[发明专利]一种多运行方式下的多机PSS参数协调优化方法有效
申请号: | 201710860944.X | 申请日: | 2017-09-21 |
公开(公告)号: | CN107658865B | 公开(公告)日: | 2019-08-20 |
发明(设计)人: | 易建波;黄琦;井实;李坚;张真源;张国洲;董彬彬 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;H02J3/24 |
代理公司: | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人: | 温利平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种多运行方式下的多机PSS参数协调优化方法,先确定系统的运行方式,再依据轨迹灵敏度和主成分分析求取多运行方式下PSS的输入信号的综合评价指标,并选取其中评价指标较大的信号为PSS的输入信号;然后对系统进行模式识别选取出关键机组,并提取关键机组的故障特征,利用提取的故障特征结合ITAE准则和田口法构造鲁棒性目标以及稳定性目标,从而构建多目标优化算法;最后根据构建的多目标优化算法进行PSS的迭代优化,得到满足系统稳定性以及多运行方式下的鲁棒性的最佳参数。本发明实现了系统暂态过程多机和多运行方式下全局参数寻优,提高了电力系统稳定器抑制振荡的能力,增强了其在多种运行方式下的鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 一种 运行 方式 pss 参数 协调 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种多运行方式下的多机PSS参数协调优化方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、依据系统的运行约束并结合正交表确定系统的实时运行方式;(2)、确定每个电力系统稳定器(Power System Stabilizer,PSS)的输入信号;(2.1)、分两次计算第k台发电机的第i种输入信号在第j种运行方式下由两次摄动产生的功角曲线![]()
![]()
其中,
为第k台发电机中PSS的第i种输入信号,i=1,2,…,m,m为输入信号总数,j=1,2,…,p,p表示运行总方式;(2.2)、计算第k台发电机中的PSS在第i种输入信号第j种运行方式下的相对轨迹灵敏度![]()
其中,
为
的给定值,
为
对应的功角稳态值,r为第r个采样点;(2.3)、计算相对轨迹灵敏度在所有采样点的平均值![]()
其中,R为发电机功角曲线的总采样点数;(2.4)、重复上述步骤(2.1)至(2.3),分别计算第k台发电机中PSS的第i种输入信号在其余p‑1运行方式下相对轨迹灵敏度的平均值
(2.5)、重复步骤(2.4),计算出第k台发电机中PSS的m路输入信号在所有运行方式下的相对轨迹灵敏度的平均值,再用这些平均值形成灵敏度矩阵![]()
其中,
的每一行表示PSS的一种输入信号,
每一列表示一种运行方式;(2.6)、对矩阵
进行标准化处理,得到标准化矩阵Z;其中,矩阵Z中的元素zij的处理方式为:![]()
![]()
(2.7)、计算Z矩阵的相关矩阵R;
其中,ZT表示Z的转置;(2.8)、计算相关矩阵R的特征值:λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp≥0(2.9)、计算相关矩阵R的特征向量为:Lj=(l1j,l2j,…,lpj)其中,j=1,2,…,p;(2.10)、提取的主成分为:Y=Z×[L1,L2,…Lp]T其中,生成的Y矩阵为m行p列,其每一行表示一种输入信号,每一列表示生成的一个主成分;(2.11)、计算各主成分的方差贡献率
并按照从大到小的顺序依次选取前l个主成分,当选取的前l个主成分的累计方差贡献率
大于90%时,则认为选取的前l个主成分即可反映原始的p个主成分的特性;(2.12)、利用选取的前l个主成分,计算第i种信号的综合评价指标:
其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,l;yij为Y矩阵的第i行第j列元素;(2.13)、重复步骤(2.12)计算出所有输入信号的综合评价指标F=(F1,F2…Fm),选取F中最大值所对应的信号作为第k台发电机所安装PSS的输入信号;(2.14)、重复步骤(2.1)至(2.13),确定系统每个PSS的输入信号;(3)、对系统进行模式识别,将主振模式所对应的强相关机组选取为关键机组;(3.1)、对系统进行小干扰分析,得到左右特征向量矩阵V,U,再分析系统中存在的主振模式,并计算这些主振模式所对应发电机的相关因子,其中,第q个主振模式对应的第k台发电机的相关因子Pkq为:
其中,υkq,ukq分别为左右特征向量矩阵V,U中的k行q列元素,Vq为左特征向量矩阵V中的第q列向量,uq为右特征向量矩阵U中的第q列向量,且有:
其中,N为系统中发电机的总个数;(3.2)、将主振模式中相关因子较大的前w个发电机标记为关键机组,并将关键机组纳入目标函数,且纳入目标函数的关键机组的相关因子满足下式:
(3.3)、重复步骤(3.1)至(3.2),得到所有主振模式的强相关机组,形成数量为N1的关键机组;(4)、提取关键机组的故障特征来形成多目标优化约束;(4.1)、提取关键机组在某一故障下的功角振荡曲线,并作为故障特征;(4.2)、基于ITAE准则,利用提取的故障特征构造稳定性目标函数为:
其中,
为t时刻第k台发电机在j运行方式下发电机功角,t为仿真总时间;(4.3)、基于田口法,利用提取的故障特征构造鲁棒性目标函数;以各个发电机信噪比的最小值作为鲁棒性目标函数:
其中,![]()
其中,RSNR,LB‑k表示第k台发电机的信噪比,Jop‑j表示j运行方式下选取的品质特性指标,Q为权重矩阵;(5)、在上述相关的约束条件下,以稳定性目标函数最小,鲁棒性目标函数最大为目标,利用多目标优化算法不断迭代寻优,直到优化效果达到最佳,从而确定出满足系统稳定性以及多运行方式下的鲁棒性的最佳PSS参数。
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