[发明专利]一种抑制电力系统低频振荡的方法

权利要求书

1.一种抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1)对系统低频振荡信号源进行采集，对所述信号源进行隔直环节的处理，并采用带通滤波器对所述信号源进行滤波处理，得到各个模态下的低频振荡偏差信号Δω_i，其中i为对应附加阻尼控制器的第i个通道；

步骤2)对各个振荡模态下的低频振荡偏差信号Δω_i进行预处理，获得转速偏差信号的变化率

步骤3)将Δω_i、作为输入信号，通过Sugeno模糊推理系统对所述输入信号进行推理计算，生成对应振荡模态下的UPFC附加阻尼控制信号；

步骤4)对所述UPFC附加阻尼控制信号进行放大、限幅操作之后，生成UPFC内环电流控制的控制量；

步骤5)将所述控制量引入基于有功无功解耦矢量控制的UPFC电流内环控制中，输出UPFC换流器的参考值；

步骤6)根据所述参考值，获取换流器触发信号，使得UPFC向系统输出对应频率的低频电流，以此抑制系统低频振荡；

所述步骤3)中，Sugeno模糊推理系统，通过遗传算法进行参数优化的方法，步骤如下：

3-1)根据系统的实际情况选择合理的Sugeno型模糊推理系统结构，所述系统的实际情况包括输入/输出变量的个数、模糊变量划分、规则数；

3-2)通过测试信号法获得附加控制信号ΔUS与发电机附加电磁转矩ΔTe间的相位滞后特性；

3-3)根据所述相位滞后特性，构造模糊推理系统的训练样本；

3-4)对优化参数进行遗传编码；

3-5)确定遗传个体的编码长度；

3-6)确定适应度函数F_u，得到每个个体的适应度函数的值，如式(2)：

其中，y_u(v)为第u个个体所对应的模糊系统在输入第v个样本时的系统实际输出值；Y(u)为对应第v个样本的期望输出值，num表示个体数量；

3-7)通过遗传算法优化目标，使适应度函数F_u得到最大适应度，得到模糊系统对应的参数值，形成Sugeno模糊推理系统，利用该推理系统生成对应振荡模态下的UPFC附加阻尼控制信号。

2.根据权利要求1所述的抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于所述步骤3-4)中优化的参数分类包括：

系统参数c_jk，σ_jk，其中，j表示输入变量，k表示输入变量的模糊区间，设输入变量为N个，每个输入变量的模糊区间为M个，且均采用高斯隶属函数根据系统输入变量的分量x_j要求的精度和值域决定参数c_jk，σ_jk二进制编码的长度l_j，l_j应该满足其中，p_j表示x _j 要求的小数点后的位数，分别表示系统输入变量的最大、最小值；

结构参数W，表示模糊区间和规则的关联情况，W＝1表示有关联，W＝0表示无关联；

系数p_i^k与常数项B^k，k表示规则的条数，p_i^k，B^k需要根据系统的输出y要求的精度和值域决定二进制编码的长度，即其编码长度l应满足下式：2^l-1＜(y_max-y_min)×10^P≤2^l-1，其中，p表示y所要求的小数点后的位数，y_max、y_min分别表示系统输出变量的最大、最小值。

3.根据权利要求2所述的抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于根据式(1)确定遗传个体的编码长度l_c：

式中N、M、l分别表示输入变量个数、每个输入变量的模糊区间以及常数项，B^k的二进制编码长度。

4.根据权利要求2所述的抑制电力系统低频振荡的方法，其特征在于结构参数W按行拉长，采用N×M^N位二进制位串表示。