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基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化

吕方林  
【摘要】:随着电力系统规模的不断增大,大区域系统互联的增加,电网的稳定性问题越来越引起人们的关注。而其中,电力系统低频振荡问题已经成为影响电力系统稳定性的重要问题之一,受到不少专家学者的关注和研究。本文在分析低频振荡产生机理的基础上,重点研究了电力系统低频振荡的分析方法,并在分析低频振荡模式的基础上设计相应的抑制策略。针对传统Prony方法对噪声敏感所导致的辨识精度不高的问题,利用变分模态分解(VMD)算法的去噪特性,将其作为前置滤波环节,提出了一种基于改进VMD-Prony算法的低频振荡模式辨识的方法,实现了准确辨识含有噪声干扰情况下采样信号的振荡模式。并针对原始VMD算法镜像延拓对端点效应改善不佳的问题,采用基于自适应波形匹配的端点延拓法对VMD进行改进;对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识,可准确获取低频振荡各个模式参数。研究了引力搜索算法(GSA),由于其全新的搜索机制一经提出就得到了广泛的应用。在分析引力搜索算法的优化机理的基础上,针对其面临的元启发式优化算法的收敛速度慢等通病,为提高引力搜索算法的整体性能,提出了基于随机黑洞和自适应策略的改进引力搜索算法(ABHGSA)。通过引入自适应策略,改进算法的引力常量公式,优化算法前期探索能力和后期的开发能力;并融合随机黑洞策略,提高局部收敛能力,从整体上提高算法的收敛精度和速度,改善GSA算法的优化性能。为了测试提出的改进ABHGSA算法性能以及同原始GSA算法相比较,利用典型的标准测试函数对算法进行测试,验证了所提出算法的有效性。将改进的GSA算法应用到多机电力系统PSS参数的优化设计中,通过所提的改进VMD-Prony算法辨识低频振荡模式参数,根据参与因子法找到最大相关机组,从而确定PSS的安装位置;并以系统多种运行方式下的特征值及机电振荡模式特性为优化的目标函数,保证了协调优化策略的适应性和鲁棒性。而且,运用ABHGSA算法同时优化多个PSS参数值,获得了更优的系统动态性能,改善电力系统的弱阻尼甚至欠阻尼情况,提高系统运行稳定性。通过四机两区域和10机39节点的经典算例进行仿真,验证了所提方法的有效性。


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