多机电力系统的滑模智能PSS设计
刘 琳 殷桂梁 吴 杰
(燕山大学电气工程学院,秦皇岛 066004)
摘 要:以电力系统的非线性模型为基础,依据滑模变结构控制理论和神经网络的知识,提出了一种多机电力系统神经网络滑模变结构PSS的设计方法。计算机仿真研究表明,神经网络滑模变结构PSS不仅可以有效地改善系统的动态特性,而且能够在较宽运行范围内为系统提供良好的阻尼,提高电力系统的稳定性。
关键词:电力系统稳定器;非线性模型;滑模控制;神经网络;动态特性
中图分类号:TN712
文献标识码:A 文章编号:1007 2322 (2003)02 0029 04
自1969年De Mello和Concordia首次提出电力系统稳定器(PSS)的概念以来[1],它已在现代电力系统中获得了广泛应用。最早的PSS采用线性控制理论[2],随后是最优控制理论等[3]。传统的PSS是基于线性控制理论的超前滞后补偿型装置,其参数根据线性化电力系统模型来确定,没有考虑到电力系统的非线性特性,因此很难保证控制器的鲁棒性。文献[4]用非线性控制理论设计发电机励磁控制器,取得了比较好的效果。然而在多机系统中,为实现分散控制,非线性励磁控制必须采用动态补偿,这是有条件限制的,从而在一定程度上限制了非线性励磁控制器的应用。文献[5]设计了一种多机系统智能变结构PSS,实现了分散控制,具有较强的鲁棒性,但模糊控制规则很复杂,相应的控制域需选择恰当的范围,依赖于实际经验。
滑模控制(SMC)作为一种非线性控制,与常规控制的基本区别在于控制的不连续性,它利用一种特殊的滑模控制方式,强迫系统的状态变量沿着规定的相轨迹滑到期望点。由于给定的相轨迹与控制对象参数以及外部干扰变化无关,因而在滑模面上运动时具有较强的鲁棒性。
本文提出了一种神经网络滑模变结构PSS的设计方法,以电力系统的非线性模型为基础,采用极点配置法构建滑模面,同时为了减少抖动采用神经网络在线调整控制器参数,具有较好的鲁棒性和自适应能力。本文对神经网络滑模变结构PSS的控制效果进行了计算机仿真研究,结果表明了所提出方法的有效性。
1 多机系统的动态模型
考虑一个具有n+1台机的电力系统,以第n+1台机作为参考机。若假定各台发电机采用附加励磁控制方式,并认为机械功率Pm恒定,系统的状态方程可描述为:
4 结论
本文将滑模控制器与神经网络结合起来,以电力系统的非线性模型为基础,设计了神经网络滑模变结构PSS,并通过数字仿真对设计方法的有效性进行了检验。结果表明:神经网络滑模变结构PSS能使系统具有良好的动态品质,同时提高了电力系统的稳定性,并具有较好的鲁棒性和自适应能力。
|
