电力系统紧急支持配合控制颤振抑制方法

为抑制时间最优Bang-Bang控制的颤振和冲击现象在电力系统紧急控制中造成的不利影响,通过设置缓冲"回滞带",并设计了一种连续切换算法.基于该算法,结合逆系统方法,对包含静止无功补偿器的非仿射非线性电力系统模型反馈线性化,设计了时间最优紧急支持配合控制器.并在单机无穷大系统中发生初值扰动及三相短路两种故障时对该控制器进行了仿真验证.仿真结果表明: 该紧急支持配合控制律对于解决"颤振"问题提供了一种新的研究途径,可以减弱控制律切换时对系统的冲击影响,同时达到了时间最优的效果,因此具有潜在的重要参考价值.     

电力系统最优潮流算法综述

本文阐明了电力系统最优潮流研究目的及意义,总结了国内外关于电力系统最优潮流算法的研究现状,介绍了求解最优潮流的经典算法,智能优化方法,同时指出了各种算法的优缺点;并根据目前最优潮流存在的问题提出了今后的研究方向。     

基于量子粒子群的最优潮流问题

电力系统最优潮流的求解一直是电力系统研究的重点。在分析最优潮流理论的基础上引入了量子粒子群算法计算发电成本,从而将其用于求解电力系统的最优潮流问题,并通过个体优劣比较准则处理约束条件。通过对IEEE30节点最优潮流的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

一种改进的遗传算法在TSP问题中的应用

为了解决旅行商(TSP)不能够在多项式时间内求得最优解的问题,从仿生学的角度入手,重新设计了从问题域到算法域的编码和解码方法,应用"排列法"来初始化种群;并设计了两种染色体操作算子:顺序交换算子和合法交叉算子,保证了种群在进化过程中染色体的合法性;在种群进化选择方面,设计了一个新的更加仿生的选择算子——"灾难算子",并与经典算法的"轮盘赌"选择法相结合,作为改进算法的选择算子,进一步提高了算法的收敛速度。实验表明,改进后的遗传算法能更准确地找到最优解。     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

介绍了PSO算法,结合电力系统无功优化问题的实际情况,针对其存在的易陷入局部最优点的缺点,提出了改进的PSO算法。该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,在算法后期引入变异因子,并将问题分解成子问题进行处理。在IEEE-14节点系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,在较短时间内取得了更好的优化效果。     

考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。     

基于变论域模糊控制的风机叶片颤振抑制

针对时变、滞后、非线性的风力机叶片系统,基于变论域思想,设计出一种变论域最优模糊比例积分微分(proportion intergration differentiation, PID)控制器,解决叶片经典颤振断裂失效问题。叶片结构模型采用基于弹簧-质量-阻尼器的典型截面模型,结合经典颤振稳态气动力模型,得到叶片气动弹性方程。通过变论域最优模糊PID控制器给出变桨信号,同时二阶变桨激励器执行变桨动作,进行颤振抑制。根据时间乘绝对误差积分准则(ITAE)准则,通过寻优得到PID最优初始值。仿真结果表示,与增量式模糊PID相比,变论域最优模糊PID控制器可动态调整论域范围,收敛时间快、幅值更低且具有良好的通用性。     

解非线性优化问题GM（1,1）模型的多子群遗传算法

针对非线性优化问题约束条件中待定参数的时间序列数据,首先使用GM(1,1)方法进行建模预测得到参数的预测值,进而将参数预测值代入原问题中提出一个确定型的非线性优化问题。对该确定型问题设计了一个多子种群并行进化的遗传算法进行求解,在分析所提算法的收敛性的基础上,给出了初步的数值算例。数值算例实验结果表明:该算法能够较为精确地获得预测型非线性优化问题的(近似)全局最优解。     

基于双层优化结构的统一潮流控制器阻尼控制策略

针对统一潮流控制器(UPFC)阻尼控制器在镇定信号传输存在时滞时会导致电力系统阻尼性能降低甚至失稳的问题,建立计及信号传输时滞的UPFC阻尼控制模型,提出综合考虑阻尼比和时滞稳定裕度的UPFC阻尼控制策略设计方法,将该设计问题转化为约束优化问题,并提出求解该问题的双层优化结构算法(TLOSA),其内层采用基于自由权矩阵的线性矩阵不等式(LMI)方法求解电力系统时滞稳定裕度,外层采用粒子群优化算法获取最优阻尼控制策略。研究结果表明:该算法具有保守性低和易于实现等优点;利用该方法可以获得最优的UPFC阻尼控制策略,使得电力系统既能有效阻尼低频振荡,又能容忍一定的信号传输时滞。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

将遗传算法应用于电力系统无功优化,建立了基于遗传算法的电力系统无功优化模型,成功地解决了无功优化中变量的离散问题,避免了常规数学优化方法的局部最优问题,给出的多种优化方案,为电力系统无功优化提供了一种新算法．该算法已用于ＩＥＥＥ５７节点系统,取得了较好的效果．     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明：设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

四阶电力系统混沌分析与新型滑模控制

电力系统的混沌现象对电网的安全稳定运行构成了极大威胁,本文研究了含扰动项的四阶电力系统模型的混沌控制问题.首先,利用Lyapunov指数谱及分叉图等分析了参数变化对系统动力学行为的影响规律.然后,基于系统稳定性理论,提出了一种新的将非线性光滑函数作为滑动控制律的反演滑模控制方法,以削弱传统滑动控制律引起的系统抖振.选取不同的函数作为控制目标,采用MATLAB软件进行数值仿真,结果表明：不论目标函数如何改变,控制器都能够使受控电力系统从混沌状态快速稳定至目标轨道,并且有效抑制抖振.     

基于嵌入式的智能电气节能控制研究

对嵌入式系统进行电气节能控制具有重要的应用价值。利用传统算法进行嵌入式系统的电气节能控制过程中,无法根据嵌入式操作系统中的工作属性确定嵌入式系统工作过程中物理进程时间的精确值,降低了嵌入式系统的运行效率。提出一种基于模糊神经网络算法的嵌入式系统的智能电气节能控制方法,根据嵌入式系统中的电量与时间的非线性关系,建立嵌入式的智能电气节能控制模型。在模糊神经网络中,通过电压调节的时间误差和误差变化率这两个输入变量,能够得到电气节能控制的优化策略,最终获得电气控制最优解。实验结果表明,利用改进算法进行嵌入式系统的电气节能控制,能够极大提高嵌入式系统的运行效率,降低了电量损耗,效果令人满意。     

单自由度磁流变阻尼实验台多控制算法仿真对比研究

建立了以加速度作为路面激励输入信号,且不考虑非悬置质量的履带车辆单自由度磁流变阻尼控制实验台动力学模型.选定状态变量,推导出悬挂系统状态方程和振动微分方程.依据现代控制理论,分别采用滑移模态控制和极点配置控制算法实现实验台动力学模型的仿真计算,对比分析了在三种不同采样频率下,两种不同控制算法的控制效果,并与被动控制效果进行比较.结果表明,两种算法都能很好地控制车体相对位移、相对速度和加速度,滑移模态控制效果更好.滑移模态控制不仅适用线性问题而且适用非线性问题,因此比极点配置更实用.最后分析确定了最佳仿真采样频率,为控制算法的实验台调试奠定了基础.     

柔性机械手逆动力学计算及运动精度控制

当前,许多对振动的主动控制方案和逆动力学方法,存在控制策略算法复杂,实时控制较难的问题,基于机械臂为一个具有高难度,非线性和强耦合的复杂系统,对柔性机械手的逆动力学和振动抑制问题进行研究。应用极限原理,提出关节求逆方法,得到最优驱动力矩,使逆动力学计算更为简便。     

采用免疫搜索的电网电压非线性模型预测控制

对使用非线性微分-代数不等式方程的电力系统模型,采用免疫搜索算法非线性模型滚动预测控制.通过分级目标分解方法,根据每个预测时段上的控制性能要求,将全局多个控制目标分解为预测时段内的优化子目标,运用Pareto意义的子目标加权,集成为一个总目标函数.在搜索最优解中运用免疫算法,将具有多基因链结构的抗体来表达复杂优化问题的候选解,利用免疫算法的学习和记忆能力识别各预测时段内已求解的优化问题类型,用模式识别技术提取优良抗体的基因,预测未来时段内的最优解搜索过程估计出较好的初始解,以加快最优解搜索速度.将此方法和基于树搜索算法的非线性预测控制方法比较,通过一个6母线电力系统实例进行了仿真研究,结果表明：文中提出的算法改进具有更强的优化搜索能力和更好的实时性.     

模糊控制技术在电厂高压开关室中央空调监控系统中的应用

电厂高压开关室的中央空调制冷监控系统对于电厂的安全运行十分重要。开关室中央空调系统对象复杂 ,具有非线性、时变和分布参数多等特点 ,为保障系统安全和稳定运行 ,必须采用有效的控制算法。文中提出了一套切合实际的温度模糊控制算法 ,成功地实现了对多台制冷机组的在线控制 ,实际运行过程中取得了较好的控制效果 ,并达到了节能目的     

高速列车半主动悬挂系统的振动及主动控制

本文对两自由度高速列车半主动悬挂系统的垂向振动进行研究,考虑了二系悬挂中的刚度三次非线性。采用模态设解法、多尺度法得到了振动系统的二次近似解析解及振动系统的平均方程。振动系统的二阶模态振幅远远大于一阶模态的振幅,重点讨论了外激励频率趋近振动系统二阶模态频率时的振动控制情况。对线性系统的时滞反馈控制表明,存下一个最佳的反馈增益系数,无论时滞量如何取值,当反馈增益系数取得该值时,车体的振幅达到最小。对非线性时滞反馈控制,针对某一反馈增益系数,存在时滞的某些减振区间,当时滞量在该区间取值时能够抑制车体的振动。并且存在一些时滞的最佳值,车体的振幅达到最小。研究结果表明,能够利用时滞反馈控制改善悬挂系统的振动特性,达到抑制车体振动的目的。     

基于T—S模型的一类非线性系统的变结构控制算法

针对一类非线性系统,基于T—S模糊模型提出了一种变结构控制算法．采用带有非匹配参数不确定性和时变时滞的T—S模糊模型来近似代表原非线性系统,使用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,所设计的控制器能够克服时变时滞和不确定性因素的影响．仿真结果表明该算法具有良好的稳定性和鲁棒性．     

柔性结构振动单边库仑摩擦控制

为解决航天结构的低频振动抑制问题,针对拉索控制装置的单边饱和特点,推导了一种非二次型性能指标函数的最优控制方法。适当地选择非二次型性能指标函数中特殊加权参数,最优控制是一种单边Cou lom b摩擦。通过简单改造的电机拉索结构,该最优控制能采用无需耗能的被动控制方式实现,为航天结构振动抑制节省控制能量。同时最优控制不依赖控制结构模型,在结构模型不确定的情况下,仍具有最优和全局渐进稳定性。在悬臂上进行最优控制的数值仿真结果显示该最优控制方法能充分利用控制作动器迅速抑制结构振动。