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研究生:張仕翰
研究生(外文):Shin-Han Chang
論文名稱:模糊PID控制器結合基因演算法在電力系統穩定器之研究
論文名稱(外文):Study of Power System Stabilizer implemented with Fuzzy PID Controller and Genetic Algorithm
指導教授:高文秀高文秀引用關係
指導教授(外文):Wen-Shiow Kao Professor
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電機工程系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:電力系統穩定器PID控制器模糊理論基因演算法
外文關鍵詞:Power System StabilizerPID ControllerFuzzy TheoremGenetic Algorithm
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台灣在近年來用電量大增的情況下,再加上電廠及變電所建設不易,發電系統趨於飽和,輸電系統負荷量過大的雙重影響下,電力系統的穩定性大幅降低,而造成系統運轉困難,產生不穩定之狀態,輕者導致跳線跳機,重則造成系統解聯;因此如何有效的控制電力系統的穩定度,成為本論文的研究方向。
在許多的控制器中,PID控制器因為其原理簡單等優點,是經常被使用之一種控制器,然而傳統的PID控制器,其三個參數在開始的設定之後,便不會做更動,因而對於系統的變動,無法作出即時反映;本論文採用模糊理論的原理,利用其能夠處理模糊不確定的特性,來有效的應付系統的變動,適時的改變三個參數設定,使控制器更具強健性。基於模糊系統的歸屬函數,往往需要專家的經驗或利用嘗試錯誤法的資料來決定,針對此點,再加入基因演算法則,基因演算法則能夠根據物種中具有較好特性的上一代,並隨機地交換彼此的基因資訊,以產生更優良的子代。藉由如此的重複運算,以產生適應性最強且最佳的物種,即所需的參數來設定模糊系統中的歸屬函數。最後利用最佳降階理論,將高階的電力系統模型,在不影響其物理特性下,將系統由高階降為低階,以簡化控制器的設計,經由模擬後,證實此控制器的方法應用於電力系統的穩定度控制確實可行。
In recent years, because the demand on power usage increases continuously and new power plants and substations are not easy to build on account of costs and regulations, Taipower system has encountered two major problems:power generation is approaching to its maximum capacity and transmission system experiences overloaded situation. These problems could cause the power system experiences unstable and thus susceptible to disturbance. As a result, some component of the power system could malfunction and more seriously, even the whole power system could collapse. Therefore, controlling the stability of power system is the most important objective in providing stable and uninterrupted electric power to the end users and hence is the primary research goal of this thesis.
This thesis proposes a genetic fuzzy PID control scheme incorporated with genetic algorithms to design the power system stabilizer. This method is based on the conventional PID controller. Since the values of KP, KI, KD parameters of the conventional controller have to be determined before the control starts, this sort of controller will not adapt to changing of the target system. Therefore, we employ a fuzzy PID controller to deal with this problem. In addition, genetic algorithms are applied to find the optimal membership functions for the fuzzy rules used in the fuzzy PID controller. Finally, the simulated single-machine system is reduced to a less complicated model with two state variables involved by the optimal order-reduced model approach to simplify the design of the controller.
摘要………………………………………………………………………i
ABSTRACT…………………………………………………………………ii
誌謝………………………………………………………………………iv
目錄………………………………………………………………………v
表目錄……………………………………………………………………viii
圖目錄……………………………………………………………………ix
第一章 緒論……………………………………………………………1
1.1 研究動機……………………………………………………………1
1.2 研究目的……………………………………………………………2
1.3 文獻回顧……………………………………………………………2
1.4 研究方法……………………………………………………………8
1.5 內容概要……………………………………………………………8
第二章 基因演算法則…………………………………………………9
2.1 前言…………………………………………………………………9
2.2 基因演算法的基本運作……………………………………………9
2.3 基因演算法的基本假設……………………………………………10
2.3.1 編碼……………………………………………………………10
2.3.2 初始族群與族群數……………………………………………11
2.3.3 適應度函數……………………………………………………13
2.3.4 基因運算元……………………………………………………13
2.3.5 族群的取代……………………………………………………18
2.3.6 控制參數………………………………………………………18
2.3.7 停止規則………………………………………………………19
2.4 基因演算法的流程…………………………………………………20
2.5 基因演算法的特性…………………………………………………22
第三章 最佳降階理論…………………………………………………25
3.1 前言…………………………………………………………………25
3.2 降階系統的數學理論………………………………………………25
3.3 電力系統運用降階理論之模型……………………………………34
3.4 最佳降階理論之性能評估…………………………………………37
第四章 模糊PID控制器…………………………………………………41
4.1 前言…………………………………………………………………41
4.2 模糊理論……………………………………………………………41
4.2.1 模糊邏輯的基本觀念…………………………………………43
4.2.2 模糊邏輯的基本定義…………………………………………44
4.3 模糊控制器的基本架構……………………………………………45
4.3.1 模糊化…………………………………………………………46
4.3.2 模糊規則庫……………………………………………………46
4.3.3 模糊資料庫……………………………………………………48
4.3.4 推論機構………………………………………………………53
4.3.5 解模糊化………………………………………………………56
4.4 模糊PID控制器………………………………………………………61
4.4.1 模糊PID控制器控制流程………………………………………64
4.5 電力系統穩定度探討………………………………………………66
4.5.1 穩定的條件……………………………………………………66
第五章 結合基因演算法之模糊PID控制器……………………………69
5.1 前言…………………………………………………………………69
5.2 基因模糊PID控制器…………………………………………………69
5.2.1 歸屬函數的選擇………………………………………………69
5.2.2 族群染色體之數目及規劃……………………………………70
5.2.3 適應函數之選擇………………………………………………71
5.2.4 基因模糊PID控制器之控制流程………………………………71
5.3 系統模擬結果………………………………………………………73
5.4 模擬結果討論………………………………………………………87
第六章 結論……………………………………………………………89
6.1 研究結果……………………………………………………………89
6.2 本研究之貢獻………………………………………………………90
6.3 未來研究方向………………………………………………………90
參考文獻…………………………………………………………………91
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