本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)人工蜂群算法的多機(jī)系統(tǒng)PSS參數(shù)協(xié)調(diào)優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 低頻振蕩 電力系統(tǒng)穩(wěn)定器 人工蜂群算法 Prony算法 阻尼比

【摘要】：近年來,我國(guó)電力系統(tǒng)飛速發(fā)展,隨著西電東送、全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施,電網(wǎng)規(guī)模越來越大。電網(wǎng)區(qū)域間存在弱互聯(lián),再加上快速勵(lì)磁系統(tǒng)的大量投入,導(dǎo)致系統(tǒng)整體阻尼作用減弱。在擾動(dòng)下易發(fā)生低頻振蕩,嚴(yán)重威脅到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。在勵(lì)磁系統(tǒng)中加裝PSS(Power system stabilizer,電力系統(tǒng)穩(wěn)定器)能夠有效的抑制低頻振蕩,改善電力系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性。在分析了目前優(yōu)化PSS參數(shù)常用算法所存在不足的基礎(chǔ)上,一種新型智能算法-ABC(Artificial bee colony,人工蜂群)算法被用于問題的求解。在ABC算法的研究分析中,針對(duì)基本算法存在尋優(yōu)精度不高,收斂速度慢等缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的ABC算法,并將其應(yīng)用于多機(jī)系統(tǒng)PSS參數(shù)協(xié)調(diào)優(yōu)化中。論文主要完成內(nèi)容包括:(1)對(duì)目前常用的PSS參數(shù)配置方法進(jìn)行分析,重點(diǎn)闡述算法的不足,指出采用新的智能優(yōu)化算法的必要性和可行性。(2)對(duì)目前低頻振蕩的分析方法進(jìn)行比較分析,確定了一種Prony算法,并運(yùn)用算例進(jìn)行仿真,驗(yàn)證其所采用方法在低頻振蕩分析中的有效性。(3)針對(duì)傳統(tǒng)ABC算法的缺點(diǎn),提出一種基于NMSM(Nelder-mead simplex method,單純形法)的改進(jìn)ABC算法。通過對(duì)當(dāng)前最優(yōu)蜜蜂周期性的利用單純形更新頂點(diǎn),用新的探索點(diǎn)代替蜂群中最差個(gè)體。ABC算法利用NMSM提高局部搜索能力,NMSM利用ABC算法有效的跳出局部最優(yōu),平衡算法的全局探索與局部開發(fā)能力,提高尋優(yōu)精度。并對(duì)跟隨蜂的搜索公式進(jìn)行改進(jìn),確定鄰域范圍,加快算法收斂速度。6個(gè)測(cè)試函數(shù)仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的算法具有更快的收斂速度和更高的精度。(4)通過對(duì)采樣數(shù)據(jù)的Prony分析辨識(shí)系統(tǒng)振蕩模式的特征值,計(jì)算出衡量系統(tǒng)整體阻尼性能的指標(biāo)阻尼比,以阻尼比為目標(biāo)函數(shù),并用改進(jìn)ABC算法協(xié)調(diào)優(yōu)化多機(jī)PSS參數(shù)。以四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)和10機(jī)39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行仿真,并與基本ABC算法優(yōu)化的PSS參數(shù)和未優(yōu)化的PSS參數(shù)進(jìn)行仿真對(duì)比,結(jié)果驗(yàn)證了PSS參數(shù)優(yōu)化的必要性以及改進(jìn)ABC算法的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：低頻振蕩 電力系統(tǒng)穩(wěn)定器 人工蜂群算法 Prony算法 阻尼比
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM712;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 選題背景和研究意義9-10
• 1.1.1 論文的選題背景9
• 1.1.2 論文的研究意義9-10
• 1.2 電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 傳統(tǒng)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法11
• 1.2.2 現(xiàn)代全局優(yōu)化算法11-13
• 1.3 論文的主要內(nèi)容13-15
• 2 電力系統(tǒng)低頻振蕩15-25
• 2.1 電力系統(tǒng)穩(wěn)定性及低頻振蕩15
• 2.2 低頻振蕩的負(fù)阻尼機(jī)理15-19
• 2.3 低頻振蕩的分析方法19
• 2.4 Prony算法原理及應(yīng)用19-24
• 2.4.1 Prony算法原理20-22
• 2.4.2 Prony算法應(yīng)用22-24
• 2.5 小結(jié)24-25
• 3 PSS的原理及模型25-28
• 3.1 PSS抑制低頻振蕩的原理25-26
• 3.2 PSS模型26-27
• 3.3 小結(jié)27-28
• 4 人工蜂群算法的研究及其改進(jìn)28-43
• 4.1 人工蜂群算法28-32
• 4.1.1 算法的物理意義28-29
• 4.1.2 算法的描述29-31
• 4.1.3 算法的流程31-32
• 4.1.4 算法的優(yōu)缺點(diǎn)32
• 4.2 Nelder-mead單純形法32-33
• 4.3 人工蜂群算法的改進(jìn)33-42
• 4.3.1 算法的改進(jìn)33-36
• 4.3.2 改進(jìn)算法的步驟及流程36-38
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析38-42
• 4.4 小結(jié)42-43
• 5 基于改進(jìn)人工蜂群算法的多機(jī)系統(tǒng)PSS參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)43-55
• 5.1 多機(jī)PSS參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)43-44
• 5.1.1 PSS安裝位置選取43
• 5.1.2 目標(biāo)函數(shù)的選取43-44
• 5.2 改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化多機(jī)PSS流程及步驟44-45
• 5.3 算例仿真分析45-54
• 5.3.1 四機(jī)兩區(qū)域系統(tǒng)仿真45-50
• 5.3.2 10機(jī)39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真50-54
• 5.4 小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果61

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：771502