区域控制误差在扰动负荷及联络线控制中的策略研究

论文摘要

研究电力系统自动发电控制中的区域控制误差,能够有效提高频率控制效果,对系统的安全稳定运行有重要意义。将区域控制误差原理拓展到联络线交换功率控制,有助于联络线控制、提高联络线的稳定性。 本文对扰动负荷及联络线控制中的区域控制误差做了深入研究。研究对象分为两部分,一是扰动负荷下的区域控制误差性能研究,另一是联络线控制中的区域控制误差性能研究。针对联合系统中各个区域调节装置存在误差,导致频率和交换功率波动,从而引起时间误差与能量误差,本文对区域控制误差的算法作了改进。仿真结果表明,改进算法的控制效果明显优于常规区域控制误差算法。考虑到出力调节速率约束或系统参数改变对控制效果的影响,本文进一步采用模糊神经网络对系统加以控制。仿真结果表明,上述情况下的ACE性能都能得到满足。为了减少模糊神经网络的模糊标记数,本文通过自组织神经网络对模糊神经网络的模糊标记数进行竞争训练,从而获得简化网络。仿真结果表明,其也能满足控制要求。 针对联络线交换功率中的区域控制误差研究,将自动发电控制的TBC模式拓展到联络线控制中,得出了联合系统控制目标函数及其约束条件。结合南瑞自控公司万家寨水电厂项目中的联络线交换功率控制,得到了满足联络线交换功率区域控制误差要求的控制策略及其算法,并进一步给出了ACE机组分配策略,定义了调节反应系数概念,提出将其按大小排序的思想,由此定义了第一调节机组概念,指出ACE机组分配策略应将其作为重点加以考虑。仿真结果表明,控制策略及其算法以及ACE机组分配策略能满足联络线控制要求。

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 单区域自动发电控制
• 1.2.2 多区域的自动发电控制
• 1.3 本文研究内容及主要工作
• 第2章 区域控制误差算法的改进及其仿真
• 2.1 联合系统区域控制误差算法的改进
• 2.1.1 区域控制误差算法改进的原因
• 2.1.2 ACE的误差分离及对其进行改进
• 2.2 双区域联合系统的模型
• 2.3 扰动负荷下的ACE控制
• 2.4 本章小结
• 第3章 运用模糊神经网络对扰动负荷下的ACE进行控制
• 3.1 模糊神经网络控制
• 3.1.1 模糊控制
• 3.1.2 人工神经网络
• 3.1.3 自组织竞争网络
• 3.1.4 模糊神经网络
• 3.2 遗传算法
• 3.3 模糊神经网络控制器的设计
• 3.4 模糊神经网络控制器的训练
• 3.5 采用自组织竞争网络优化控制器参数
• 3.6 本章小结
• 第4章 联络线交换功率的ACE控制策略研究
• 4.1 联合系统的联络线控制数学模型
• 4.2 万家寨项目
• 4.2.1 万家寨水电厂介绍
• 4.2.2 万家寨水电厂联络线交换功率控制的数学模型
• 4.3 控制策略的设计
• 4.3.1 A1要求的控制策略设计
• 4.3.2 A2要求的控制策略设计
• 4.4 ACE的机组分配策略研究
• 4.5 仿真及结果输出
• 4.6 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献：