定更为方便，得到的控制效果就越 好，但控制规则就变得复杂；而选择词汇过少，又会使得描述变量变得粗糙，导致控制器的性能 变坏。所以，通常都选择七个词汇，即：。负大、负中、负小、零、正小，正中、正大”当然， 也可以根据实际系统的需要选择三个或五个语言变量。 定义模糊量的模糊子集 定义一个模糊子集，实际上就是确定模糊子集隶属度函数曲线的形状。将确定的隶属度函数 曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相应的模糊变量的模糊子集。为使模 糊控制系统在一定的范围内都能够很好的实现控制，在选择描述某一模糊变量的各个模糊子集 时，要使它们在论域上的分布合理。 模糊控制规则的建立 建立模糊控制规则就成为一个十分关键的问题。模糊规则库的建立通常有：专家经验法，规 则观察法，基于模糊模型的方法、基于学习的方法。 专家经验法：通过总结人类专家的经验，并用适当的语言加以描述，最终表示为模糊控制规 则的形式 规则观察法：通过记录熟练的操作人员在实际过程中的输入输出数据，从而提炼出一套模糊 控制规则。 基于模糊模型的方法：对于一些无法找到该领域有经验的控制专家的控制对象，可以根据被 控对象的模糊模型来建立相应的模糊控制规律。 基于学习的方法：这是一种具有自学习的模糊控制，它能够在没有先验知识和很少先验知识 的情况下通过观察系统的输入输出关系来建立控制规则库。 以上四种建立模糊控制规则的方法并不是相互排斥的，相反，在实际应用中若能结合这几种 方法则能更好的建立模糊规则库。 1 6 中国农业大学硕士学位论文第三章模糊式电力系统稳定器的设计与应用 ( 4 ) 输出模糊量的判决 把输出模糊量转换为精确量的过程称为模糊判决，或去模糊化下面介绍模糊自动控制中常 用的三种模糊判决方法。 最大隶属度法 对于模糊控制器的输出模糊集阢其对应的论域为 u ；h ，u 2 ，u ( 3 - 2 ) 模糊判决的最大隶属度原贝就是选择模糊集中隶属度最大的那个元素”作为判决结果，”。 应满足 a ( u ) z 4 u ) ，e u ( 3 - 3 ) 如果在输出的模糊子集u 中，具有最大隶属度的那些元素是连续的，即隶属度函数出现一个 平顶，则取其平项的中点所对应的论域元素作为判决输出。 这种判决方法的优点是简单易行，缺点是它概括的信息量较少。因为这样做完全捧除了其他 一切隶属度较小的元素的影响和作用，会丢失很多信息。 中位数判决法 为了充分利用控制器输出模糊集u 所有信息，可以采用中位数判决法。即将隶属度函数曲线 与横坐标所围成的面积平分为两部分所对于论域元素。作为判决输出，即”应满足 笔砌o ) ；警砌“)( 3 4 ) 岫 _ 与最大隶属度法相比较，这种方法具有更平滑的输出推理控制即对应于输入信号的微笑变 化，其推理的最终输出一般也会发生一定的变化，且这种变化明显比最大隶属度法要平滑。 加权平均判决法 这种方法的模糊量的判决输出由下式给出 。= 至铂兰南( 3 5 ) i = 11 = 1 其中，权系数岛的选择要根据系统的设计要求或经验来适当选择，不同的权系数决定了系统 有不同的响应特性。 经过以上分析可见。在实际模糊控制系统的设计中，要根据具体问题的特征来选择判决方法。 ( 5 ) 模糊控制算法 由模糊逻辑推理法可知，对于n 条模糊控制规则可以得到月个输入输出关系矩阵r 1 , 尬r 3 ；从而由规则的合成算法可得到系统总的模糊关系矩阵为 r = u 置( 3 - 6 ) i = l 则对于任意系统误差为岛和系统误差变化d 目，其对应的模糊控制器的输出为 = 啦x d e ，) r ( 3 - 7 ) 对于上式得到的模糊控制量，再经过模糊判决就可以直接作为输出去控制被控对象了。 然而，在实际应用中，由于模糊关系矩阵r 是一个高阶矩阵，如果对于任何瞬间的系统误差 局和误差变化d 弓都用式( 3 - 6 ) 合成计算出瞬时控制输