【摘 要】
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随着以风能为代表的新型能源在电网的占比不断提高,多形态的次同步振荡问题共同存在,严重危害电力系统的安全稳定运行。在现有的次同步振荡抑制方法中,对设备的参数进行协调优化是降低次同步振荡风险的一种经济、有效的方法。但由于参数优化涉及特征值优化,其非光滑性导致传统数学规划算法在求解参数优化模型时无法保证收敛性。现有研究往往使用启发式算法求解参数优化模型,使得优化结果的最优性得不到保证且参数优化结果具有随
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51407036）；
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随着以风能为代表的新型能源在电网的占比不断提高,多形态的次同步振荡问题共同存在,严重危害电力系统的安全稳定运行。在现有的次同步振荡抑制方法中,对设备的参数进行协调优化是降低次同步振荡风险的一种经济、有效的方法。但由于参数优化涉及特征值优化,其非光滑性导致传统数学规划算法在求解参数优化模型时无法保证收敛性。现有研究往往使用启发式算法求解参数优化模型,使得优化结果的最优性得不到保证且参数优化结果具有随机性,这不利于优化参数的反复校验和算法参数调优。随着梯度采样理论在数学非光滑优化领域的突破,本文提出基于含梯度采样的序列二次规划法（Sequential Quadratic Programming with Gradient Sampling,SQP-GS）的参数优化以抑制因并网系统参数设置不合理而导致的次同步振荡。该方法基于数学规划算法,具有很强的鲁棒性,能够同时保证最优性和收敛性。因此,使用该方法求解参数优化模型具有重要的研究意义。本研究的主要工作和创新点如下:（1）分析设备参数对次同步振荡的影响线性化设备的微分方程,推导系统的状态矩阵并计算该系统的特征值。根据特征值分析方法,分析可能对并网系统次同步振荡影响较大的设备及其参数。（2）提出面向次同步振荡的参数协调优化模型以谱横坐标为目标函数,建立考虑多个运行方式的参数协调优化模型。由于该模型考虑对多个设备的参数进行协调优化,系统所具备的阻尼特性被充分挖掘。此外,由于该模型在考虑典型运行情况外还考虑了其他可能的运行情况,使得系统在多个运行情况下的振荡风险降低。（3）实现SQP-GS对参数优化模型的优化计算根据SQP-GS的基本原理,将SQP-GS方法成功地应用于参数优化模型的求解上,很好地保证了处理这一非光滑问题的收敛性与最优性。两个系统的仿真结果表明,SQP-GS所优化参数能够有效地抑制次同步振荡。对比了启发式算法,体现了该算法具有鲁棒性强、计算效率高和最优性好的优势。
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