基于事件触发控制的时滞电力系统负荷频率控制

区域电网间存在较高的数据传输,使有限的通信和计算资源变得拥塞。为降低区域电网间的通信负担,提出基于事件触发控制的时滞电力系统负荷频率控制(LFC)方法。针对具有通信延迟的LFC系统,建立基于事件触发控制的时滞LFC动态模型。进而采用多求和不等式,提出具有事件触发控制器的时滞相关LFC系统Lyapunov稳定分析判据;在此基础上,推导了基于事件触发通信和输出反馈的负荷频率控制器协同设计方案,以保证电力系统频率稳定性的同时提高数据传输效率。仿真结果表明,所提方法能够有效减小互联系统频率和联络线功率振荡,保证系统的时滞稳定性并减少网络通信的冗余传输。     

考虑通信延迟的分散网络化预测负荷频率控制

针对现代电力市场情况下负荷频率控制系统存在不可忽略的通信延迟的问题,提出一种基于网络化预测控制的分散负荷频率控制策略。这种控制策略在改进的广义预测控制的基础上,增加了网络延迟补偿器以补偿固定和随机通信网络通信延迟,此外,还采用带遗忘因子的递归最小二乘法在线辨识预测模型来消除系统运行状态改变和模型不精确的影响。以3区域负荷频率控制系统为例,考虑了发电机组发电速率约束的影响,仿真结果表明,所提出的基于网络化预测控制的分散负荷频率控制不仅能够有效补偿固定和随机通信延迟,且其控制效果优于常规的比例积分型负荷频率控制器。     

基于事件驱动的含风电互联电网负荷频率鲁棒控制

风电输出功率具有强随机性和波动性的特点,因此风电高占比带来的输入电能波动给多区负荷频率控制带来更大挑战。计及风功率预测误差对负荷频率控制的影响,且考虑到未来开放式通信环境对区域控制误差信号传输的影响,文中提出了一种基于事件驱动通信下的鲁棒负荷频率控制策略,以保证含风电电力系统频率稳定性的同时尽可能地减少网络通信传输量。以典型含风电的两区域负荷频率控制为例进行了仿真研究,仿真结果表明,文中所提出的基于事件驱动通信的鲁棒控制器相对于常规比例—积分控制器而言,不仅能够有效保证风功率波动下的频率输出的l2增益性能,还能减少系统平稳态的通信次数,具有良好的频率控制性能。     

基于PDNN的含风电互联电网负荷频率Tube-RMPC设计

随着新能源大规模接入电网,为应对新能源随机性和波动性给互联系统负荷频率控制(Load Frequency Control, LFC)带来的不确定问题,实现新能源电力系统多约束条件下的优化运行,建立了含风电机组的LFC多胞模型,以减少模型参数不确定对控制系统的影响。设计了基于原对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network, PDNN)的Tube鲁棒模型预测控制(Tube-Robust Model Predictive Control, Tube-RMPC)策略。将标称模型预测控制器与辅助反馈控制器结合,通过PDNN实时求解标称模型预测控制器以保证为LFC系统产生最优状态轨迹。设计辅助反馈控制器抵消外部干扰,使实际系统的状态维持在以标称轨迹为中心的Tube内。最后,对含风电的三区域负荷频率控制系统进行仿真研究,结果表明所提出的Tube-RMPC控制策略,不仅能够有效提高控制精度,还能增强系统鲁棒性,提高实时优化效率。     

含荷电状态修正和通信延迟的储能电站负荷频率鲁棒控制

针对储能电站参与调频时与传统机组的协调问题及通信延迟产生的影响,设计了一种含荷电状态(SOC)修正和通信延迟的储能电站负荷频率鲁棒控制方法.首先,在储能电站参与频率控制过程设计SOC回归修正环节与传统机组进行协调而实现SOC裕度调节,同时考虑协调过程存在通信延迟问题,建立含储能电站SOC回归修正的区域电网延迟系统模型.其次,考虑通信延迟对于系统控制性能的影响,在负荷频率控制系统延迟边际计算的基础上,设计储能电站负荷频率控制的系统鲁棒控制器,对可再生能源功率扰动进行抑制并实现系统频率的快速恢复与偏差调节.最后,基于MATLAB/Simulink平台对负荷频率控制系统进行仿真验证,结果证明了所提方法的有效性.     

计及电动汽车的电力系统事件触发负荷频率控制

针对包含电动汽车EVs(electric vehicles)的电力系统,引入事件触发机制,从而PI型负荷频率控制器输入能够按需进行更新,在保障系统稳定的同时减少通信负担,节约网络通信资源。对于包含事件触发机制的时滞电力系统模型,利用李雅普诺夫稳定性理论,基于Bessel-Legendre(B-L)积分不等式,推导出保守性较小的稳定性判据,并进一步联合求解出控制器增益和触发矩阵。最后,通过Matlab仿真验证了所提定理的有效性。     

时变时延网络控制系统稳定性分析

针对时变时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性和控制器设计问题,提出比例积分输出反馈控制策略。基于异步动态系统理论、Lyapunov稳定性原理和线性矩阵不等式方法,在传感器与控制器间、控制器与执行器间,建立时变时延和数据包丢失的比例积分输出反馈网络控制系统模型,给出网络控制系统指数稳定的半负定矩阵条件和比例积分输出反馈控制器设计方法。通过数值仿真例子验证,指数稳定的半负定矩阵条件和比例积分控制器设计方法是可行的。     

互联电网负荷频率的多变量约束预测控制器设计及仿真研究

为使互联电网的频率控制具有更好的负荷适应能力,保证电网运行的经济性、稳定性与可靠性,本文提出了无需依赖频率偏差系数、考虑区域调节容量约束、基于互联电网状态空间模型的多变量预测控制器算法设计方案。通过对2个区域电网频率控制系统的建模和仿真,将该预测算法与常规PI调节算法在单、双区域负荷扰动、随机白噪声扰动等方面对系统频率控制动态性能进行了比较,分析结果表明,该预测控制算法可使系统频率的恢复性能显著提高。     

基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型

温控负荷是具有参与电力系统频率调控潜力的需求侧资源。考虑到温控负荷用户群体分布的分散性和参数的异质性，提出一种基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型。负荷聚合商与区域控制器进行直接通信传递频率调控指令，用户个体间基于无线网络完成信息交互，通过Gossip算法实现节点负荷的通信状态和传递延时特性建模，针对用户响应状态的随机性，进一步将用户意愿系数纳入考虑，制定相应有序恢复策略避免二次功率冲击。通过算例仿真在单区域和多区域的频率响应模型中对所提方法有效性进行了验证，结果表明，所提方法能够充分发挥分布式需求侧温控负荷调频潜力，有利于提升系统频率稳定性。     

基于事件触发机制的配电网自适应UKF动态状态估计

随着智能配电网监测技术的发展及应用,网络中大量的数据传输会造成通信信道拥堵,导致数据丢失、传输延时等网络化诱导现象,进而严重影响配电网状态估计的性能。为了提高配电网量测数据的传输效率,在网络传输过程中引入事件触发机制,在保证系统状态估计性能的前提下,尽可能减少网络中的数据传输量。针对事件触发机制的引入造成的量测信息不完整的问题,建立了基于事件触发机制的量测模型,并设计了基于事件触发机制的自适应无迹卡尔曼滤波算法。应用该算法实现了在事件触发机制下对具有非线性、过程噪声参数未知且时变的配电网的动态状态估计。基于IEEE-69配电网测试系统进行仿真分析,结果表明,所提方法既能合理降低通信网络传输的数据量,又能保证系统良好的估计性能。     

MPC-based LFC for interconnected power systems with PVA and ESS under model uncertainty and communication delay

In this paper, a cloud-edge-end collaboration-based control architecture is established for frequency regulation in interconnected power systems (IPS). A model predictive control (MPC)-based load frequency control strategy for the IPS with photovoltaic aggregation and energy storage systems under model uncertainty and communication delay is proposed. This can efectively overcome the issues of model uncertainty, random load perturbation and communication delay. First, a state space model for the IPS is constructed. To coordinate the frequency and contact line power fuctuation of the IPS, a robust controller based on the theory of MPC is then designed. Then, considering the communication delay of frequency response commands during transmission, a predictive compensation mechanism is introduced to eliminate the efect of delay while considering model uncertainty. Finally, simulation results verify the efectiveness and robustness of the proposed control strategy.     

MPC-based LFC for interconnected power systems with PVA and ESS under model uncertainty and communication delay

In this paper, a cloud-edge-end collaboration-based control architecture is established for frequency regulation in interconnected power systems (IPS). A model predictive control (MPC)-based load frequency control strategy for the IPS with photovoltaic aggregation and energy storage systems under model uncertainty and communication delay is proposed. This can efectively overcome the issues of model uncertainty, random load perturbation and communication delay. First, a state space model for the IPS is constructed. To coordinate the frequency and contact line power fuctuation of the IPS, a robust controller based on the theory of MPC is then designed. Then, considering the communication delay of frequency response commands during transmission, a predictive compensation mechanism is introduced to eliminate the efect of delay while considering model uncertainty. Finally, simulation results verify the efectiveness and robustness of the proposed control strategy.     

考虑随机时变延时的孤岛微电网分布式二次控制

在由多个分布式发电单元(distributed generation units,DG)组成的孤岛微电网中,各DG的信息交互通过通信网络来完成,而通信网络传输带来的随机时变延时会影响控制系统的稳定性。为此,针对在具有随机时变延时的系统中,该文提出一种考虑随机时变延时的分布式二次控制方法,旨在实现输出电压和频率的稳定。首先,采用小信号模型分析的方法对所提系统进行线性化建模;其次,引入一种新的李亚普诺夫—克拉索夫斯基函数和积分不等式推导稳定性判据;随后,根据所提出的稳定性判据,给出保持系统稳定的控制器参数设计方法;最后,在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,通过结果验证所提控制方法的有效性和稳定性判据的正确性。     

基于降阶模型辨识的交直流混合输电系统广域阻尼控制

提出了一种辨识交直流混合输电系统降阶模型并设计其广域阻尼控制器的方法。首先在单输入单输出系统模型辨识原理的基础上提出交直流混合输电系统降阶模型的辨识方法；根据射影控制原理进一步设计了交直流混合输电系统的广域阻尼控制器。考虑到广域反馈信号在传输过程中存在的通信时延对系统稳定性的影响，设计了基于广域信号主导模式的时延补偿环节。以规划中的南方电网交直流混合输电系统进行算例研究，验证了所设计的广域阻尼控制器的有效性与可靠性。     

具有非线性扰动的网络化随机系统鲁棒控制

针对具有非线性扰动的网络化随机系统的鲁棒控制问题,考虑到反馈控制环中由于实时通讯网络的存在会不可避免地出现网络诱导时延和数据丢失现象,建立了连续时间网络化随机系统模型.在此基础上,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统最终均方有界.利用广义系统变换和Lyapunov-Krasovskii泛函方法,得到了闭环系统最终均方有界的充分条件,证明了理想的状态反馈控制器可以通过求解线性矩阵不等式得到.该方法可推广到以双线性随机系统为受控对象的网络化控制系统的镇定控制器设计中.     

Static VAR compensator using recurrent neural network

In this paper, an internal model control recurrent neural network method is used to control the switching of thyristor-controlled reactor in a static VAR compensator (SVC) system for regulating the voltage. The novel controller scheme contains several feedback loops instead of only a feed-forward loop as in the conventional recurrent neural network (RNN). In the proposed controller model, the RNN identifier creates a sample of the connected system and its output generates a part of inputs for the RNN controller which then sends the control signal to the SVC system. Three types of non-linear conditions are chosen to test the operational capability of the new control system to perform the voltage regulation satisfying the IEEE Std 519-1992. The test cases contain a three-phase fault power system, opening of one of the transmission lines in a double line transmission system and sudden changes in the load demand. Results show that the proposed control model is capable of regulating the voltage of the system in a desired range.