摘 要
随着全球能源结构转型和可再生能源渗透率的提升，电力系统正面临复杂性和不确定性增加的挑战，其稳定性问题已成为学术界与工业界关注的核心议题。本文针对现代电力系统中稳定性分析与优化控制的关键技术难题，提出了一种基于多目标优化的控制方法，旨在实现系统动态性能与经济性的平衡。研究首先通过构建非线性动力学模型，全面刻画了含高比例可再生能源接入的电力系统的运行特性，并引入鲁棒控制理论以应对不确定因素的影响。在此基础上，设计了融合遗传算法与粒子群优化的混合智能优化策略，用以求解多目标优化问题，从而获得帕累托最优解集。仿真结果表明，所提方法能够显著提高系统的暂态稳定性和频率调节能力，同时有效降低运行成本。此外，该方法在处理大规模复杂电网时展现出良好的收敛性和适应性，为实际工程应用提供了可行的技术路径。
关键词:电力系统稳定性；多目标优化；可再生能源
目 录
引言 1
1 电力系统稳定性基础理论分析 1
1.1 稳定性定义与分类 1
1.2 小扰动稳定性分析方法 2
1.3 大扰动稳定性研究框架 2
1.4 暂态稳定性的关键因素 3
2 多目标优化控制的基本原理 3
2.1 多目标优化问题的数学描述 3
2.2 常见多目标优化算法综述 4
2.3 控制目标的冲突与协调机制 4
2.4 多目标优化在电力系统的应用背景 5
3 稳定性分析中的多目标优化模型构建 5
3.1 系统动态特性的建模方法 5
3.2 目标函数的设计原则 6
3.3 约束条件的设定与处理 6
3.4 模型验证与案例分析 7
4 多目标优化控制策略设计与实现 7
4.1 控制策略的核心思想 7
4.2 实时优化控制算法开发 8
4.3 控制效果评估指标体系 8
4.4 工程实践中的挑战与对策 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
随着全球能源结构转型和可再生能源渗透率的提升，电力系统正面临复杂性和不确定性增加的挑战，其稳定性问题已成为学术界与工业界关注的核心议题。本文针对现代电力系统中稳定性分析与优化控制的关键技术难题，提出了一种基于多目标优化的控制方法，旨在实现系统动态性能与经济性的平衡。研究首先通过构建非线性动力学模型，全面刻画了含高比例可再生能源接入的电力系统的运行特性，并引入鲁棒控制理论以应对不确定因素的影响。在此基础上，设计了融合遗传算法与粒子群优化的混合智能优化策略，用以求解多目标优化问题，从而获得帕累托最优解集。仿真结果表明，所提方法能够显著提高系统的暂态稳定性和频率调节能力，同时有效降低运行成本。此外，该方法在处理大规模复杂电网时展现出良好的收敛性和适应性，为实际工程应用提供了可行的技术路径。
关键词:电力系统稳定性；多目标优化；可再生能源
目 录
引言 1
1 电力系统稳定性基础理论分析 1
1.1 稳定性定义与分类 1
1.2 小扰动稳定性分析方法 2
1.3 大扰动稳定性研究框架 2
1.4 暂态稳定性的关键因素 3
2 多目标优化控制的基本原理 3
2.1 多目标优化问题的数学描述 3
2.2 常见多目标优化算法综述 4
2.3 控制目标的冲突与协调机制 4
2.4 多目标优化在电力系统的应用背景 5
3 稳定性分析中的多目标优化模型构建 5
3.1 系统动态特性的建模方法 5
3.2 目标函数的设计原则 6
3.3 约束条件的设定与处理 6
3.4 模型验证与案例分析 7
4 多目标优化控制策略设计与实现 7
4.1 控制策略的核心思想 7
4.2 实时优化控制算法开发 8
4.3 控制效果评估指标体系 8
4.4 工程实践中的挑战与对策 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
