趙 虎 楊 偉 趙 猛
(1.南京理工大學動力工程學院,南京 210094;2.江蘇省贛榆縣供電公司,江蘇 連云港 222100)
靜止無功發(fā)生器(Static Var Compensator, SVC)是現(xiàn)代電力系統(tǒng)中一種常用的FACTS設備,它對于維持電壓穩(wěn)定性具有重要的意義。發(fā)電機的勵磁控制能有效地保證系統(tǒng)的功角穩(wěn)定,但同時對電壓穩(wěn)定也產生重大影響[1]。通過應用FACTS 設備,可進一步提高系統(tǒng)性能。一般來說,分布于不同地方的發(fā)電機勵磁控制器與SVC控制器的設計是相互獨立的,并未考慮兩者之間的相互作用。沒有考慮相互協(xié)調的控制策略,有可能使它們起相反的作用,甚至引起系統(tǒng)的不穩(wěn)定。所以要考慮勵磁與SVC的協(xié)調控制策略[2]。
就勵磁與SVC協(xié)調控制研究方面而言,文獻[3-6]提出了各自的思想和方法。文獻[3]提出了一種同步發(fā)電機的PSS與SVC協(xié)調控制的方法。文獻[4]提出了SVC與勵磁一種無源性協(xié)調控制方法。文獻[5]提出了勵磁與SVC的魯棒非線性控制。文獻[6]提出了勵磁與SVC最優(yōu)反饋控制方法。這些方法大多針對單機無窮大系統(tǒng),并未考慮到多臺發(fā)電機之間的作用。
文中提出了一種基于模糊控制的多機系統(tǒng)勵磁與SVC協(xié)調控制方法,將發(fā)電機勵磁與SVC的協(xié)調控制策略轉化為模糊規(guī)則的形式,經過模糊運算,實現(xiàn)了對多機系統(tǒng)的穩(wěn)定性控制。
典型的3機9節(jié)點系統(tǒng)如圖1所示,圖中安裝了靜止無功發(fā)生器SVC。

圖1 九節(jié)點系統(tǒng)
對于三機系統(tǒng),發(fā)電機模型可描述為

Vfi為勵磁系統(tǒng)的輸出電壓;Pmi為原動機輸出機械功率,Pmi=const.。
如圖2所示,文中采用FC-TCR型SVC,其動態(tài)數(shù)學模型為

式中,TS為SVC控制器的時間常數(shù);BL為SVC中電感支路電納;BL0為初始值;u為控制器的增益。

圖2 SVC模型
整個SVC的等值導納為

模糊化就是對論域X上一個確切的輸入值x,確定出其相應語言變量在該論域上的語言變量值iA。I的最大數(shù)值表示在論域X上語言變量所取語言值iA的個數(shù),或稱為模糊化的等級數(shù)。取模糊集合A={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。
為了便于工程實現(xiàn),通常把輸入范圍人為地定義成離散的若干等級(即離散化),定義級的多少取決于輸入量的分辨率。為了標準化設計[7],M amdani提出將論域范圍設定為[-6,6],將該論域連續(xù)變化量離散化,即輸入變量Δω、Δω˙的論域取為[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]。根據Δω、Δω˙的實際變化范圍為[a,b],將此區(qū)間的量轉換為[-6,-6]區(qū)間變化的量x',采用如下公式[8]:

數(shù)據庫存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集隸屬度矢量值。輸入變量和輸出變量分別為Δω、Δ˙和ΔUL、ΔUg,其中ΔUL、ΔUg分別表示發(fā)電機的勵磁控制量和SVC端口電壓控制量。輸入函數(shù)隸屬度函數(shù)選為高斯函數(shù),輸出函數(shù)隸屬函數(shù)選為三角形函數(shù)。表1和表2分別是輸入變量和輸出變量的模糊量。
模糊控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件句,它是在總結實際經驗的基礎上通過統(tǒng)計方法得到的。對于兩輸入兩輸出系統(tǒng)采用If A And B Then C And D類型的模糊語言實施控制策略,如If Δω=NB And Δ˙=NB Then ΔUg=PB And ΔUL=NB。根據專家知識、實踐經驗以及相關參考文獻[9-14],總結出的模糊控制規(guī)則如表3和表4所示。
模糊推理的結果一般都是模糊值,不能直接用來作為被控對象的控制量,需要將其轉換成一個精確量,這個過程稱為反模糊化。采用所有解模糊化方法中最為合理的方法——重心法。該方法的數(shù)學表達式為


表1 輸入變量的模糊量

表2 輸出變量的模糊量

表3 勵磁控制量的模糊控制規(guī)則表

表4 SVC端口電壓控制量的模糊控制規(guī)則表
模糊控制子程序如圖3所示。

圖3 模糊控制子程序
以上述3機9節(jié)點系統(tǒng)作為研究對象,研究模糊控制對勵磁與SVC的協(xié)調作用。系統(tǒng)如圖1所示,具體數(shù)據詳見文獻[15]。
為了體現(xiàn)控制效果,這里采用常規(guī)的AVR/PSS勵磁控制器和PID SVC控制器[16]作為比較對象。各臺發(fā)電機采用的PSS參數(shù)如下表所示。SVC 的容量設成50M var。節(jié)點5的穩(wěn)態(tài)電壓為0.9956(pu)。

表5 PSS參數(shù)
(1)假設在0s時,節(jié)點7發(fā)生三相短路,0.08s時通過切除節(jié)點5-7之間的一條線路使故障消失。圖4、圖5為發(fā)電機2、3相對于發(fā)電機1的功角變化曲線。圖6為節(jié)點5的電壓變化曲線。

圖4 常規(guī)控制下發(fā)電機功角響應曲線(故障1)

圖5 模糊控制下發(fā)電機功角響應曲線(故障1)

圖6 節(jié)點5的電壓曲線(故障1)
可以看出,在變壓器低壓側端發(fā)生三相短路的故障情況下,從圖5可知基于模糊控制的協(xié)調控制,發(fā)電機功角振蕩幅度較小,第一擺轉子相對角δ21小于70°,δ31不到50°,3s后就能維持在一定值,保持穩(wěn)定;而常規(guī)控制方式下,第一擺轉子相對角δ21將近120°,δ31將近80°,需要4s才能基本保持穩(wěn)定。圖6,節(jié)點5的電壓對于模糊控制而言,一方面短路后電壓峰值很小,系統(tǒng)的超調量也不大,另一方面系統(tǒng)能快速恢復穩(wěn)定的運行狀態(tài),協(xié)調控制只需1.5s的時間,恢復到穩(wěn)態(tài)電壓,而常規(guī)控制需要2.5s才能恢復。因此,基于模糊控制的勵磁與SVC協(xié)調控制可以大大提高系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定水平。
(2)假設在0s時,節(jié)點3處發(fā)生三相短路,0.10s時故障消失。圖7~9展示了相應的變化曲線。

圖7 常規(guī)控制下發(fā)電機功角響應曲線(故障2)

圖8 模糊控制下發(fā)電機功角響應曲線(故障2)

圖9 節(jié)點5的電壓曲線(故障2)
可以看出,在3號發(fā)電機機端發(fā)生三相短路的嚴重故障情況下,從圖8可知基于模糊控制的協(xié)調控制,發(fā)電機功角振蕩幅度較小,抑制第一擺的能力依舊較強;而常規(guī)控制方式下,第一擺轉子相對角δ21接近70°,δ31將近80°。圖9,相對于常規(guī)控制而言,基于模糊控制的勵磁與SVC協(xié)調控制仍然顯示了短路后電壓峰值很小和快速恢復到穩(wěn)態(tài)的特點。
通過以上討論可以得出以下結論:
(1)所提出的基于模糊控制的多機系統(tǒng)勵磁與SVC協(xié)調控制方法,在系統(tǒng)受到大干擾的情況下,可以有效地提高電力系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定性。
(2)在三機系統(tǒng)數(shù)學模型的基礎上用模糊控制的方法,對發(fā)電機勵磁和靜止無功發(fā)生器SVC的協(xié)調控制進行了研究。將協(xié)調控制策略轉化為模糊規(guī)則的形式,分別得出了發(fā)電機勵磁與SVC的協(xié)調控制規(guī)則。最后通過與常規(guī)控制模式下的仿真結果對比,證明了文中提出的基于模糊控制的協(xié)調控制方法的正確性和有效性。
[1] 劉輝,李嘯驄,韋化,等.基于目標狀態(tài)方程的非線性預測勵磁控制器的設計[J].中國電機工程學報,2005,25(17): 27-31.
[2] L.Cong, Y.Wang, D.J.Hill. Coordinated Control Design of Generator Excitation and SVC for Transient Stability and Voltage Regulation Enhancement of Multi-machine Power Systems. International Journal of Robust and Nonlinear Control 2004,14:789-805.
[3] Mahran AR, Hogg BW, El-Sayed ML. Coordinated control ofsynchronous generator excitation and static VAR compensator. IEEETrans Energy Conv 1992,7:615–22.
[4] 阮映琴,王杰.SVC與發(fā)電機勵磁無源協(xié)調Backstepping控制[J].電工技術學報,2007,6(22): 135-140.
[5] Wang Y, Tan YL, Guo G. Robust nonlinear coordinated generator excitation and SVC control for power systems.International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2000, 22(6):187-195.
[6] Rahim A, Nassim i S. Synchronous generator damping enhancement through coordinated control of exciter and SVC. IEE Proc Gener Transm Distrib 1996,143(2):211-8.
[7] 姜惠蘭,魏強,唐曉駿.基于模糊神經網絡的發(fā)電機勵磁控制器的研究[J]. 電網技術,2005,29(1):50-55.
[8] 席愛民.模糊控制技術[M].西安:西安電子科技大學出版社,2008.
[9] 金廣厚,宋建永,程曉榮.基于模糊神經網絡的電能質量指標的經濟性評估[J]. 電力系統(tǒng)及其自動化學報,2004,16(6):18-23.
[10] Linkens D A, Nyongesa H O. Learning Systems in Intelligent Control: an Appraisal of Fuzzy, Neural and Genetic A lgorithm Control. IEE Proc. of Control Theory Appl, 1996, 143(4):367-386.
[11] 伍世虔,徐軍.動態(tài)模糊神經網絡—設計與應用[M].北京: 清華大學出版社,2008.
[12] 高俊瑩, 徐建軍, 許愛華,等. 風能利用系數(shù)模糊控制策略的研究[J].電氣技術, 2009 (8):36-42.
[13] D.Z.Fang, Yang Xiaodong, T.S.Chung. Adaptive Fuzzy-Logic SVC Damping Controller Using Strategy of Oscillation Energy Descent.IEEE Transactions on Power System, 2004,8(19):1414-1421.
[14] 賈媛, 佟威, 李紅蓮,等. 基于模糊自適應控制的電動機軟起動仿真[J].電氣技術, 2009 (9):63-65.
[15] 王錫凡,方萬良,杜正春.現(xiàn)代電力系統(tǒng)分析[M].北京:科學出版社,2003.
[16] 彭志煒,胡國根,韓禎祥.基于分叉理論的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性分析[M]. 北京:中國電力出版社,2005.