【摘要】：針對(duì)一類互聯(lián)電力系統(tǒng)在線擴(kuò)容時(shí)的自動(dòng)發(fā)電控制(AGC)設(shè)計(jì),采用動(dòng)態(tài)輸出反饋和遺傳算法提出了一種能保證擴(kuò)容后系統(tǒng)在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)突然改變時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行的結(jié)構(gòu)自愈優(yōu)化控制方法。這種方法通過(guò)對(duì)擴(kuò)容系統(tǒng)的建模,采用線性矩陣不等式方法設(shè)計(jì)了使其結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的魯棒分散控制器,并用遺傳算法優(yōu)化了問(wèn)題求解中的相關(guān)參數(shù),避免了設(shè)計(jì)中參數(shù)選擇的盲目性。在優(yōu)化過(guò)程中選取了綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)時(shí)域響應(yīng)性能的適應(yīng)度函數(shù)來(lái)優(yōu)化控制器設(shè)計(jì)中的互聯(lián)約束矩陣,達(dá)到了改善系統(tǒng)性能指標(biāo)的目的。文中針對(duì)一類互聯(lián)電力系統(tǒng)模型進(jìn)行了仿真研究,考慮在原區(qū)域電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)上在線增加一個(gè)新的區(qū)域,對(duì)新區(qū)域的自動(dòng)發(fā)電控制律采用所提出方法進(jìn)行了設(shè)計(jì),仿真結(jié)果表明該方法達(dá)到了擴(kuò)容后系統(tǒng)穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)自愈控制要求,且采用遺傳算法優(yōu)化后的系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于優(yōu)化前的,證明了該方法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the design of automatic generation control (AGC) for a class of interconnected power systems with on-line capacity expansion, By using dynamic output feedback and genetic algorithm, a structural self-healing optimization control method is proposed, which can guarantee the stable operation of the expanded system when the topology changes suddenly. By modeling the expanded system, the robust decentralized controller is designed by using linear matrix inequality (LMI) method, and the relevant parameters in solving the problem are optimized by genetic algorithm. The blindness of parameter selection in design is avoided. In the process of optimization, the fitness function of comprehensive evaluation system in time domain response performance is selected to optimize the interconnected constraint matrix in controller design, and the purpose of improving the system performance index is achieved. In this paper, the simulation of a class of interconnected power system models is carried out. A new area is added online to the original power system, and the proposed method is used to design the automatic generation control law in the new area. The simulation results show that the proposed method meets the requirements of stable structural self-healing control, and the performance of the optimized system by genetic algorithm is obviously better than that before the optimization, which proves the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧科技大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273011)
【分類號(hào)】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2219618