發(fā)布時間：2017-09-01 10:17

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

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【摘要】：近年來,我國電力系統(tǒng)飛速發(fā)展,隨著西電東送、全國聯(lián)網(wǎng)的實施,電網(wǎng)規(guī)模越來越大。電網(wǎng)區(qū)域間存在弱互聯(lián),再加上快速勵磁系統(tǒng)的大量投入,導致系統(tǒng)整體阻尼作用減弱。在擾動下易發(fā)生低頻振蕩,嚴重威脅到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在勵磁系統(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,針對基本算法存在尋優(yōu)精度不高,收斂速度慢等缺點,提出一種改進的ABC算法,并將其應(yīng)用于多機系統(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)對目前常用的PSS參數(shù)配置方法進行分析,重點闡述算法的不足,指出采用新的智能優(yōu)化算法的必要性和可行性。(2)對目前低頻振蕩的分析方法進行比較分析,確定了一種Prony算法,并運用算例進行仿真,驗證其所采用方法在低頻振蕩分析中的有效性。(3)針對傳統(tǒng)ABC算法的缺點,提出一種基于NMSM(Nelder-mead simplex method,單純形法)的改進ABC算法。通過對當前最優(yōu)蜜蜂周期性的利用單純形更新頂點,用新的探索點代替蜂群中最差個體。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。并對跟隨蜂的搜索公式進行改進,確定鄰域范圍,加快算法收斂速度。6個測試函數(shù)仿真結(jié)果表明改進后的算法具有更快的收斂速度和更高的精度。(4)通過對采樣數(shù)據(jù)的Prony分析辨識系統(tǒng)振蕩模式的特征值,計算出衡量系統(tǒng)整體阻尼性能的指標阻尼比,以阻尼比為目標函數(shù),并用改進ABC算法協(xié)調(diào)優(yōu)化多機PSS參數(shù)。以四機兩區(qū)域系統(tǒng)和10機39節(jié)點系統(tǒng)為標準測試系統(tǒng)進行仿真,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)進行仿真對比,結(jié)果驗證了PSS參數(shù)優(yōu)化的必要性以及改進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
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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)計研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 傳統(tǒng)數(shù)學規(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 低頻振蕩的負阻尼機理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32
• 4.2 Nelder-mead單純形法32-33
• 4.3 人工蜂群算法的改進33-42
• 4.3.1 算法的改進33-36
• 4.3.2 改進算法的步驟及流程36-38
• 4.3.3 仿真實驗分析38-42
• 4.4 小結(jié)42-43
• 5 基于改進人工蜂群算法的多機系統(tǒng)PSS參數(shù)優(yōu)化設(shè)計43-55
• 5.1 多機PSS參數(shù)優(yōu)化設(shè)計43-44
• 5.1.1 PSS安裝位置選取43
• 5.1.2 目標函數(shù)的選取43-44
• 5.2 改進人工蜂群算法優(yōu)化多機PSS流程及步驟44-45
• 5.3 算例仿真分析45-54
• 5.3.1 四機兩區(qū)域系統(tǒng)仿真45-50
• 5.3.2 10機39節(jié)點系統(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58-61
• 攻讀學位期間的研究成果61

【相似文獻】

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本文編號：771502