一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法及系统，方法包括以下过程：从运行方式集合中选取主导振荡模式阻尼比最小的运行方式作为基础运行方式；选取基础运行方式下参与机组；根据动态稳定及鲁棒性要求获取参与机组PSS参数优化的目标函数；基于MFO算法对参与机组的PSS参数进行优化。本发明专利技术以主导振荡模式为基础建立动态稳定性和鲁棒性目标函数，优化后PSS有效地抑制了低频振荡，且对多种运行方式均有良好的阻尼特性。

A PSS parameter optimization method and system based on moth fire fighting optimization algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法及系统
本专利技术属于电力系统
，具体涉及一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法及系统。
技术介绍
随着电力系统规模加大、不确定性和复杂性加剧，如何保障电力系统稳定性仍是电力工作者面临的难题。在长条形结构的弱互联交流电网中，低频振荡问题尤为突出，是电力系统失稳的主要原因之一。发电机高增益快速励磁系统的应用，在提高发电机电压调节特性的同时，为系统提供了负阻尼，使弱交流系统的低频振荡问题更加突出。PSS(电力系统静态稳定器)是目前使用最广泛、技术最成熟的抑制措施。它针对系统阻尼不足的情况，引入附加信号来增加阻尼，进而达到抑制系统低频振荡的目的。动态稳定性分析是PSS参数配置优化的基础。动态稳定的分析方法主要为频域分析法和时域仿真分析法。频域分析法以系统状态方程为基础，通过求解状态方程的特征根识别出系统中存在的弱阻尼或负阻尼振荡模式，进而找到与其强相关的发电机组，并针对该振荡频率为强相关机组配置PSS参数。由于该方法依赖于电力系统的详细数学模型，并进行了一点线性化处理，所以其鲁棒性往往比较差，不能很好地满足运行方式多变的电力系统需要。时域仿真分析法以大扰动下系统相关电气量为基础，采用曲线拟合方法来求解动态稳定特性，能适应多变的运行方式，但无法表征参与机组。可考虑结合上述两种方法进行动态稳定性分析。对于PSS参数整定及优化，传统控制理论方法仅针对高频局部振荡模式进行计算，不存在低频区域间振荡模式校核过程，无法适应多运行方式多机组下的低频振荡问题。智能优化算法在处理大规模、复杂系统时具有计算速度快、学习能力强、适应性强等特点，将智能优化算法应用到PSS参数优化配置中，成为近年来的研究热点。现有文献多以主导振荡模式为基础，以最小阻尼比最大为目标函数，应用智能算法进行PSS参数优化，但应用算法参数较多，迭代后期多样性降低，存在早熟问题，且易陷入局部最优，全局搜索能力较弱。全局搜索性能与局部开发能力的平衡性仍是制约智能算法应用的重要瓶颈。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，解决了传统整定方式费时、费力且无法协调机组PSS间的配合问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，包括以下过程：获取运行方式集合，从运行方式集合中选取主导振荡模式阻尼比最小的运行方式作为基础运行方式；选取基础运行方式下参与机组；根据动态稳定及鲁棒性要求获取参与机组PSS参数优化的目标函数；基于MFO算法对参与机组的PSS参数进行优化；将PSS参数优化结果带入运行方式集合中所有运行方式，判断是否均满足目标要求，若是，则PSS参数优化结束，否则重新选取基础运行方式重复以上过程，直至满足目标要求。进一步的，所述选取基础运行方式参与机组包括：基于动态响应因子选取参与机组。进一步的，所述基于动态响应因子选取参与机组包括：第j个机组动态响应因子FDR,j为：其中pi,j为第i个振荡模式下第j个机组的参与因子；Dj为第j个机组的阻尼系数；为第j个机组的惯性时间常数；选择动态响应因子前60％机组进行PSS参数优化，即：w为动态响应因子前60％发电机个数，n为该振荡模式相关发电机总个数。进一步的，根据动态稳定及鲁棒性要求获取机组PSS参数优化的目标函数包括：(1)动态稳定性指标动态稳定性指标Z可表示为：其中，v为振荡模式个数；p为运行方式个数；Ei,j为j运行方式i振荡模式的振荡能量；k为振荡模式中主导振荡模式的序号；Ek,j为第j个运行方式主导振荡模式k的振荡能量，ξk,j为第j个运行方式的主导振荡模式k的系统阻尼比；(2)鲁棒性指标鲁棒性指标L，即：式中，p为运行方式个数；q为振荡模式个数；k为主导振荡模式；fi,'j、ξi',j为优化后第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；为优化前第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；总的目标函数表示为：式中，约束条件为PSS参数即输入数据的约束，Kpi为第i个优化机组的增益，T1i、T13i、T3i为第i个优化机组PSS超前-滞后环节相关时间常数；Kpimin、Kpimmax、T1imin、T1imax、T13imin、T13imax、T3imin、T3imax为增益及各时间常数允许输入的最大值和最小值；ω1、ω2为动态稳定性指标Z以及鲁棒性指标L的权重。相应的，本专利技术还提供了一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化系统，其特征是，包括基础运行方式确定模块、参与机组选取模块、优化目标建立模块、优化参数计算模块和优化结果判断模块；基础运行方式确定模块，用于获取运行方式集合，从运行方式集合中选取主导振荡模式阻尼比最小的运行方式作为基础运行方式；参与机组选取模块，用于选取基础运行方式下参与机组；优化目标建立模块，用于根据动态稳定及鲁棒性要求获取参与机组PSS参数优化的目标函数；优化参数计算模块，用于基于MFO算法对参与机组的PSS参数进行优化；优化结果判断模块，用于将PSS参数优化结果带入运行方式集合中所有运行方式，判断是否均满足目标要求，若是，则PSS参数优化结束，否则重新选取基础运行方式重复以上过程，直至满足目标要求。进一步的，参与机组选取模块中，所述选取基础运行方式参与机组包括：基于动态响应因子选取参与机组。进一步的，参与机组选取模块中，所述基于动态响应因子选取参与机组包括：第j个机组动态响应因子FDR,j为：其中pi,j为第i个振荡模式下第j个机组的参与因子；Dj为第j个机组的阻尼系数；为第j个机组的惯性时间常数；选择动态响应因子前60％机组进行PSS参数优化，即：w为动态响应因子前60％发电机个数，n为该振荡模式相关发电机总个数。进一步的，优化目标建立模块中，根据动态稳定及鲁棒性要求获取机组PSS参数优化的目标函数包括：(1)动态稳定性指标动态稳定性指标Z可表示为：其中，v为振荡模式个数；p为运行方式个数；Ei,j为j运行方式i振荡模式的振荡能量；k为振荡模式中主导振荡模式的序号；Ek,j为第j个运行方式主导振荡模式k的振荡能量，ξk,j为第j个运行方式的主导振荡模式k的系统阻尼比；(2)鲁棒性指标鲁棒性指标L，即：式中，p为运行方式个数；q为振荡模式个数；k为主导振荡模式；fi,'j、ξi',j为优化后第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；为优化前第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；总的目标函数表示为：式中，约束条件为PSS参数即输入数据的约束，Kpi为第i个优化机组的增益，T1i、T13i、T3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，包括以下过程：/n获取运行方式集合，从运行方式集合中选取主导振荡模式阻尼比最小的运行方式作为基础运行方式；/n选取基础运行方式下参与机组；/n根据动态稳定及鲁棒性要求获取参与机组PSS参数优化的目标函数；/n基于MFO算法对参与机组的PSS参数进行优化；/n将PSS参数优化结果带入运行方式集合中所有运行方式，判断是否均满足目标要求，若是，则PSS参数优化结束，否则重新选取基础运行方式重复以上过程，直至满足目标要求。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，包括以下过程：
获取运行方式集合，从运行方式集合中选取主导振荡模式阻尼比最小的运行方式作为基础运行方式；
选取基础运行方式下参与机组；
根据动态稳定及鲁棒性要求获取参与机组PSS参数优化的目标函数；
基于MFO算法对参与机组的PSS参数进行优化；
将PSS参数优化结果带入运行方式集合中所有运行方式，判断是否均满足目标要求，若是，则PSS参数优化结束，否则重新选取基础运行方式重复以上过程，直至满足目标要求。


2.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，所述选取基础运行方式参与机组包括：
基于动态响应因子选取参与机组。


3.根据权利要求2所述的一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，所述基于动态响应因子选取参与机组包括：
第j个机组动态响应因子FDR,j为：



其中pi,j为第i个振荡模式下第j个机组的参与因子；Dj为第j个机组的阻尼系数；为第j个机组的惯性时间常数；
选择动态响应因子前60％机组进行PSS参数优化，即：



w为动态响应因子前60％发电机个数，n为该振荡模式相关发电机总个数。


4.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化方法，其特征是，根据动态稳定及鲁棒性要求获取机组PSS参数优化的目标函数包括：
(1)动态稳定性指标
动态稳定性指标Z可表示为：



其中，v为振荡模式个数；p为运行方式个数；Ei,j为j运行方式i振荡模式的振荡能量；k为振荡模式中主导振荡模式的序号；Ek,j为第j个运行方式主导振荡模式k的振荡能量，ξk,j为第j个运行方式的主导振荡模式k的系统阻尼比；
(2)鲁棒性指标
鲁棒性指标L，即：



式中，p为运行方式个数；q为振荡模式个数；k为主导振荡模式；f′i,j、ξ′i,j为优化后第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；为优化前第i个运行方式的第j个振荡模式的振荡频率与阻尼比；
总的目标函数表示为：



式中，约束条件为PSS参数即输入数据的约束，Kpi为第i个优化机组的增益，T1i、T13i、T3i为第i个优化机组PSS超前-滞后环节相关时间常数；Kpimin、Kpimmax、T1imin、T1imax、T13imin、T13imax、T3imin、T3imax为增益及各时间常数允许输入的最大值和最小值；ω1、ω2为动态稳定性指标Z以及鲁棒性指标L的权重。


5.一种基于飞蛾扑火优化算法的PSS参数优化系统，其特征是，包括基础运行方式确定模块、参与机组选取模块、优化目标建立...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晓杰，张文朝，张立伟，徐友平，邵德军，刘静，党杰，张三洪，
申请(专利权)人：国家电网公司华中分部，北京科东电力控制系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42