Transfer function and eigenfunction analysis (TFEA) method in power system small signal stability analysis

Cette thése décrit la Fonction de Transfert et l'Analyse de la méthode de la Fonction propre (TFEA): une méthode efficace d'évaluer stabilité de petits signaux dans les grandes installations électriques connectées. La méthode consiste en réduire l'ordre de chaque générateur qui est précisément modelé par des variables d'état m à seulement variables de deux états incluant la vitesse de rotor et des écarts angulaires. L'efficacité est réalisée sans perte d'exactitude dynamique parce que les informations des autres variables d'état (m-2) sont rendues compactes comme des fonctions de transfert dans l'état de matrice [A(ω)]2ng×2ng que dépend on fréquence. Car le compte de calcul d'analyse QR augment avec le cube de dimension de système, l'efficacité de calcul vient d'évaluer état de matrice [A(ω)]2ng×2ng réduit au lieu de état de matrice [(A)](m×ng)×(m×ng) plain de générateurs ng. L'acceptabilité de la méthode est basée sur la connaissance d'ingénierie que les modes électromécaniques sont les modes moindres amortis et la stabilité dépend de leurs valeurs propres étant sur le côté gauche du s-plan de complexe. En pratique, seul un petit nombre de modes électromécaniques à basse fréquence déterminet la stabilité. Par conséquent, l'exactitude de la méthode TFEA est améliorée pour ces modes en appliquant la formule de sensibilité de valeur propre. Dans l'étape suivante, la méthode TFEA est combinée avec la méthode bien connue d'Arnoldi pour plus d'amélioration de l'efficacité. Cette thése développe également une méthode d'ajustassions simultanée des stabilisateurs (PSSs). La méthode proposée combine la méthode d'économie de temps TFEA avec le concept de sensibilité de valeur propre et de techniques d'optimisation. La fonctionnalité clé de cette méthode est la formule de sensibilité qui relie les changements de la perturbation des valeurs propres aux changements de la perturbation de paramètres de système d'alimentation électrique. Dans le réglage de PSS, les paramètres sont une amplification gain et les nombreuses constantes de temps de chaque PSS. Le réglage consiste à formuler une fonction objective qui intègre l'amélioration souhaitable de l'amortissement des valeurs propres. À cette fin, un algorithme d'optimisation (à partir de MATLAB) est appliqué pour satisfaire la fonction d'objectif tout en réalisant contraintes de taille placées sur les paramètres. L'exactitude, l'efficacité et la robustesse de la méthode TFEA et la méthode réglage de PSS sont comparées avec les valeurs propres d'un référence basé sur l'état complet de matrice [(A)](m×ng)×(m×ng). Les tests numériques utilisent un 16-générateur et un 69- générateur du système d'alimentation électrique. Les résultats présentés, démontrer l'efficacité des méthodes proposées.

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