阻尼电力系统振荡的SSSC配备混合阻尼控制器

Ravindra Sangu¹,维拉Reddy.V.C²,Sivanagaraju.S³

学系副教授EEE, QISCET Ongole,印度¹
教授,S.V. EEE学系大学,Tirupathi,印度²
学系副教授EEE JNTUK,卡基纳达,印度³

文摘

本文的主要目的是阻尼电力系统振荡,这已被接受作为一个主要的问题在电力系统操作。在最近的过去电力系统稳定器(PSS)被用来抑制低频振荡。目前事实设备,例如静止同步串联补偿器(SSSC)是welldesigned提高电力系统的暂态稳定和潮湿LFO。在这个研究单个机器的改进型Heffron -菲利普斯模型无限总线(SMIB)系统安装SSSC使用。为了评估提出了混合模糊阻尼控制器的性能在阻尼LFO SMIB电力系统受到扰动,如机械功率的变化。执行完整的数字模拟在MATLAB / Simulink环境中提供全面的理解这个问题。仿真结果表明发达混合模糊阻尼控制器相比会更有效地阻尼机电振荡与传统模糊逻辑控制器和常规比例积分(PI)控制器

关键字

低频振荡(LFO),静态同步系列控制器(SSSC),单一Machine-Infinite总线(SMIB)电力系统混合模糊阻尼控制器,模糊逻辑控制器(方法),PI控制器。

介绍

大型电力系统有许多联系和散装的长距离传输。由于在低频国米区域振荡使系统容易受到级联故障。提出了许多不同的方法来缓解电力系统振荡。多年来,电力系统稳定器(PSS)一直是传统设备用于潮湿振动[3]。据报道,在一些操作条件,PSS可能不会有效地减轻振荡;因此,需要其他有效替代除了pss [4]。

另一方面,灵活交流输电系统的出现(事实)设备导致了一个新的和更多样化的方式来控制电力系统所需的[1]。事实控制器提供一组有趣的功能,如功率流控制,无功补偿,电压调节,振荡的阻尼等等[5],[12]。静止同步串联补偿器(SSSC)是一个系列的事实设备基于固态电压源逆变器,生成一个可控的交流电压与线正交电流[13]。通过这种方式,SSSC模拟作为一个电感或电容电抗,因此控制输电线路的功率流。

在文献中,不同的方法已经提出了SSSC设计阻尼控制器。例如,在[14]作者使用了相位补偿方法开发SSSC的附加阻尼控制器。这些方法的主要问题是机器控制过程是基于线性化模型。另一个常用的方法是比例积分(PI)控制器。虽然PI控制器提供简单方便的设计,他们的性能恶化,当系统条件相差很大或大扰动发生[14]- [15]。在这种背景下,一些新的电力系统稳定控制解决方案已经提出。最近,模糊逻辑控制器(方法)已成为一种有效的工具来克服这些缺点。

本文地址混合模糊阻尼控制器的设计通过SSSC减弱功率振荡。调查进行了单机无穷大总线SSSC (SMIB)电力系统安装。续集,Heffron-Phillips线性化模型研究植物进化的[16]。一种混合模糊阻尼控制器是用来调节振幅调制指数在瞬变来提高电力系统的稳定性。随后,旨在提供一种卓有成效的调查,比较研究了混合模糊阻尼控制器在哪里与传统的模糊逻辑控制器和常规PI控制器。

使用MATLAB / Simulink仿真结果展示LFO获得的优越的阻尼混合模糊阻尼控制器比传统的模糊逻辑控制器和常规PI控制器。

建模的单身机无限总线电力系统

图1显示了一个单独的机器无限总线SSSC (SMIB)电力系统安装。在这个图中,xt是变压器电抗和参照线对应于输电线路的电抗。同时,Vt和Vb代表分别发电机端电压和无限的总线电压。对SSSC XSCT变压器漏电抗;VINV系列注入电压;美国疾病控制与预防中心是直流环节电容;直流直流环节的电压;m是振幅调制指数和ψ是系列注入电压的相角。

答:与SSSC电力系统的非线性动力学模型

第一步,检查系统的非线性动力学模型导出了忽视所有组件的阻力包括发电机、变压器、输电线路、系列变换器变压器。方程指定SSSC的动态性能可以编写如下[17]。

k之间的固定比率变换器交流和直流电压和依赖于逆变器结构。对于一个简单的三相电压源变换器k = 3/4 [1]。大多数时候,SSSC执行作为纯电容或者电感;因此,SSSC的唯一主要可控参数是振幅调制指数m。手头的工作,IEEE Type-ST1A励磁系统。图2显示了框图励磁系统的终端电压V和参考电压Vref输入信号。KA和TA的增益和时间常数分别励磁系统。

电力系统的动态模型在图1如下[18]。

b . SSSC的电力系统的线性动态模型

SMIB系统包括SSSC的线性Heffron-Philips模型可以通过线性化非线性模型中提取名义操作点[17]。

图3展示了传递函数模型修改Heffron-Phillips SSSC SMIB系统的模型。

c .线性模型的状态空间表示

修改后的Heffron-Phillips模型可以用状态方程表示为:

对(7)-(15),相应的系统矩阵就是一个,即控制矩阵B,获得了研究电力系统。

d . Heffron-Phillips模型的计算常数

电力系统的名义操作点设置为给定值。

Pe = 0.8 pu,量化宽松= 0.144 pu, Vb = 1聚氨酯

Heffron-Phillips模型基于给定的常数计算值名义操作点。

控制策略的发展

答:引入模糊逻辑控制器

本文研究认为,混合模糊阻尼控制器是用来协调之间基于SMIB SSSC的各种参数。调查系统,SSSC系列转换器振幅调制指数即m,提供了一个控制信号产生更好的阻尼振荡。

一般来说这些模糊控制器相比有很多优势古典(P, PI、PID),如简单的控制,成本低、可靠性高、密实度的硬件(因为模糊逻辑控制器只是利用模糊规则)和可能的设计不知道过程的精确数学模型3逻辑是一个成功的应用程序语言的模糊集变量而不是数值变量&成为1965建议的模糊集合理论的结果Lotfi陈守煜[19]。语言变量,定义为变量的值在自然语言中句子(如大或小),可以用模糊集表示。模糊集是一个扩展的„crispA¢集在一个元素只能属于一组(富l会员)或不属于(无会员)。模糊集允许部分成员,这意味着一个元素可能部分属于不止一套。一个论域的模糊集

一个模糊逻辑控制器是基于一组控制规则称为语言变量的模糊规则[20]。这些规则在条件语句的形式表达。我们协调模糊逻辑控制器的基本结构阻尼振荡的电力系统由三个重要部分组成,即、模糊化、知识库——决策逻辑(推理系统)和de-fuzzification [21]。

方法生成所需的微小变化振幅调制指数的大小来控制注入电压[22]。重心defuzzyfication技术被用在这种模糊控制器。图4演示了方法的结构。在这种情况下,两个输入,一个输出方法。输入信号是角速度偏差(Δw)和负载角偏差(Δδ)和合成输出信号的振幅调制指数(Δm) SSSC转换器。

b混合模糊阻尼控制器

它结合了传统模糊逻辑控制器(方法)和常规PI控制器。混合模糊阻尼控制器的内部结构显示在图5。必要的决策单元的输入块基于规则的单位和基于数据块单位。模糊化单元的数据转换成语言变量。语言变量的决策单元决定借助逻辑语言规则提供的规则基本单位和有关数据提供的数据基础。

给出了决策单元的输出作为输入de-fuzzification单位和语言变量的信号被转换回脆的数字形式的数据形式[5]。的决策单元使用条件规则„IF-THEN-ELSEA¢,可观察到下面提到的算法。

隶属度函数的输入和输出信号是图6所示。有两个语言变量对于每一个输入变量,包括“正面”(P)和“负面”(N)。另一方面,为输出变量有三个语言变量,即“正面”(P)、“零”(Z)和“负面”(N)。

发达模糊规则包含在下面给出模糊协调控制器的形式的算法如下:

如果P和ΔδΔw,然后Δm是P。

如果Δw是N, P和ΔδΔm是Z。

如果Δw是P, N和ΔδΔm是Z。

如果Δw是N, N和Δδ然后Δm N。

图7演示了模糊控制器的输出与输入。图7中可以看到,表面是光滑规则在设计过程的理想选择。

仿真结果和讨论

为了比较提出的混合模糊阻尼控制器的性能与传统模糊逻辑控制器和常规PI控制器提供一些有用的模拟。应急模拟是一个阶跃变化的机械功率(ΔPm = 0.01)发生在t = 5秒,持续0.1秒。

起初,SSSC没有阻尼控制器。对于这种情况,角速度偏差以及负载角偏差反应时间显示在Fig.8和9。这些数据表明,在没有阻尼控制器,LFO阻尼很差。因此一个辅助阻尼控制器基本上是需要提高系统的暂态稳定。

在第二种情况下,模拟执行相同的应急机械功率但SSSC已经配备了阻尼控制器。仿真结果Fig.10和11所示。关于这些数据,混合模糊阻尼控制器展品阻尼比传统的模糊逻辑控制器和常规PI控制器。同样,电力系统暂态稳定时增加了SSSC配备混合模糊阻尼控制器。仿真结果验证的效率,提出了混合模糊逻辑阻尼控制器和强调它的更好的性能。

结论

本文证明了混合模糊阻尼控制器在一台机器上无限总线电力系统阻尼低频振荡。混合模糊阻尼控制器之间的比较研究,传统的模糊逻辑控制器和常规PI控制器显示,提出的混合模糊阻尼控制器性能优越,在暂态稳定的影响增强,振荡阻尼。仿真结果验证的效率,提出了混合模糊阻尼控制器和强调它的更好的性能。因此,混合模糊阻尼控制器的设计将是一个更好的选择阻尼控制器。

数据乍一看


图1	图2	图3	图4


图5	图6	图7	图8


图9	图10	图11

引用

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