基于不同建模的HVDC控制器参数优化方法

针对目前高压直流输电(HVDC)系统的比例-积分(PI)控制器参数优化方法中仅基于单一数学模型的局限性,提出了一种PI控制器参数的整定方法。通过建立高压直流输电逆变侧系统的传递函数模型,求出控制器参数的稳定边界,基于该稳定范围求取符合系统稳定裕度的区域;接着,建立了高压直流输电逆变侧系统的小干扰动态模型,验证了小干扰动态模型的正确性,求解得到符合系统渐进稳定的区域,并将2个区域进行叠加,得到既能满足系统稳定裕度要求,又能满足系统渐进稳定要求的PI控制器参数范围。在PSCAD/EMTDC仿真平台上搭建电磁暂态模型进行仿真验证,结果表明该整定方法能兼顾系统的稳定裕度和渐进稳定性。     

基于混沌优化算法的风力发电机组控制器设计

提出混沌优化算法,并对PI控制器参数进行整定,仿真结果表明,基于此算法优化后的控制器参数能在系统发生扰动时迅速平稳波动,提高了系统的暂态稳定性,使风力发电机组更安全高效的运行,进一步改善了风力发电质量.     

面向故障暂态建模的光伏并网逆变器控制器参数辨识

为了构建电网故障情况下高可信度的光伏电源暂态等效模型,为含光伏电源的电网故障特性分析和继电保护研究奠定基础,提出了一种面向故障暂态建模的光伏并网逆变器的控制器参数辨识方法。该参数辨识方法以差分进化算法为基础,不仅可以辨识出PI调节器参数,也能准确辨识出限幅环节参数,以弥补现有控制器参数辨识方法的不足,从而确保光伏电源故障暂态建模的准确性。建立了PI调节器参数和限幅环节参数的分阶段辨识流程,并采用理论计算方法确定了初始种群中各解向量的初始值,以加快待辨识参数收敛到真实值的速度,提高控制器参数的辨识效率。     

基于PMSM模型解耦的电流控制器设计与性能研究

永磁同步电动机(PMSM)是一个多变量、非线性、强耦合的控制对象,即使在同步坐标系下对电机的磁场电流和转矩电流进行解耦,也无法实现d轴、q轴电压直接控制d轴、q轴电流.提出了电机本体解耦方案,即通过在电机中添加控制模块,把速度电压和互感项去掉,将交、直轴分量的控制转化成两个独立通道的控制系统;其次,设计了一种电流控制器,并将其应用于PMSM的电流控制中.仿真结果表明,该电流控制器具有较好的鲁棒性和动态响应性能.     

基于自适应粒子群算法的直流输电PI控制器参数优化

针对传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的不足,提出了一种自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)算法,并应用于直流控制器比例–积分控制器(proportional integral,PI)的参数寻优。文中首先介绍了HVDC控制器的系统模型,然后推导出了贵广直流输电工程中的控制器传递函数,并利用APSO算法进行PI参数寻优。寻优过程采取时间乘绝对误差积分(integral of time multipled by the absolute value of error,ITAE)准则计算目标函数值,取对应ITAE目标函数最小的样本为最优PI参数,得到的PI参数可认为是全局最优解。结果表明了APSO算法在PI控制器参数优化中的全局寻优能力和有效性。     

基于VSC整流站的模型预测控制器

针对传统VSC系统使用的双闭环PI控制系统存在的PI参数多且整定困难,系统响应时间长等问题,提出了一种基于VSC-HVDC整流侧的有功、无功功率控制策略.详细描述了该控制策略的实现过程,并结合仿真实例进行说明和验证.在MATLAB中搭建了向无源网络供电的VSC-HVDC整流侧系统,对整流侧的有功功率、无功功率进行仿真分析.仿真结果表明,与传统的双闭环PI控制系统相比,提出的控制策略具有更好的动态响应性能.     

一种新的动态优化调度网络流模型的解耦算法

简要介绍了动态优化调度的网络流模型和动态负荷的瓶颈分析理论对于负荷曲线中的紧段落和准备段落的处理。在此基础上，提出了一个新的适用于网络流模型的解耦方法，该方法是原网络流方法的改进。使得原网络流方法由原来的只能对系统进行整体运算，到可以对系统解耦分段求解。新的解耦算法大大简化了原网络算法的计算量，提高了运算速度，并保证了整体的最优性，对于解决大系统的动态优化调度有关重要的意义。最后部分算例的证明了该解耦方法是正确有效的。     

基于参数解耦的FACTS设备多目标优化配置

柔性交流输电(flexible AC transmission system,FACTS)设备具有灵活的无功补偿能力,可以在切机后向受电区提供足够的无功以维持电压水平,因此得到了广泛应用。电力系统电力电子化趋势下,FACTS设备大量接入,使得电网的运行方式更加复杂,也为电力系统的运行优化提出了新的要求。考虑多种工况,以稳定运行时的有功网损最小及切机后的最大电压偏移最小为优化目标,并将FACTS设备的类型纳入控制变量。提出一种结合双层花授粉算法(bilayer flower pollination algorithms,Bi-FPA)的解耦优化方法,该方法使用内外分层的策略,将FACTS设备的选型选址与定容解耦开,内层搜索各目标的最优解与设备参数设置,外层搜索FACTS设备的选型选址,最终得到能够兼顾不同工况的FACTS设备配置。最后采用IEEE-14系统对优化方法的可实施性及有效性进行了验证。     

飞轮储能系统多PI控制器参数优化

对飞轮储能系统(FESS)的有功和无功PI控制器参数优化进行了研究,提出了应用加入模拟退火思想的改进粒子群优化(AIPSO)算法优化FESS有功和无功多PI控制器参数.该算法在混沌初始化、迭代中加入混沌扰动和自适应调整惯性权重系数的改进粒子群优化算法基础上,引入模拟退火思想,既能限制位置更新,又能跳出局部最优解,具有更...     

交直流配电网中VSC无模型自适应控制器

通过对IEEE13节点配网模型进行改造,设计了能够提高城市供电可靠性和提升供电电能质量的交直流配电网模型。同时为了防止多端直流输电过程中交流系统故障引起直流母线电压波动造成系统失稳的现象发生,设计了基于无模型自适应技术的电压源型变换器（VSC）。利用无模型自适应控制技术不需要控制系统数学模型就可以达到良好控制效果的优势,解决了供电系统交流侧发生故障时,由于系统参数变化过大传统PID调节器不能达到预想控制效果的问题。通过对系统常见异常运行工况的数字仿真分析,验证了所设计的无模型自适应控制器的有效性以及交直流配电网模型的合理性。     

采用共生进化算法的模糊控制器参数寻优方法

为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢，以及模糊规则基维数爆炸问题，采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想相结合，进行模糊控制器的自动设计。提出了模糊规则分类形成子种群、多种群并行进化的遗传算法。此方法可以极大的减小编码规模，提高参数寻优的搜索速度。仿真结果表明，该方法寻优搜索速度快，设计出的控制器控制效果好。     

基于粒子群算法的燃水比控制器参数优化研究

提出了一种采用粒子群算法优化多模型控制器参数的直流炉燃水比解耦控制方法。在种群初始化、惯性权值和变异率引入方面对基本粒子群算法进行了改进,以提高算法的收敛精度和速度。对解耦后的系统,分别用改进粒子群算法、基本粒子群算法和工程整定法得到了控制器参数,完成了燃水比控制的仿真试验。结果表明,使用基于改进粒子群算法的控制策略的系统较传统控制策略下的系统动、静态特性更好,更能适应深度调峰的需要。     

基于FPGA的粒子群优化PI控制器在有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器 APF (Active Power Filter) 中,电流补偿PI控制器参数难以整定的问题,提出了一种基于FPGA实现的粒子群优化PI控制器设计方案.利用粒子群优化算法对非线形系统的适应性强和易于工程实现等特点,同时以FPGA为硬件核心处理器,对电流补偿PI控制器的比例、积分参数进行优化.仿真和样机实验结果表明,优化后的PI控制器在动态性能以及控制精度等方面有明显提高,基于该 PI 控制器的有源电力滤波器能迅速有效产生补偿电流,抑制电网谐波,证明了该设计的可行性.     

直流输电比例-积分控制器的参数优化

提出了用于直流控制器比例一积分(proportional plus integral,PI)参数寻优的一种系统化方法。首先根据Bode图求出满足系统稳定性要求的PI参数范围;再对该参数范围按一定步长进行划分,得到有限组PI参数以构成PI参数寻优的样本集;对应每一个样本参数仿真计算控制器的阶跃响应, 并按时间乘绝对误差积分(integral of time multiplied by the absolute value of error,ITAE)准则计算目标函数值;取对应 ITAE目标函数值最小的样本参数为最优PI参数。找到的最优PI参数在工程上可近似认为是全局最优的。根据该方法设计了葛洲坝-南桥直流输电工程中的PI控制器,并通过仿真验证了其有效性。     

控制器参数的优化

介绍单纯形法的寻优过程 ,按本寻优方法整定的控制器参数值可以做为实验的初始参考值 ,对于复杂控制的系统 ,其初始指导作用是很有意义的。     

遗传算法在FACTS控制器参数优化中的应用

对遗传算法进行了全面改进(吸收了目前该领域研究的一些最新研究成果,例如模拟退火、自调整等方法),并研究了遗传算法在FACTS控制器参数优化中的应用,证明了遗传算法良好的优化效果.利用本文的研究成果进行了陕西电网中使用FACTS控制器的可行性研究,可以准确计算出安装FACTS控制器给电网带来的效益.     

基于改进MMAS算法的双有源桥变换器PI参数优化

为了实现双有源桥DAB(dual active bridge)变换器中PI控制器的参数优化,提出了一种改进最大最小蚂蚁系统MMAS(max-min ant system)的PI参数优化方法.该方法以DAB变换器的时间与误差绝对值乘积积分性能指标为目标函数,通过优化节点能见度和信息素更新机制,在提高全局搜索能力的同时保证...     

基于改进MOPSO的MMC-HVDC控制器PI参数分层优化

针对模块化多电平换流器型高压直流输电工程系统控制目标多、多个PI控制器之间相互影响、PI参数优化困难的问题,提出一种基于改进多目标粒子群算法的MMC-HVDC控制器PI参数分层优化方法。为了提高种群的多样性同时免于粒子陷入局部最优解,对外部存储器中的粒子进行变异操作;为了改善算法收敛性并获得良好的Pareto前沿,提出一种基于隶属度函数的领导粒子选取方法;为了适应MMC-HVDC控制系统结构,对多个控制器PI参数进行分层优化。本文实现了MATLAB与PSCAD/EMTDC联合调用和数据交互。算法性能分析和电磁暂态程序仿真证明了本文所提出方法可以快速收敛并且获得均匀分布的Pareto前沿,有效改善系统的动态性能。     

基于随机性与确定性混合优化算法的 Jiles-Atherton磁滞模型参数提取

基于J-A磁滞模型模拟铁磁材料磁滞特性的关键是模型参数的精确快速辨识。该文针对现有J-A磁滞模型参数提取方法存在的收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于随机性优化算法——模拟退火(SA)与确定性优化算法——Levengerg-Marquardt(L-M)混合的J-A模型参数提取方法,该方法综合了SA算法全局搜索能力强以及L-M算法局部收敛速度快的优点。在迭代优化初期,采用SA算法快速锁定J-A模型参数的优化区域;继而根据引入的普适性混合算法切换过渡准则,将SA算法当前解赋予L-M算法;针对基于传统L-M算法提取J-A模型参数出现的病态矩阵问题,该文将J-A模型参数的灵敏度函数矩阵进行归一化处理,从而推导出适用于J-A模型参数快速辨识的归一化L-M算法,该算法在接收到SA算法提供的优化解后,将其作为该算法局部搜索的初始值。仿真及实验结果表明,所提混合算法兼具收敛速度快、提取精度高的优异性能。     

基于电流解耦控制的三相电压型PWM整流系统分析与设计

建立了三相电压型PWM整流器电流控制数学模型,输入电流在静止坐标系下实现了固定开关频率的解耦控制.得到了系统交流侧滤波电感,直流侧电压值以及系统结构和控制器的设计方法.同时,分析了系统关键参数对交流电流谐波含量的影响.最后,设计了一台基于固定开关频率电流控制方案的三相电压型PWM整流装置样机.实验研究表明所设计的系统可以实现整流和逆变两种运行状态双向可逆,动态特性好,交流侧功率因数接近1,所提出的设计方法是可行的.