基于蚁群算法的励磁系统参数辨识与PSS参数优化

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时间:2019-07-05

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1、广东工业大学硕士学位论文基于蚁群算法的励磁系统参数辨识与PSS参数优化姓名:蔡永智申请学位级别:硕士专业:电力系统及其自动化指导教师:毛晓明201106摘要南方电网覆盖五省(区),东西跨度近2000公里,是国内第一个远距离、大容量、超高压输电和交直流并联运行大电网,电网小干扰稳定、暂态稳定及电压稳定问题突出。励磁调节系统作为发电机的重要辅助设备,对于电网的安全稳定运行具有重大的影响。建立励磁系统的数学模型是进行电力系统各项安全稳定分析的基础,其准确性直接影响着稳定计算分析的精度和结论,并对电力系统规划、设计、运行、管理、研究各个方面的决策产生深远的影响。本文

2、深入分析目前南方电网广泛应用的交流励磁机励磁系统和自并励静止励磁系统的数学模型,总结励磁系统模型及参数实测的现场试验方法。分析工程上常用的励磁系统参数辨识方法的优缺点。根据励磁系统模型参数对发电机空载大、小干扰阶跃响应的影响,基于最大.最小蚁群算法提出一种分层辨识的方法。先辨识影响发电机空载小干扰阶跃响应的主要参数,再辨识影响发电机空载大干扰阶跃响应的主要参数,从而获得励磁系统的完整模型和参数。通过研究电力系统低频振荡的发生机理及PSS的控制原理,推导PSS力[1速功率输入信号的合成公式;分析工程上整定PSS方法的优缺点;基于机组励磁系统实测无补偿相位特性,

3、提出一种基于最大.最小蚁群算法的PSS参数整定方法,以机组有补偿相位特性在整个低频振荡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。对南方电网辖区多台机组PSS参数进行了校核与整定,验证了方法的有效性。基于蚁群优化理论,本文提出一种励磁系统参数辨识方法,给出一种PSS参数优化调整工具,为电厂和电力系统运行分析人员获得励磁系统模型和调整PSS控制参数提供方法和工具,对南方电网乃至全国范围正在开展的励磁系统参数实测与建模工作有促进作用和参考价值。本论文受到广东省普通高校“电力

4、节能与新能源技术"重点实验室专项基金(ZDSYS200701)的资助。广东工业大学硕士学位论文关键词:励磁系统;PSSt最大.最小蚁群算法;参数辨识;参数优化ⅡABSTRACTTheChinaSouthernPowerGridisthefirstlong—distance,bulk-power,high·voltageAC/DCpowergridinChinawhichtransmitslargeamountsofpowerfromwesttoeast.Itcoversfiveprovincesandspansalmost2,000kilometershen

5、cebothanglestabilityandvoltagestabilityareingreatconcerninthissystem.Excitationsystemsarepartofsynchronousgenerators.Theyhavesignificantinpactonsystemsafetyandstability.Therefore,modelaccuraciesareimportantforpowesystemanalysis,planning,design,operation,managementandSOon.IntheCSGac

6、excitationsystemsandstaticexcitationsystemsarewidelyused.Theirmathematicalmodelsandthecommonprocessureusedtogetthemodelsarefirstdescribed.Then,advantagesanddisadvantagesoftheprocessureareanalyzed.Becausesomemodelparametersaresensitivetogeneratorsmall·-signalvoltage··stepresponsewhe

7、reastheothersaresensitivetothelarge-signalvoltage-stepresponse,alayoredidentificationmethodusingtheMaximun—MinimunAntSystemalgorithmisproposedinthispaper.Theparametersthatdominategeneratorsmall—signalstepresponsearefirstidentifiedandthentheothers.Inthisway,theover—allsystemmodeliso

8、btained.Thelow-frequencyos

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