[发明专利]发电机电力系统稳定器参数整定方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种发电机电力系统稳定器参数整定方法。

背景技术

随着现代电力系统的发展，弱联系的电网、长距离的输电线路、重的系统负荷以及电网中对快速励磁系统的大量采用成为其主要特点。这些因素致使电力系统的阻尼降低，使得电力系统发生低频振荡的可能性大大增加，严重影响电力系统的稳定运行。目前，电力系统稳定器(PSS)是最有效的抑制低频振荡的措施。

电力系统稳定器(Power System Stabilizer，PSS)具有物理概念清楚、电路简单、调试方便等优点，已成为抑制低频振荡最有效的措施。为了保证PSS能安全可靠地工作，PSS投运前都必须进行参数整定，才能得到理想的阻尼效果。

现有技术中，可以根据试凑法，利用频谱分析仪将白噪声信号输入励磁调节器的内部，测量发电机励磁系统在PSS未投入时的电压相频特性，即无补充相频特性。逐一对PSS模型中的参数进行凑法，找到一合理的组参数值。

然而，该方法只能得到一组可接受的参数，而如果想得到优化甚至最优的参数方案，只能花费大量的时间去比较投入各组参数的实际效果，这在工程实际中是无法做到的；另外，参数整定的优劣很大程度上依赖于试验人员的现场经验和对数学模型掌握的熟练程度，一般人员很难顺利高效地完成此工作。

现有技术中，还可以根据仿真法，利用仿真软件建立与实际完全一致的电网、发电机、调速系统以及励磁系统模型；在励磁系统模型中加入PSS环节，通过仿真获得优化的PSS参数。

然而该方法基于仿真技术，需要第三方仿真软件的软件环境，要求试验人员精通电力系统仿真软件的应用。更重要的是仿真效果对电网、发电机、调速系统的实际参数依赖度很高，想得到准确地系统参数绝非易事。因此该方法多用于实验室测试的辅助手段，而很少在现场实际试验中应用。

发明内容

本发明提供一种发电机电力系统稳定器参数整定方法，以解决现有技术中的一项或多项缺失。

本发明提供一种发电机电力系统稳定器PSS参数整定方法，包括：获取现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据，并根据所述无补偿相频特性数据及PSS参数数据编制训练样本；构建一神经网络，并利用所述训练样本对所述神经网络进行训练；利用训练后的神经网络、神经网络仿真函数及一发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的PSS参数整定数据。

一个实施例中，获取现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据，包括：根据所述现役机组的PSS结构特点，从所述现役机组的所有的相频数据及相应的PSS参数中选取部分数据作为所述现役机组的无补偿相频特性数据及相应的PSS参数数据。

一个实施例中，构建一神经网络，并利用所述训练样本对所述神经网络进行训练，包括：步骤301：将所述训练样本输入至一训练函数，生成所述神经网络；步骤302：利用所述神经网络仿真函数对所述神经网络进行仿真，并输出所有所述训练样本对应的误差；步骤303：以最大的所述误差对应的训练样本为权值，为所述神经网络添加一个隐含层神经元；步骤304：重复执行步骤301至步骤303，对添加所述隐含层神经元后的所述神经网络进行仿真，当所有所述训练样本对应的误差中的最大值达到一设定误差值或者所述神经网络的隐含层神经元个数不再增加时，将最终得到的神经网络作为所述训练后的神经网络。

一个实施例中，利用训练后的神经网络、神经网络仿真函数及一发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的PSS参数整定数据，包括：将所述发电机组的无补偿相频特性数据作为向量，输入至所述神经网络仿真函数；所述神经网络仿真函数调用所述训练后的神经网络进行仿真，得到一输出向量；根据所述输出向量确定所述PSS参数整定数据。

一个实施例中，根据所述输出向量确定所述PSS参数整定数据，包括：根据所述输出向量确定部分所述PSS参数整定数据；根据部分所述PSS参数整定数据，确定剩余所述PSS参数整定数据。

一个实施例中，所述神经网络为RBF神经网络。

一个实施例中，该方法还包括：根据所述PSS参数整定数据和所述发电机组的无补偿相频特性数据，计算得到所述发电机组的有补偿相频数据；判断是否所述有补偿相频数据中的频率在一设定频率范围内且所述有补偿相频数据中的相角在一设定角度范围内；若是，则判定所述PSS参数整定数据可靠。

一个实施例中，所述设定频率范围为[0.1Hz,2Hz]，所述设定角度范围为[-135°,-60°]。