自动发电控制策略及其机组经济性调配研究

发布时间：2017-10-10 21:32

  本文关键词：自动发电控制策略及其机组经济性调配研究

  更多相关文章： 自动发电控制 无模型自适应控制 数据驱动控制 AGC机组 调配经济性 遗传算子 模拟植物生长算法 K-means聚类 线性规划

【摘要】：随着电网规模的不断扩大,区域系统间联系愈发紧密,结构越来越复杂,不确定性扰动明显增多,如何保障互联电网的安全稳定运行日益成为备受关注的重要课题。维持电网频率及区域系统间联络线功率的稳定,是保障电网安全稳定运行的重要方面。自动发电控制(Autom Generation Control,AGC)的重要功能就是维持电网频率在额定值附近,并控制联络线功率在计划值附近。本文针对AGC的研究工作包括两方面:(1)自动发电控制策略的研究,即AGC控制器的设计;(2)AGC机组经济性调配的研究。(1)提出将基于数据驱动的无模型自适应控制算法应用于AGC控制器的设计,仅利用闭环被控AGC系统的输入、输出及影响量量测数据来实现AGC控制器的设计,无需事先掌握被控系统模型的任何内部结构和参数信息。将被控系统所有可能复杂行为特征,如非线性、时变参数、时变结构等,都融入压缩到伪偏导数这一新变量,只需在线调整这一唯一变量,即可实现无模型自适应控制。无模型自适应控制算法包括紧格式、偏格式、全格式三种控制方式,本文为充分挖掘输入、输出及影响量量测数据的隐含信息,采用全格式无模型自适应控制算法。通过算例对比分析,验证了该算法具有较好的非线性适应性、较强的鲁棒性及良好的控制性能评价标准(Control Perf-ormance Standard,CPS)指标。(2)利用机组选择0-1变量符合遗传算法二进制编码特性,提出将遗传算子引入到模拟植物生长算法中,在算法迭代过程通过采用保留最优组合以及保留最差组合交叉后组合的策略,可在提高算法收敛速度的同时,扩大寻优范围,抑制算法过于早熟,防止陷入局部最优。采用K-means聚类算法对机组进行分类,并且同类机组选取差异较大的变异概率,可进一步扩大寻优范围。采用线性规划法求解当前组合下的最优功率分配值,可实现相同机组调节功率均匀分配。对于多个最优解的存在,可直接算术平均,实现机组调配的公平性。通过算例对比分析,验证了该算法的有效性及优越性。
【关键词】：自动发电控制 无模型自适应控制 数据驱动控制 AGC机组 调配经济性 遗传算子 模拟植物生长算法 K-means聚类 线性规划
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 自动发电控制策略国内外研究现状11-14
• 1.2.2 AGC机组经济性调配国内外研究现状状况14-15
• 1.3 本文研究内容和创新点15-17
• 第2章 自动发电控制基本原理及其仿真模型介绍17-36
• 2.1 自动发电控制基本原理介绍17-23
• 2.1.1 二次调频17-18
• 2.1.2 自动发电控制系统结构描述18-20
• 2.1.3 能量管理系统20-21
• 2.1.4 数据采集与监视系统21
• 2.1.5 自动发电控制软件系统21-22
• 2.1.6 自动发电控制信息传输内容22-23
• 2.2 互联电网电力系统频率控制23-26
• 2.2.1 控制区的频率控制模式23-24
• 2.2.2 控制区频率控制模式的配合24-26
• 2.3 互联电网控制性能评价标准26-29
• 2.3.1 A1/A2及CPS1/CPS2评价标准介绍26-28
• 2.3.2 两种性能评价标准分析28-29
• 2.4 自动发电控制仿真模型29-34
• 2.4.1 原动机模型29-30
• 2.4.2 调速器模型30-31
• 2.4.3 发电机-负荷模型31-32
• 2.4.4 联络线模型32-33
• 2.4.5 非线性环节模型33-34
• 2.4.6 互联两区域AGC系统仿真模型34
• 2.5 本章小结34-36
• 第3章 基于无模型自适应控制算法的AGC控制器设计及其仿真研究36-46
• 3.1 无模型自适应算法理论介绍36-39
• 3.1.1 基于模型的控制与数据驱动控制36-37
• 3.1.2 复杂互联双系统分析37
• 3.1.3 基于全格式动态线性化的无模型自适应控制37-39
• 3.2 基于无模型自适应控制算法的AGC控制器设计39-41
• 3.3 仿真算例研究41-44
• 3.4 本章小结44-46
• 第4章 带遗传算子模拟植物生长算法在AGC机组调配经济性中的应用46-60
• 4.1 AGC机组调配数学模型46-48
• 4.1.1 AGC机组的调节特性46
• 4.1.2 目标函数46-47
• 4.1.3 约束条件47
• 4.1.4 目标函数分析47-48
• 4.2 模拟植物生长算法理论48-52
• 4.2.1 L-系统原理48
• 4.2.2 植物生长的生物学特征48-49
• 4.2.3 模拟植物生长算法动力学特征49-50
• 4.2.4 模拟植物生长算法收敛性分析50-52
• 4.3 K-means聚类算法52-53
• 4.4 遗传算子53-54
• 4.4.1 交叉算子53
• 4.4.2 变异算子53-54
• 4.5 线性规划54-55
• 4.6 遗传算子的改进策略及算法流程55-57
• 4.7 仿真算例研究57-59
• 4.8 本章小结59-60
• 结论与展望60-61
• 本文工作总结60
• 今后研究工作展望60-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-66
• 附录A 攻读硕士学位期间所发表的主要学术论文目录66-67
• 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录67

【参考文献】

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本文编号：1008755