一、基于最优特征值配置理论设计的电力系统励磁控制器（论文文献综述）
高升[1]（2021）在《基于STM32的数字励磁系统设计研究》文中进行了进一步梳理同步发电机在现代电力工业中举足轻重,在众多发电系统领域中得到了广泛应用。为同步发电机提供励磁电源及保护的励磁控制系统是保证电力系统安全稳定运行最重要的控制手段之一。随着电力电子技术及嵌入式技术的发展,基于51单片机、DSP、ARM等核心处理器的数字式励磁控制系统迅速成为人们的研究热点,励磁控制器技术性能不断提高。面对现代电力系统发展带来的挑战,将先进的数字励磁控制技术应用到电力系统中,可有效提高电力系统的安全稳定性。多机励磁系统本质上是一种多变量、变参数复杂的非线性系统。本文在深入研究多机励磁系统三阶模型和非线性控制理论基础上,基于Super-Twisting滑模控制、变结构控制、自适应控制和反演控制等理论,提出一种Super-Twisting滑模自适应分散励磁控制新方法。新方法以与功率偏差有关的状态量ΔiP作为整体状态量,给出了在任意负载下运行点的计算方法,为高阶滑模理论应用到非严参数反馈非仿射高阶系统模型结构中提出了新思路,设计的控制律涉及的状态量可以直接测得,有效提高了励磁控制系统的动态控制性能。采用MATLAB（simulink）软件,在4机2区域仿真模型中进行了仿真测试,证明了新算法的有效性。面对大型光伏电站并网带来的易诱发谐振、引起电压波动等问题,尤其是较大功率的逆变器容易受到的各种潜在的干扰,通过含200MW光伏电站的3机2区域仿真模型下,证明设计的励磁控制器能够保证含光伏扰动的电力系统的稳定。为开展物理测试实验,依托发供电装备实验平台,通过设计模拟信号采集、驱动电路、电源电路等电路,研制了基于STM32F103ZET6型ARM的励磁硬件控制系统。基于模块化设计理念,在Keil u Vision5编程环境下,编制了系统初始化、模拟信号采集、PWM驱动、励磁限制模块等子程序,结合Super-Twisting滑模自适应分散励磁控制策略,给出了励磁控制系统软件实现方法。基于发供电装备实验平台对所设计的励磁控制器在负载突增、负载突减两种工况下进行物理测试。仿真和物理测试结果表明,相对于传统PID+PSS控制方法,新的控制方法能减少了系统电压稳定时间,降低了状态变量的超调量,有效保证了含大型光伏电站的电力系统稳定性,对提升电力系统抗线路故障及负载波动的能力有一定积极意义。所设计的数字式励磁控制器具有控制精度高、显示直观、操作方便等优势,有利于工程的实际应用。
李宏伟[2]（2020）在《前端调速式风电机组并网运行自适应预测控制研究》文中进行了进一步梳理交通能源互联网的发展为风电、光伏等新能源的消纳提供了新的途径,在加速交通信息化、网格化、多元化的同时推动了新能源的多场景应用,促进了交通、电力、能源行业的深度融合和协同发展。前端调速式风电机组作为一种电网友好型机组,采用液力变矩装置实现对机组转速的调节,并利用电励磁同步发电机与电网直接耦合,在结构上解决了传统机组依赖变流器进行并网控制和转速调节的局限性。本文通过深入分析前端调速式风电机组的结构特性和影响其运行控制的诸多因素,从机组建模入手,针对机组并网控制性能不佳的问题,重点开展了以下几方面创新性研究工作:（1）详细分析了前端调速式风电机组的基本运行原理,根据机组并网自适应预测控制的需求,基于机组的能量转化过程,建立了风力机输出功率模型、机组传动链的动态模型、电励磁同步发电机的五阶模型和励磁系统模型,为机组的并网自适应预测控制的提供了基础。（2）针对前端调速式风电机组液力变矩器恒转速控制难以实现的问题,设计了基于变论域的导叶可调式液力变矩器的模糊控制器,并采用多种群遗传算法进行了参数优化,实现了论域伸缩因子的智能寻优,提高了液力速度控制的精度和速度,使得前端调速式风电机组在受到风速波动、电网侧干扰等因素的影响时,其输出转速能够保持在一定误差范围之内,确保了液力变矩器泵轮和发电机输入轴的恒转速运行,为机组输出电压频率的稳定性提供了保障。（3）针对前端调速式风电机组输出功率不稳的问题,将多模型预测控制思想引入机组的输出功率控制,通过对机组实测运行数据的模糊聚类建模,将模糊C-均值聚类与多模型预测控制方法相结合,确定了机组的各种运行场景并设计了相应的模型切换预测控制器,有效解决了机组并网功率控制中存在的随机性和不确定性问题,提高机组输出功率的稳定性。（4）针对机组并网运行过程的电压波动问题,基于预测控制的思想,设计了用于机组并网电压控制的广义自适应预测控制器,将广义预测控制算法与反向传播神经网络相结合,对机组的输出电压进行跟踪控制,减小了机组并网电压的波动;根据电网对机组低电压穿越的要求,进一步设计了基于多目标遗传算法的预测控制器,在实现机组各子系统协调控制的同时保障了机组的低电压穿越特性。（5）为明确机组并网电压稳定性,建立了由前端调速式风电机组组成的风电场并网的微分代数方程,基于非线性动力学思想,利用分岔理论对机组并网后的运行电压从稳定到失稳、直至崩溃的整个过程进行了研究,揭示了无功功率与风速对前端调速式风电机组的影响规律,发现随着负荷侧无功功率的增大,负荷节点的电压将逐渐减小,当无功功率超过某一定值时,系统平衡解流形上将会出现鞍结分岔点,机组达到运行极限状态;当风速小于额定风速时,其变化对负荷节点处的电压影响较小,当风速超过14.8m/s时,系统电压开始逐渐失稳。
徐晗桐[3]（2020）在《基于ARX模型和人工免疫系统理论的电力系统广域阻尼控制方法研究》文中提出随着我国互联电网规模逐渐扩大,电力系统结构越来越复杂,由此产生的低频振荡问题严重威胁着电力系统的安全稳定运行。如何对低频振荡进行抑制的研究成为了学者探究的热点问题。阻尼控制是对低频振荡抑制的有效方法之一,而广域量测系统（Wide-area Measurement System,WAMS）能够提供互联电网中重要机组与节点的同步测量数据,这使它成为阻尼控制的一项强力辅助工具。本文围绕广域阻尼控制器的设计从广域控制回路选取、控制器结构设计、参数配置方法等方面展开研究,做了以下研究工作:1)针对广域阻尼控制器安装地点与控制信号选取的问题,本文基于具有多输入输出项的自回归各态历经模型（AutoRegressive eXogenous,ARX）辨识方法用于广域控制回路选取。通常基于量测数据的低频振荡辨识只对单一信号进行处理和分析,不能较好地掌握系统中数个振荡模态之间的关系。所提方法结合发电机组控制系统响应特性通过降阶提取系统内的动态振荡特性得到系统低阶传递函数模型,计算留数指标对广域控制回路进行选取。仿真表明所提方法计算简便,可准确识别系统振荡模态,能够选取最佳控制回路。2)针对传统电力系统稳定器（Power System Stabilizer,PSS）难以满足在电网各运行方式下的阻尼控制性能问题。本文借鉴人工免疫系统（Artificial Immune System,AIS）理论,构建由先天性免疫环节和自适应性免疫环节组成的广域阻尼控制结构。其中,先天性免疫环节为传统PSS结构,与外界干扰等不确定性因素无关;自适应性免疫环节能够根据系统的扰动响应及时调整原有的控制器参数,二者相结合能够实现整体的动态补偿,从而提高不同运行状态下的控制性能。3)针对人工免疫广域阻尼控制器参数配置的问题,本文提出改进型烟花算法（Improved Fireworks Algorithm,IFWA）,通过对爆炸算子进行自适应半径调整、引入差分分量的变异算子和改变选择策略三个措施,解决了基本烟花算法存在过快收敛、搜索性不佳等缺点。另外,使用时间积分和绝对误差准则（Integral of Time and Absolute Error,ITAE）构建反映系统动态响应特性的优化目标函数及相应优化控制模型,根据系统不同扰动响应进行控制器优化设计。结合以上方法,通过四机两区以及英格兰十机系统进行仿真验证,结果优于传统广域PSS控制效果,且增强系统的抗干扰能力以及动态稳定性能。
冯陈[4]（2020）在《抽水蓄能机组系统辨识与复杂工况下控制规律研究》文中研究指明太阳能和风电等清洁能源想要大规模接入电网并发挥其作为绿色能源的优势,就必须借助大规模储能技术的消纳和调节。在目前已有的储能技术当中,抽水蓄能技术相比于其他形式的储能技术具有运行成熟且储量大的优点。抽水蓄能技术工况转换迅速、运行灵活性高、负荷响应速度快,可以实时跟踪电力系统的负荷变化。然而,抽水蓄能与新能源的联合运行中仍存在许多问题。大规模新能源的并网,对抽水蓄能机组的运行模式提出了新要求。更频繁的负荷调整、长时间的旋转备用、长时间的负荷工况等新要求给抽水蓄能电站的运行来了新的挑战。尤其在稳定性和安全性方面,由于可逆式机组固有的反“S”区不稳定运行特性以及调速励磁系统水-机-电能量转换过程中耦合效应日益显着,传统的抽水蓄能运行方式已无法满足新形势下电网的调节需求。在此背景之下,针对抽水蓄能机组稳定、安全和高效运行所亟需解决的关键科学问题与技术难点,本文以抽水蓄能机组系统辨识与复杂工况下控制规律研究为切入点,在充分探讨抽水蓄能调节系统各组成部分的动态机理与非线性特性的基础上,分别搭建了具有复杂过水系统的调速系统模型与调速励磁系统水-机-电耦合模型,以智能优化算法、人工神经网络、多目标优化理论、小扰动特征分析、模型预测控制方法为技术支撑,深入开展抽水蓄能机组参数辨识、模型辨识、改善反“S”区动态特性以及调速励磁耦合控制规律的研究,建立了抽水蓄能机组建模-辨识-控制层层递进的研究体系。本文的主要研究工作与创新成果如下:（1）系统研究了抽水蓄能机组调速系统和励磁系统各组成部分不同模型表达及适用条件。针对水泵水轮机反“S”区建模困难的问题,引入对数投影法和改进Suter变换对水泵水轮机全特性曲线进行预处理,解决了反“S”特性区域插值计算的多值性问题。搭建了适用于不同研究工况的带有复杂过水系统的调速系统模型与调速励磁系统水-机-电耦合模型,为后续系统辨识与复杂工况下控制规律的研究奠定了模型基础。（2）针对复杂过水系统和调速励磁耦合特性引起的参数辨识难题,研究了基于智能优化算法的参数辨识方法,引入人工羊群算法并结合Levy游走、混沌变异及弹性边界处理策略,提出了一种改进人工羊群智能优化算法,建立了基于改进人工羊群算法的参数辨识框架。通过机组的开关机过程,直接辨识复杂过水系统的管段参数;通过并网运行的调节过程,实现了调速励磁系统水-机-电耦合模型的高精度一体化参数辨识。（3）针对数据具有长期依赖关系和普通神经网络训练中面临的梯度消失问题,通过引入长短时记忆神经网络来实现带有复杂过水系统的抽水蓄能机组调速系统的高精度离线模型辨识;针对普通反向传播算法面临的训练收敛速度慢、在线调整困难的问题,引入了兼具普通BP神经网络非线性描述能力强和递推最小二乘法计算简单优点的带遗忘因子的在线序列极限学习机,实现了抽水蓄能机组调速励磁系统水-机-电耦合模型的高精度在线模型辨识。（4）针对机组低水头启动易受反“S”特性影响产生转速振荡的问题,提出了兼顾速动性和稳定性的基于多目标羊群算法的优化框架,有效抑制低水头开机时机组转速的反复振荡。为了从根本上改善抽水蓄能机组在反“S”区的动态特性,本文首次探讨了利用变速机制避免机组深入反“S”区运行的可行性,结果表明低水头工况下可以通过降低转速使机组的运行区域在全特性曲线上向左移动从而有效避免反“S”区,使机组具有更好的动态特性,也为常规定速抽水蓄能机组的改造与发展提供了新参考。（5）为了实现抽水蓄能机组调速励磁系统水-机-电能量转换过程的耦合控制,引入特征值分析法对调节系统进行小扰动稳定性分析,在此基础上给出了经典“PID+VAR+PSS”控制策略多工况下的多目标优化和决策方法。提出了一种基于带遗忘因子在线序列极限学习机的预测模型、阶梯式控制增量约束、人工羊群算法滚动优化的智能模型预测控制策略,通过不同工况下与经典控制策略对比的实验,验证了所提智能模型预测控制方法进行调速励磁耦合控制的优越性,并引入非线性动力学理论对智能模型预测控制器进行了稳定性分析。
张万[5]（2020）在《基于引力搜索算法优化的PSS对低频振荡的抑制研究》文中研究指明随着我国电力系统的快速发展,以电力系统低频振荡为代表的小干扰问题对电网的稳定运行提出了更大的挑战。论文在分析低频振荡产生原因的基础上,提出小波降噪与Prony算法相结合的分析方法,对低频振荡的模式进行有效辨识,利用改进的引力搜索算法（GSA）对电力系统稳定器（PSS）进行参数优化配置,起到更好的抑制作用。利用Prony算法进行低频振荡的模式辨识需进行一定的降噪处理,由于小波变换良好的时频局部分析能力和多分辨能力,选择最优小波基将原始信号分解成低频近似分量和高频细节分量,对于分解的小波系数进行软阈值处理,最后对信号进行重构,可以起到良好降噪作用。降噪后的过滤信号采用Prony算法进行模式分析,Prony算法利用衰减指数函数的线性组合来拟合等间隔采样数据,通过预设相应的采样频率、时间长度、有效阶数以及主导模式等参数可以求解低频振荡信号的幅值、相位、频率、衰减因子等信息,Prony算法是利用线性方程组来求解非线性问题,通过仿真验证起到了很好的模态识别效果。Prony算法与小波降噪方法结合可以有效的对低频振荡的振荡模式进行识别,进而确定振荡强相关机组,为PSS位置安装提供依据。在低频振荡模式分辨的基础上,引力搜索算法由于其全新的搜索机制被大量使用。论文对引力搜索算法的优化理论进行研究,基本引力搜索算法由于采用元启发式搜索方式导致收敛速度较慢,同时容易陷入局部最优,因此论文从基于权值的引力搜索策略、引力常数的自适应策略、基于黑洞捕获策略三个角度对基本引力搜索算法进行改进和优化,使算法迭代前期更加突出广泛的搜索能力,算法后期局部开发能力更强,能够更好处理探索和开发的矛盾,提高算法的收敛速度、精确度及整体性能。最后搭建四机两区系统和10机39节点系统进行仿真验证,将改进的GSA算法与基本GSA算法应用到多机电力系统PSS参数的优化设计中进行比较,为了确保算法的适应性和鲁棒性,采用不同的运行方式进行仿真验证,仿真结果表明小波降噪与Prony算法结合可以有效进行振荡参数识别,改进GSA算法对PSS的参数配置可以更好的改善系统动态性能,起到更好的低频振荡抑制作用。
王子强[6]（2020）在《发电机侧储能稳定协调控制策略研究》文中认为当电力系统发生短路故障时,传统发电机维持稳定运行的措施有采用快速励磁控制和调速器控制,然而由于调速器是一种机械装置,所以调速器控制启动时间长且反应速度慢,其无法参与维持系统故障初期暂态稳定的过程,而发电机侧装设具有快速动作特性的储能装置就是为了弥补调速器动作慢的缺点。本文的研究内容主要有:提出了将传统的发电机调速器控制和储能控制相结合的框架,在计及储能控制器输入延时的前提下,提出了一种新的自适应分布式控制框架来提高智能电网的暂态稳定性和弹性,其中储能控制的作用是利用其快速动作特性迅速稳定故障后的电力系统,而调速器控制则用来在近稳态的过程中关闭储能装置的功率输出,防止由于长时间充放电所带来的储能装置容量的枯竭。在计及分布式控制中的通讯延时、DoS（Denial-of-Service）攻击和储能容量限制等一些实际工程应用限制条件的前提下,创新性地提出了基于分布式有限时间一致性理论的发电机侧储能协调控制框架,该控制框架也综合设计了调速器控制和储能控制。针对系统出现对称短路故障和不对称短路故障两种情况,提出了基于直接反馈线性化方法的快速励磁控制,通过为故障后的电力系统提供额外的阻尼来协调储能控制,所提出的快速励磁控制具有很好的普适性,可适用于发电机侧未装设储能装置的情形,在保证电力系统稳定性的前提下也可用来协调其他文献工作中的储能控制。
吕方林[7]（2019）在《基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化》文中进行了进一步梳理随着电力系统规模的不断增大,大区域系统互联的增加,电网的稳定性问题越来越引起人们的关注。而其中,电力系统低频振荡问题已经成为影响电力系统稳定性的重要问题之一,受到不少专家学者的关注和研究。本文在分析低频振荡产生机理的基础上,重点研究了电力系统低频振荡的分析方法,并在分析低频振荡模式的基础上设计相应的抑制策略。针对传统Prony方法对噪声敏感所导致的辨识精度不高的问题,利用变分模态分解（VMD）算法的去噪特性,将其作为前置滤波环节,提出了一种基于改进VMD-Prony算法的低频振荡模式辨识的方法,实现了准确辨识含有噪声干扰情况下采样信号的振荡模式。并针对原始VMD算法镜像延拓对端点效应改善不佳的问题,采用基于自适应波形匹配的端点延拓法对VMD进行改进;对于去噪声之后的信号采用Prony算法进行辨识,可准确获取低频振荡各个模式参数。研究了引力搜索算法（GSA）,由于其全新的搜索机制一经提出就得到了广泛的应用。在分析引力搜索算法的优化机理的基础上,针对其面临的元启发式优化算法的收敛速度慢等通病,为提高引力搜索算法的整体性能,提出了基于随机黑洞和自适应策略的改进引力搜索算法（ABHGSA）。通过引入自适应策略,改进算法的引力常量公式,优化算法前期探索能力和后期的开发能力;并融合随机黑洞策略,提高局部收敛能力,从整体上提高算法的收敛精度和速度,改善GSA算法的优化性能。为了测试提出的改进ABHGSA算法性能以及同原始GSA算法相比较,利用典型的标准测试函数对算法进行测试,验证了所提出算法的有效性。将改进的GSA算法应用到多机电力系统PSS参数的优化设计中,通过所提的改进VMD-Prony算法辨识低频振荡模式参数,根据参与因子法找到最大相关机组,从而确定PSS的安装位置;并以系统多种运行方式下的特征值及机电振荡模式特性为优化的目标函数,保证了协调优化策略的适应性和鲁棒性。而且,运用ABHGSA算法同时优化多个PSS参数值,获得了更优的系统动态性能,改善电力系统的弱阻尼甚至欠阻尼情况,提高系统运行稳定性。通过四机两区域和10机39节点的经典算例进行仿真,验证了所提方法的有效性。
马明锐[8]（2019）在《新型电力系统稳定器的参数优化研究》文中进行了进一步梳理“西电东送,区域联网”是我国能源发展的基本战略。随着电网规模的扩大和快速、高放大倍数励磁系统的广泛采用,低频振荡成为影响电力系统稳定性和安全性的重要因素。在发电机励磁系统中附加电力系统稳定器PSS（power system stabilizer）,是抑制低频振荡的主要措施。合理配置PSS参数,可以优化PSS抑制阻尼的效果。国内外专家应用细菌觅食算法、蚁群算法、粒子群等智能优化算法对PSS参数协调优化进行了大量研究,并取得了一定的效果,但在操作性、收敛性、寻优能力方面仍有较大提升空间。本文以新型PSS4B型电力系统稳定器为研究对象,主要开展了以下工作:1)分析PSS4B型电力系统稳定器的工作原理和运行特性。2)通过采集机组现场试验数据,进行等值计算,获得机组无补偿相频特性。3)对各种智能优化算法进行分析评估,分析模拟退火粒子群算法SAPSO（simulated annealing particle swarm optimization）在全局搜索能力及寻优速率方面的优势。4)在[0,4]Hz频段内,使机组补偿相位都在超前（35）?轴-10?10?的最优范围内,建立整定PSS4B型电力系统稳定器参数的数学模型,提出采用SAPSO算法对模型进行求解的流程和步骤。5)基于Matlab仿真平台,分析比较PSS2A型电力系统稳定器和PSS4B型电力系统稳定器抑制低频振荡的效果。研究表明,经SAPSO算法优化后,PSS4B型电力系统稳定器具有十分优越的性能。本文的工作为电网运行分析人员整定机组PSS4B型电力系统稳定器的参数提供了方法和工具,对于提高大电网阻尼特性、抑制低频振荡有较好参考价值。
彭紫楠[9]（2015）在《参数化法在电力系统鲁棒控制器设计中的应用》文中指出随着全国电网互联的实现,电力系统的复杂程度日益加深。发电机组容量的日益增加和电力系统新技术的应用,对于电力系统稳定性的要求提升到了更高的层次。如何抑制低频振荡的发生这一问题的解决迫在眉睫。因此,为改善和提高电力系统稳定性,新的控制方法的研究和应用已成为电力系统研究的重要课题。本文将鲁棒参数化设计方法与极点配置法相结合,得到改进的参数化方法并将其应用于电力系统控制中。鲁棒参数化方法的中心思想是建立控制律的参数化表达式,再重新优化系统的自由度后带入表达式以求取控制律。基于固定阻尼比的极点配置法则是利用系统施加控制器前后无阻尼机械振荡角频率的不变性来选取期望的阻尼比重新配置系统的闭环极点。将两种方式结合的改进参数化法在保证系统阻尼的前提下对于系统自由度进行优化,根据电力系统的实际情况,在优化设计的目标函数中添加了新的性能指标,并对其权重系数的选取给出了适当的范围。首先,确定系统特征结构配置的具体方案,并将与基于固定阻尼比的极点配置法相结合的改进参数化法应用于鲁棒励磁控制器和汽门控制器当中,通过比较改进前后方案设计的控制器效果,验证了改进后参数化法的优越性。其次,将改进的鲁棒参数化设计方法运用于电力系统鲁棒控制与附加阻尼控制的协调设计之中。所设计的协调控制器对系统结构的改变和参数的摄动具有很强的适应性,SVC可以通过改变系统的线路参数来配合励磁控制,改善了系统的阻尼特性。最后,应用改进的鲁棒参数化方法对PSS的参数进行优化。针对单机无穷大系统,利用改进后的鲁棒参数化法对PSS参数进行设计,并通过仿真验证了方法的有效性。建立了含扰动项的多机系统解耦模型,对PSS协调问题进行了研究,提出了一种基于鲁棒参数化设计思想的干扰抑制鲁棒控制器的设计方法,仿真结果表明该方法可有效抑制多机扰动并快速平息振荡。
刘成[10]（2015）在《电力系统中非线性控制器的布点问题研究》文中研究指明在大规模新型能源接入以及新型电力电子设备广泛使用的情况下,电网包含的非线性元件日益增多,电力系统将呈现出越来越强的非线性特性,这给系统的安全稳定运行带来了极大的挑战。同时,基于传统的经典控制理论设计的线性控制器仅针对系统某一特定运行点,无法明确考虑系统的非线性影响。当系统发生大扰动时,电网运行点在大范围内频繁变化,传统的线性控制器可能无法适应,从而影响系统的安全稳定运行。因此,有必要采用非线性控制理论,设计适应性更强的控制器,以满足电网发展的需要,保证电力系统的安全、可靠、经济运行。目前,电力系统非线性控制器方面的研究已经取得了一定的成果。电力系统非线性控制器不断发展的同时,也带来了新的研究课题：非线性控制器安装位置不同以及控制器参数不同时,对电力系统运行性能究竟会产生何种程度的影响?为此,本文研究了电力系统中非线性控制器的布点及参数优化问题。本文的主要研究内容和成果有：1.提出了非线性控制器布点及参数优化的基本思路。以机端电压非线性励磁控制器为例,首先,基于逆系统理论设计发电机的非线性励磁控制器,并对包含非线性励磁控制器的发电机复合模型进行了模型简化；其次,根据非线性励磁控制器的控制目标选取优化布点的评价指标,建立相应的布点模型；最后,选取适当的方法进行模型求解。2.针对单个非线性励磁控制器布点,研究了非线性励磁控制器位置及其参数优化的问题。运用小干扰稳定分析方法推导了含非线性励磁控制器的多机系统的线性化模型,建立了以提高系统阻尼为目标的优化模型,并对该模型进行了算例的求解和仿真来验证所本文提出的优化方法的有效性。3.针对非线性励磁控制器与其他电力系统元件联合布点,研究了非线性励磁控制器与其他元件安装位置和参数优化的问题。以非线性励磁控制器与SVC联合布点为例,建立了以提高系统阻尼同时降低有功损耗为目标的混合整数多目标优化模型,并运用粒子群算法进行算例求解。最后通过仿真验证了所提出的联合布点方法的有效性,不仅能够有效地抑制系统振荡,而且在一定程度上降低系统的有功损耗。
二、基于最优特征值配置理论设计的电力系统励磁控制器（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于最优特征值配置理论设计的电力系统励磁控制器（论文提纲范文）
（1）基于STM32的数字励磁系统设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 励磁控制系统功能架构发展分析 |
| 1.2.2 励磁控制算法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 多机励磁系统模型分析 |
| 2.1 多机励磁系统模型建立 |
| 2.2 励磁控制系统控制方法分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 Super-Twisting滑模自适应分散励磁控制算法分析 |
| 3.1 Super-Twisting滑模自适应分散励磁控制器设计 |
| 3.1.1 Super-Twisting滑模控制理论 |
| 3.1.2 自适应控制理论 |
| 3.1.3 运行点自校正 |
| 3.1.4 分散励磁控制器设计 |
| 3.2 多机电力系统仿真实验及结果分析 |
| 3.2.1 三相短路情况下仿真分析 |
| 3.2.2 负载突变情况下仿真分析 |
| 3.3 含光伏扰动的多机电力系统仿真实验及结果分析 |
| 3.3.1 三相短路情况下仿真分析 |
| 3.3.2 负载突变情况下仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 励磁控制系统硬件设计 |
| 4.1 控制芯片的选取 |
| 4.2 系统性能指标 |
| 4.3 励磁控制系统设计方案与工作原理 |
| 4.4 励磁主回路设计 |
| 4.5 功率驱动电路设计 |
| 4.6 电源电路设计 |
| 4.7 采集电路设计 |
| 4.7.1 电压、电流采集调理电路设计 |
| 4.7.2 功率因数电路设计 |
| 4.7.3 锁相环电路设计 |
| 4.8 外围电路设计 |
| 4.8.1 外设flash电路设计 |
| 4.8.2 串行口通信电路与HMI人机交互电路设计 |
| 4.8.3 开关量输入输出电路设计 |
| 4.9 保护电路设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 励磁控制器软件设计 |
| 5.1 编程环境介绍 |
| 5.2 软件总体结构 |
| 5.3 初始化模块设计 |
| 5.4 频率测量模块设计 |
| 5.5 数据采集模块设计 |
| 5.6 PWM调制模块设计 |
| 5.7 故障处理模块设计 |
| 5.8 励磁限制模块设计 |
| 5.9 TFT-LCD显示模块设计 |
| 5.10 本章小结 |
| 第六章 励磁控制系统调试及验证 |
| 6.1 开环励磁控制测试 |
| 6.2 系统闭环控制验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录 |
（2）前端调速式风电机组并网运行自适应预测控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 前端调速式风电机组的研究现状 |
| 1.2.2 风电机组并网自适应预测控制的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 前端调速式风电机组的建模 |
| 2.1 前端调速式风电机组的基本原理 |
| 2.2 风力机的建模 |
| 2.2.1 风电机组的能量转化过程 |
| 2.2.2 风力机输出功率模型 |
| 2.3 前端调速式风电机组传动链建模 |
| 2.4 电励磁同步发电机模型 |
| 2.5 同步发电机励磁系统的模型 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于变论域模糊控制的机组导叶可调式液力变矩器控制 |
| 3.1 导叶可调式液力变矩器的工作原理 |
| 3.2 基于多种群遗传优化算法的变论域控制器设计 |
| 3.2.1 变论域模糊控制 |
| 3.2.2 变论域伸缩因子 |
| 3.2.3 控制器设计 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 前端调速式风电机组并网功率自适应预测控制 |
| 4.1 机组实测数据的模糊聚类建模 |
| 4.1.1 数据集模糊聚类 |
| 4.1.2 最小二乘法建模 |
| 4.2 广义预测控制器的设计 |
| 4.2.1 广义自适应预测控制的原理 |
| 4.2.2 目标函数的建立 |
| 4.2.3 最优输出的确定 |
| 4.2.4 最优控制律设计 |
| 4.2.5 性能指标函数的确立 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 前端调速式风电机组并网电压自适应控制 |
| 5.1 并网电压的广义自适应预测控制 |
| 5.1.1 广义自适应预测控制器设计 |
| 5.1.2 仿真分析 |
| 5.2 基于多目标遗传算法的机组低电压穿越预测控制 |
| 5.2.1 前端调速式风电机组低电压运行原理 |
| 5.2.2 低电压穿越协调控制策略 |
| 5.2.3 基于遗传算法的机组多目标预测控制 |
| 5.3 对称故障下机组低电压穿越特性仿真分析 |
| 5.4 不对称故障下机组低电压穿越特性仿真分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 前端调速式风电机组并网电压稳定性分析 |
| 6.1 前端调速式风电机组并网模型建立 |
| 6.1.1 分岔理论基础 |
| 6.1.2 含前端调速式风电机组电力系统微分代数方程的建立 |
| 6.1.3 含前端调速式风电机组的风电场并网模型 |
| 6.2 前端调速式风电机组并网电压稳定性的分岔分析 |
| 6.2.1 系统无功负荷变化对其电压稳定性的影响 |
| 6.2.2 风速变化对系统电压稳定性的影响 |
| 6.3 小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 附录内容名称 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）基于ARX模型和人工免疫系统理论的电力系统广域阻尼控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 低频振荡产生机理研究现状 |
| 1.2.2 广域量测系统发展现状 |
| 1.2.3 基于WAMS的广域阻尼控制研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 电力系统低频振荡问题相关建模及分析 |
| 2.1 基本电力系统模型 |
| 2.1.1 单机无穷大系统数学模型 |
| 2.1.2 多机系统数学模型 |
| 2.2 考虑广域阻尼控制器的电力系统模型 |
| 2.2.1 含WADC的电力系统建模 |
| 2.2.2 含WADC的模型分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于ARX模型的广域阻尼控制器安装地点和反馈控制信号选取研究 |
| 3.1 ARX模型辨识基本原理 |
| 3.1.1 全阶系统与量测系统的关系 |
| 3.1.2 MIMO ARX辨识模型 |
| 3.2 广域阻尼控制回路选取方法 |
| 3.2.1 待辨识信号选择 |
| 3.2.2 ARX模型估计 |
| 3.2.3 ARX模型校验 |
| 3.2.4 安装地点与反馈控制信号选择 |
| 3.3 广域阻尼控制回路选取流程 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于人工免疫系统理论的广域阻尼控制方法研究 |
| 4.1 人工免疫系统理论概述 |
| 4.2 人工免疫广域阻尼控制方法 |
| 4.2.1 人工免疫广域阻尼控制原理 |
| 4.2.2 先天性免疫控制环节 |
| 4.2.3 自适应性免疫控制环节 |
| 4.3 烟花优化算法 |
| 4.3.1 烟花算法基本思想 |
| 4.3.2 改进型烟花算法(IFWA) |
| 4.3.3 IFWA算法性能测试 |
| 4.4 基于IFWA算法的人工免疫广域阻尼控制器参数配置方法 |
| 4.4.1 优化数学模型 |
| 4.4.2 参数配置原理 |
| 4.4.3 优化步骤 |
| 4.5 人工免疫广域阻尼控制器总体设计流程 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 四机两区系统 |
| 4.6.2 十机三十九节点系统 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）抽水蓄能机组系统辨识与复杂工况下控制规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 抽水蓄能调节系统建模研究概述 |
| 1.3 抽水蓄能机组系统辨识研究概述 |
| 1.4 抽水蓄能机组控制规律研究概述 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 抽水蓄能机组调节系统非线性建模研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 调速器数学模型 |
| 2.3 有压过水系统数学模型 |
| 2.4 水泵水轮机数学模型 |
| 2.5 同步发电机数学模型 |
| 2.6 励磁调节器及电力系统稳定器数学模型 |
| 2.7 抽水蓄能机组调节系统数学模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 基于智能算法的抽水蓄能机组调节系统参数辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人工羊群优化算法及其改进 |
| 3.3 基于IASA的具有复杂过水系统的调速系统参数辨识 |
| 3.4 基于 IASA 的调速励磁系统水-机-电耦合模型参数辨识 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于神经网络的抽水蓄能机组调节系统模型辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 长短时记忆神经网络与带遗忘因子的在线序列极限学习机 |
| 4.3 基于LSTM的具有复杂过水系统的调速系统离线模型辨识 |
| 4.4 基于WOS-ELM的调速励磁水-机-电耦合系统的在线模型辨识 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 改善抽水蓄能机组反“S”区动态特性的控制规律研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 反“S”区运行问题描述 |
| 5.3 抽水蓄能机组低水头开机规律多目标优化 |
| 5.4 可变速机组避免深入反“S”区运行机理分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 抽水蓄能机组调速励磁耦合系统的预测控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 调速励磁耦合系统小扰动稳定性分析 |
| 6.3 调速励磁耦合系统多工况多目标优化 |
| 6.4 调速励磁耦合系统智能模型预测控制 |
| 6.5 对比实验及结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 全文总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1:攻读博士期间发表的论文 |
| 附录2:攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
（5）基于引力搜索算法优化的PSS对低频振荡的抑制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 低频振荡参数辨识研究现状分析 |
| 1.2.2 低频振荡抑制技术研究现状分析 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 基于励磁系统的电力系统稳定器优化模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统低频振荡产生机理研究 |
| 2.3 附加PSS的励磁系统模型 |
| 2.4 基于阻尼转矩的抑制原理分析 |
| 2.5 多机PSS参数优化模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于经验小波变换降噪的Prony算法参数辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换原理 |
| 3.3 最优小波基降噪 |
| 3.4 小波降噪仿真 |
| 3.4.1 单模式含噪信号去噪分析 |
| 3.4.2 多模式含噪信号去噪分析 |
| 3.5 基于小波分解的Prony算法模态辨识 |
| 3.6 混入噪声情况下信号Prony参数辨识仿真分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基本引力搜索算法的改进与优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 引力搜索算法GSA |
| 4.2.1 基本引力搜索算法理论基础 |
| 4.2.2 GSA算法原理实现和流程 |
| 4.3 GSA算法改进 |
| 4.3.1 基于权值的引力搜索算法 |
| 4.3.2 引力常数的自适应策略 |
| 4.3.3 随机黑洞策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 仿真分析 |
| 5.1 改进GSA算法优化PSS仿真分析 |
| 5.2 四机两区域仿真 |
| 5.3 10机39节点系统仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读硕士学位期间发表的相关论文) |
| 附录B (攻读硕士学位期间所参与的项目及实践) |
（6）发电机侧储能稳定协调控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 目前研究主要存在的问题 |
| 1.4 本文研究的主要工作 |
| 第二章 考虑储能装置控制器输入延时的协调控制框架设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型和调速器控制 |
| 2.3 Artstein变换 |
| 2.4 储能控制器设计 |
| 2.4.1 工况1 下的储能控制器设计 |
| 2.4.2 工况2 下的储能控制器设计 |
| 2.4.3 储能控制器自适应调整 |
| 2.4.4 与现有文献工作的对比 |
| 2.5 仿真实例 |
| 2.5.1 控制框架可行性仿真 |
| 2.5.2 储能控制器在实际工程应用限制条件下的表现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于多智能体分布式有限时间一致性的储能协调控制框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多智能体一致性理论 |
| 3.3 图论的基础知识和相关的数学知识 |
| 3.3.1 图论的基础知识 |
| 3.3.2 相关的数学知识 |
| 3.4 基于多智能体分布式有限时间控制一致性的协调控制框架 |
| 3.4.1 基于多智能体分布式有限时间一致性的储能控制 |
| 3.4.2 基于多智能体分布式有限时间一致性的调速器控制 |
| 3.4.3 DoS攻击 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于直接反馈线性化的通用快速励磁控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 直接反馈线性化理论 |
| 4.3 基于直接反馈线性化的通用快速励磁控制 |
| 4.3.1 三相对称故障下基于直接反馈线性化的通用快速励磁控制 |
| 4.3.2 不对称故障下基于直接反馈线性化的通用快速励磁控制 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要工作与成果 |
| 5.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（7）基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 低频振荡分析方法研究现状 |
| 1.2.1 模型分析法 |
| 1.2.2 基于量测信号的分析方法 |
| 1.3 PSS参数优化研究现状 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 |
| 第二章 电力系统低频振荡分析 |
| 2.1 电力系统低频振荡 |
| 2.2 电力系统低频振荡的产生机理 |
| 2.3 Prony算法分析低频振荡的原理 |
| 2.4 PSS抑制低频振荡的原理 |
| 2.5 多机系统PSS参数优化模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进VMD-Prony的低频振荡辨识方法 |
| 3.1 VMD算法原理 |
| 3.1.1 变分模型的构建 |
| 3.1.2 变分模型的求解 |
| 3.2 VMD算法参数选择和延拓方法的改进 |
| 3.2.1 VMD的参数选取 |
| 3.2.2 VMD的镜像延拓 |
| 3.2.3 基于自适应波形匹配延拓的改进VMD |
| 3.3 改进 VMD-Prony 算法的辨识效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进引力搜索算法的PSS参数优化 |
| 4.1 引力搜索算法 |
| 4.2 改进的引力搜索算法 |
| 4.2.1 引力常数的自适应策略 |
| 4.2.2 随机黑洞策略 |
| 4.2.3 改进算法的流程 |
| 4.2.4 算法的时间复杂度分析 |
| 4.2.5 改进算法的性能测试 |
| 4.3 基于改进GSA算法的PSS协调优化 |
| 4.3.1 三机九节点系统仿真算例验证 |
| 4.3.2 PSS参数优化结果 |
| 4.3.3 特征值分析 |
| 4.3.4 时域仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于低频振荡模式辨识的PSS协调优化 |
| 5.1 优化多机PSS步骤及流程 |
| 5.2 四机两区域系统仿真 |
| 5.3 10机39 节点系统仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（8）新型电力系统稳定器的参数优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统稳定性研究现状 |
| 1.2.2 电力系统稳定器研究现状 |
| 1.2.3 电力系统多频段稳定器研究现状 |
| 1.3 本论文的主要内容 |
| 第二章 电力系统低频振荡的发生与抑制 |
| 2.1 电力系统低频振荡的产生 |
| 2.1.1 电力系统低频振荡发生机理 |
| 2.1.2 发电机励磁对低频振荡的影响 |
| 2.1.3 PSS抑制低频振荡的机理 |
| 2.2 常见电力系统稳定器数学模型 |
| 2.2.1 单频段电力系统稳定器数学模型 |
| 2.2.2 多频段电力系统稳定器PSS4B的工作原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 电力系统稳定器参数整定 |
| 3.1 励磁系统相位滞后特性的计算原理 |
| 3.1.1 基于现场试验数据的系统等值计算 |
| 3.1.2 励磁控制系统相频滞后特性计算 |
| 3.2 基于相位补偿原理的参数整定 |
| 3.3 基于根轨迹法整定PSS的增益 |
| 3.4 工程上PSS4B参数的整定方法 |
| 3.4.1 PSS4B速度传感器参数整定 |
| 3.4.2 PSS4B各环节参数整定 |
| 3.4.3 PSS4B在三种频段频率响应分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 模拟退火粒子群算法原理 |
| 4.1 粒子群优化算法 |
| 4.1.1 粒子群算法原理 |
| 4.1.2 粒子群算法的数学模型 |
| 4.1.3 粒子群算法的控制参数 |
| 4.1.4 粒子群算法的计算步骤 |
| 4.2 模拟退火优化算法 |
| 4.2.1 固体退火过程 |
| 4.2.2 模拟退火算法 |
| 4.2.3 模拟退火算法的应用 |
| 4.3 PSO与 SA的协同优化算法 |
| 4.3.1 PSO与 SA的特点 |
| 4.3.2 PSO与 SA的结合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 新型电力系统稳定器参数优化 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 SAPSO在 PSS4B参数优化的应用 |
| 5.2.1 数学模型 |
| 5.2.2 算法的参数选择 |
| 5.2.3 优化模型的求解步骤 |
| 5.3 算例 |
| 5.3.1 无补偿频率特性分析 |
| 5.3.2 优化结果 |
| 5.3.3 时域仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 读研期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）参数化法在电力系统鲁棒控制器设计中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景以及研究的目的与意义 |
| 1.2 鲁棒参数化理论研究现状 |
| 1.3 电力系统控制措施研究现状 |
| 1.3.1 励磁控制 |
| 1.3.2 汽门控制 |
| 1.3.3 SVC控制 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 鲁棒控制器设计方法的改进 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 鲁棒参数化设计方法 |
| 2.2.1 鲁棒参数化表达式的建立 |
| 2.2.2 寻优目标函数的选择 |
| 2.3 基于固定阻尼比的极点配置法 |
| 2.4 鲁棒参数化方法的改进及其特点分析 |
| 2.4.1 鲁棒参数化方法的改进 |
| 2.4.2 改进设计方案的特点分析 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于改进参数化法的发电机鲁棒控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于改进参数化法的励磁控制器设计与仿真 |
| 3.2.1 励磁系统的数学模型 |
| 3.2.2 单机系统励磁控制器的设计与仿真 |
| 3.2.3 多机系统励磁控制器的设计与仿真 |
| 3.3 基于改进参数化法的汽门控制器的设计与仿真 |
| 3.3.1 汽门控制系统的数学模型 |
| 3.3.2 汽门控制器的设计与仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 励磁控制器与SVC阻尼器的协调控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 被控对象数学模型 |
| 4.3 励磁与SVC协调控制器的设计 |
| 4.3.1 单机系统鲁棒励磁与SVC协调控制器的设计与仿真 |
| 4.3.2 多机系统鲁棒励磁与SVC协调控制器的设计与仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于改进参数化法的PSS参数优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PSS参数优化与仿真 |
| 5.2.1 PSS系统的数学模型 |
| 5.2.2 PSS参数优化设计 |
| 5.2.3 PSS参数优化的算例仿真 |
| 5.3 多机系统附加PSS控制的设计与仿真 |
| 5.3.1 抑制多机之间扰动的鲁棒控制器设计方案 |
| 5.3.2 多机系统附加PSS阻尼器的数学模型 |
| 5.3.3 多机系统附加PSS控制的设计与仿真 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）电力系统中非线性控制器的布点问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专业术语注释 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统中非线性控制器的研究现状 |
| 1.2.2 电力系统元件布点及参数优化的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 第2章 非线性控制器的布点方法 |
| 2.1 非线性控制器布点及参数优化的整体思路 |
| 2.2 机端电压非线性励磁控制器布点及参数优化的思路 |
| 2.2.1 机端电压非线性励磁控制器设计 |
| 2.2.2 包含机端电压非线性励磁控制器发电机复合模型的简化 |
| 2.2.3 建立机端电压非线性励磁控制器布点及参数优化的模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 机端电压非线性励磁控制器的布点实现 |
| 3.1 电力系统小干扰稳定性分析方法简介 |
| 3.2 包含机端电压非线性励磁控制器的多机系统线性化模型 |
| 3.2.1 普通同步发电机组的线性化方程 |
| 3.2.2 包含机端电压非线性励磁控制器发电机组的线性化方程 |
| 3.2.3 负荷的线性化方程 |
| 3.2.4 全系统的线性化方程 |
| 3.3 机端电压非线性励磁控制器布点及参数优化的数学模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 机端电压非线性励磁控制器与SVC的联合布点 |
| 4.1 SVC的基本工作原理及线性化模型 |
| 4.2 机端电压非线性励磁控制器与SVC联合布点及参数优化的方法 |
| 4.2.1 非线性励磁控制器与SVC联合布点及参数优化的思路 |
| 4.2.2 非线性励磁控制器与SVC联合布点及参数优化的数学模型 |
| 4.3 粒子群算法简介 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 附录A IEEE 9节点系统单线图及相关参数 |
| 附录B IEEE 14节点系统单线图及相关参数 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
四、基于最优特征值配置理论设计的电力系统励磁控制器（论文参考文献）
- [1]基于STM32的数字励磁系统设计研究[D]. 高升. 石家庄铁道大学, 2021(01)
- [2]前端调速式风电机组并网运行自适应预测控制研究[D]. 李宏伟. 兰州交通大学, 2020(01)
- [3]基于ARX模型和人工免疫系统理论的电力系统广域阻尼控制方法研究[D]. 徐晗桐. 东北电力大学, 2020(01)
- [4]抽水蓄能机组系统辨识与复杂工况下控制规律研究[D]. 冯陈. 华中科技大学, 2020
- [5]基于引力搜索算法优化的PSS对低频振荡的抑制研究[D]. 张万. 长沙理工大学, 2020(07)
- [6]发电机侧储能稳定协调控制策略研究[D]. 王子强. 上海交通大学, 2020(01)
- [7]基于电力系统低频振荡模式辨识的PSS参数优化[D]. 吕方林. 东北石油大学, 2019(01)
- [8]新型电力系统稳定器的参数优化研究[D]. 马明锐. 广东工业大学, 2019(02)
- [9]参数化法在电力系统鲁棒控制器设计中的应用[D]. 彭紫楠. 哈尔滨工业大学, 2015(02)
- [10]电力系统中非线性控制器的布点问题研究[D]. 刘成. 东南大学, 2015(08)