电力系统动态稳定性增强与心脏病预测技术

# 电力系统动态稳定性增强与心脏病预测技术 ## 电力系统动态稳定性增强 ### 背景与问题提出 电力系统的动态稳定性受多种因素影响，如负载变化、参考电压变化等。在电力系统处于稳态时，维持转子角频率在不同干扰下的稳定性，对系统操作员来说是一项具有挑战性的任务。此前，研究人员采用了电力系统稳定器（PSS）和柔性交流输电系统（FACTS）装置来提高动态稳定性。虽然FACTS装置成本较高，但相比PSS具有更多优势。在众多FACTS装置中，静止同步串联补偿器（SSSC）被广泛研究，它作为一种串联FACTS装置，与输电线路串联连接，能够改变电力系统的许多运行特性，其中对转子角频率变化的阻尼作用尤为重要。然而，SSSC阻尼控制器的关键问题在于确定和调整合适的控制器参数。 ### 相关模型与控制器 #### 电力系统与SSSC模型 电力系统与SSSC的模型可以用以下一组方程表示： \[ \begin{cases} \Delta\dot{\omega} = \frac{\Delta P_m - \Delta P_e - D\Delta\omega}{M} & (1)\\ \Delta\dot{\delta} = \omega_0\Delta\omega & (2)\\ \Delta\dot{E_q} = \frac{-\Delta E_q + \Delta E_{fd}}{T'_{d0}} & (3)\\ \Delta\dot{E_{fd}} = \frac{-\Delta E_{fd} + K_A(\Delta V_{ref} - \Delta V_t + V_s)}{T_A} & (4)\\ \Delta\dot{V_{dc}} = K_7\Delta\delta + K_8\Delta E'_q + K_9\Delta V_{dc} + K_{cm}\Delta m_E + K_{c\delta m}\Delta\psi + K_{cb}\Delta m_B\Delta\psi & (5) \end{cases} \] 其中，\(\Delta P_e\)、\(\Delta E_q\)、\(\Delta V_t\)等也有相应的表达式，并且定义了一些行向量和向量，如： \[ \begin{cases} K_{pu} = [K_{pm} \quad K_{p\delta m}] & (6)\\ K_{qu} = [K_{qm} \quad K_{q\delta m}] & (7)\\ K_{vu} = [K_{vm} \quad K_{v\delta m}] & (8)\\ K_{cu} = [K_{cm} \quad K_{c\delta m}] & (9)\\ u = [\Delta m \quad \Delta\psi]^T & (10) \end{cases} \] #### 分数阶超前 - 滞后控制器 为了有效抑制相关变量，提出了分数阶超前 - 滞后控制器，其参数包括增益\(K_p\)、时间常数\(T_1\)和\(T_2\)以及分数参数\(p\)。该控制器的结构如下： ```plaintext Kp sTw / (1+sTw) Δω ΔU (1+sT1)p /(1+sT2)p ``` ### 目标函数 采用基于积分时间绝对误差（ITAE）的目标函数，以速度变化作为输入： \[ J = \int_{0}^{t_{sim}} t|\Delta\omega|dt \quad (11) \] 其中，\(K_P\)、\(T_1\)、\(T_2\)、\(p\)是分数阶SSSC（FSSSC）的调谐参数，增益\(K_p\)取值范围为1 - 100，时间常数\(T_1\)和\(T_2\)取值范围为0 - 1，分数参数\(p\)取值范围为0 - 1。 ### 旗鱼算法（SFA） #### 算法原理 旗鱼算法（SFA）是一种受旗鱼群体捕猎策略启发的新型算法。它解决优化问题所需时间较少，具有群体多样性、避免局部最优解和收敛速度快等优点。其相关方程如下： \[ SF_{position} = \begin{bmatrix} SF_{1,1} & SF_{1,2} & \cdots & SF_{1,d}\\ SF_{2,1} & SF_{2,2} & \cdots & SF_{2,d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ SF_{m,1} & SF_{m,2} & \cdots & SF_{m,d} \end{bmatrix} \quad (12) \] \[ \text{旗鱼的适应度值} = f(\text{旗鱼}) = f(SF_1, SF_2, \cdots, SF_m) \quad (13) \] \[ SF_{fitness} = \begin{bmatrix} f(SF_{1,1} \quad SF_{1,2} \quad \cdots \quad SF_{1,d})\\ f(SF_{2,1} \quad SF_{2,2} \quad \cdots \quad SF_{2,d})\\ \vdots\\ f(SF_{m,1} \quad SF_{m,2} \quad \cdots \quad SF_{m,d}) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} FSF_1\\ FSF_2\\ \vdots\\ FSF_m \end{bmatrix} \quad (14) \] \[ S_{position} = \begin{bmatrix} S_{1,1} & S_{1,2} & \cdots & S_{1,d}\\ S_{2,1} & S_{2,2} & \cdots & S_{2,d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ S_{m,1} & S_{m,2} & \cdots & S_{m,d} \end{bmatrix} \quad (15) \] \[ S_{fitness} = \begin{bmatrix} f(S_{1,1} \quad S_{1,2} \quad \cdots \quad S_{1,d})\\ f(S_{2,1} \quad S_{2,2