[发明专利]一种基于神经网络的自适应动态面分布控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统控制与分析领域，是一种基于神经网络的自适应动态面分布控制方法。适用于多机励磁系统的实时控制。

背景技术

随着电力系统规模的不断扩大和大面积互联电网的不断发展，由于电力相关设备和电力系统中部件的复杂、高度非线性、快速暂态性的特点，电力系统鲁棒控制的研究受到了高度关注。在过去的十年里，在复杂的非线性系统中，整个系统的控制采用集中控制方案，然而由于经济和技术等因素的影响，它的应用受到了很大限制。为了解决这些问题并制定实际的实施方案，一些分散控制方案被提出，其中只有部分状态和测量符合控制器的设计要求。电力系统的传统分散控制策略是基于线性系统模型在某些操作点的状态而设计的，然而当系统的状态远离选定的平衡工作点时就无法保证跟踪性能。对于非线性多机电力系统，在已提出的控制方案中，一种分散自适应反推励磁控制器被应用于多机电力系统，用电功率偏差的多项式来表示每个机器间的互联项，用粒子群算法调节控制器增益。还有专为多机电力系统的暂态稳定性增强而设计了基于观测器的励磁控制器方案。通过基于一类非线性电力系统模型的部分反馈线性化的最优控制理论来设计线性状态反馈稳定控制器，将该模型转化为降阶线性模型并从非线性观测器来获得状态反馈。虽然这些方法能够提高电力系统的暂态性能，但都无法保证跟踪性能。

近年来，神经网络因其对连续函数良好的逼近性能，被广泛应用于分散控制器的设计中。在已提出的方案中，一种稳定一类非线性系统的自适应控制方案，利用神经网络逼近子系统的未知非线性动态及补偿未知的非线性关联项。这些方法的优点是控制系统的结构和参数可以完全未知，扩展了分散控制策略的应用范围，但跟踪性能无法保证，且计算负担巨大，不适用于实际设备，尤其是在电力系统中的应用。本发明提出的神经网络的自适应动态面分布控制方法用于多机励磁系统中，既能够保证跟踪性能，又能够大大减少计算负担，更适合于实时控制。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提出一种科学合理，简单适用，效果佳，特别适用于具有SVC设备的多机励磁系统实时控制的神经网络自适应动态面分布控制方法。

实现本发明目的采用的技术方案是，一种基于神经网络的自适应动态面分布控制方法，其特征是，它包括以下内容：

1)对于发电机励磁系统

(1)建立数学模型

由网络互联且具有静态无功补偿器的n个发电机构成的多机电力系统的数学模型为式(1)-式(3)：

电气方程：

静态无功补偿器(SVC)模型：

其中：i＝1,2,...,n,表示发电机的数量；δ_i是功率角的弧度；ω_i是相对速度，单位是rad/s；ω₀是同步机速度，单位是rad/s；D_i是单位阻尼常数；H_i是惯性常数；P_mi是机械输入功率，单位是p.u.(perunit)；P_ei是电源，单位是p.u.；E′_qi是q轴内部暂态电位，单位是p.u.；E_qi是正交轴的电动势，单位是p.u.；E_fi是励磁线圈等效电动势，单位是p.u.；x_adi是励磁线圈和定子线圈之间的相互电抗，单位是p.u.；T′_d0i是直轴暂态短路时间常数，单位是s；Q_ei是无功功率，单位是p.u.；I_qi是正交轴电流，单位是p.u.；I_di是直轴电流，单位是p.u.；B_ij是在消除所有物理总线之后，第ith行第jth列柱单元节点suseptancen矩阵的列元素，即柱单元，单位是p.u.；x_di是直轴电抗，单位是p.u.；x'_di是直轴暂态电抗，单位是p.u.；T_Ci是调节系统和静态无功补偿器的时间常数；u_Bi是静态无功补偿器的输入；B_Li是静态无功补偿器中的可调等效电纳；B_Ci是可调电纳的初始值；d_i表示负载变化或机械输入功率增加所导致的持续的扰动；

(2)励磁控制器的设计模型

令ΔP_ei＝P_ei-P_mi0其中P_mi0＝P_mi是一个常数，变换模型为：