Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


АНАЛИЗ И ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ СТАБИЛИЗАЦИИ УСТРОЙСТВ РЕГУЛИРОВАНИЯ ВОЗБУЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ

Работа №102224

Тип работы

Диссертации (РГБ)

Предмет

электроэнергетика

Объем работы139
Год сдачи2018
Стоимость4330 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
180
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 5
Глава 1. Характеристика различных устройств регулирования возбуждения 11
1.1 Отечественные регуляторы возбуждения 12
1.1.1 Модель автоматического регулятора возбуждения АРВ-СДП1 13
1.1.2 Методы настройки АРВ-СДП1 16
1.2 Зарубежные регуляторы возбуждения 19
1.2.1 Система возбуждения типа ST1C 21
1.2.2 Системный стабилизатор типа PSS1A 22
1.2.3 Традиционные методы настройки PSS 23
Глава 2. Идентификация эквивалентной модели энергосистемы .... 27
2.1 Описание методов теории идентификации и их применения .... 27
2.2 Постановка задачи теории идентификации 30
2.3 Многопараметрический подпространственный метод
идентификации по ошибке предсказания (MOESP) 33
2.4 Идентификация динамической модели с обратной связью 40
2.5 Построение идентифицированной модели энергосистемы 42
2.5.1 Построение эквивалентной модели на примере
одномашинной энергосистемы 44
Глава 3. Оценка качества настроек устройств регулирования возбуждения 49
3.1 Применение метода D-разбиения для анализа настроек 50
3.1.1 Классический метод D-разбиения 51
3.1.2 Построение областей демпфирования с помощью D-разбиения 52
3.1.3 Общий принцип оценки качества настроек устройств АРВ
с помощью D-разбиения 53
3.2 Оценка качества настроек устройства АРВ-СДП1 с помощью
.О-разбиения 55
3.2.1 Применение метода О-разбиения к АРВ-СДП1 55
3.2.2 Построение области устойчивости для АРВ-СДП1 на
примере одномашинной системы 59
3.2.3 Построение области устойчивости для АРВ-СДП1 на
примере многомашинной системы 62
3.3 Оценка качества настроек устройства РББ с помощью О-разбиения 65
3.3.1 Применение метода О-разбиения к устройству РББ 65
3.3.2 Построение области устойчивости для устройства РББ на
примере одномашинной системы 71
3.3.3 Построение области устойчивости для устройства РББ на
примере четырехмашинной системы 75
Глава 4. Определение настроек устройств автоматического регулирования возбуждения 81
4.1 Построение регулятора с помощью Нж анализа 81
4.1.1 Понятие Нж нормы 82
4.1.2 Стандартная проблема построения регулятора с помощью
Нх нормы 84
4.2 Определение настроек АРВ СДП1 с помощью Нх оптимизации . . 86
4.2.1 Определение настроек АРВ СДП1 на примере одномашинной системы 86
4.2.2 Определение настроек АРВ СДП1 на примере
многомашинной системы 90
4.3 Построение робастного регулятора с помощью ц-синтеза 94
4.3.1 Представление динамической модели 94
4.3.2 Понятие структурного сингулярного числа 96
4.3.3 Синтез оптимального регулятора на основе ц-синтеза. ... 99
4.4 Определение настроек устройства РББ с помощью ц синтеза . . . .101
4.4.1 Определение настроек устройства РББ на примере
одномашинной модели 102
4.4.2 Определение настроек устройства РББ на примере
многомашинной модели 110
4.5 Структура системы автоматического определения параметров устройств регулирования возбуждения 114
Заключение 117
Список сокращений и условных обозначений 119
Список литературы 120
Список рисунков 133
Список таблиц 136
Приложение А. Описание моделей энергосистем 137
А.1 Описание одномашинной модели 137
А.2 Описание многомашинной модели 138

Актуальность и степень разработанности темы. Обеспечение устойчивой параллельной работы генераторов является одной из основных задач оперативно-диспетчерского и автоматического управления. Важнейшей системой автоматического управления, используемой в электроэнергетических системах (ЭЭС), является система автоматического регулирования возбуждения (АРВ) синхронных генераторов.
Система АРВ отвечает за обеспечение нормального уровня напряжения в точках Единой электроэнергетической системы (ЕЭС). Кроме того, действие системы АРВ обеспечивает устойчивость параллельной работы генераторов как в нормальных, так и в переходных режимах. В устройствах АРВ выделяют регулирующий канал управления, решающий задачу поддержания нормального уровня напряжения. Увеличение коэффициентов усиления в данном канале приводит к увеличению запасов по статической устойчивости, что повышает пропускную способность сети, но также усиливает колебательные свойства системы, приводя к увеличению времени затухания колебаний. Для возможности увеличения коэффициентов усиления в регулирующем канале в устройства АРВ добавляется стабилизирующий канал, ответственный за демпфирование электро-механических колебаний. В этой связи в полной мере проявляется необходимость правильного выбора параметров стабилизации устройств АРВ. Неверно выбранные настройки могут привести как к снижению пределов передаваемой мощности по связям, так и вовсе стать причиной нарушения устойчивости в силу самораскачивания.
Традиционно применяемые алгоритмы определения настроек устройств АРВ обладают известным набором проблем. Так, задача практического выбора изменяемых коэффициентов усиления и постоянных времени решается путем последовательной оптимизации по каждому из выбираемых параметров. При этом не удается достичь оптимального демпфирования колебаний. Кроме того, качество настройки устройства АРВ уменьшается с ростом числа настраиваемых величин. Другой существующей проблемой выбора настроек устройств АРВ является то, что поиск выполняется одновременно для целого ряда схемно-режимных ситуаций. Выбранные таким образом параметры могут быть достаточно далеки от оптимальных значений для текущей области режимов.
Проблема адаптации настроек АРВ под отдельные режимы работы связана с построением актуальной динамической модели, которая соответствовала бы текущему состоянию энергосистемы. В первую очередь это обусловлено техническими ограничениями по сбору и обработке информации. А также сложностью моделей, традиционно используемых для моделирования электромеханических переходных процессов в ЭЭС. Данные ограничения препятствовали развитию методов, основанных на адаптации параметров автоматических устройств, поскольку недостаток исходной информации может приводить к существенной погрешности в получаемых результатах. Стремление решить обозначенные проблемы привело к появлению системы мониторинга системных регуляторов (СМСР), которая находится в опытной эксплуатации. Назначение системы заключается в выявлении генераторов, являющихся источниками низкочастотных колебаний, по причине некорректной работы установленных устройств АРВ. Принцип действия данной системы основан на сравнении фаз колебаний реактивной мощности и изменения напряжения на зажимах генератора.
В середине 1960-х годов начала формироваться теория идентификации динамических систем, которая преследовала своей целью разработать такие методы, которые бы позволяли на основе данных эксперимента строить унифицированные эквивалентные динамические модели реальных систем. Первые такие алгоритмы основывались на статистических методах обработки данных или формулировались как оптимизационные задачи.
В середине 1980-х годов в связи с развитием методов линейной алгебры и появлением новых форм матричных разложений стали появляться подпространственные методы идентификации, которые позволяли определять параметры эквивалентной модели за счет применения матричных преобразований без необходимости решения задачи поиска минимума сложной функции многих переменных. На сегодняшний день существует большое число различных под-пространственных методов идентификации динамических систем. Приложение результатов теории идентификации в области электроэнергетики заключается в выявлении электромеханических колебаний на основе данных системы мониторинга переходных процессов (СМПР). Разрабатываются методы, позволяющие оценивать параметры схем замещения.
Работы по применению теории идентификации для определения параметров устройств автоматического регулирования возбуждения появились еще в начале 1990-х годов. Преимущество подхода заключается в том, что построенная таким образом эквивалентная модель, с точки зрения динамических свойств, позволяет оптимальным образом выбрать параметры устройства регулирования возбуждения применительно к актуальной области режимов. В результате открывается возможность адаптации параметров устройств АРВ под конкретные схемно-режимные ситуации. Это приводит к увеличению запасов по пропускной способности, улучшает качество демпфирования электромеханических колебаний, повышает устойчивость энергосистемы в целом.
Для построения эквивалентной модели энергосистемы в опубликованных работах использовался метод Прони, который изначально разрабатывался для выделения гармоник в периодическом сигнале. В результатом применения метода является представление сигнала в виде линейной комбинации экспонент с комплексными показателями. На основе данного представления строится передаточная функция системы. С момента появления работ было предложено значительное число специальных методов идентификации динамических систем, которые могут быть использованы не только для выбора настроек устройств регулирования возбуждения, но и их анализа.
Целью работы является разработка методов выбора и анализа настроек устройств автоматического регулирования возбуждения с точки зрения демпфирования электромеханических колебаний с помощью построения эквивалентных моделей энергосистемы на основе измерений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ существующих систем регулирования возбуждения генераторов и их математических моделей.
2. Выполнить обзор традиционно используемых методов определения настроек устройств автоматического регулирования возбуждения с точки зрения демпфирования электромеханических колебаний.
3. Определить условия применения методов идентификации для получения эквивалентной модели энергосистемы на основе доступных в ходе эксперимента данных.
4. Разработать метод использования алгоритма D-разбиения для анализа действующих настроек регуляторов возбуждения с различными структурными схемами.
5. Разработать алгоритмы выбора параметров регуляторов возбуждения с различными структурными схемами для улучшения демпфирования электромеханических колебаний.
Объектами исследования являются системы регулирования возбуждения синхронных генераторов в составе энергосистем, представленные математическими моделями, описывающие электромеханические переходные процессы.
Научная новизна:
1. Предложен способ построения эквивалентной модели энергосистемы, которая может использоваться для анализа и выбора настроек устройств регулирования возбуждения на основе подпространственного метода идентификации МОЕБР
2. Предложена модификация классического метода .О-разбиения для построения областей устойчивости, позволяющих выполнить оценку качества актуальных настроек устройств регулирования возбуждения различной структуры на основе измерений.
3. Предложены алгоритмы выбора настроек различных типов устройств регулирования возбуждения на основе измерений.
Теоретическая значимость заключается в описании способа применения методов идентификации для построения эквивалентной модели энергосистемы, которая может быть использована для анализа системы регулирования возбуждения с точки зрения качества демпфирования электромеханических колебаний.
Практическая значимость заключается в повышении надежности и устойчивости ЭЭС за счет улучшения демпфирования электромеханических колебаний путем адаптации параметров устройств регулирования возбуждения к актуальной области режимов. Адаптация параметров выполняется при помощи эквивалентных динамических моделей, для по строения которых применяются данные от существующих систем сбора информации.
Mетодология и методы исследования. Поставленные задачи решались с применением методов численного моделирования. Для решения теоретических задач использовались методы теории идентификации, теории оптимального управления, методы решения некорректно поставленных задач. Численные эксперименты проводились с использованием программной среды Ма11аЬ/Б1ши1шк®. Были использованы как компоненты стандартных библиотек, так и разработанные автором программы.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Способ построения эквивалентной динамической модели энергосистемы на основе измерений, которая отражает динамические свойства актуальной области режимов и позволяет проводить анализ и выбор параметров различных устройств регулирования возбуждения генератора с целью улучшения демпфирования электромеханических колебаний.
2. Метод анализа настроек различных устройств регулирования возбуждения генератора, основанный на методе D-разбиения с применением модели, построенной на основе данных эксперимента, с точки зрения качества демпфирования электромеханических колебаний.
3. Методы выбора параметров устройств регулирования возбуждения генератора, позволяющих адаптировать эти параметры к актуальной области режимов.
Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным использованием математического аппарата, соответствием результатов теоретического анализа и вычислительных экспериментов, обсуждением положений и результатов работы с зарубежными и российскими специалистами в ходе стажировки, конференций и других научных мероприятий. Результаты не противоречат выводам, полученными другими авторами.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры «Автоматизированные электрические системы» УралЭНИН УрФУ, г Екатеринбург в период с 2014 по 2017 года, часть работы обсуждалась в течение научной стажировки в Техническом Университете Варны (08.08 - 14.09.2014, г. Варна, Болгария), отдельные фрагменты были представлены на семинаре в Институте проблем управления имени Трапезникова РАН, а также на 14 конференциях:
- Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика глазами молодежи» — Новочеркасск-2013, Томск-2014, Иваново-2015, Казань-2016, Самара-2017.
- Международный молодежный форум «Интеллектуальные энергосистемы», Томск, 2013.
- International Scientific Symposium «Electrical Power Engineering», Varna, Bulgaria, 2014.
- IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, Europe, Istanbul, Turkey, 2014.
- 15th International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC)IEEE, Rome, Italy, 2015.
- 5-я международная научно-техническая конференция «Современные на-правления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем», 01-05 июня 2015, г Сочи.
- IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), Leuven, Belgium, 2016.
- IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering (ICSEE), Eilat, Israel, 2016.
- Международная научно-техническая конференция и выставка «Релейная защита и автоматика энергосистем 2017», 25-28 апреля 2017, г Санкт- Петербург.
- IEEE PowerTech, Manchester, United Kingdom, 2017.
Личный вклад. Автором выполнено теоретическое исследование поставленных задач и проведены численные эксперименты, выполнена программная реализация разработанных методов и алгоритмов. Концептуальные аспекты и результаты работы обсуждались с научным руководителем.
Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 16 печатных изданиях, 6 из которых изданы в изданиях, входящих в перечень рекомендованных ВАК.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения и приложения. Полный объём диссертации составляет 139 страниц, включая 52 рисунка и 6 таблиц. Список литературы содержит 120 на-именований.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
Курсовые Статьи Диплом Рязань

Основные результаты работы заключаются в следующем:
1. На основе анализа литературы выделены особенности существующего подхода к определению параметров автоматических устройств регулирования возбуждения. Главный недостаток заключается в последовательном анализе нескольких экспертно выбранных режимов работы энергосистемы, а итоговый выбор настроек обусловлен подбором значений, которые бы обеспечивали удовлетворительное качество управления во всех рассмотренных режимах.
2. Выполнен концептуальный обзор теории идентификации. Предложен способ применения методов идентификации для построения эквивалентных динамических моделей энергосистемы с целью анализа системы регулирования возбуждения.
3. Предложена адаптация классического метода .О-разбиения, заключающегося в построении областей устойчивости и демпфирования, для различных систем регулирования возбуждения, АРВ-СДП1 и устройства РББ.
4. Показано, что получаемые на основе идентифицированной модели области устойчивости и демпфирования вполне точно соответствуют аналогичным областям, построенным для линеаризованной в точке текущего установившегося режима системы. Показано, что построенные таким образом области устойчивости соответствуют актуальной области режимов.
5. Предложен алгоритм определения параметров стабилизирующего канала устройства АРВ-СДП1 с помощью подходов теории //-х оптимизации. Применение данного метода на основе идентифицированной модели энергосистемы позволяет проводить адаптацию настроек стабилизирующего канала АРВ-СДП1 к текущей схемно-режимной ситуации.
6. Предложен алгоритм определения параметров устройства РББ, основанный на построении робастного регулятора с помощью ц-синтеза. Определение параметров устройства РББ выполняется в результате приближения амплитудно-частотных и фазочастотных характеристик реального устройства к характеристикам синтезированного регулятора.
7. Описанные в работе методы построения областей устойчивости и выбора параметров различных устройств АРВ-СДП1 могут стать основой для централизованного устройства автоматического определения настроек устройств регулирования возбуждения.
Перспективы дальнейших исследований заключаются в анализе устойчивости описанных в работе подходов относительно различных погрешностей измерений. Представляет интерес исследование способов обобщения предложенных подходов для реализации координированного выбора параметров нескольких устройств регулирования возбуждения. Отдельное прикладное значение представляет совершенствование процедуры идентификации эквивалентной динамической модели энергосистемы. Необходимо исследовать возможность идентификации модели без необходимости приложения искусственного возмущающего сигнала. Решение обозначенных вопросов способно привести к появлению централизованного алгоритма, который бы осуществлял координированную адаптацию параметров регулятора возбуждения для актуальной области режимов.
В заключение автор выражает благодарность и большую признательность научному руководителю Паздерину Андрею Владимировичу за поддержку, помощь, научное руководство. Автор выражает признательность Чусовитину Павлу Валерьевичу за научное консультирование и помощь в определении направления исследования на начальном этапе работы над диссертацией. Автор благодарен своим коллегам аспирантам Шабалину Григорию Сергеевичу, Банных Павлу Юрьевичу и Дехтяру Сергею Александровичу за ценные вопросы, замечания и обсуждения, оказавшие влияние на характер изложения материала. Автор благодарен Идрисову Ринату Рафисовичу за совместную работу над магистерской диссертацией, которая стала важным вкладом в настоящую работу.
Автор выражает благодарность Кумкову Сергею Сергеевичу за консультации по математическим аспектам рассматриваемых теорий и руководство магистерской диссертацией.
Автор выражает отдельную признательность своей семьей, жене Екатерине за выполнение функций корректора и детям Евгению и Георгию за всестороннюю поддержку и мотивацию в подготовке диссертации. Автор благодарит авторов шаблона *Ки881ап-Рйб-ЕаТеХ-В18зег1а1юп-Тешр1а1е* за помощь в оформлении диссертации.



1. Сильное регулирование возбужения / В. А. Веников [и др.]. — М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963. — С. 152.
2. IEEE Recommended Practice for Excitation System Models for Power System Stability Studies // IEEE Std 421.5-2016 (Revision of IEEE Std 421.5-2005). — 2016. — С. I 207.
3. Требования к системам возбуждения и автоматическим регуляторам возбуждения сильного действия синхронных генераторов. — М.: ОАО «СО ЕЭС», 2012. - (СТО 59012820.29.160.20.001-2012).
4. Герасимов, А. С. Сертификационные испытания АРВ сильного действия отечественных и зарубежных компаний на цифроаналого-физическом комплексе ОАО «НТЦ ЕЭС» / А. С. Герасимов, А. Х. Есипович, Д. А. Кабанов // Электрические станции. — 2015. — Т 12. — С. 4—8.
5. Испытания, наладка и выбор настроек микропроцессорного регулятора возбуждения АРВ-МА для турбогенератора ТЗФА-110-2А ТЭЦ-22 ОАО «Мосэнерго» на электродинамической модели ОАО «НИИПТ» / А. С. Герасимов [и др.] // Электротехника. — 2010. — Т. 2. — С. 56—61.
6. Овчаренко, И. И. Автоматика электрических станций и электроэнергетических систем: Учебник для вузов / И. И. Овчаренко. — М.: НЦ ЭНАС, 2000.
7. Куликов, А. Ю. Переходные процессы в электроэнергетических системах / А. Ю. Куликов. — М.: Издательство «Омега-Л», 2013.
8. Юрганов, А. А. Регулирование возбуждения синхронных генераторов / А. А. Юрганов, В. А. Кожевников. — СПб.: Наука, 1996.
9. Сорокин, Д. В. Выбор настроек АРВ генератора сложной энергосистемы на основе применения генетического алгоритма и методов модального анализа: дис. канд. техн. наук / Д. В. Сорокин. — СПб., 2009. — С. 168.
10. Беляев, А. Н. Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения методами нечеткой логики: дис. канд. техн. наук / А. Н. Беляев. - СПб., 2000. - С. 204.
11. Микропроцессорный регулятор возбуждения мощных турбо- и гидрогенераторов / В. В. Буевич [и др.] // Системы возбуждения и регулирования мощных синхронных генераторов. — Л.: 1985. — С. 3—14.
12. Методические указания по испытаниям тиристорной системы независимого возбуждения турбогенераторов серии ТВВ мощностью 165 - 800 МВт - М.: СПО Союзтехэнерго, 1983. - (МУ 34-70-029-82).
13. Есипович, А. Х. Технология настройки цифровых АРВ сильного действия отечественной структуры / А. Х. Есипович, Д. А. Кабанов // Известия НТЦ Единой Энергетической Системы. — 2016. — Т (1) 74. — С. 113—126.
14. Груздев, И. А. Разработка методов и программного обеспечения для анализа статической устойчивости и демпферных свойств больших энергосистем / И. А. Груздев, В. А. Масленников, С. М. Устинов // Методы и программное обеспечение для расчетов колебательной устойчивости энергосистем (ФЭО). - СПб., 1992. - С. 66-88.
15. Настройка регулятора возбуждения по линеаризованной модели энергосистемы / В. А. Тащилин [и др.] // научные труды IV международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2013». Т 2. - Новочеркасск: Лик, 2013. - С. 184-188.
16. Определение параметров регулятора возбуждения с помощью смещения полюсов модели энергосистемы / В. А. Тащилин [и др.] // труды I Международного молодёжного форума «Интеллектуальные энергосистемы». Т. 1. — Томск: Томский политехнический университет, 2013. — С. 127—131.
17. Применение метода смещения полюсов для настройки регулятора возбуждения по идентифицированной модели энергосистемы / В. А. Тащилин [и др.] // научные труды V международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2014». Т. 1. -- Томск: Мин-во образования и науки РФ, Томский политехнический университет, 2014. -¬С. 528--533.
18. Pole Placement Approach for PSS Tuning Based on Identification of Power System Model / V. Tashchilin [et al.] // Proceedings of International Scien¬tific Symposium «Electrical Power Engineering 2014». — TU Varna, 2014. — P 21-25.
19. PSS tuning method based on power system model identification using PMU / V. Tashchilin [et al.] // Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), 2014 IEEE PES. - 2014. - P 1-5.
20. Demello, F. P. Concepts of Synchronous Machine Stability as Affected by Ex-citation Control / F. P Demello, C. Concordia // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. — 1969. — Vol. PAS—88, no. 4. — P. 316—329.
21. Larsen, E. V. Applying Power System Stabilizers Part I: General Concepts / E. V. Larsen, D. A. Swann // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - 1981. - T PAS-100, № 6. - C. 3017-3024.
22. Padiyar, K. R. Analisys of torsional interactions with power system stabilizer / K. R. Padiyar, M. K. Geetha // Electric Machines & Power Systems. — 1993. — Vol. 21, no. 6.—P. 767—782.
23. Excitation Systems Subcommittee, E. D. IEEE Tutorial Course Power System Stabilization via Excitation Control / E. D. Excitation Systems Subcommittee, P G. Committee. — IEEE/PES Technical Publication 09TP250, 2009.
24. Hsu, Y.-Y. Tuning of power system stabilizers using an artificial neural network / Y.-Y Hsu, C.-R. Chen // IEEE Transactions on Energy Conversion. — 1991. — T 6, №4. — C. 612-619.
25. Parameter tuning of the conventional power system stabilizer by artificial neural network / S. Chusanapiputt [et al.] // 2004 International Conference on Power System Technology, 2004. PowerCon 2004. Vol. 1. — 2004. — 554—558 Vol.1.
26. Tulpule, P. Online Learning Neural Network based PSS with Adaptive Training Parameters / P. Tulpule, A. Feliachi // 2007 IEEE Power Engineering Society General Meeting. — 2007. — C. 1—5.
27. Chaturvedi, D. K. Neurofuzzy Power System Stabilizer / D. K. Chaturvedi, O. P Malik//IEEETransactions onEnergy Conversion. —2008. — T. 23,№3. — C. 887-894.
28. Power system stabilizer based on artificial neural network / J. Kumar [et al.] // 2011 International Conference on Power and Energy Systems. — 2011. — P 1—6.
29. Abido, M. A. Optimal design of power-system stabilizers using particle swarm optimization / M. A. Abido // IEEE Transactions on Energy Conversion. —2002.- T 17, № 3. - C. 406-413.
30. Abido, M. A. Robust design of multimachine power system stabilizers using simulated annealing / M. A. Abido // IEEE Transactions on Energy Conversion. - 2000. - Т 15, № 3. - С. 297-304.
31. Abido, M. A. Optimal design of power system stabilizers using evolutionary programming / M. A. Abido, Y. L. Abdel-Magid // IEEE Transactions on Energy Conversion. — 2002. — Т 17, № 4. — С. 429—436.
32. Simultaneous stabilization of multimachine power systems via genetic algo¬rithms / Y. L. Abdel-Magid [et al.] // IEEE Transactions on Power Systems. — 1999. - Vol. 14, no. 4. - P 1428-1439.
33. Abdel-Magid, Y. L. Optimal multiobjective design of robust power system stabilizers using genetic algorithms / Y. L. Abdel-Magid, M. A. Abido // IEEE Transactions on Power Systems. — 2003. — Т. 18, № 3. — С. 1125—1132.
34. Гуриков, О. В. Разработка методики настройки системных стабилизаторов зарубежного типа с использованием частотных методов анализа / О. В. Гу-риков, А. С. Зеленин, Д. А. Кабанов // Электрические станции. — 2015. — Т 12.-С. 9-17.
35. Kundur, P. Power system stability and control / P Kundur, N. Balu, M. Lauby. — McGraw-Hill, 1994. — (EPRI power system engineering series).
36. An artificial neural network based adaptive power system stabilizer / Y. Zhang [et al.] // IEEE Transactions on Energy Conversion. — 1993. — Vol. 8, no. 1. — P 71—77.
37. Shamsollahi, P. An adaptive power system stabilizer using on-line trained neural networks / P. Shamsollahi, O. P. Malik // IEEE Transactions on Energy Conversion. - 1997. - Т 12, № 4. - С. 382-387.
38. He, J. An adaptive power system stabilizer based on recurrent neural networks / J. He, O. P Malik // IEEE Transactions on Energy Conversion. — 1997. — Т 12, № 4.-С. 413-418.
39. Malik, O. P. Adaptive and artificial intelligence based PSS / O. P Malik // 2003 IEEE Power Engineering Society General Meeting (IEEE Cat. No.03CH37491). Т 3. - 2003. - 1792-1797 Vol. 3.
40. Zhao, P. Design of an Adaptive PSS Based on Recurrent Adaptive Control Theory / P. Zhao, O. Malik // Energy Conversion, IEEE Transactions on. — 2009. - Т 24, № 4. - С. 884-892.
41. Katayama, T. Subspace Methods for System Identification / T. Katayama. — Springer-Verlag London, 2005. — (Communication and control engineering).
42. Astrom, K.-J. Numerical Identification of Linear Dynamic Systems from Normal Operating Records / K.-J. Astrom, T. Bohlin // Theory of Self-Adaptive Control Systems: Proceedings of the Second IFAC Symposium on the Theory of Self- Adaptive Control Systems September 14-17,1965 National Physical Laboratory Teddington, England / под ред. P H. Hammond. — Boston, MA : Springer US, 1966.— С. 96-111.
43. Ho, B. Effective construction of linear state-variable models from input/output functions / B. Ho, R. Kalman // At-Automatisierungstechnik. — 1966. — Т 14, № 1-12. - С. 545-548.
44. Gevers, M. A personal view of the development of system identification: A 30¬year journey through an exciting field / M. Gevers // IEEE Control Systems. — 2006. - Т 26, № 6. - С. 93-105.
45. System Identification (2Nd Ed.): Theory for the User / под ред. L. Ljung. — Upper Saddle River, NJ, USA : Prentice Hall PTR, 1999.
46. System Identification / под ред. T. Soderstrom, P Stoica. — Upper Saddle River, NJ, USA : Prentice-Hall, Inc., 1988.
47. Faurre, P. L. Stochastic Realization Algorithms / P L. Faurre // System Identification Advances and Case Studies. Т 126 / под ред. R. K. Mehra, D. G. Lainiotis. — Elsevier, 1976. — С. 1—25. — (Mathematics in Science and Engineering).
48. Akaike, H. Stochastic theory of minimal realization / H. Akaike // IEEE Transactions on Automatic Control. — 1974. — Т. 19, № 6. — С. 667—674.
49. Larimore, W E. System Identification, Reduced-Order Filtering and Modeling via Canonical Variate Analysis / W. E. Larimore // 1983 American Control Conference. — 1983. — С. 445—451.
50. Larimore, W. E. Canonical variate analysis in identification, filtering, and adaptive control / W. E. Larimore // 29th IEEE Conference on Decision and Control. - 1990. - 596-604 vol.2.
51. On- and off-line identification of linear state-space models / M. Moonen [et al.] // International Journal of Control. — 1989. — Vol. 49, no. 1. — P 219—232.
52. Moonen, M. Qsvd approach to on- and off-line state-space identification / M. Moonen, J. Vandewalle // International Journal of Control. — 1990. — T. 51, №5. —C. 1133-1146.
53. Van Overschee, P. Subspace algorithms for the stochastic identification problem / P Van Overschee, B. De Moor // Automatica. — 1993. — T 29, № 3. — C. 649-660.
54. Overschee, P. V N4SID: Subspace Algorithms for the Identification of Combined Deterministic-Stochastic Systems / P V Overschee, B. D. Moor. — 1994.
55. Verhaegen, M. Subspace model identification Part 1. The output-error state¬space model identification class of algorithms / M. Verhaegen, P Dewilde // International Journal of Control. — 1992. — T 56, № 5. — C. 1187—1210.
56. Verhaegen, M. Subspace model identification Part 2. Analysis of the elementary output-error state-space model identification algorithm / M. Verhaegen, P Dewilde // International Journal of Control. — 1992. — T 56, № 5. — C. 1211-1241.
57. Verhaegen, M. Subspace model identification Part 3. Analysis of the ordinary output-error state-space model identification algorithm / M. Verhaegen // International Journal of Control. — 1993. — T 58, № 3. — C. 555—586.
58. Verhaegen, M. Identification of the deterministic part of {MIMO} state space models given in innovations form from input-output data / M. Verhaegen // Automatica. — 1994. — T 30, № 1. — C. 61—74. — Special issue on statistical signal processing and control.
59. Van Overschee, P. Subspace identification for linear systems / P Van Overschee, B.De Moor. — Kluwer Academic Pub., 1996.
60. Pierre, D. A. Identifying Reduced-Order Models for Large Nonlinear Systems with Arbitrary Initial Conditions and Multiple Outputs using Prony Signal Analysis / D. A. Pierre, D. J. Trudnowski, J. F. Hauer //. — IEEE, 1990. —C.149-154.
61. General formulation of a Prony based method for simultaneous identification of transfer functions and initial conditions / D. A. Pierre [et al.] //. — IEEE, 1992. — 1686-1691 vol.2.
62. Pierre, D. A.Identifying linear reduced-order models for systems with arbitrary initial conditions using Prony signal analysis / D. A. Pierre, D. J. Trudnowski, J. F. Hauer // IEEE Transactions on Automatic Control. — 1992. — T 37, Bun. 6. — C. 831—835.
63. Hasanovic, A. Low order transfer function identification and robust PSS con¬trol design / A. Hasanovic, A. Feliachi // 2003 IEEE Power Engineering Society General Meeting (IEEE Cat. No.03CH37491). Vol. 3. — 2003. — 1725 Vol. 3.
64. Practical robust PSS design through identification of low-order transfer functions / A. Hasanovic [n gp.] // IEEE Transactions on Power Systems. — 2004. - T 19, № 3. - C. 1492-1500.
65. Gillard, D. M. Neural network identification of power system transfer functions / D. M. Gillard, K. E. Bollinger // IEEE Transactions on Energy Conversion. — 1996.— T. 11, № 1.-C. 104-110.
66. Junior, A. G. C. Application of the Subspace Identification Method using the N4SID Technique for a Robotic Manipulator / A. G. C. Junior, J. A. Riul, P H. M. Montenegro // IEEE Latin America Transactions. — 2016. — T 14, № 4. — C. 1588-1593.
67. Hoge, W. S. A subspace identification extension to the phase correlation method [MRI application] / W. S. Hoge // IEEE Transactions on Medical Imaging. —2003.— T 22, № 2. — C. 277—280.
68. Houtzager, I. Recursive Predictor-Based Subspace Identification With Application to the Real-Time Closed-Loop Tracking of Flutter /1. Houtzager, J. W. van Wingerden, M. Verhaegen // IEEE Transactions on Control Systems Technology. - 2012. - T 20, № 4. - C. 934-949.
69. Jalaleddini, K. Subspace Identification of SISO Hammerstein Systems: Application to Stretch Reflex Identification / K. Jalaleddini, R. E. Kearney // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. — 2013. — T 60, № 10. — C. 2725-2734.
70. Anaparthi, K. K. Measurement-based system identification and multi-input PSS design for damping electromechanical oscillations / K. K. Anaparthi, B. C. Pal // 2006 IEEE Power India Conference. — 2006. — C. 6.
71. Low-frequency oscillations identification in interconnected power system us¬ing PMU / V. Tashchilin [et al.] // Advanced Materials Research. — 2014. — Vol. 860—863. —P. 2117-2121. - cited By 2.
72. Chusovitin, P. V Implementation of power system model identification for locating in-phase generators / P. V Chusovitin, A. V Pazderin //2012 3rd IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe). — 2012. — С. 1-7.
73. Chusovitin, P. V. Small-signal stability monitoring using PMU / P V. Chusovitin,
A. V. Pazderin //2014 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON). — 2014.— С. 267-272.
74. Akaike, H. Canonical correlation analysis of time series and the use of an information criterion / H. Akaike. — 1976.
75. Akaike, H. Comments on «On model structure testing in system identification» / H. Akaike // International Journal of Control. — 1978. — Т 27, № 2. — С. 323-324.
76. Klauw, A. C. van der. State space identification of closed loop systems / A. C. van der Klauw, M. Verhaegen, P P J. van den Bosch // [1991] Proceedings of the 30th IEEE Conference on Decision and Control. — 1991. — 1327—1332 vol.2.
77. Verhaegen, M. Application of a subspace model identification technique to iden¬tify LTI systems operating in closed-loop / M. Verhaegen // Automatica. — 1993. - Vol. 29, no. 4. - P 1027-1040.
78. Eriksson, R. Wide-Area Measurement System-Based Subspace Identification for Obtaining Linear Models to Centrally Coordinate Controllable Devices / R. Eriksson, L. Soder // IEEE Transactions on Power Delivery. — 2011. — Т 26, № 2. - С. 988-997.
79. Разработка пилотной систем мониторинга функционирования автоматических регуляторов возбуждения синхронных генераторов в ОЭС Северо-Запада / А. С. Герасимов [и др.] // труды III международной научно¬технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2012». Т 2. - Екатеринбург: УрФУ, 2012. - С. 132-137.
80. Чусовитин, П. В. Разработка метода идентификации эквивалентной динамической модели энергосистемы на основе синхронизированных векторных измерений: дис. канд. техн. наук / П. В. Чусовитин. — Екатеринбург, 2013.-С. 168.
81. Система мониторинга функционирования автоматических регуляторов возбуждения синхронных генераторов ЕЭС России / А. С. Герасимов [и др.] // Сборник докладов XXI конференции «Релейная защита и автоматика энергосистем». — М.: 2012.
82. Реализация пилотного проекта системы мониторинга функционирования систем возбуждения и АРВ на генераторах энергоблока №1 Филиала ОАО «ИНТЕР-РАО - Электрогенерация» «Северо-Западная ТЭЦ» / А. С. Герасимов [и др.] // труды III международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2012». Т 2. — Екатеринбург: УрФУ, 2012.-С. 138-143.
83. Результаты комплексных испытаний и опытной эксплуатации пилотной системы мониторинга системных регуляторов / А. С. Герасимов [и др.] // Материалы международной конференции конференции «Современные направления развития систем релейной защиты и автоматики энергосистем», 03 - 07 июня 2013 г, Екатеринбург. — CIGRE, 2013.
84. Результаты эксплуатации пилотной системы мониторинга системных регуляторов / А. С. Герасимов [и др.] // Известия НТЦ Единой Энергетической Системы. - 2014. - Т (1) 70. - С. 33-42.
85. Есипович, А. Х. Система мониторинга АРВ сильного действия синхронных генераторов с бесщёточными системами возбуждения / А. Х. Есипович, Д. А. Кабанов, Й. Штефка // Электрические станции. — 2015. — Т 11. — С. 36-41.
86. Lawrenson, P. /.Efficient application of D-Decomposition techniques to determine stability boundaries for multiparameter systems, with particular reference to induction machines / P J. Lawrenson, S. R. Bowes, J. M. Stephenson // Electronics Letters. — 1968. — Т 4, № 20. — С. 435—437.
87. Lawrenson, P. J. Generalisation of D decomposition techniques / P J. Lawrenson, S. R. Bowes // Electrical Engineers, Proceedings of the Institution of. — 1969. — Т 116, №8. -С. 1463-1470.
88. Lanzkron, R. D-decomposition analysis of automatic control systems /
R. Lanzkron, T. Higgins // IRE Transactions on Automatic Control. — 1959. — Т4, №3. —С. 150-171.
89. Nanda, /.Analysis of Steady State Stability of a Two Machine System by the D- Decomposition Technique / J. Nanda // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - 1971. - Т PAS-90, № 4. - С. 1848-1855.
90. Krutikova, I. R. Application of the methods of root locus and D-decomposition for the analysis of the robust relative stability of the system /1. R. Krutikova, S. A. Gaivoronsky // Modern Technique and Technologies, 2002. MTT 2002. Proceedings of the 8th International Scientific and Practical Conference of Students, Post-graduates and Young Scientists. — 2002. — С. 167—168.
91. Неймарк, Ю. И. Об определении параметров, при которых система авто-матического регулирования устойчива / Ю. И. Неймарк // Автоматика и телемеханика. — 1947. — Т 9, № 3. — С. 190—203.
92. Неймарк, Ю. И. Устойчивость линеаризованных систем / Ю. И. Неймарк. — Л.: ЛКВВИА, 1949.
93. Polak, E. A note on D-decomposition theory / E. Polak // IEEE Transactions on Automatic Control. - 1964. — Т 9, № 1. — С. 107-109.
94. Грязина, Е. Н. Современное состояние метода D-разбиения / Е. Н. Грязина, Б. Т Поляк, А. А. Тремба// Автоматика и телемеханика. — 2008. —№ 12. — С. 3-40.
95. Gryazina, E. N.D-decomposition technique state-of-the-art / E. N. Gryazina, B.T. Polyak, A. A. Tremba // Automation and Remote Control. — 2008. — Т 69, № 12.— С. 1991-2026.
96. Грязина, Е. Н. Многомерная область устойчивости полиномиальных семейств специального вида / Е. Н. Грязина, Б. Т Поляк // Автоматика и телемеханика. — 2007. — № 12. — С. 38—52.
97. D-decomposition application for PSS tuning parameters estimation / V Tashchilin [et al.] // 2016 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering (ICSEE). — 2016. — P 1—5.
98. PSS tuning validation based on D-decomposition algorithm / V. Tashchilin [et al.] // 2017 IEEE PowerTech Manchester. — 2017. — P 1—6.
99. Тащилин, В. А. Применение идентифицированных моделей энергосистемы для определения параметров автоматических устройств / В. А. Тащилин, Р Р Идрисов // труды VI международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2015». Т 2. — Иваново: ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина», 2015. - С. 91-94.
100. Использование метода D-разбиения для анализа настроек АРВ в режиме реального времени / В. А. Тащилин [и др.] // материалы VII международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2016». Т 2. — Казань: Казан. гос. энерг. ун-т, 2016. — С. 212—215.
101. Тащилин, В. А. Настройка регулятора возбуждения синхронной машины в реальном времени по синхронизированным векторным измерениям /
B. А. Тащилин, П. В. Чусовитин, А. В. Паздерин // Материалы международной выставки и конференции «Релейная защита и автоматика энергосистем 2017», 25 - 28 апреля 2017 г, Санкт-Петербург. - CIGRE, 2017. - С. 1-8.
102. Application of identification based D-decomposition for power system stability analysis / V. Tashchilin [et al.] // 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON). — 2016. — P 1—6.
103. Хаусдорф, Ф. Теория множеств / Ф. Хаусдорф. — М.:, Л.: ОНТИ, 1937. —
C.306.
104. IEEE Standard for Synchrophasor Measurements for Power Systems // IEEE Std C37.118.1-2011 (Revision of IEEE Std C37.118-2005). — 2011. — С. 1-61.
105. Шевалдин, В. Т. Аппроксимация локальными сплайнами / В. Т Шевал- дин. — Екатеринбург: УрО РАН, 2014. — С. 198.
106. Zames, G. Feedback and optimal sensitivity: Model reference transformations, multiplicative seminorms, and approximate inverses / G. Zames // IEEE Trans-actions on automatic control. — 1981. — Vol. 26, no. 2. — P 301—320.
107. Francis, B. A. Linear Control Theory with an ¡X Optimality Criterion / B. A. Francis, J. C. Doyle // SIAM Journal on Control and Optimization. — 1987. — Vol. 25, no. 4. — P 815—844.
108. Kwakernaak, H. Robust Control and Hx-Optimisation - Tutorial Paper / H. Kwakernaak // Automatica. — 1993. — Vol. 29, no. 2. — P 255—273.
109. Bruce A., F. A Course in Hy Control Theory / F. Bruce A. — Berlin etc.: Springer-Verlag, 1987. — (Lecture Notes in Control and Information Science).
110. Kwakernaak, H. The polynomial approach to H -x -optimal regulation / H. Kwak- ernaak // Hx -Control Theory: Lectures given at the 2nd Session of the Centro Internazionale Matematico Estivo (C.I.M.E.) held in Como, Italy, June 18-26, 1990 / ed. by E. Mosca, L. Pandolfi. — Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Hei-delberg, 1991.-P 141-221.
111. Okko H., B. Design Methods for Control Systems / B. Okko H., K. Huibert, M. Gjerrit. — 2008. — Notes for a course of the Dutch Institute of Systems and Control.
112. Toscano, R. Structured Controllers for Uncertain Systems / R. Toscano. — Springer-Verlag London, 2013. — (Advances in Industrial Control).
113. Doyle, J. Feedback Control Theory / J. Doyle, B. Francis, A. Tannenbaum. — Macmillan Publishing Co., 1990.
114. Zhou, K. Essentials of Robust Control / K. Zhou, J. C. Doyle. — Prentice-Hall, 1998.
115. Packard, A. The complex structured singular value / A. Packard, J. Doyle // Au- tomatica. — 1993. — Vol. 29, no. 1. — P 71—109.
116. Safonov, M. G. Minimizing Conservativeness of Robustness Singular Values / M. G. Safonov, J. C. Doyle // Multivariable Control: New Concepts and Tools / ed. by S. G. Tzafestas. — Dordrecht: Springer Netherlands, 1984. — P 197—207.
117. Balas, G. J.Robust control of flexible structures: theory and experiments : PhD thesis / Balas Gary John. — California Institute of Technology, 1990.
118. Measurements-based approach for PSS retuning / V. Tashchilin [et al.] // En-vironment and Electrical Engineering (EEEIC), 2015 IEEE 15th International Conference on. — 2015. — P 1250—1255.
119. Тихонов, А. Н. Методы решения некорректных задач / А. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин. —Москва: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1979.
120. Тащилин, В. А. Применение методов идентификации для построения эквивалентной модели электроэнергетической системы / В. А. Тащилин, А. А. Корелина // труды VIII международной научно-технической конференции «Электроэнергетика глазами молодежи 2017». Т. 2. — Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2017. — С. 201—204.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (152640)

Новости

06.01.2018 Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров

Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ

дальше

»» Все новости

Заказать работу

Заявка на оценку стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Заказать диплом

Приглашаем авторов студенчесчких работ


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.