基于ssa和gats算法的阻尼控制器协调设计研究

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1、陶⑧天洋大蓥中目近代第一所女学硕士学位论文学科专业：皇立垂堑壁基皂垫生匕作者姓名：生堡一指导教师：堡查主塑堡2005年12月摘要随着我国大区电网互联和电力市场机制在电力工业中的逐步实施，低频振荡成为我国电力系统面临的突出问题之一。FACTS装置的广泛应用为抑制低频振荡提供了新的控制手段，也对系统小信号稳定性研究提出了新的问题和挑战。本文对电力系统稳定器和FACTS附加阻尼控制器的参数协调设计方法进行了一些初步的研究，主要内容包括：采用同时考虑系统机电模式特征值的实部和特征值阻尼比的目标函数优化设计阻尼控制器，可将多种不同运行方式下系统的特征根移到复平面目标函数限定的区域内。目标函数

2、考虑了系统多种典型运行方式下的机电振荡模态性能，因而设计出的阻尼控制器具有较强的鲁棒性。结合电力系统稳定器(PSS)和可控串联补偿器(TCSC)附加阻尼控制器能分别有效阻尼机间振荡和区域振荡的特点，提出一种采用单纯形一模拟退火法(SSA)对PSS和TCSC阻尼控制器进行协调优化的设计方法。在4机11节点电力系统上对该优化方法进行了验证。特征值分析和非线性时域仿真结果显示．使用该方法设计的PSS和TCSC阻尼控制器对不同的运行方式都能有效抑制系统低频振荡。提出了一种采用遗传禁忌混合优化策略(GATS)对电力系统稳定器和静止无功补偿器附加线性稳定控制器进行参数协调优化的设计方法。该方法

3、结合遗传算法和禁忌搜索算法各自的优点，将禁忌搜索引入遗传算法的变异操作，改进了遗传算法的变异算子，具有比常规遗传算法更强的局部搜索能力。在10机新英格兰典型电力系统上对该优化方法进行了测试。特征值分析表明，该设计方法能有效地将多种不同运行方式下系统的特征根移到复平面目标函数限定的区域内，保证了小扰动稳定性控制的鲁棒。同时还对不同优化方法的收敛性及计算时间进行了比对，结果表明遗传禁忌混合策略的性能优于常规遗传算法以及遗传模拟退火混合优化策略。关健词：电力系统，低频振荡，柔性交流输电系统，阻尼控制器，特征值分析智能优化算法ABSTRACTAlongwiththeinterconnect

4、ionoflargeareapowergridandthegradualimplementationofelectricpowermarketinChina，lowfrequencyoscillationhasbecomeaprominentproblemofsystemoperations．TheflexibleACtransmissionsystem(FACTS)equipmentprovidesanewcontrolmethodforsuppressinglowfrequencyoscillations，butitalsoinducesanextraproblemorchal

5、lengetotheinvestigationofthesystemsmall—signalstability．ThispaperstudiednewmethodsintheparametercoordinationdesignofPSSandFACTSdampingcontrollersforimprovingsmallsignalstabilityofsystems．Anobjectivefunctionconstructedwiththeconceptofeignvaluesanddampingratiosofmultipleoperatingconditionsofsyst

6、emsispresented．Robustnessofthedampingcontrollersisensuredbecausemultipleoperatingconditionsareconsideredinthedampingcontrollerdesign．BasedonaSimplex—SimulatedAnnealing(SSA)algorithm，thispaperpresentsanapproachforoptimalcoordinationdesignofparametersofbothPSSandThyristorControlledSeriesCompensa

7、torfrcsc)dampingcontroller．Avalidexampleisdemonstratedonthe4-generator11一bustestsystem．EigenvalueanalysisandnonlinearsimulationresultsverifythattheproposedPSSandTCSCdampingcontrollercanprovidesufficientdampingtolowfrequencyoscillationsi