【摘 要】
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伴随大区域电力系统的联接和大量快速励磁系统的使用，电力系统的机电振荡模式阻尼存在减小的风险，一定程度上加大了引发低频振荡的可能。从而，限制了电网关键联络线所能传输的电
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伴随大区域电力系统的联接和大量快速励磁系统的使用，电力系统的机电振荡模式阻尼存在减小的风险，一定程度上加大了引发低频振荡的可能。从而，限制了电网关键联络线所能传输的电能，影响了电网的经济有效运行。并且伴随大规模风电的不断接入，风电场对电网稳定性的影响逐渐增大。因此，如何通过适当的控制措施来有效抑制电网低频振荡成为当前的研究重点。本文以SVC为例，研究了其附加阻尼控制器对电网低频振荡的抑制效果，分析了SVC各控制环节的交互影响，提出了基于内嵌式神经网络的改进遗传算法的控制器多控制环节、多阻尼控制器的协调优化方法，进行了SVC广域附加阻尼控制器的设计及相关系统时滞稳定性研究。本文首先研究了SVC多控制环节的相互影响，证明了SVC阻尼控制与电压调节环节的交互作用，并提出基于内嵌式BP神经网络的改进遗传算法的SVC多控制环节协调优化方法。同时内嵌式神经网络的遗传算法具有节约计算时间、适用范围广等优点，为寻优计算中需要调用复杂计算的一类问题提供了一种有效的解决方案。为提高电网整体动态稳定性，以电网多运行方式下多振荡模态最小阻尼比最大化为优化目标，提出一种基于内嵌式Adaboost-BP神经网络的改进遗传算法的多运行方式下多机PSS及SVC附加阻尼控制器协调优化方法，其中内嵌式神经网络通过知识学习的方法将寻优过程中小扰动特征值分析计算分离出来，从而提高遗传算法的寻优计算效率。基于四机两区域系统及某地区大型互联电网的仿真也验证了该方法的有效性及优越性。基于Prony分析的主模比指标计算法选择SVC广域附加阻尼控制器的输入信号，并采用基于内嵌式Adaboost-BP神经网络的改进遗传算法优化设计其参数。采用子空间辨识法对系统进行降阶辨识，以四机两区域系统为例，建立考虑时滞的广域电力系统模型。利用基于自由权矩阵的时滞系统稳定性判据，研究含广域附加阻尼控制器的广域系统的时滞稳定性，并计算获得系统的时滞稳定裕度。
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