臺灣博碩士論文加值系統

本論文使用新英格蘭-紐約互聯系統做為測試系統，並按照台灣電力公司輸電系統規劃準則中對於系統穩定度的規範進行最佳化。本論文使用彈性交流系統(Flexible AC Transmission System, FACTS) 來改善測試系統的電壓穩定度，在以往的文獻中，FACTS已經被廣泛的應用在電力系統中，解決輸電系統的問題，本論文使用靜態同步補償器（Static Synchronous Compensator, STATCOM）來改善匯流排電壓穩定度不足的問題。並發展新的混和PSODE (Particle Swarm Optimization Differential Evolution) 與GAPSO (Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization)的AGPD演算法，在穩態時最佳化STATCOM的裝置位置、數量和容量，以提高系統內所有負載匯流排的電壓穩定度，並使用文獻上的其他與AGPD互相比較其性能。在三種不同的運行條件下搜索最佳的STATCOM參數，最後的結果顯示HDE（Hybrid Differential Evolution）、PSODE和AGPD所找出的最佳解可達到台灣電力公司輸電系統規劃準則的電壓裕度值。因此，在STATCOM控制器參數的最佳化部分，則僅使用HDE、PSODE和AGPD配合小訊號分析軟體來求解一組STATCOM最佳的控制參數，以增強系統的小訊號穩定度。
模擬的結果顯示AGPD演算法在穩態中，可找到一組STATCOM總裝置容量及數量為最小，即可使系統內所有負載匯流排的餘裕符合規範，可降低電力系統成本。在頻域方面由AGPD所搜索出的STATCOM控制器參數，可得到最佳的阻尼比。最後，藉由PSSTME (Power System Simulation for Engineering Program)的時域模擬，觀察系統在線路實功、無效功率和匯流排電壓的暫態響應，驗證了頻域分析結果，且AGPD所找出的STATCOM參數其時域響應較快速趨於穩定，優於HDE和PSODE演算法。

The interconnected system of New England/NewYork is used to inspect whether the voltage stability of all load buses conform transmission system planning criteria of the Taiwan Power Company. Various FACTS devices have been widely used to solve the problems of transmission system at present. The STATCOM is used in this study to improve the problem of lacking voltage stability . A novel optimized algorithm for alternating GAPSO and PSODE, called AGPD, is developed to determine the optimal positions and capacities for STATCOMs under various operating conditions to increase the voltage stability of all load buses in the test system. The AGPD algorithms are used to verify the performances of other algorithms. The final results show that HDE, PSODE and AGPD can find out the optimal solution of meeting the transmission system planning criteria of the Taiwan Power Company. Therefore, the optimization of STATCOM controller parameters will only use the HDE, PSODE and AGPD algorithms and Small Signal Analysis software in the frequency domain to find out a set of the optimal control parameter of STATCOMs for increasing the stability of a small signal stability.
The simulation results show that the AGPD algorithm can find minimum amount and capacity of STATCOMs in steady state that can conform the transmission system planning criteria of the Taiwan Power Company, and decrease the cost. The STATCOM controller parameters searched by AGPD can get the best damping ratio compare with other algorithms. Finally, the curves of line power flow, reactive power and bus voltage on time domain simulation by PSSTME are observed to verify the results of the frequency-domain analysis. STATCOM parameters of AGPD can converge faster and stable than HDE and PSODE.

目錄
明志科技大學碩士學位論文指導教授推薦書 i
明志科技大學研究所論文口試委員審定書 ii
誌謝 iii
摘要 iv
Abstract v
目錄 vi
圖目錄 x
表目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的與方法 3
1.3 論文貢獻 4
1.4 論文大綱 5
第二章 電力系統穩定度介紹 7
2.1 電力系統穩定度 7
2.1.1 同步機的穩定度 7
2.1.2 頻率穩定度 8
2.1.3電壓穩定度 8
2.2電壓穩定度介紹 10
2.2.1電壓穩定度分析方法 10
2.2.2電壓穩定度指標 13
2.3低頻振盪的基本概念 16
第三章 模擬系統介紹 17
3.1 系統概述 17
3.2電力系統模型 18
3.2.1發電機模型 18
3.2.2勵磁機模型 20
3.2.3靜態同步虛功補償器模型 20
3.3測試系統匯流排電壓分析 24
3.4測試系統運轉條件分析 25
3.4.1 Case0:正常運轉 25
3.4.2 Case1:停用傳輸線1-2 (N-1) 26
3.4.3 Case2:停用發電機G2 (N-G) 27
第四章 最佳化演算法與適應性函數 29
4.1粒子群優化演算法 29
4.2基因演算法 32
4.3差分進化演算法 37
4.4混合GA和PSO演算法 41
4.5混和PSO和DE演算法 42
4.6 AGPD演算法 44
4.7 AGPD最佳化電壓穩定度之適應性函數 46
4.8 最佳化 STATCOM控制參數之適應性函數 50
第五章 電壓穩定度模擬結果 53
5.1 AGPD最佳化演算法收斂效能 53
5.2利用STATCOM最佳化系統電壓穩定度 54
5.3 STATCOM控制參數最佳化 62
5.3.1頻域分析 63
5.3.2時域分析 67
第六章 結論 76
6.1 結論 76
6.2 未來工作 77
參考文獻 78
作者簡歷及相關著作 82

圖目錄
圖2-1 P-V曲線圖 11
圖2-2 由VSAT所輸出某匯流排的P-V曲線範例圖 12
圖2-3 CPF的預測-校正法求P-V曲線示意圖 13
圖2-4 使用VCPI時從發電機至負載匯流排等效電路圖 14
圖3-1 新英格蘭/紐約互聯16機68匯流排系統圖 17
圖3-2 發電機等效電路圖 19
圖3-3 IEEET1方塊圖 20
圖3-4 STATCOM之單線圖 21
圖3-5 STATCOM等效電路圖 21
圖3-6 CSTATT模型架構圖 22
圖3-7 STATCOM三種工作區的向量圖 23
圖3-8 STATCOM V-I特性曲線圖 24
圖3-9 新英格蘭-紐約互聯系統Case0特徵值 26
圖3-10 新英格蘭-紐約互聯系統Case1特徵值 27
圖3-11 新英格蘭-紐約互聯系統Case2特徵值 28
圖4-1 粒子群優化演算法流程圖 32
圖4-2 每個個體在輪盤上所佔機率示意圖 34
圖4-3 單點交配示意圖 35
圖4-4 雙點交配示意圖 35
圖4-5 均一化交配示意圖 36
圖4-6 突變示意圖 36
圖4-7 基因演算法流程圖 37
圖4-8 差分進化法流程圖 40
圖4-9 GAPSO演算法流程圖 42
圖4-10 PSODE演算法流程圖 44
圖4-11 AGPD演算法流程圖 46
圖4-12 PSAT自動執行批次檔 48
圖4-13 PSAT 巨集檔內容 49
圖4-14 VSAT自動執行批次檔 49
圖4-15 執行VSAT時所需的參數檔案 50
圖4-16 VSAT執行時畫面 50
圖4-17 在C++內呼叫批次檔 50
圖5-1 收斂曲線圖 54
圖5-2 以STATCOM改善系統電壓穩定度最佳化流程圖 55
圖5-3 最佳化STATCOM參數的收斂曲線 64
圖5-4 AGPD演算法的STATCOM參數在三種運轉條件下的特徵值 66
圖5-5 PSODE演算法的STATCOM參數在三種運轉條件下的特徵值 66
圖5-6 HDE演算法的STATCOM參數在三種運轉條件下的特徵值 46
圖5-7 Case0時從匯流排8到匯流排9的線路實功響應 69
圖5-8 Case1時從匯流排8到匯流排9的線路實功響應 70
圖5-9 Case2時從匯流排8到匯流排9的線路實功響應 70
圖5-10 Case0匯流排8電壓變化情形 71
圖5-11 Case1匯流排8電壓變化情形 71
圖5-12 Case2匯流排8電壓變化情形 72
圖5-13 Case0匯流排14 STATCOM輸出無效功率響應 73
圖5-14 Case0匯流排14 電壓響應 73
圖5-15 Case1匯流排14 STATCOM輸出無效功率響應 74
圖5-16 Case1匯流排14 電壓響應 74
圖5-17 Case2匯流排14 STATCOM輸出無效功率響應 74
圖5-18 Case2匯流排14 電壓響應 75

表目錄
表3.1 發電機符號之意義 19
表3.2 Case0的特徵值分析 25
表3.3 Case1的特徵值分析 26
表3.4 Case2的特徵值分析 27
表4.1 差分進化演算法的突變運算策略 39
表5.1 系統未裝置STATCOM時在不同操作條件下電壓餘裕最差的負載匯 流排 56
表5.2 直接在匯流排24和41裝設STATCOM後系統電壓餘裕最差的兩個負載匯流排 57
表5.3 直接在匯流排24和41裝置STATCOM後附近負載匯流排的電壓餘裕 57
表5.4 限制只能加入一台STATCOM時的最佳化結果 58
表5.5 限制只能加入一台STATCOM時系統內最差電壓餘裕的兩個匯流排 58
表5.6 最佳化演算法所找出的STATCOM位置和容量 58
表5.7 以最佳化找出兩台STATCOM後系統內最差的兩個電壓餘裕 59
表5.8 疊代次數設定為81次時最佳化演算法的執行時間 61
表5.9 各最佳化演算法執行時間固定為67小時的模擬結果 62
表5.10 利用AGPD所得之最佳STATCOM參數 65
表5.11 利用PSODE所得之最佳STATCOM參數 65
表5.12 利用HDE所得之最佳STATCOM參數 65
表5.13 AGPD的STATCOM參數在三種運轉條件下的最差的三個特徵值 67
表5.14 PSODE的STATCOM參數在三種運轉條件下的最差的三個特徵值 67
表5.15 HDE的STATCOM參數在三種運轉條件下的最差的三個特徵值 67

參考文獻
[1]N. Mithulananthan, C. A. Canizares, J. Reeve, and G. J. Rogers (2003), "Comparison of PSS, SVC, and STATCOM Controllers for Damping Power System Oscillations" , IEEE Trans. PWRS, Vol. 18, No. 2, 1993, pp. 786-792.
[2]台灣電力公司，”台灣電力股份有限公司輸電系統規劃準則”，2013年04月01日修正。
[3]Mohammad Rafee Shaik, A. Srinivasula Reddy, "Optimal placement of STATCOM with ABC algorithm to improve voltage stability in power systems" Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES), 2016 International Conference
[4]Yan Xu, Zhao Yang Dong, Chixin Xiao, Rui Zhang, Kit Po Wong, " Optimal placement of static compensators for multi-objective voltage stability enhancement of power systems" IET Generation, Transmission & Distribution, 2015, pp.2144-2151
[5]Nithin A Skaria, Sarin Baby, Anumodu D.M, "Genetic Algorithm Based Optimal Location of SVC"2014 Annual International Conference on Emerging Research Areas: Magnetics, Machines and Drives (AICERA/iCMMD) pp.1-6
[6]P. Kundur, “Power System Stability and Control”, EPRI Power System Engineering Series, McGraw-Hill, 1994. p. 959
[7]Yousin Tang and A.P.S. Meliopoulos” Power system small signal stability analysis with FACTS elements ” IEEE Transactions on Power Delivery, July 1997, Vol. 12, No. 3.
[8]Graham Rogers (2000), Power System Oscillations Boston, MA:Kluwer, pp.314-317.
[9]H. D. Chiang, et. al., “CPFLOW: A Practical Tool for Tracing Power System Steady-State Stationary Behavior Due to Load and Generation Variations,” IEEE 17 Trans. Power Syst., Vol. 10, No. 2, May 1995, pp. 623-628.
[10]C.W. Taylor, “Power System Voltage Stability”, McGraw-Hill, 1993, p. 238
[11]P.-A. Lof, T. Smed, G. Andersson, D.J. Hill, "Fast calculation of a voltage stability index" IEEE Transactions on Power Systems,Vol. 7, No.1, pp.54-64, Fed. 1992.
[12]Y. Tada, H. Okamoto, R. Tanabe, N. Kobayashi, Y. Sekine, "Two novel screening methods to decide network configurations to maintain voltage stability using sensitivity analysis" in Proceedings of the 21st 1999 IEEE International Conference on Power Industry Computer Applications(PICA '99),pp.79-85,May 1999.
[13]V. Ajjarapu, C. Christy, “The Continuation Power Flow: a Tool for Steady State Voltage Stability Analysis", IEEE Transactions on Power Systems, vol.7, no.1, pp. 416-423, February 1992.
[14]Reis, C., Barbosa, F "A comparison of voltage stability indices". Proc. IEEE Mediterranean Electrotechnical Conf., MELECON, Torremolinos, Spain, May 2006, pp. 1007–1010
[15]Cupelli, M., Cardet, C.D., Monti, A.: "Comparison of line voltage stability indices using dynamic real time simulation". Proc. Third IEEE PES Int. Conf. and Exhibition Innovative Smart Grid Technologies, ISGT, Europe, October 2012, pp. 1–8
[16]T. He, S. Kolluri, S. Mandal, F. Galvan, P. Rastgoufard, "Identification of weak locations in bulk transmission systems using voltage stability margin index" 8th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, pp. 878-883,2004.
[17]T. van Cutsem, "Voltage instability: phenomena, countermeasures, and analysis methods" in Proceedings of the IEEE, Vol. 88, No.2, pp. 208-227,2000.
[18]S.-K. Wang, "A Novel Objective Function and Algorithm for Optimal PSS Parameter Design in a Multi-Machine Power System," IEEE Trans. Power Syst, vol. 28, no.1, pp.522-531, Feb. 2013.
[19]李廷鑫、馬偉富＂出國報告：靜態型同步無效電力補償器(STATCOM)之運轉與維護＂，台灣電力公司，2011。
[20]J. Kennedy and R. C. Eberhart, "Particle swarm optimization," in: Proc.IEEE Int.Conf.on Neural Networks, Perth, Australia, vol. 4, pp. 1942-1948, 1995.
[21]Volume II:Program Operation Manual, PSSTME 31.0, SIEMENS, Berlin and Munich, Germany,2007, Section F pp.9-18.
[22]周禹丞，“使用量子差分進化法協調設計PSS與STATCOM參數”，明志科技大學碩士論文，2011。
[23]J.H. Holland, "Adaptation in Natural and Artificial Systems, " Ann. Arbor:The University of Michigan Press, 1975.
[24]Storn, R. and K. Price (1996), "Minimizing the real functions of the ICEC'96 contest by differential evolution. " IEEE Conf. Evol. Comput., pp.842-844.
[25]Xiaojun Wu, Ying Wang, Tiantian Zhang, "An Improved GAPSO Hybrid Programming Algorithm." International Conference on Information Engineering and Computer Science 2009.
[26]Xiaochen Wang, Quan Yang, Yuntao Zhao, "Research on Hybrid PSODE with Three Populations Based on Multiple Differential Evolutionary Models" International Conference on Electrical and Control Engineering, IEEE Computer Society, pp.1692-1696. 2010
[27]Mohamed Ebeed, Salah Kamel, Heba Youssef, "Optimal setting of STATCOM based on voltage stability improvement and power loss minimization using Moth-Flame algorithm" IEEE, Eighteenth International Middle East Power Systems Conference, 2016
[28]周柏宇，“發展化學反應差分進化法於大型電力系統PSS參數設計”，明志科技大學碩士論文，2016。
[29]陳致誠，“應用調速渦輪機電力系統穩定器以改善電力系統穩定度” ，明志科技大學碩士論文，2011。
[30]王勝寬，“新型差分進化演算法設計及其在電力系統之應用”，國立台灣大學電機資訊學院電機工程學系博士論文，2007。