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    基于變結(jié)構(gòu)控制理論的高壓直流附加頻率控制器設(shè)計

    2017-05-23 06:14:28劉天琪李興源
    電力自動化設(shè)備 2017年11期
    關(guān)鍵詞:擾動直流粒子

    趙 磊,劉天琪,李興源

    (四川大學 電氣信息學院,四川 成都 610065)

    0 引言

    隨著我國交直流互聯(lián)電網(wǎng)的大力發(fā)展,帶來巨大社會及經(jīng)濟效益的同時,其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和運行方式也給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定提出了新的挑戰(zhàn),其中系統(tǒng)頻率振蕩是具有代表性的問題之一[1-2]。特別是系統(tǒng)處于基本只由若干個大型電廠與送端換流站群聯(lián)接構(gòu)成的孤島運行時,系統(tǒng)由于阻尼不足,易受擾動影響出現(xiàn)頻率偏移,甚至出現(xiàn)頻率振蕩超出穩(wěn)定閾值的情況,導(dǎo)致系統(tǒng)失穩(wěn)[3-5]。在抑制系統(tǒng)頻率振蕩的措施中,高壓電流輸電(HVDC)附加控制因其對直流輸送功率的快速調(diào)節(jié)能力得到越來越廣泛的應(yīng)用。但在對控制器參數(shù)整定中,大多以試湊法或根據(jù)經(jīng)驗整定[6-9],具有一定的盲目性,易出現(xiàn)整定不準確、控制效果不理想等問題;且文獻[6-7]中控制器環(huán)節(jié)由多個模塊組成,各模塊之間相互影響,存在控制誤差增大的問題,不利于實際工程應(yīng)用。相比于魯棒控制和傳統(tǒng)比例-積分-微分(PID)控制,變結(jié)構(gòu)控制具有對干擾和攝動的不變性、在滑動模態(tài)上的自適應(yīng)性等特點,在控制器設(shè)計上更具優(yōu)勢。另一方面,為使控制效果更好,應(yīng)對控制器參數(shù)進行優(yōu)化,如文獻[10]采用了遺傳算法,但其優(yōu)勝劣汰法則使下一代選擇上只保留了最優(yōu)解,次優(yōu)解被舍棄,從而容易陷入局部最優(yōu),而且需要設(shè)置的參數(shù)較多,不便于實際工程應(yīng)用。

    基本粒子群優(yōu)化(PSO)算法[11]需要設(shè)置的參數(shù)較少,便于實際工程應(yīng)用;通過搜尋粒子個體最優(yōu)及自身附近粒子的最優(yōu)值來修正自身的方向和速度,獲取更有效的記憶能力;并且在相互學習能力、處理多維多目標問題方面擁有一定優(yōu)勢,且可保持群體的多樣性,用于非線性系統(tǒng)時具有較好的魯棒性。但是,基本PSO算法在粒子更新中只考慮最佳位置,容易導(dǎo)致搜尋方向單一化;且在慣性權(quán)重取值上,不易有效維護全局和局部尋優(yōu)的平衡。鑒于此,本文提出一種改進PSO算法用于控制器參數(shù)的優(yōu)化。

    本文首先采用最小二乘-旋轉(zhuǎn)不變(TLSESPRIT)算法辨識出系統(tǒng)低階模型,再基于二次最優(yōu)型變結(jié)構(gòu)控制理論設(shè)計HVDC附加頻率控制器,最后利用極大極小值原理和改進PSO算法對控制參數(shù)進行優(yōu)化。設(shè)計中選取線性切換函數(shù)和指數(shù)趨近律減小變結(jié)構(gòu)控制的抖振及到達滑模面的時間,通過參數(shù)優(yōu)化使特征值盡可能位于遠離虛軸的左半平面。利用PSCAD/EMTDC對某實際系統(tǒng)模型進行仿真驗證,結(jié)果表明該控制器對系統(tǒng)頻率振蕩具有較好的控制效果和較強的魯棒性。

    1 變結(jié)構(gòu)控制理論

    1.1 變結(jié)構(gòu)控制基本原理

    變結(jié)構(gòu)控制由兩部分組成:趨近運動和滑動模態(tài)。趨近運動是通過開關(guān)控制迫使系統(tǒng)由初始狀態(tài)快速到達設(shè)定的切換面;滑動模態(tài)是使系統(tǒng)沿著切換面收斂于狀態(tài)穩(wěn)定點[12]。

    變結(jié)構(gòu)控制函數(shù)形式為:

    其中,s(x)為切換函數(shù)。為了使系統(tǒng)的狀態(tài)變量在有限時間內(nèi)到達切換面,控制律應(yīng)該滿足如下到達條件:為使系統(tǒng)在滑動模態(tài)階段,在切換面上逐漸穩(wěn)定且具有良好的品質(zhì),應(yīng)滿足:s(x)=0。 函數(shù) s(x)一般選取為線性函數(shù),其表達式一般可簡化為s(x)=Cx,其中矩陣C的求取是設(shè)計變結(jié)構(gòu)控制器的重要環(huán)節(jié),本文采取二次型性能指標的最優(yōu)控制法來確定。為了加速趨近過程且削弱抖振,采取指數(shù)趨近率:=-ks。 k為正數(shù),適當增大k可以加速趨近過程和提高控制效果[13]。

    1.2 帶觀測器的變結(jié)構(gòu)控制規(guī)律推導(dǎo)

    對于一般線性系統(tǒng)而言,其狀態(tài)方程為:

    其中,x、u分別為系統(tǒng)狀態(tài)向量、控制向量;n≥m≥1;A、B分別為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣、輸入矩陣。首先將控制系統(tǒng)方程變換成可控標準型,在變換過程中考慮系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)并不發(fā)生變化。變換后系統(tǒng)的狀態(tài)方程可以表示為:

    由線性系統(tǒng)原理可知,原系統(tǒng)(A,B)可控,則(A11,A12)也可控,從而也可控。 通過對原系統(tǒng)和優(yōu)化積分指標中的矩陣x和Q進行變換,轉(zhuǎn)化為一個等價系統(tǒng)及最優(yōu)指標如下:

    其中,定義由于矩陣Q半正定,則矩陣也都半正定,從而構(gòu)成典型的以xⅠ為狀態(tài)變量的二次型最優(yōu)控制函數(shù),對xⅠ進行優(yōu)化控制。解式(4)可得xⅠ的最優(yōu)解為:

    其中,P為正定矩陣,它是里卡蒂方程的解[14]。 整理后得:

    即切換面[C1C2]x=0,所以由(x)=C、=-ks、式(2)得Q22u=-ks,所以可得:

    引入觀測器增益矩陣[15],對狀態(tài)觀測器中的狀態(tài)方程式進行拉普拉斯變換可得:

    由于實際系統(tǒng)中某些狀態(tài)變量無法通過物理方法測量,為此通過狀態(tài)觀測器,將觀測狀態(tài)用于反饋,同時省略原系統(tǒng)中不關(guān)心的信息,從而在保證控制的有效性的同時,降低控制器的復(fù)雜性[16]。變結(jié)構(gòu)控制的狀態(tài)觀測反饋系統(tǒng)如圖1所示,通過觀測器中的增益矩陣Ke對系統(tǒng)中的估計誤差不斷進行修正,同時減小抖振。

    圖1 變結(jié)構(gòu)控制的狀態(tài)觀測反饋系統(tǒng)Fig.1 Observe-state feedback system with variable structure control

    將式(8)代入式(7)中可得引入觀測器后的控制律為:

    2 控制器參數(shù)優(yōu)化的改進PSO算法

    由上述推導(dǎo)可知控制器性能及K的值取決于矩陣Q和指數(shù)趨近率參數(shù)k的取值。為尋求最優(yōu)控制器參數(shù)Q和k來確??刂破髟谙到y(tǒng)可能運行條件下獲得較好的控制效果,可轉(zhuǎn)化為求解式(10)所列的極大極小值優(yōu)化問題。優(yōu)化控制器參數(shù)來使式(2)閉環(huán)系統(tǒng)在可能運行狀態(tài)下,特征值都最大限度地處于遠離虛軸的左半平面。如果J<0,則優(yōu)化后的參數(shù)R1在運行條件R2下系統(tǒng)處于穩(wěn)定,且J值越小系統(tǒng)越穩(wěn)定。

    其中,R1為控制器參數(shù)的集合,即矩陣Q和k;R2為系統(tǒng)可能運行條件的集合,即直流線路的傳輸功率P;λ為系統(tǒng)特征值??紤]到目標函數(shù)的復(fù)雜性,其極值不易求解,本文采用一種改進PSO算法對其進行求解。

    在N維空間中存在m個粒子[17],其中第i個粒子在空間的位置為 Xi=(xi1,xi2,…,xiN),飛行速度為Vi=(vi1,vi2,…,viN),其中 i=1,2,…,m。 設(shè)定目標函數(shù)并將Xi代入來求取第i個粒子的適應(yīng)值,對于粒子個體經(jīng)歷過的最佳位置(即具有最好適應(yīng)值的位置)為 Pi=(pi1,pi2,…,piN),而全體粒子經(jīng)歷過的全局最佳位置 Pg=(pg1,pg2,…,pgN)。

    從t代進化到t+1代后,粒子的更新速度和位置為:

    其中,w 為慣性權(quán)重,w?(0.4,1.2);c1、c2為加速常數(shù),c1,c2?(0,2);r1、r2為隨機數(shù),r1,r2?(0,1)。

    為了避免基本PSO算法中只考慮個體和全體粒子的最好適應(yīng)值,而導(dǎo)致搜索方向單一化,甚至陷入局部最優(yōu),首先對每個粒子個體的適應(yīng)值進行大小排序,然后通過對每個粒子的個體最佳位置分別乘以各自相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),以其乘積的和來修正Pg。如果粒子的適應(yīng)值越大,則其相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)越大,對粒子群的全局最佳位置影響也就越大,需同時兼顧每一個粒子的影響。設(shè)各粒子的位置權(quán)重系數(shù)為βij,則有:

    其中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,N。

    同時,考慮PSO算法的性質(zhì)以及慣性權(quán)重的特點,當w取值較大時,雖加強了全局搜索的能力,但大幅增加了運算量,降低了收斂速度;當w取值較小時,收斂速度加快,但易陷入局部最優(yōu)。所以綜合兩方面,首先進行全局搜索,對w賦予較大的起始值,伴隨搜索的進行逐步減小w值來提升尋優(yōu)速率,從而確保算法在最佳位置附近進行精確搜索,兼顧算法的效率與精度。 本文選用正切函數(shù) y=tanx(x?[0,π/4])來模擬w的變化趨勢,定義慣性權(quán)重w為:

    其中,wmax、wmin分別為最大、最小慣性權(quán)重;K、Kmax分別為當前和最大迭代次數(shù)。

    3 HVDC附加頻率控制器設(shè)計

    根據(jù)某實際電網(wǎng)在PSCAD/EMTDC中搭建仿真系統(tǒng),所搭建的系統(tǒng)主要考慮500 kV線路以及該地區(qū)的大型電廠,對于220 kV線路和負荷進行適當?shù)牡戎堤幚?,最終的系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)中電廠1、電廠2以及電廠5均含有2臺汽輪發(fā)電機;電廠3與電廠4均由4臺水輪發(fā)電機構(gòu)成。其中,系統(tǒng)中發(fā)電機模型均包括勵磁及調(diào)速系統(tǒng),所有等值機均根據(jù)潮流網(wǎng)絡(luò)動態(tài)等值方法進行相應(yīng)等值;直流系統(tǒng)以25%功率(1 600 MW)單極運行,控制方式為整流側(cè)定電流、逆變側(cè)定關(guān)斷角控制。

    圖2 某實際電網(wǎng)仿真系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Simulation system structure of a real power system

    首先利用TLS-ESPRIT算法對系統(tǒng)進行辨識[18-20],在直流系統(tǒng)整流側(cè)定電流控制信號處施加不破壞系統(tǒng)可線性化條件的小擾動激勵,并以送端交流系統(tǒng)頻率偏差為輸出,辨識得到系統(tǒng)幾個主要振蕩模態(tài)的低階模型 G(s)為:

    3.1 控制器結(jié)構(gòu)

    變結(jié)構(gòu)附加頻率控制器結(jié)構(gòu)如圖3所示,控制器中以系統(tǒng)頻率偏差作為控制輸入信號,作用于直流整流側(cè)電流控制處,以附加電流控制信號為輸出,用來調(diào)控直流線路的有功功率輸送,從而抑制因擾動故障引起的發(fā)電機輸出功率與直流輸出功率不平衡引發(fā)的系統(tǒng)頻率振蕩。其中濾波環(huán)節(jié)采用Butterworth濾波器。由于通過直流附加進行控制,需要考慮通信時滯,通過Pade近似代替系統(tǒng)的時滯。圖3中,Kp、Ti為系統(tǒng)PI控制環(huán)節(jié)的參數(shù);G、T為系統(tǒng)積分控制環(huán)節(jié)的參數(shù);Omax、Omin分別為限幅環(huán)節(jié)的上限值、下限值;I、Iord、α、Δf均為直流整流側(cè)定電流控制的相關(guān)參數(shù)。

    圖3 直流系統(tǒng)附加頻率控制器結(jié)構(gòu)Fig.3 Diagram of HVDC additional frequency controller

    3.2 控制器參數(shù)整定

    已知矩陣Q為對角陣,其對角元素為qii(i=1,2,…,n),為確定控制器參數(shù),現(xiàn)對矩陣Q的變量和變結(jié)構(gòu)指數(shù)趨近率參數(shù)k進行優(yōu)化,結(jié)合極大極小值原理,取式(10)所示的目標函數(shù),定義為:

    首先憑借經(jīng)驗得R1中矩陣Q的變量取值范圍為 qii?[0,100],k?[1,100];由直流系統(tǒng)的運行條件可知R2中的PDC=0.25。

    使用改進PSO算法優(yōu)化后,得出矩陣Q的各變量為 q11=95.946、q22=1.341、q33=1.117、q44=1.019、q55=1.081、q66=1.037 及參數(shù) k=46.36,此時 J=-0.287。

    最后通過變結(jié)構(gòu)控制規(guī)律設(shè)計變結(jié)構(gòu)附加頻率控制器,同時考慮采用信號的時滯,求得控制器傳遞函數(shù)為:

    利用平衡截斷法降階后控制器為:

    頻率控制器降階前后的Bode圖如圖4所示,在降階前后控制器幅值、相角保持基本一致,滿足要求。

    圖4 控制器降階前后Bode圖Fig.4 Bode diagram of controller H and reduced-order controller Hr

    4 仿真分析

    首先將控制器Hr配置到圖3設(shè)計的變結(jié)構(gòu)頻率附加控制器結(jié)構(gòu)中,針對不同擾動在PSCAD/EMTDC中與根據(jù)根軌跡法設(shè)計的傳統(tǒng)PI控制器進行對比仿真驗證。

    4.1 送端系統(tǒng)側(cè)故障

    擾動1:假設(shè)t=1s時,系統(tǒng)受某擾動導(dǎo)致整流側(cè)定電流控制器的電流整定值上升至1.02 p.u.。分別配置不同控制器進行對比,控制效果如圖5所示。

    圖5 擾動1下控制器配置前后頻率偏差Fig.5 System frequency deviation before and after adding controller under first disturbance

    由圖5可見,當發(fā)生故障時引發(fā)系統(tǒng)頻率出現(xiàn)振蕩,分別配置2種控制器后,兩者對頻率振蕩都具有良好的抑制效果,但PI控制明顯不及變結(jié)構(gòu)控制效果優(yōu)良,使系統(tǒng)頻率恢復(fù)穩(wěn)定的時間較長,相比之下,變結(jié)構(gòu)控制器具有更好的收斂性,能使頻率更快地恢復(fù)穩(wěn)定。

    擾動2:假設(shè)t=1s時,在節(jié)點1與節(jié)點2之間的某一條交流線路靠近節(jié)點1側(cè)的10%處發(fā)生0.1 s的三相短路接地瞬時故障。分別配置不同控制器進行對比,控制效果如圖6所示。

    圖6 擾動2下控制器配置前后頻率偏差Fig.6 System frequency deviation before and after adding controller under second disturbance

    由圖6可見,送端線路發(fā)生較嚴重的三相接地瞬時故障后,系統(tǒng)頻率發(fā)生劇烈振蕩,在2種控制器的分別作用下,都增強了系統(tǒng)的阻尼,但對比發(fā)現(xiàn),PI控制對振蕩抑制效果很有限,振蕩后的前幾個周期作用效果不明顯,而變結(jié)構(gòu)控制器能較快對振蕩進行抑制,使頻率偏差快速減小,系統(tǒng)頻率迅速恢復(fù)穩(wěn)定。

    4.2 受端系統(tǒng)側(cè)故障

    擾動3:假設(shè)t=1 s時,系統(tǒng)逆變站至受端等值機線路的1%處發(fā)生0.1 s的三相短路接地的瞬時故障。分別配置不同控制器進行對比,控制效果如圖7所示。

    圖7 擾動3下控制器配置前后頻率偏差Fig.7 System frequency deviation before and after adding controller under third disturbance

    由圖7可見,當受端發(fā)生故障后,將引起送端系統(tǒng)頻率發(fā)生較大振蕩,配置不同控制器分別進行控制對比,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)頻率振蕩都得到抑制,但PI控制效果不理想,頻率偏差收斂速度較慢,而變結(jié)構(gòu)控制能較快使系統(tǒng)頻率恢復(fù)正常。

    由上述不同擾動仿真分析發(fā)現(xiàn),當系統(tǒng)發(fā)生較大故障后,PI控制出現(xiàn)了控制不精確、效果不理想的情況,原因在于較大故障使得系統(tǒng)模型發(fā)生略大的變化,而PI控制是根據(jù)辨識出的線性模型設(shè)計的,易受系統(tǒng)擾動影響,從而控制周期長,抑制強度不明顯;相反,基于變結(jié)構(gòu)和PSO算法設(shè)計的頻率附加控制器對系統(tǒng)的變化不敏感,在不同故障情況下,同樣能提供良好的阻尼作用,快速減小頻率振幅,對系統(tǒng)頻率振蕩都能進行有效控制,使系統(tǒng)頻率快速恢復(fù)穩(wěn)定,具有較強的魯棒性。

    4.3 PSO算法改進前后對比

    為對比基本PSO算法和改進PSO算法的控制效果,特選取較嚴重故障擾動2進行對比分析,控制效果如圖8所示??梢钥闯?,通過對PSO算法中粒子的位置權(quán)重系數(shù)和慣性權(quán)重進行改進能有效提高控制器參數(shù)尋優(yōu)的效率與精度,且提高了控制器的抑制效果,使系統(tǒng)頻率更快恢復(fù)穩(wěn)定。

    圖8 擾動2下基本PSO算法和改進PSO算法的頻率偏差Fig.8 System frequency deviation with traditional and improved PSO algorithms under second disturbance

    5 結(jié)論

    基于二次最優(yōu)型變結(jié)構(gòu)控制理論設(shè)計了HVDC附加頻率控制器,并且將變結(jié)構(gòu)控制器參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為極大極小值問題,進而提出一種改進PSO算法對參數(shù)進行優(yōu)化。所提出的改進PSO算法收斂速度快且不易陷入局部最優(yōu),可有效提高控制器參數(shù)尋優(yōu)的效率與精度。算例仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的變結(jié)構(gòu)HVDC附加頻率控制器能有效抑制系統(tǒng)頻率振蕩,且具有較強的魯棒性。

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