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基于非线性模型的多机电力系统励磁预测控制研究

兰晓明  
【摘要】:发电机励磁控制是维持机端电压与提高电力系统运行稳定性的经济而有效的措施之一。由于电力系统是一个相互耦合的大规模分布式非线性系统,其暂态过程系统状态量的变化幅度较大,常常使发电机励磁电压达到饱和,在发电机励磁控制设计过程中常常采用非线性动态模型,并考虑系统状态量和输入约束。在多机电力系统中,发电机的传统励磁控制通常只改善局部控制性能,无法考虑系统复杂状态下各变量的约束限制,而且还缺乏相互协调,要实现控制的全局稳定性往往是很困难的。因此,研究解决上述问题的多机电力系统励磁最优控制是非常有意义的工作。 本文利用预测控制理论针对多机电力系统提出了两种非线性励磁预测控制方法:(1)分段逼近非线性励磁预测控制方法。首先,将采样间隔等分为若干段,通过采样值和当前时刻控制量的初始值得到任意分段下状态量预测值;然后,以倒数第二个分段的控制量为变量,根据其状态量预测值得到下一采样时刻的预测方程;最后,以系统非线性预测方程作为等约束,考虑系统状态量和输入的不等约束,形成励磁预测控制问题。(2)鉴于多机电力系统动态模型的高维数问题,研究了基于平衡降阶模型的非线性励磁预测控制方法。该方法是对预测控制的高阶非线性动态模型进行平衡降阶而实现的一种多步预测、考虑系统状态和输入约束、缩短优化计算时间的非线性预测控制方法。主要实现步骤是:首先利用经验Gramians平衡降阶处理高阶电力系统非线性动态模型,将其从高维空间投影到低维空间,得到低维的降阶模型,接着建立基于降阶模型的非线性励磁预测控制模型,最终利用在线数值计算方法求解最优励磁控制量。 利用跟踪中心轨迹内点法求解上述两种励磁预测控制问题。在MATLAB中编程实现了以上算法,对四机和十六机系统的仿真,取得了较好的控制效果,通过与其他控制器的控制效果进行比较,验证了两种算法的有效性。


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