Методика согласованной настройки автоматических регуляторов возбуждения и частоты вращения генераторов электростанций

• Автор: Булатов, Юрий Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 163 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПОВЫШЕНИЯ СТАТИЧЕСКОЙ КОЛЕБАТЕЛЬНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ
1.1. Статическая устойчивость электроэнергетических систем и обзор методов её анализа
1.2. Обзор систем автоматического регулирования возбуждения генераторов и методов их настройки
1.3. Автоматические регуляторы частоты вращения турбин генераторов и их влияние на статическую колебательную устойчивость
1.4. Математическое моделирование элементов ЭЭС при решении задач обеспечения статической устойчивости
1.5. Моделирование элементов ЭЭС и их регуляторов в MATLAB для проведения исследовательских экспериментов
1.6. Выводы
2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ОСНОВЫ МЕТОДИКИ НАСТРОЙКИ СИСТЕМ АРВ И АРЧВ
2.1. Синтез систем автоматического управления методом стандартных коэффициентов
2.2. Решение задачи оптимизации настроек систем АРВ и АРЧВ с помощью генетического алгоритма
2.3. Экспериментальная непараметрическая оценка динамических свойств ЭЭС
2.4. Исследование методики оптимальной настройки систем АРВ и АРЧВ на простейших физических и математических моделях ЭЭС

2.5. Разработка адаптивной системы АРВ генераторов электростанций
для повышения статической устойчивости ЭЭС
2.6. Выводы
3. УЧЁТ ВЗАИМОСВЯЗАННОСТИ СИСТЕМ АРВ И АРЧВ ГЕНЕРАТОРОВ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ ПРИ ИХ ОПТИМАЛЬНОЙ НАСТРОЙКЕ
3.1. Оптимизация настроек регуляторов многосвязных систем автоматического управления
3.2. Разработка методики непараметрической идентификации системы турбина-генератор в условиях эксплуатации
3.3. Методика учёта взаимосвязанности систем АРВ и АРЧВ генераторов электростанций при их оптимальной настройке
3.4. Апробация методики согласованной настройки систем АРВ и АРЧВ на двух и трёхмашинной системе
3.5. Разработка модели электростанции в MATLAB и исследование «внутренних» и «внешних» движений при согласованной настройке систем АРВ и АРЧВ
3.6. Выводы
4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ОПТИМАЛЬНОЙ НАСТРОЙКИ АВТОМАТИЧЕСКИХ РЕГУЛЯТОРОВ
ВОЗБУЖДЕНИЯ
4.1. Структура и описание программного комплекса
4.2. Применение программного комплекса для настройки систем АРВ
и АРЧВ генераторов электростанций
4.3. Оценка результатов исследований и возможности практического применения программного комплекса
4.4. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

81тРоуег8у8Гегп8 является то, что сложные электротехнические системы можно моделировать, сочетая методы имитационного и структурного моделирования [98]. Например, силовую часть электротехнических элементов можно выполнить непосредственно с помощью блоков ЗнпРо'Л'егЗуьгеть, использующих матричную форму записи операторных уравнений полной модели Парка-Горева, а систему управления - с помощью блоков ЗтиИпк, позволяющих создавать модели регуляторов любой сложности и модификации.
Работа автора по получению наиболее полных математических моделей элементов ЭЭС направлена на использование наиболее перспективных методов идентификации с учётом многосвязности и многомерности современной регулируемой ЭЭС для обеспечения обоснованного выбора стабилизирующих воздействий систем АРВ и АРЧВ с использованием современных средств программной разработки и моделирования МАТЬАВ.
1.5. Моделирование элементов ЭЭС и их регуляторов в МАТЬАВ для проведения исследовательских экспериментов
Широкое применение ЭВМ в математическом моделировании, достаточно мощные теоретическая и экспериментальная базы позволяют говорить о вычислительном эксперименте как о новой технологии и методологии в научных и прикладных исследованиях.
Именно математическое моделирование и проведение виртуальных экспериментов по исследованию устойчивости ЭЭС на ЭВМ стало привлекательным для учёных. Математические виртуальные модели отличаются простотой в использовании и проведении экспериментов без страха и риска получения серьёзных аварий. Эти соображения, а также несомненная экономия средств при использовании современных систем математического моделирования по сравнению с созданием физических