【摘 要】
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随着我国电网规模的飞速发展,并且在大幅度提高消纳新能源发电能力的大环境下,电力系统的稳定性成为了一个电力系统控制的突出问题。电力系统的低频振荡是一种典型的对电力系统稳定的扰动,在抑制低频振荡一次系统和二次系统方面的众多对策中,电力系统稳定器(PSS)是最常用,也是控制效果较好的策略之一。近年来,在PSS的设计中引入了诸多的先进算法。其中,预测控制(MPC)由于其本身的在线滚动优化、反馈校正、模型预
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随着我国电网规模的飞速发展,并且在大幅度提高消纳新能源发电能力的大环境下,电力系统的稳定性成为了一个电力系统控制的突出问题。电力系统的低频振荡是一种典型的对电力系统稳定的扰动,在抑制低频振荡一次系统和二次系统方面的众多对策中,电力系统稳定器(PSS)是最常用,也是控制效果较好的策略之一。近年来,在PSS的设计中引入了诸多的先进算法。其中,预测控制(MPC)由于其本身的在线滚动优化、反馈校正、模型预测等突出优点,在PSS设计中得到了广泛应用。由于粒子群算法(PSO)在进行优化求解时不需要解析式,所以本文将PSO与预测控制相结合应用于预测控制的滚动优化环节。基于w、c联动控制的粒子群算法提高了全局搜索能力,避免粒子群早熟。为此,本文将目前比较典型的几种w、c联动控制策略进行了仿真分析后,选用其中相对较优秀的一种策略和非线性预测控制相结合提出了一种PSO-APPC算法。目前对于PSO-MPC控制算法性能的进行全面论述的文献较为罕见,本文对PSO-APPC算法的参数与性能的关系进行深入研究和讨论。另外将本文的PSO-APPC算法与另外两种算法(PSO-NPC、PSO-SPC)进行了比较,并通过仿真验证了本文算法的性能要优于另外两种算法。本文以单机无穷大系统为模型,将本文提出的PSO-APPC算法用于PSS的设计中,在电力系统发生单相接地短路和机械功率突增10%两种扰动情况下投入基于本文算法的PSS进行仿真,并将基于本文算法的PSS和另外两种PSS在系统受扰投入后的变化情况进行了仿真比较,验证了本文的PSS的有效性,并证明了本文的PSS的控制效果要优于另外两种。最后,使用FPGA技术将本文提出的算法PSO-APPC实现硬件化形成控制芯片,该芯片可以作为电力系统稳定器的核心控制芯片,解决了电力系统快速响应的要求和先进控制算法计算量大相冲突的矛盾。并通过Quartus II环境下的软件仿真和FPGA开发板的硬件板级验证,验证其是有效的、可行的。
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