申请/专利权人：东北电力大学

申请日：2021-11-26

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN114512992B

主分类号：H02J3/24

分类号：H02J3/24;H02J3/38;H02J3/46

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.06.03#实质审查的生效;2022.05.17#公开

摘要：本发明是一种用于风电并网系统的SVC附加双通道阻尼控制设计方法，其特点是，包括：基于频域子空间辨识、几何测度理论进行系统模态分析和广域控制回路选取；SVC附加双通道广域阻尼控制器结构的设计；SVC附加双通道广域阻尼控制器参数优化目标函数构造。仅根据输入输出的测量数据，便能求得高度等价大规模系统的降阶模型，并代替原系统进行模态分析与广域控制回路选取，便于实测，更适合于复杂系统分析和应用；能够对不同控制信号分别进行相位补偿，通过双通道结构叠加达到最佳补偿效果，获得稳定可靠的系统动态性能；能够完成SVC附加双通道WPSS控制器协调优化，系统阻尼比大幅增加，优化效果显著，振荡抑制效果更佳。

主权项：1.用于风电并网系统的SVC附加双通道阻尼控制设计方法，其特征是，它包括以下步骤：1基于频域子空间辨识和几何测度理论，进行系统模态分析和广域控制回路选取:利用频域子空间辨识理论与几何测度法相结合，获取系统主导振荡模态，实现不同类型输入、输出信号可观性和可控性的量化分析，用频域子空间辨识出等值低阶模型，代替原互联系统进行附加广域阻尼控制信号选取，离散时间状态空间模型写为： 根据式1，指定输入和输出关系如下： 其中：m为系统扩展阶次；O为系统扩展可观性矩阵；Γ为分块下三角T型矩阵；有： 对式2进行傅里叶变换，得到频域的系统表达式： 其中：所有频率均满足式5，式5可写成式6：Y＝OX+ΓU6系统参数A、B、C、D是实值矩阵，复矩阵表达式6的等价表示为式7，表示频域系统输入与输出的关系；Yre＝OXre+ΓUre7式中：Yre＝[ReYImY]；Ure＝[ReUImU]；Re为实部；Im为虚部，其中，只有Yre和Ure是已知；利用可观性指标，选取控制器最佳位置；利用可控性指标，选取控制器附加控制信号的最佳选取，综合指标如下：Mcoik,l＝MckiMoli8可控性指标： 可观性指标： 其中：特征值λi对应左特征向量和右特征向量分别为fi和ei，θfi,bk是输入向量，bk与模式i对应的左特征向量fi之间的几何夹角；是输出向量cl与模式i对应的右特征向量ei之间的几何夹角；2SVC附加双通道广域阻尼控制器结构的设计：SVC附加双通道反馈控制结构：SVC电压调节系统输入为两路反馈输出的叠加，以ωi作为附加控制信号1，以ωj作为附加控制信号2，分别进行相位补偿；SVC附加双通道广域阻尼控制器输入端选取：联络线功率、母线电压、发电机功角、转速差；SVC附加双通道广域阻尼控制器输出端为：SVC电压调节器的附加控制信号，SVC附加双通道WPSS结构包括：增益放大、隔直、超前滞后、限幅环节，超前滞后环节利用特性补偿WPSS输入信号与SVC连入母线电压的相位滞后，限幅环节限制附加控制的电压调制幅度；其中：KW1和KW2分为1和2通道的WPSS增益放大倍数；TW为隔直环节的时间常数；T1、T2、T3、T4为超前滞后环节的时间常数；SVC电压调节器附加控制输出信号与电压参考值求和，与SVC接入系统的并网母线电压作差，作为惯性环节的输入信号，经过限幅环节输出SVC的等值电纳，T为时间常数；B为SVC的等值电纳，稳态时，Vi＝Vref，ΔBSVC＝0；3SVC附加双通道广域阻尼控制器参数优化目标函数构造：多目标优化可解决运行方式多变问题，其数学模型表示为： 式中，向量x含n个决策变量，向量y含p个优化目标，gix表示m1个不等式约束；结合多目标优化模型，选取控制器优化目标函数为： 式中：m2代表系统运行时间；eit代表第i个运行方式下t时刻控制器的附加控制信号；esi代表第i个运行方式下控制信号的稳态值；约束条件为：选择发电机组在t时刻的转速度差作为eit变量，构建eit与时间t乘积的积分和，取值范围：Kw∈[1,100]，Tj∈[0.01,10]；应用鸟群算法对最优化问题进行求解，实现在含风电互联系统多种运行方式下，SVC附加双通道广域阻尼控制器的良好适应性，应用鸟群算法有以下两部分：①觅食行为中调整感知系数C和社会加速系数S： 式中：t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，θ为调整因子，取θ＝0.9；调节系数后的算法，在计算前半段时间使C值变大，使S值变小，加强全局搜索能力；在计算后半段时间，使C值变小，使S值变大，加强局部搜索能力；②引入莱维飞行搜索方式莱维飞行搜索范围大，搜索能力强，能有效地寻找全局最优解，满足莱维分布的计算公式为: 式中：u和v分别服从N0,σu和N0,σv的正态分布，β取值在1,2上；鸟群算法运行参数为：种群数值为50，迭代次数为50，调整因子θ＝0.9，初始权重ωstart＝0.9，结束权重ωend＝0.4，初始飞行频率FQ＝10，警戒行为系数a1＝a2＝1。

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