目錄
第1章 新型電力系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 1
1.1 新型電力系統(tǒng)多元可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀 1
1.1.1 風(fēng)力發(fā)電 1
1.1.2 光伏發(fā)電 3
1.2 新型電力系統(tǒng)低頻/超低頻穩(wěn)定問題 5
1.3 人工智能的定義與發(fā)展歷史 7
參考文獻 10
第2章 新型電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析 12
2.1 新型電力系統(tǒng)低頻振蕩風(fēng)險分析 12
2.1.1 雙饋風(fēng)力發(fā)電機的數(shù)學(xué)模型 12
2.1.2 同步發(fā)電機的數(shù)學(xué)模型 16
2.1.3 雙饋風(fēng)力發(fā)電機接入同步發(fā)電機系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 17
2.2 新型電力系統(tǒng)超低頻振蕩風(fēng)險分析 22
2.2.1 超低頻振蕩系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 22
2.2.2 基于復(fù)轉(zhuǎn)矩系數(shù)法的水錘效應(yīng)分析 22
2.2.3 基于勞斯判據(jù)法的超低頻振蕩強相關(guān)因素分析 23
參考文獻 26
第3章 基于人工智能的電力系統(tǒng)低頻振蕩抑制 27
3.1 多機PSS稀疏自適應(yīng)控制 27
3.1.1 多機PSS自適應(yīng)協(xié)同優(yōu)化建模 27
3.1.2 控制器參數(shù)靈敏度分析 28
3.1.3 馬爾可夫決策過程建模 30
3.1.4 馬爾可夫決策過程求解 31
3.2 柔性交流附加阻尼控制 34
3.2.1 柔性交流裝置STATCOM模型 34
3.2.2 阻尼控制器的魯棒設(shè)計 36
3.2.3 系統(tǒng)等效傳遞函數(shù)辨識 38
3.2.4 控制器參數(shù)整定目標(biāo)函數(shù) 39
3.3 算例仿真 40
3.3.1 多機PSS稀疏自適應(yīng)控制評估 40
3.3.2 STATCOM附加阻尼控制器評估 49
參考文獻 54
第4章 基于人工智能的電力系統(tǒng)超低頻振蕩抑制 55
4.1 基于新型PR-PSS的超低頻振蕩抑制 55
4.1.1 PR-PSS結(jié)構(gòu) 55
4.1.2 PR-PSS特性 57
4.1.3 PR-PSS控制器參數(shù)自調(diào)整 58
4.1.4 馬爾可夫決策求解過程 60
4.2 基于調(diào)速器PID魯棒優(yōu)化的超低頻振蕩抑制 62
4.2.1 調(diào)速器PID魯棒優(yōu)化問題建模 62
4.2.2 Min-Max雙層魯棒優(yōu)化模型求解方法 63
4.3 算例仿真 65
4.3.1 新型PR-PSS的超低頻振蕩抑制效果評估 65
4.3.2 調(diào)速器PID優(yōu)化策略的超低頻振蕩抑制效果評估 72
參考文獻 81
第5章 基于人工智能的低頻超低頻耦合多頻段振蕩抑制 82
5.1 基于PSS 抑制低頻與超低頻耦合振蕩機理 82
5.2 雙分支阻尼控制器結(jié)構(gòu)及特性 84
5.2.1 雙分支阻尼控制器結(jié)構(gòu) 84
5.2.2 雙分支阻尼控制器特性 85
5.3 基于多智能體的多DB-PR-PSS 協(xié)同自趨優(yōu)控制 87
5.3.1 馬爾可夫博弈建模 87
5.3.2 馬爾可夫博弈求解 88
5.4 算例仿真 90
5.4.1 測試系統(tǒng)模型 90
5.4.2 訓(xùn)練過程評估 90
5.4.3 不同工況和擾動下魯棒性測試 93
5.4.4 與集中式控制方案對比 95
參考文獻 98