低频振荡控制策略的研究现状

目前低频振荡的控制措施主要有两种。其一，发电侧的励磁系统或调速系统上增加附加控制；其二，输电线路上安装电力电子装置(如SVC.TCSC等)来增大系统阻尼。前者的研究热点主要是电力系统稳定器(PSS)的设计与参数协调；后者主要是研究FACTS控制器的设计。

随着电力系统规模的扩大，电力系统形成了一个具有高维数、非线性、参数不确定的复杂动态系统，而且大部分元件具有延迟、磁滞、饱和等复杂的物理特性，由于电力系统的这些特点，要想得到完全准确的线性化模型几乎是不可能的，此外由于系统日益接近稳定极限，尽管只是微小的扰动发生，可能也无法线性化，这时，传统的方法就无能为力了，而且随着电力市场的进行，使得系统的运行方式会经常变动，如果采用传统的低频振荡分析方法，需要在新的运行方式下的重新计算，这对于控制来说是难以接受的。因此许多先进的控制技术都在抑制低频振荡方面得到了广泛的应用[128-132]。

1.3.2.1 励磁系统控制

目前通过在发电机励磁系统控制来抑制低频振荡的研究可以分为两大类，一类主要是研究AVR+PSS[133-136]，以方思立、刘增煌等人为代表，他们认为:AVR十PSS控制的物理概念清晰，易于为工程人员接受，在现场调试、提高系统稳定水平、满足发电机调压的要求以及阻尼低频振荡等方面比线性最优励磁控制(Linear Optimal Excitation Control，LOEC)和非线性励磁控制(Nonlinear Excitation Control，NEC)较为成熟且经验和技术丰富，而且其适应性强，还具有可根据不同运行情况退出附加控制的灵活性。另一类则认为LOEC和NEC优于PSS，国内以卢强等人为代表，卢强等人采用小扰动转矩分析法，对PID，PSS，LOEC和NEC四种励磁控制方法的物理机理进行了分析，分析结果为LOEC比PID和PSS更能改善系统的阻尼特性，而NEC则无论在发电机运行的哪种状态都能提供很强的人工阻尼，并能提高同步发电机的同步能力，有着其他控制方法无法比拟的优越性[137]，文献[128，138]也指出，NEC在阻尼控制方面要优于PSS。

PSS研究的热点是其控制器的设计和参数的协调，传统的PSS大多采用PID控制，这种控制方式的鲁棒性差，随着现代控制技术的发展，基于鲁棒控制以及基于智能控制的PSS成为研究热点[139-145]。基于鲁棒控制的PSS与传统的PSS相比，具有较强的鲁棒性及对干扰的不灵敏性，能够在较大的电力系统运行范围内抑制振荡，提高系统的动态稳定性。智能控制的PSS具有系统辨识，自动调整参数的优点，能根据系统运行情况提供最强的阻尼，因而是未来主要的研究方向，目前已取得了一定的研究成果[146-153]。其中，文献[149]采用人工鱼群算法对电力系统稳定器参数进行优化设计，以所有振荡模态最小阻尼比和最大为优化目标，优化PSS参数，提高整个系统的阻尼比，抑制电力系统低频振荡，保证系统的动态稳定性。文献[152]提出遗传算法(Genetic Algorithm，GA)进行多机系统的多目标鲁棒优化设计，将包含具有弱阻尼机电振荡模式的阻尼系数和阻尼比的目标函数组合成多目标函数，把PSS参数选择的问题变成一个优化问题，然后用来求解，获得了较强的阻尼效果。文献[153]将聚类算法和常规模糊控制相结合，提出新型聚类自适应模糊稳定器的控制方案，并用改进GA来优化常规模糊稳定控制器的隶属度参数，获得了比常规模糊控制更强的抑制振荡能力及响应速度。

通过改进励磁控制器来抑制低频振荡的研究可分为最优励磁控制和非线性励磁控制，由于励磁控制器的设计往往是多目标的，即希望同时控制发电机端电压Ug、电磁功率Pe以及转子转速等。既要实现电压的稳定，又要抑制低频振荡，这些目标变量对励磁电压的要求可能会产生矛盾，这些矛盾会削弱励磁控制抑制低频振荡的作用。这说明，使用多目标控制，而又希望单个目标的控制达到最优往往难以实现的。文献[154]提出了一种基于遗传算法的抑制低频振荡的控制方法，这种方法采用单目标分时段控制，即在低频振荡过程中专门针对系统的低频振荡进行控制，同时又不会对系统的其他变量产生很坏的影响。仿真结果证明这种方法切实有效。但是在实际中如何区分振荡类型达到分时段抑制，还需进一步的研究。

1.3.2.2 FACTS装置控制

在利用FACTS装置抑制低频振荡的研究中，研究最多的是串联补偿装置如TCSC、TCPS、SSSC的控制策略，此外关于在SVC、SVG、STATOM、UPFC、HVDC等装置增加附加控制策略的研究也越来越多。

利用串联补偿装置抑制低频振荡的原理大致都是相似的，实质上都是通过控制输电线路上的串联电抗，来抑制低频振荡，因此通过研究TCSC的控制策略具有普遍意义。过去的TCSC控制策略往往采用PID控制、全状态反馈及线性最优控制，但是其控制量往往选取表征系统稳定的发电机机端变量(如功角、转速、电磁功率)，这对装在输电线路的FACTS装置来说是不易得到的。文献[155]采用T-S模糊模型设计了一个多目标的TCSC控制器来增大系统振荡时的阻尼，该方法将闭环系统的稳定性以及极点配置等要求统一到一个线性矩阵不等式组中，并采用并行补偿技术，得到了全局非线性系统的控制规律。文献[156]提出一种串联电抗器投切的模糊逻辑控制器以抑制电力系统机电振荡。该文建立了一组控制规则，并由模糊逻辑推理提供了结果。该控制器根据一个简单电力系统实测的动态特性和关于系统动态特性的一般工程知识建立了控制器的知识库。文献[157]提出了一个基于GA的TCSC阻尼控制器，以系统低频振荡模式的特征根实部最小为目标函数，算例证明具有良好的阻尼效果。文献[158]认为:由于FACTS装置的机械特性限制，最强的阻尼控制应来自bang-bang控制。文献[159]采用改进的预测控制法，也获得了较好的阻尼效果，并有效克服了电力系统中存在的时变性，非线性、失配等问题，而且考虑了各个被调量之间存在的相互影响，但是该方法需要较长的计算时间。

文献[160]提出一个基于人工神经网络(Artificial Neural Nets，ANN)的SVC阻尼控制器，该控制器由神经识别器和神经控制器两部分组成，用递归在线训练算法对其进行训练。文献[161]在分析区域模式振荡中区域惯性中心间暂态能量变化过程的基础上，提出以区域间暂态能量下降为目标的阻尼控制策略，并设计了附加在SVC上的自适应模糊控制器。该模糊控制器在设计中融入人的经验，可以实现对控制器参数自动进行在线调节。

在UPFC上安装类似的附加控制器可以有效阻尼互联系统重负荷联络线上的低频振荡。但是基于线性模型的传统控制器鲁棒性差，不能适应系统运行方式的变化。文献[162]提出了一个UP-FC的模糊阻尼控制器，为了使模糊器和解模糊器的设计变得容易，在输入和输出的隶属函数中引入比例因子，并应用GA调整比例因子使模糊阻尼控制器性能最优。文献[163]在分析UPFC及其控制系统动态模型的基础上，应用模糊技术设计了一个用来抑制互联系统联络线功率振荡的模糊调制控制器，并提出了模糊联合调制控制器，用仿真算例证明了联合调制优于单一元件调制。

另外，在高压直流输电系统上增加附加控制也可以起到抑制系统低频振荡的效果。文献[164]应用能量函数法设计了一种附加在高压直流(High Voltage DC，HVDC)系统上的辅助模糊逻辑控制器，并利用线路快速控制传输功率的能力，提供抑制联络线功率振荡的阻尼。文献[165]研究了阻尼控制器之间的协调设计问题，提出用序优化和相结合的智能计算方法解决阻尼控制器参数的鲁棒最优整定。