毕业设计（论文）开题报告题目电力系统中新型智能协调控制器的研究专业电气工程与自动化班级电气1班学生于伟华指导教师徐凯重庆交通大学2012 年2012届电气工程与自动化专业毕业设计论文（开题报告）一、选题目的的理论价值和现实意义（1）理论价值随着电力系统规模的不断扩大，电力系统结构和运行方式越来越复杂多变，对系统的稳定性提出了更高的要求。

国内外的运行经验表明，电力系统运行稳定性的破坏是事故扩大、系统瓦解的重要原因之一。

而发电机励磁控制系统对同步发电机乃至整个电力系统的可靠和稳定运行都有着重要的作用。

在励磁控制系统中，控制算法是决定控制性能优劣的重要因素。

PID算法由于设计简单，并且具有良好的电压控制精度，至今在工程上仍有广泛的应用。

但PID算法不能有效改善系统的动态品质和提高系统的稳定水平。

尤其是快速励磁方式的采用会使电力系统特性恶化，致使出现负阻尼情况，使电力系统发生低频振荡。

随着现代控制理论和实践的发展，出现了基于线性最优控制理论的线性最优励磁控制器。

由于考虑了电力系统多个控制目标的综合，并采用最优化设计，因而具有更好的动态性能和阻尼特性。

然而线性最优控制理论也有不足之处，即当系统偏离运行点时，其不能保证良好的控制性能。

模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它不需要精确的数学模型，而且能够很好地应用于动态或高度非线性系统，对过程和参数的变化有较强的适应能力。

（2）现实意义安全稳定是电力系统运行的基本条件，提高励磁系统的控制性能，对同步发电机和电力系统的安全稳定运行都有着重要意义。

利用PID良好的电压调节特性，并结合星型最优励磁控制器良好的懂爱和阻尼特性，简历了PID+LOEC模糊协调励磁控制器。

根据系统状态的变化，模糊控制器可以通过加权系数协调控制PID和LOEC的输出，从而提高对系统状态变化的自适应能力。

通过在simulink中建立系统仿真模型，把基于模糊控制器的PID+LOEC协调控制分别和PID、LOEC做了比较，结果显示，基于模糊控制的协调控制策略，具有更好的动、静态特性。

从smith预估器、大林算法等，到现代控制理论出现了不少克服大滞后系统的控制方案。

它们都在一定条件下，一定程度地解决了纯滞后对象地控制问题，但也存在许多缺陷：（1）过于依赖对象的数学模型；（2）计算机算法条件难以实现；（3）实际环境影响的强干扰。

因此，常规控制方法很难对复杂的纯滞后工业过程进行有效控制[7]。

而智能控制作为控制理论发展的高级阶段，它的建立和发展是以众多新兴学科为基础的。

模糊控制作为智能控制领域的一门新兴学科，具有实现简单、不依赖于被控对象的精确模型以及鲁棒性强等优点。

大量实践证明，模糊控制及其相关技术可以很好地运用于复杂工业过程的控制[4]。

二、本课题在国内外的研究状况及发展趋势（1）励磁控制系统的研究现状a)线性状态空间模型上的多变量优化设计20世纪60年代末，现代控制理论的发展逐渐成熟，为电力系统多变量控制开拓了新的有效途径。

国际上，余耀南教授率先开展了电力系统多变量控制的研究。

在国内，言茂松教授最先较系统地介绍了国外文献成果，后被线性最优励磁控制（LOEC）的工程实践所推进到新的高度。

并在国内开启了对优化励磁控制长盛不衰的探索，在理论和实践上都不断取得了丰硕的成果。

LOEC有一套严整的设计理论，这比在很大程度上依赖工程经验的传统AVR+PSS设计大大地前进了一步。

由于考虑了电力系统多个控制目标的综合，并采用最优化设计，因而具有更好的动态性能，在鲁棒性和适应性上也有很大的改善。

但经典的LOEC也存在一些不足。

如：1）工程实践中采用动偏差作为反馈量的做法并没有体现在其设计理论中；2）与AVR/PSS式励磁控制器相比，往往缺少足够高的电压反馈增益，积分型LOEC虽然改进了稳态电压调节精度，但附加积分环节会导致削弱阻尼和积分饱和等问题。

b)基于反馈线性化的非线性设计最为人所知的是两种精确线性化方法，即基于微分几何理论和直接反馈线性化理论的非线性设计。

一般而言，非线性设计比小范围线性化设计可以获得更好的励磁控制规律。

但遗憾的是，有些非线性励磁控制不仅智能考虑平滑非线性问题，其对同步发电机的单轴模型假设还严重偏离了实际情况；同时，得到的非线性反馈补偿率包含机组输出电流的导数，这不但给控制器实现带来困难和误差，而且在一定条件下是不稳定的。

为实现精确线性化，由于所依赖的数学变换工具，它们在状态变量的选取上也受到限制，不能采用端电压反馈，也没考虑端电压约束，一定程度上，背离了励磁控制维持端电压的主要目标。

此外，对于角频率偏差、阻尼系数等关键量值，概念尚欠明确。

c)鲁棒控制设计鲁棒励磁控制旨在解决这样一个问题：通过一种设计方法来保证得到的控制器在预定的参数和结构绕东西啊仍然能保证系统的稳定性和可用性。

仿真表明，它们具有良好的针对参数摄动、非线性项和不确定的鲁棒性，预示了乐观的应用前景。

但在目前，一2012届电气工程与自动化专业毕业设计论文（开题报告）方面，理论本身有待完善；另一方面，欲将其应用于发电机励磁控制，在模型和实现上还有很多实际问题需要进一步研究。

d)自适应控制设计自适应控制从本质上来讲比鲁棒性控制具有更高级的目标，它在预定的参数和结构绕东西啊，还追求某种性能的适应性变化。

它的出发点是将系统辨识和控制结合起来，在线辨识控制对象的参数或/和结构，并进而调整控制器参数和/或结构，使之能自动跟踪对象变化实现最佳控制。

其中自校正控制和模型参考自适应控制在电力系统稳定控制方面的应用已有广泛的报导。

另外，还发展了以LOEC为基础的自适应励磁控制，以及针对系统参数不确定时不能达到精确线性化而提出来的自适应非线性励磁控制方法等。

（2）发展趋势a)智能控制设计包括模糊逻辑励磁控制，基于规则的励磁控制，人工神经网络励磁控制以及基于遗传算法、自学习理论、迭代学习算法以及它们的某种结合的励磁控制，基本特点是不依赖于对象系统的精确数学模型，而是基于某种智能概念模型将控制理论和人的经验及直觉推理相结合，具有处理非线性、并行计算、自适应、自学习和自组织等多方面的能力和有点。

其中，智能技术既可以作为一种上层策略以实现在线或离线调整或优化原有非智能控制器的参数和/或结构，也可以作为一种底层控制规律来取代原有励磁控制的某一环节，实现特定的控制算法或映射关系。

目前，智能型励磁控制方法大多尚停留在仿真计算阶段，少数应用实例也仅是一些简单的实验性尝试，欲推广其应用，还有大量的理论和实际工作要做。

拿模糊逻辑励磁控制来说，多变量模糊建模问题，模糊控制器的稳定性问题，以及实际应用中的软硬件环境和操作规范等，都有待于深入和细致的研究。

b)多种控制方法的综合应用经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论虽然在理论体系和实现机理上相差较大，但从整个控制理论的发展上来看，它们是一脉相承、相互补充的；很难凭借单独一种控制规律来解决实际励磁控制系统中的众多难点问题和实现综合性的设计目标，实际上往往是多种方法彼此结合、综合应用以取得较好的控制效果。

三、研究重点研究目标：利用MATLAB软件设计用于发电机组的励磁机和原动机的协调模糊控制器。

研究内容：（1）模糊逻辑控制工作原理。

包括对模糊控制器的输入和输出进行选择，将控制知识装到模糊控制器的规则库，知识的模糊量化，匹配等。

（2）模糊控制器的设计：选择模糊控制器的结构；提取和选择模糊规则；确定模糊控制器中的模糊化和反模糊化的方法；确定模糊控制器参数；模糊控制软件开发。

（3）模糊控制系统仿真：确定模糊控制器的输入变量和输出变量；设计模糊控制的控制规则；确立模糊化和反模糊化的方法；选择模糊控制的输入变量和输出变量的论域并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例因子)；编制模糊控制算法的应用程序；合理地选择模糊控制算法的采样时间。

（4）滞后过程的预估模糊控制系统。

Smith预估补偿原理：与D(s)并接一个补偿环节，用来补偿对象中的滞后部分。

这个补偿环节称为补偿器，其传递函数为Gp(s)（1-e-τs），τ为滞后时间。

（5）多角度分析影响控制效果的主要因素：抗干扰能力，抗模型参数变化能力，动、稳态特性，并与PID控制器和模糊控制器比较。

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