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1、2004 年5 月 电 工 技 术 学 报 Vol.19 No.5 第 19 卷第 5 期 TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY May 2004 基于神经网络逆系统的电力系统 稳定器的研究 梁有伟 胡志坚 陈允平(武汉大学电气工程学院 武汉 430072)摘要 首先分析了具有 PSS 辅助励磁控制的单机无穷大系统的可逆性,在此基础上,以发电机功角为控制输出量，提出了一种基于神经网络 阶逆系统的电力系统稳定器(NNIPSS)的设计方案，为了增强伪线性系统的动态品质特性和鲁棒性，闭环辅助控制器采用 Fuzzy-PID 开关切换控制方式。将所
2、设计的 NNIPSS 用于单机无穷大电力系统，并同常规 PSS(CPSS)相比，仿真结果表明了其对于改善电力系统动态水平和暂态稳定的优越性和有效性。关键词：电力系统稳定器 神经网络 逆系统 模糊控制 中图分类号：TM712 A Power System Stabilizer Based on Neural Network Inverse System Liang Youwei Hu Zhijian Chen Yunping(Wuhan University Wuhan 430072 China)Abstract A novel power system stabilizer(PSS)based
3、 on an artificial neural network th order inverse system(NNIPSS)is presented.The reversibility of an excitation system with PSS is proved firstly.Then,with the power angles of the generators as the controlled variables,the designing and training methods of the neural network inverse system are descr
4、ibed in details.In order to improve the dynamics performance and robustness of the neural network inverse system,a Fuzzy-PID switch controller is adopted.Simulation of one machine infinite-bus system shows that the proposed NNIPSS can provide better performances compared with a conventional PSS(CPSS
5、).Keywords:Power system stabilizer，neural network，inverse system，fuzzy logic control 1 引言 电力系统稳定器(PSS)作为一种附加励磁装置，能增加系统正阻尼，提高静态稳定极限和输电容量，能有效地抑制电力系统低频振荡。但是，常规的电力系统稳定器(CPSS)是由经典控制理论设计的超前滞后环节组成，其参数固定，在某一特定的振荡模式下最优校正的，无法保证在各种扰动下都能较好的抑制低频振荡，因此，CPSS 具有动态品质和自适应性较差的缺点。随着控制理论的发展，基于神经网络(NN)控制的 PSS，成为广大电力科技工作者研
6、究的热点。文献1采用多层前馈 NN，其输入量为表征发电机运行特性的量（有功功率 P、无功功率 Q 或功率因数PF 等），输出为 PSS 所需的参数，以此实现 CPSS参数实时自适应调整。文献2用 NN 控制器作为PSS，依据发电机组运行工况进行训练，输出量作为励磁控制系统的辅助输入信号，实现对 AER 自适应最佳控制输入。文献3采用双神经网络，用辨识网络在线辨识受控系统低频振荡模式，为控制网络提供信号；用控制网络实现自适应在线控制。显然，和 CPSS 相比，将 NN 用于 PSS 的控制，抑制电力系统低频振荡，具有巨大的潜力和优势。然而，上述控制方案也有不尽人意之处，如如何充分获取丰 收稿日期
7、 2003-08-15 改稿日期 2003-12-26 62 电 工 技 术 学 报 2004 年 5 月 富的训练样本集和扰动源,如何有效地辨识复杂非线性电力系统等。近年来，国内学者将 NN 理论和非线性逆系统方法相结合4，借助 NN 所具有的分布存储信息、自学习能力、高度鲁棒性和能充分逼近任意复杂非线性关系的特点，结合逆系统方法线性化非线性系统的能力，构造出物理可实现的神经网络 阶积分（延时）逆系统，克服了一般逆系统方法过分要求受控系统数学模型、逆系统解析式精确已知的束缚，为研究复杂非线性电力系统提供了一种新的控制手段和策略。本文首先分析了具有 PSS 辅助励磁控制的单机无穷大系统的可逆性
8、，以发电机功角为控制输出量，提出了一种基于神经网络 阶逆系统的电力系统稳定器（NNIPSS）的设计方案，闭环辅助控制器采用Fuzzy-PID 开关切换控制方式，以增强伪线性系统的动态品质特性和鲁棒性。将所设计的 NNIPSS 用于单机无穷大电力系统，仿真结果表明了其对于改善电力系统微动态水平和暂态稳定性的优越性和有效性。2 神经网络逆系统方法简介 神经网络逆系统方法以其独有的优点，在电力系统可控串联补偿（TCSC）5、非线性励磁控制 6等方面得以应用。逆系统方法7是用反馈线性化方法来研究控制系统设计理论的一种途径。其基本思想是：首先，利用对象的逆系统构成一种可用反馈方法实现的阶积分逆系统，将对
9、象补偿为具有线性传递关系的系统，即伪线性系统；然后再用线性系统的理论如极点配置、二次型指标最优、鲁棒伺服跟踪来完成这种系统的综合。一般说来，对于复杂的强非线性系统(如电力系统)，求解出逆系统是相当困难和复杂的。不仅需要知道原系统充分的参数，单是求解高阶微分方程工作也是繁杂的。而神经网络独特的充分逼近任意复杂非线性映射关系的优点与逆系统理论伪线性化原系统的能力相结合，在无需已知受控非线性系统的数学模型，即可构造出可物理实现的神经网络 阶积分逆系统。神经网络 阶逆系统控制结构如图 1所示(连续系统)，用静态 NN 加若干时延因子或积分器来实现 阶逆系统的功能。静态 NN 用来逼近非线性函数，时延因
10、子或积分器反应系统的动态特性；从而形成 阶伪线性复合系统，并对该伪线性复合系统加以综合，设计控制器；最后将神经网络阶逆系统与控制器组合起来(与原系统串联)，构成复合控制器，实现对原非线性系统的有效控制。详细的理论可参考文献47。3 单机无穷大系统数学模型及可逆性分析 对如图 2 所示的单机无穷大系统，发电机（凸极）励磁控制系统的三阶数学模型可表示为8 静态神经网络辅助控制器原系统S-1S-1S-1r+-yy(1)y(n-1)u(m)u(m-1)uy=y(n)S-1 图 1 基于神经网络 阶逆系统复合控制系统 Fig.1 Control system based on neural networ
11、k -th order inverse system u(m-1)u(m)y(n)y(n-1)第 19 卷第 5 期 梁有伟等 基于神经网络逆系统的电力系统稳定器的研究 63 64 电 工 技 术 学 报 2004 年 5 月 输入信号的反应速度，提高控制系统的相对稳定。对于低阶逆系统(2)，文献5常采用一个超前校正环节，加快系统的动态响应速度，增大系统的带宽。而对于高阶逆系统(3)，则难以设计控制器使闭环系统稳定。文献6采用广义逆系统方法作降阶处理。对于本文的高阶逆系统(3=)，采用 Fuzzy-PID 开关切换的控制，如图 3 所示。同降阶法相比，Fuzzy-PID 控制有更好的动态品质特
12、性和更强的鲁棒性，在大偏差范围内采用 Fuzzy 控制，而在小偏差范围内转换成 PID 控制，两者的切换由程序事先给定的偏差范围自动实现。模糊控制器PID控制器伪线性系统d/dtry?0ee+-ee.图 3 Fuzzy-PID 开关切换控制结构 Fig.3 Structure of Fuzzy-PID 设二维模糊控制器的输入分别为误差信号 e，论域为-1，1；加速误差 ec，论域为-15，15；输出为控制量u，论域为-1，1，控制规则表如表 1所示。在仿真研究时，隶属度函数可用连续量，而在实际控制中，依据具体情况通常将其离散化。由于 Fuzzy 控制环节已包含微分环节，为消除稳态误差，提高稳态
13、精度，在 PID 控制环节中设为 PI 控制 器，其参数为：1.25102.0106.0+ss。表 1 控制规则表 Tab.1 The rule of control U E DE NB NS ZE PS PB NB PB PB PB PS NB NS PB PS PS ZE NB ZE PB PS ZE NS NB PS PB ZE NS NS NB PB PB NS NB NB NB 5 PSS 的神经网络 3 阶逆系统控制的仿真 对图 2 所示的系统进行仿真研究，仿真采用Matlab6.5 提供的 Simulink、Power System Block 搭建系统结构模型，以及 Fuzzy
14、 Logic、Neural Network工具箱编写相应程序。基于神经网络 3 阶逆系统的PSS 控制结构如图 4 所示。+-模糊-P I D神经网络逼近式(7)电力系统S-1S-1S-1r e fN N I P S S.up s s 图 4 神经网络 3 阶逆系统 PSS 控制结构 Fig.4 Structure of neural network 3-th order inverse system 仿真时，扰动源分别取为：（1）无穷大母线处第 1.0s 发生三相短路，0.15s后切除。（2）第 1.0s 切除一条线路运行。（3）发电机端电压相对参考电压第 1.0s 阶跃变化+0.05pu，
15、1.2s 后恢复。对同一扰动源，还采用与没有安装 PSS(无 PSS)和 CPSS 控制作为对比，鉴别所设计的 NNIPSS 的有效性。本文采用的以为输入信号的 CPSS，依据单机无穷大系统转子运动特征方程以及励磁电气 回路中 PSS 输出pssU和qE之间滞后的相位，确定 CPSS 传递函数为 23.0 5020 10pss+=ssssG 仿真结果为：图 5 是各种扰动下发电机功角的响应曲线。图 6 是机端三相短路时发电机电磁功率的响应曲线。图 7 是电厂母线出口处三相短路时机端电压的响应曲线。仿真结果表明，所设计的 NNIPSS 能够较快的抑制电力系统功角受扰动时的振荡，减小系统的超调量，
16、改善了暂态稳定性。但同时也可以看到，在以功角为控制输出量时，对于端电压的稳定控制而言，NNIPSS 与 CPSS 相比，没有多大的优越性(图7 所示)。6 小结与探讨 本文所设计的基于神经网络 阶逆系统的PSS，具有以下优点：能有效地增强系统的阻尼，提高系统的动态稳定水平和暂态稳定性。不依赖电力系统的精确数学模型，具有相当强的自适应性和宽广的适应范围。控制系统的辨识是在离线方 第 19 卷第 5 期 梁有伟等 基于神经网络逆系统的电力系统稳定器的研究 65 式下进行，白噪声扰动，其对系统的扰动甚微，能保证系统正常工作，工程上易于实现。为了进一步完善该方案，下一步研究的重点应该是将其推广到多变量
17、非线性控制中，在复杂多机系统中的实现该控制策略；同时也应考虑方案的在线实时控制问题。(a)三相短路故障 (b)切除一条线路运行 (c)机端参考电压阶跃上升 5%图 5 各种扰动下发电机的功角响应曲线 1.基于神经网络阶逆系统的 PSS 2.常规 PSS 3.无 PSS Fig.5 Power angle response of generator under different disturbances 图 6 三相短路时发电机电磁功率的响应 1.基于神经网络阶逆系统的 PSS 2.常规 PSS 3.无 PSS Fig.6 Electromagnetic powerresponse of ge
18、nerator to three phase short circuit 图 7 三相短路时机端电压的响应 1.基于神经网络阶逆系统的 PSS 2.常规 PSS 3.无 PSS Fig.7 Terminal voltageresponse of generator to three phase short circuit 参考文献 1 Abido M A,Abdel-Magid Y L.Radial basis function network based power system stabilizers for multimachine power systems.International
19、 Conference on Neural Networks 1997,Jun.1997(2)2 Hsu Y Y.Tuning of power system stabilizer using an artificial neural network.IEEE Trans.on Energy Conversion,1991,6(4):612619 3 Young-Moon P,Kwang Y L.A neural network-based power system stabilizer Uusing power flow characteristics.IEEE Trans.on Energ
20、y Conversion,1996,11(2):435440 4 戴先中，刘军.神经网络阶逆系统的结构、辨识及其在控制中的应用.电力系统自动化,1997,21(7):15 5 戴先中，陈珩等.神经网络逆系统及其在电力系统控制中的应用.电力系统自动化,2001,25（4）：1117（下转第 14 页）14 电 工 技 术 学 报 2004 年 5 月 Idmin3.35A，由式(19)计算的电感临界值约为17.4mH。实验中取均衡电抗器电感为 17.4mH，对应的双桥整流临界电流实测波形如图 6 所示，直流负载电流此时约为 3A，实验结果和理论分析相吻合。图 6 均衡电抗器取临界电感时双桥整流电
21、流 实验波形 Fig.6 Experimental current waveforms of the two parallel bridges under critical value 6 结论 通过变抽头六相整流系统均衡电抗器的磁势平衡关系、整流双桥对称周期工作特性以及铁磁电感励磁电流周期平均值为 0 的特点，对变抽头六相整流系统进行了详细的理论分析和仿真实验研究，为变抽头均衡电抗器临界电感的求取提供了一种简单而有效的方法。根据该方法计算的临界电感值具有足够准确性，能够满足工程需要，为变抽头均衡电抗器的合理设计提供了充分的理论依据。参考文献 1 Shota Miyairi,Shoji Iid
22、a,Kiyoshi Nakata，et al.New method for reducing harmonics involved in input and output of rectifier with interphase transformer.IEEE Trans.on Industry Application,1986,22（5）：790797 2 J Arrillaga,M E Villablanca.Pulse doubling in parallel convertor configurations with interphase reactors.IEE Proc.1991
23、,138（1）：1520 3 Sewan Choi,Prasad N Enjeti,Hong-Hee Lee,et al.A new active interphase reactor for 12-pulse rectifiers provides clean power utility interface.IEEE Trans.on Industry Applications,1996,32（6）：1304 1311 4 Sewan Choi,Bang Sup Lee,Prasad N Enjeti.New 24-pulse diode rectifier systems for util
24、ity interface or high-power ac motor drives.IEEE Trans.on Industry Applications,1997,33（2）：521541 5 马伟明，张盖凡.三相同步发电机供交直流混合负载时交流电压波形的畸变.电工技术学报,1996,11（5）：3642 6 潘启军，刘德志.带有变抽头均衡电抗器的六相整流电路的分析.海军工程大学学报，1999（1）：1318 7 潘启军.抑制整流装置谐波的方法研究：硕士学位论文.海军工程大学，1999 作者简介 潘启军 男，1972 生，博士研究生，研究方向为电力电子应用、电磁兼容性研究。马伟明 男，1
25、960 生，博士，教授，博士生导师，工程院院士，从事独立电源系统、电力电子及电力系统电磁兼容性等方面的研究。（上接第 65 页）6 陆翔，戴先中,张腾等.多目标励磁控制系统的神经网络逆系统方法.电力系统自动化,2002,26(12):3539 7 李春文,冯元琨.多变量非线性控制的逆系统方法，北京：清华大学出版社，1991 8 卢强,孙元章.电力系统非线性控制.北京：科学出版社,1993 9 P.M.安德逊，A.A.复阿德.电力系统的稳定与控制.北京：水利电力出版社，1979 作者简介 梁有伟 男，1977 年生，硕士研究生，从事电力系统智能控制的研究。胡志坚 男，1969 年生，博士,副教授,从事电力系统稳定控制、电网自动化的研究。