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励磁控制理论简介.

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1 励磁控制理论简介

2 目的 介绍各种在励磁控制中得到应用的理论 部分控制理论的实现 通过实验或现场波形对比PID控制

3 现有的励磁控制理论 PID PID+PSS 线性最优控制 自适应最优控制 非线性控制

4 PID控制

5 比例参数的作用和影响 对稳态特性的影响 加大比例控制KP,在系统稳定的情况下,可以减小稳态误差,提高控制精度,但加大KP只减小误差,却不能完全消除稳态误差; 对动态特性的影响 比例控制KP加大,会使系统的动作灵敏、响应速度快;KP偏大,振荡次数变多,调节时间加长,当KP太大时,系统会趋于不稳定。若KP太小,又会使系统的响应缓慢。

6 积分参数的作用和影响 对稳态特性的影响 积分控制能消除系统的稳态误差,提高控制系统的控制精度。但若TI太大,积分作用太弱,将不能减小稳态误差; 对动态特性的影响 积分时间常数TI偏小,积分作用强,振荡次数较多,TI太大,对系统性能的影响减小。当时间常数TI合适时,过渡性能比较理想。

7 微分参数的作用和影响 微分控制的作用跟偏差信号的变化趋势有关,通过微分控制能够预测偏差,产生超前的校正作用,可以较好地改善动态特性,如超调量减少,调节时间缩短,允许加大比例控制,使稳态误差减小,提高控制精度等。但当TD偏大时,超调量较大,调节时间较长。当TD偏小时,同样超调量和调节时间也都较大。只有TD取得合适,才能得到比较满意的效果。

8 PID控制的实现 控制规律 传递函数

9 PID控制的数字实现 PID控制输出的累加形式 控制偏差的增量形式

10 电力系统稳定器(PSS)原理 根据发电机固有频率进行补偿,使之频谱特性与期望值一致。
国家电网公司企业标准中电力系统稳定器整定试验导则要求,需要通过相位补偿,使0.2~2Hz范围内PSS输出的力矩向量对应轴在超前+10°~-45°。

11 PSS补偿特性图

12 单输入PSS KPSS=3,T1=0.09s,T2=0.031s,T3=0.3s T4=0.99s,Tw=2.3s

13 惯性环节 的离散化 有x+Ts·x=u, 即dx/dt=(u-x)/T 令控制周期为h, ε =h/2, 离散化得到 化简得到

14 隔直环节和超前滞后环节 隔直环节 超前滞后环节

15 PSS的特点 优点 原理清晰 实现简单 抑制低频振荡效果较好 缺点 抑制振荡频率范围窄 有功功率的反调 多机系统中的配合

16 PSS2A

17 -4%阶跃(动模试验) P=0.57,t=1s时给定值由1.08突变为1.04

18 三相接地实验(动模试验) V=1.05, P=0.45, t=1s时发生三相接地故障,0.2s后故障消失。

19 线性最优励磁控制 一种多变量PID △Ef=KV× △V+KP× △ P+KF× △F

20 1%阶跃 P=0.7, t=1s时给定值由1突变为1.01;t=7s给定值由1.01突变为1.0

21 自适应控制 变增益自适应 模型参考自适应 自校正控制

22 变增益自适应 预置几组控制参数,运行时根据一个或多个辅助变量的大小选取最合适的一组。 具有一定的适应能力,实际仍然是改进的定点控制方式。
设计简单,容易实现。

23 控制器 被控对象 变增益机构 Yref u

24 模型参考自适应 由两个环路组成:内环是调节器和被控对象,外环为参考模型和自适应机构。参考模型经过精心设计,性能优良。这样通过自适应机构使被控对象与参考模型之间的广义误差最小化,从而达到被控对象性能最优。 能够很快跟踪被控对象的变化。 要求零极点对消,很难保证闭环稳定。 参考模型难以设计。

25 模型参考自适应(续) 参考模型 + 广义误差e - 前馈调节器 被控对象 u Yr 反馈调节器 自适应机构

26 自校正控制 通常由辨识器、控制器参数设计部分和控制器本体三部分组成。这种算法对同步发电机控制过程进行实时辨识,并将辨识参数代入离散的Riccati方程,实时求解最优反馈增益,以得到最优控制输出。理论上该控制器能够保证被控对象始终保持最优性能。

27 自校正控制(续) + 被控对象 u0 y + 辨识器 控制器参数设计 控制器

28 自适应与PID控制性能的比较

29 三相短路实验

30 AOEC现场实验

31 非线性鲁棒电力系统稳定器 基于多机励磁系统,该模型考虑瞬态凸极效应,并计及了系统中存在的各种不确定性因素的影响;在此基础上将微分几何控制理论与线性方法有机结合,即采用反馈线性化方法将非线性系统精确线性化,然后应用线性控制理论设计其鲁棒控制律,最后代回到所设计的非线性预反馈律中。

32 非线性鲁棒PSS的控制规律 与常规控制规律不同,甚至在分母中出现了状态变量。

33 300MW机组2%阶跃实验 PID PID+NrPSS

34 进相至-13MVar时的稳定实验

35 谢谢!


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