一、勵磁系統控制
在眾多改善發電機穩定運行的措施中，提高勵磁系統的性能被認為是有效和經濟的措施之一。勵磁系統是同步發電機的一個重要組成部分，對發電機的動態行為有著很大的影響，可以幫助提高電力系統的穩定極限。早期的勵磁系統是通過手動控制來調節勵磁繞組的電壓以維持所需的發電機端電壓和相應的無功出力。
1.1勵磁方式的改進
目前，勵磁系統可按勵磁功率源的不同歸納為三大類：（1）直流勵磁系統，通過直流勵磁機供給發電機勵磁功率；（2）交流勵磁系統，通過交流勵磁機及半導體可控或不可控整流供給發電機勵磁功率；（3）靜止勵磁系統，它從機端或電網經變壓器取得功率，經可控整流供給發電機勵磁功率，其形式通常為自并勵或自復勵的。
自并勵或自復勵的半導體勵磁系統由于響應速度快、無旋轉部件、制造簡單、易維修、可靠性高，可適用于大容量機組，且對于水輪發電機組而言布置方便，并有利于緩解水輪機甩負荷時的超速引起的過電壓問題，故目前在大中型水電機組中得到推廣應用，并正進一步用于火電機組。
1.2 勵磁控制策略的發展
考慮到發電機是一個非線性強、工況多變的復雜對象，要想提高勵磁系統的控制品質和魯棒性能，有效措施是采用非線性控制理論和方法。隨著非線性控制理論的不斷發展，在電力系統控制中的應用越來越廣泛，各種非線性勵磁控制也迅速發展起來，主要有以下幾種勵磁控制方法：
（1）李雅普諾夫函數法。該方法以李雅普諾夫第二穩定性理論為基礎，通過構造能反映機組運行規律的李雅普諾夫函數，并以其作為小目標設計控制律。該方法直接考慮了勵磁系統的非線性特性，原理簡單，易于掌握，然而具體設計中的李雅普諾夫函數不易得到，在工程應用中面臨著限制。
（2）反饋線性化法。反饋線性化法包括微分幾何法、直接大范圍線性化和逆系統方法等若干種設計手段。微分幾何法利用微分幾何這個數學工具，通過合理的坐標變換找到非線性反饋規律，引入虛擬控制量將非線性系統映射為一個線性系統，適合于仿射非線性系統。
（3）H∞勵磁控制：該控制方法是一種綜合考慮控制系統的魯棒性和目標函數優的控制方法，以某運行區問的性能指標為目標函數，設計的參數具有更低的靈敏度，控制器具有較強的魯棒性能。
（4）變結構勵磁控制：變結構控制魯棒性強，通過滑動模態切換控制，強制系統在滑面上運行以使系統鎮定。基于平衡點處近似線性化模型設計了VSC勵磁控制器，該控制器具有一定的魯棒性能，但平衡點處近似線性化模型決定了它不能從根本上解決電力系統控制器的魯棒性問題，采用基于反饋線性化模型的非線性變結構勵磁控制，并采用附加勵磁的控制方式，提出了同時改善發電機功角穩定和電壓動態特性的變結構勵磁控制設計方法。
（5）自適應勵磁控制：自適應控制通過連續測量控制對象的動態特性，與所希望的動態特性相比較，從而判斷勵磁系統運行狀態并選擇預設的控制參數，該方法能有效地解決勵磁控制器對運行工況變化的魯棒性問題，控制性能較好。
（6）智能勵磁控制方法：隨著智能控制理論與方法的不斷發展，以模糊邏輯控、神經網絡控、專家系統控制為代表的智能控制方法在電力系統中得到了廣泛的研究和應用，已成為控制領域重要的一個發展趨勢。模糊控制無需建立對象的數學模型，具有較強的魯棒性，控制機理符合人們對工業過程的直觀描述和思維邏輯，是解決對象非線性特性的一種有效途徑。現在已經形成了許多種基于神經網絡的控制器設計方法。基于模糊自回歸滑動平均模型的自組織穩定器、自適應自調整模糊勵磁控制器將神經網絡控制應用于發電機勵磁系統的設計，利用神經網絡控制算法來設計智能勵磁控制器，取得了較好的性能和效果。
二、發電機系統的綜合控制
發電機的勵磁系統和調速器是發電機綜合控制的重要內容，只有勵磁系統控制而沒有良好的調速器控制則不能從根本上提高電力系統的暫態穩定性；相反，只有調速器而沒有性能良好的勵磁控制器的共同作用，也不能達到理想的控制效果。因而勵磁系統與調速器的綜合控制成為發電機組控制的主要發展趨勢。綜合控制器的一路輸出控制發電機勵磁電流，一路輸出控制汽輪機汽門開度，實現對發電機頻率、有功功率、端電壓、無功功率、電流、功角、磁通等運行變量的控制。發電機的勵磁系統和調速器的綜合控制一直是發電機控制中的研究熱點，現代控制理論也廣泛應用于發電機組的協調控制。
智能控制作為一個學科分支只有二十余年的歷史，目前其理論體系還處于不
斷完善的過程中。智能控制技術在發電機系統中的研究與應用，總的來看，還處于不斷上升和發展的階段，仍有不少需要解決的問題，如：智能控制器的非線性處理能力、控制算法的復雜程度、控制的實時性、魯棒性等。建立符合實際的發電機系統數學模型，采取既符合理論、又適用于工程實際的智能控制理論和方法，對發電機系統進行有效、高質量的調控，對現代電力系統的安全穩定運行也同樣非常重要。結合發電機系統這個實際對象，將先進智能控制策略引入到發電機系統中來，應用智能控制技術的成果，如模糊控制、神經網絡控制、支持向量機控制，將是今后發電機系統控制的一個主要發展方向，具有十分重要的應用價值。
三、結論
發電機控制中如何采用智能控制，采用何種理論和方法，控制器的穩定性、魯棒性與實時性如何，能否達到滿意的效果，這些方面的研究還有待繼續深入。在進行系統分析與設計時，充分利用智能控制的非線性、自適應、自學習、變結構等各種功能來克服發電機系統的強非線性、耦合、工況變化范圍大、干擾大等不利因素，并可以提高系統的魯棒性和穩定性。因此，結合對象的實際特點，研究適用的智能控制理論方法，解決發電機組控制中的一些關鍵問題所涉及的研究內容是相當豐富的，由于作者的水平限制，會有許多考慮不到的地方，希望以后的研究者結合實際多做些這方面的工作。
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