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多端统一潮流控制器的研究
作 者: 管春
导 师: 吕厚余
学 校: 重庆大学
专 业: 电气工程
关键词: 多端统一潮流控制器 二端统一潮流控制器 模糊神经网络 传统遗传算法 改进遗传算法
分类号: TM571.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2004年
下 载: 100次
引 用: 1次
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内容摘要
在电力系统中,由一端向多端供电的情况并不少见,如果要对其进行综合潮流控制,可以用以下2种方法:① 在供电端与各受电端间分别装设统一潮流控制器(UPFC),假设受电端有N个,则共需N台IJPFC:② 在供电端与受电端间装设一台多端统一潮流控制器(M-UPFC)。为了研究上的方便,论文主要以二端统一潮流控制器(T-UPFC)(当N=2时)为研究对象,就其模型的建立以及控制器的设计等问题进行了较为深入细致的分析讨论,提出了相应的实用模型和控制方案,并通过仿真进行了研究。由于M-UPFC一般用于高压输电线,其功率等级要求很高。在综合研究大功率变换器的基础上,本文选择了一种适合于M-UPFC的变换器--基于二极管箝位的多电平变换器,并对其拓朴进行了一些改进。针对目前输出建模方法和拓扑建模方法的不足,通过引入开关函数的概念,本文建立了T-UPFC的可反映装置内部开关特性和运行机理的开关函数数学模型,较原有输出模型更具有一般性。构建了T-UPFC的动态模型,充分考虑了T-UPFC内部的调节过程,计及了T-UPFC逆变器的调制过程以及直流电容的充放电过程。本文将模糊神经网络(FNN)与改进遗传算法(IGA)结合起来用于T-UPFC的控制设计。由于模糊神经网络不需要对象的准确模型,它以分布的方式存储信息,利用网络的拓朴结构和权值分布实现非线性映射,在神经网络框架下引入模糊规则,使网络中的权值有明显的意义,且保留了神经网络的学习机制。对权值的学习采用改进的遗传算法,可避免BP算法极易陷入局部最优值的缺点,以及传统遗传算法存在的未成熟收敛的缺点。系统仿真表明,在频率波动较大情况下,本文所设计的T-UPFC能很好地抑制后续摆的振荡,有效、快速地抑制系统后续摆的振荡,从而提高了系统的动态稳定性。
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全文目录
中文摘要 4-5 英文摘要 5-9 1 绪论 9-16 1.1 课题研究的目的和意义 9-10 1.2 灵活交流输电系统的综述 10-11 1.3 统一潮流控制器的研究现状 11-15 1.3.1 物理装置设计方面的研究 12 1.3.2 数学模型建立方面的研究 12-13 1.3.3 控制器设计方面的研究 13-15 1.4 多端统一潮流控制器的研究现状 15 1.5 本文的主要工作 15-16 2 多端统一潮流控制器的主电路结构 16-26 2.1 引言 16-17 2.2 多重化技术 17-20 2.3 多电平变换器 20-24 2.3.1 飞跨电容多电平变换器 20-21 2.3.2 具有独立直流电源的级联逆变器多电平变换器 21-22 2.3.3 二级管箝位型多电平变换器 22-24 2.4 多端统一潮流控制器主电路的选择 24-25 2.5 小结 25-26 3 多端统一潮流控制器的数学模型 26-39 3.1 引言 26 3.2 多端统一潮流控制器的构成原理 26-27 3.3 多端统一潮流控制器的工作原理 27-29 3.4 二端统一潮流控制器的稳态数学模型 29-36 3.5 二端统一潮流控制器的动态数学模型 36-38 3.6 小结 38-39 4 多端统一潮流控制器的控制器设计 39-61 4.1 引言 39 4.2 基于PI控制的T-UPFC 39-40 4.3 基于模糊神经网络控制的T-UPFC 40-44 4.3.1 模糊神经网络控制器的结构 41-43 4.3.2 模糊神经网络的学习算法 43-44 4.4 遗传算法(GA) 44-50 4.4.1 遗传算法的基本原理 45-46 4.4.2 遗传算法的编码 46-48 4.4.3 遗传算法的基本操作 48-50 4.4.4 遗传算法参数的确定 50 4.5 改进遗传算法 50-52 4.5.1 改进遗传算法的生物模型 51 4.5.2 改进遗传算法 51-52 4.6 改进遗传算法优化模糊神经网络控制器 52-58 4.6.1 编码 52-53 4.6.2 初始化及适应度函数 53-54 4.6.3 参数的选择 54 4.6.4 子种群遗传算法的基本操作 54-56 4.6.5 高层遗传算法的基本操作 56-58 4.7 仿真研究 58-60 4.8 小结 60-61 5 结论 61-62 致谢 62-63 参考文献 63-67 附: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 67-68
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中图分类: > 工业技术 > 电工技术 > 电器 > 控制器、接触器、起动器、电磁铁 > 控制器 > 特殊控制器
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