电力系统暂态稳定约束预防控制算法研究

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1、⑧论文作者签名：兰垒叠指导教师签名：2建金论文评阅人1：童：出盏墨评阅人2：!鸳!堡盔竣评阅人3：丝致益篮答辩委员会主席：重f盘墨望蠡丝委员1：it织堡孩丝委员2：盘叠j坌玺丝委员3：墨韭壹叠盈』蔓委员4：至童垒匐熟缝委员5：浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特另U；lll：l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，也不包含为获得渣蓬太堂或其他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己在论文中作了明

2、确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：羔遗棼＼签字日期：趵叶年；月哆日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝江太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作糍：盖如奄签字日期：加t

3、tyConstrainedOptimalPowerFlow,TSCOPF)是求解预防控制的核心问题，它是一类高维度、非线性的优化问题，能够将电网运行的经济性和暂态安全性联系起来，本文建立了考虑暂态稳定性约束预防控制的数学模型，并结合智能优化算法和最优控制理论提出了系统化求解算法，将其应用到了预防控制问题中。本文首先研究了协同微粒子群算法在优化问题中的应用，该方法将分区优化和协同进化的思想引入到标准粒子群优算法中，能够较好地求解高维度优化问题，并且具有较好的全局搜索最优的能力，优化效果优于同等规模和大规模粒子群优算法。随后以惯性中心的功角差建立稳定判据，

4、建立TSCOPF数学模型，将协同微粒子群算法应用求解预防控制问题中，该算法的特点是进化所需要的粒子数少、优化效果好，仿真算例表明所提的微粒子群算法的具有较好的优化效果。另外，本文对最优控制理论在预防控制中的应用做了研究，首先根据最优控制原理，推导了以联立求解发电机动态方程和协状态方程来计算暂态稳定约束对所有控制量梯度的方法，以此为基础以发电机的功角初值为控制变量，对暂态稳定约束的梯度重新推导，有效地简化了梯度的计算量，求得梯度后通过求解一个非线性优化问题对发电机出力重新修正，通过算例验证了算法在预防控制中的有效性。最后，本文提出了在智能算法和最优控制理

5、论中一些可以进一步改进的方面，为以后的研究工作提供了一些方向。关键词：暂态稳定，预防控制，最优控制，最优潮流，协同微粒子群优算法浙江大学硕士学位论文AbstractTSCOPF(TransientStabilityConstrainedOptimalPowerFlow)iSthecoreproblemofpreventionandcontrolofpowersystem．whichisalarge．scalenonlinearandcomplicatedoptimizationproblemandcallconnecttheeconomicandsaf

6、etyofpowerplant．Thispaperestablishesamathematicalmodelconsideringtransientstabilityconstraintsinpreventionandcontrol。andstudytheintelligentoptimizationalgorithmandoptimalcontroltheoryintheapplicationofthepreventionofthepowersystem．Thedissertationfirstlystudiesancooperativemicro．

7、particleswarmoptimizationinhiIgh—dimensionalcomplexproblems．ThepartitionoptimizationandCO．evolutioniSintroducedintothestandardparticleswarmoptimizationalgorithm．whichCaneffcctivelysolvinghighdimensionoptimizationproblems．AndithasbetterglobaloptimalsearchcapabilitY,theoptimizatio

8、neffectisbetterthanthatofthesamesizeandmassofpa