改进的预测控制算法在电力系统稳定器中的应用与实现

发布时间：2018-06-26 21:36

  本文选题：预测控制 + 电力系统稳定器　； 参考：《辽宁工业大学》2016年硕士论文

【摘要】：随着电网规模的不断扩大,超高压远距离输电和大容量发电成为趋势,电力系统稳定性变得尤为重要,其中电力系统低频振荡问题严重影响了电力系统的稳定运行。电力系统稳定器(PSS)作为发电机励磁系统的一部分,对抑制低频振荡有着很好的调节作用。目前,在PSS的设计中,采用了模糊控制、神经网络、H∞等许多先进控制算法。预测控制由于具有在线滚动优化、反馈矫正、模型预测等特点,在PSS设计中也得到广泛应用。首先,本文对预测控制算法进行了改进,提出了一种基于粒子群的改进预测控制算法(PSO-IPC)。常规的预测控制算法通过保证目标函数值最小获得最优解,但是不能保证目标函数中每一步预测值误差同时达到最小。另外,每一步预测值的误差在目标函数中的重要性不同,因而可将重要的预测误差给予较大权重,其他则为零,由此来降低计算负担,提高系统响应。实际上,这是将常规预测控制的滚动优化求解转换为多目标优化求解。另外,使用粒子群算法(PSO)进行滚动优化求解时,因其不需要明确的输入解析式,所以使粒子群算法已成为预测控制优化求解的有效算法。其次,本文将提出的基于粒子群的改进预测控制算法应用在PSS控制器的设计中,并以单机无穷大系统作为系统模型,在输入机械功率增加、发生三相短路故障的情况下,通过仿真证明了改进的PSS控制器能够提高系统的稳定性和精确性。最后,将该算法硬件化,设计并制作了基于FPGA的控制芯片。该芯片可以作为电力稳定控制系统的主控器或协处理器,经仿真和板级验证表明这种控制器运行稳定,响应迅速。将改进的预测控制算法应用于PSS中并实现了软件算法硬件化,为今后先进控制算法在电力系统中的实现与应用提供了一种新的思路。
[Abstract]:With the continuous expansion of power network scale, ultra-high voltage long-distance transmission and large capacity power generation become the trend, power system stability becomes particularly important, among which the low frequency oscillation of power system seriously affects the stable operation of power system. As a part of generator excitation system, power system stabilizer (PSS) can restrain low frequency oscillation. At present, many advanced control algorithms such as fuzzy control and neural network H 鈭，

本文编号：2071483