【摘要】：電力系統(tǒng)是一個非線性、時變、高維的系統(tǒng)，如何進行有效的控制，以保證其更加安全穩(wěn)定運行，一直是眾多學者研究的課題，而且隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，以及隨機性較強的新能源的接入，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性面臨的挑戰(zhàn)越來越嚴峻。 常規(guī)的最優(yōu)控制方法存在一定的局限性，如變分法只能解決控制量不受約束的最優(yōu)問題，極大/極小值原理只能解決常微分方程描述的最優(yōu)控制問題，動態(tài)規(guī)劃雖然能夠解決比常微分方程所描述的更具有一般性的最優(yōu)控制問題，但由于其是時間向后的算法，存在維數(shù)災的問題。 自適應動態(tài)規(guī)劃（Adaptive Dynamic Programming, ADP）是人工智能和控制技術融合的產(chǎn)物，其實質(zhì)是利用神經(jīng)網(wǎng)絡的函數(shù)近似結構來近似哈密頓-雅可比-貝爾曼方程的解。該方法可以不依賴被控對象的數(shù)學模型，也可以不需要精確定義性能指標，而且能夠在線學習，將這種方法引入到電力系統(tǒng)中，能夠為電力系統(tǒng)的非線性最優(yōu)控制提供一種新思路。 本文首先介紹了ADP的發(fā)展歷程，并將國內(nèi)外文獻中有關ADP在電力系統(tǒng)中應用的研究進行了總結歸類。然后介紹了ADP的理論來源、分類、優(yōu)點、參數(shù)選擇方法和歸一化方法。 接著推導出了單機無窮大系統(tǒng)的三階狀態(tài)方程，介紹了ADHDP算法的原理和PSO尋優(yōu)PID參數(shù)的原理，將ADHDP應用于同步發(fā)電機的勵磁控制，并與PSO尋優(yōu)的PID勵磁控制進行了比較，以驗證其控制的有效性。 最后介紹了STATCOM的數(shù)學模型和控制策略，以及GrHDP算法的原理，將GrHDP應用于STATCOM的電壓無功控制，，并與MATLAB中可自動調(diào)節(jié)PID參數(shù)的PID控制進行了比較，以校核其控制效果。
[Abstract]:Power system is a nonlinear, time-varying, high-dimensional system. How to effectively control it to ensure its more safe and stable operation, has been a research topic of many scholars, and with the continuous expansion of the scale of power system, As well as the randomness of new energy access, the security and stability of power systems are facing more and more serious challenges. The conventional optimal control method has some limitations, such as the variational method can only solve the optimal problem with unconstrained control variables, and the maximum / minimum principle can only solve the optimal control problem described by ordinary differential equations. Dynamic programming can solve more general optimal control problems than those described by ordinary differential equations, but because it is a time backward algorithm, it has the problem of dimensionality disasters. Adaptive dynamic programming (Adaptive Dynamic Programming, ADP) is a product of the fusion of artificial intelligence and control technology. Its essence is to approximate the solution of Hamilton-Jacobi-Belman equation by using the function approximate structure of neural network. This method can not depend on the mathematical model of the controlled object, nor can it define the performance index accurately, and it can learn online, and introduce this method into the power system. It can provide a new idea for nonlinear optimal control of power system. In this paper, the development of ADP is introduced, and the research on the application of ADP in power system is summarized and classified. Then, the theoretical source, classification, advantages, parameter selection and normalization of ADP are introduced. Then the third-order state equation of single-machine infinite bus system is derived. The principle of ADHDP algorithm and PSO optimization PID parameter are introduced. The ADHDP is applied to the excitation control of synchronous generator and compared with the PID excitation control which is optimized by PSO. To verify the effectiveness of its control. Finally, the mathematical model and control strategy of STATCOM and the principle of GrHDP algorithm are introduced. GrHDP is applied to the voltage and reactive power control of STATCOM, and compared with PID control which can automatically adjust PID parameters in MATLAB to check its control effect.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM712

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本文編號：2160205