互联电力系统鲁棒分布式模型预测负荷频率控制

负荷频率控制是现代互联电力系统运行的重要保障.本文针对含有不确定因素和负荷扰动的多区域互联电力系统提出了一种基于线性矩阵不等式参数可调节的鲁棒分布式预测控制算法.设计各个区域控制器目标函数引入相邻区域的状态变量和输入变量,同时考虑发电机变化速率约束和阀门位置约束,将求解一组凸优化问题转化成线性矩阵不等式求解,得到各个区域的控制律,在线性矩阵不等式中引入一组可调参数,将优化一个上限值转化成优化吸引区,降低算法的保守性.仿真结果验证了该算法在负荷扰动、系统参数不确定和结构不确定性情况下具有鲁棒性.     

风电介入下的多区域互联电力系统分布式经济模型预测负荷频率控制

针对风电介入下的多区域互联电力系统,提出一种分布式经济模型预测负荷频率控制策略.通过将大规模互联电力系统分解成若干个动态耦合的子系统,这些子系统能够利用网络交流并共享信息,使得各区域的控制器实现各自优化问题的求解.同时,在满足状态约束和控制输入约束的前提下,遵循传统火力发电优先、风力发电配合的原则,通过在线求解优化问题,实现风电介入下的多区域互联电力系统的负荷频率控制.为了提高系统整体运行经济性,所提出的分布式经济模型预测控制器将负荷调频成本、燃料消耗成本以及风力发电成本等经济性指标考虑在内.仿真结果表明,在阶跃负荷扰动下,所设计的控制器不仅可以满足调频要求,在降低计算负担和提高经济性能方面也具有一定优势.     

互联电力系统分散负荷—频率控制

本文提出了一个数值方法来解决由互联区域组成的电力系统负荷－频率控制问题，分析了控制律的两种结构，分解反馈控制和输出反馈控制。此方法在于经典黎卡提（Riccati)方程的特性：闭环渐近稳定性和次最优度，文中给出了将此方法应用于两互联区域电力系统的示例，并对闭环系统的性能做了分析。     

事件触发双模分布式预测控制

本文针对有界扰动作用下的线性离散大系统,提出了事件触发双模分布式预测控制设计方法.利用输入状态稳定性(input-to-state stability,ISS)理论建立了仅与子系统自身信息相关的事件触发条件.只有子系统满足相应的事件触发条件,才进行状态信息的传输和分布式预测控制优化问题的求解,并与邻域子系统交互最优解作用下的关联信息.当子系统进入不变集时,采用状态反馈控制律进行镇定,并与进入不变集的邻域子系统不再交互信息.分析了算法的递推可行性和系统的闭环稳定性,给出了扰动的上界.最后,通过车辆控制系统对算法进行仿真验证,结果表明,本文提出的方法能够有效降低优化问题的求解次数和关联信息的交互次数,节约计算资源和通信资源.     

互联电力系统负荷频率分散变换控制

本文研究了一种适于离散系统的新型次最优控制方法——变换控制法．它比其他次最优控制及最优控制有更鲜明的特点及优越性,特别适于互联电力系统负荷频率分散控制的设计．     

含混合储能的互联电力系统传感器容错负荷频率控制

为了改善多区域互联系统电能质量的问题,在原有负荷频率控制系统(LFC)的基础上引入由超级电容和蓄电池两者组成的混合储能系统(HESS),并针对电力系统中难以避免的传感器故障问题设计传感器主动容错策略.首先,建立含HESS的LFC系统模型用以减少负荷扰动对系统频率带来的影响;其次,针对带HESS的互联电力系统设计传感器主...     

改进多区域互联电力系统负荷频率滑模控制

提出了一种基于辅助反馈多区域互联电力系统负荷频率改进的PI切换面滑模控制器的设计方法,实现对多区域互联电力系统负荷频率的优化控制.该方法对滑模控制算法中的比例积分切换面进行改进,得到新的控制规律,从而能够在多区域互联电力系统存在区域负荷干扰和参数变化的情况下,实现负荷频率在规定范围内最小化波动.以两区域电力系统参数为模...     

基于事件触发的无人驾驶汽车路径跟随预测控制

研究存在有界扰动的非线性无人车辆模型的路径跟随问题,提出一种基于事件触发的模型预测控制算法,与现有的基于时间周期的模型预测控制算法相比,可以在保证车辆对参考轨迹跟随准确性的同时减少跟随过程中求解优化问题的计算量,降低在线实时优化的计算负担.最后给出无人车运动学模型的仿真结果,对比所提出的控制算法与传统算法,验证了其有效性.     

多区域互联电力系统的自适应滑模负载频率控制

本文研究了一类计及电动汽车的电力系统中的负荷频率控制问题, 首先, 将电动汽车模型与传统的负载频率控制模型相结合,在未知扰动波动范围的条件下设计了自适应滑模控制律. 其次, 分别考虑了电网调频中的匹配扰动和不匹配扰动问题, 并利用李亚普诺夫稳定性理论导出了匹配和不匹配条件下的系统稳定的充分条件. 最后, 两个区域电力系统的仿真结果表明, 电动汽车作为电源和负载都可以提高电网的频率稳定性, 所设计的控制器可以有效地调节电网的频率波动.     

网络攻击下信息物理融合电力系统的弹性事件触发控制

本文将电动汽车（Electric vehicles,EVs）引入到典型的信息物理系统（Cyber-physical systems,CPS）智能电网中,采用负荷频率控制（Load frequency control,LFC）方法,能够快速抑制系统扰动所引发的频率变化.在考虑拒绝服务（Denial-of-Service,DoS）攻击的情况下,提出了一种弹性事件触发机制,使系统能够容忍攻击所造成的数据丢失.与此同时,PI型静态输出反馈控制器的输入按需更新,减少了通信负担.对于建立的闭环时滞系统模型,构造新型李亚普诺夫泛函,对系统进行稳定性分析,推导出系统所能承受的最大DoS攻击持续时间,并对控制器增益和弹性事件触发矩阵进行协同设计.最后,通过多域电力系统仿真,验证了所提出方法的有效性.     

奇异摄动型卡尔曼滤波算法及其在互联电力系统负荷频率控制中的应用

本文讨论了一种大系统实时随机最优控制算法--奇异摄动型卡尔曼滤波的设计问题.建立了线性定常离散互联电力系统的奇异摄动模型.奇异摄动型卡尔曼滤波每循环一步所需要的计算时间和内存量会大大减小.文中还考虑了控制增益的计算问题.通过对华北互联电力系统LFC的仿真证明了其控制效果和奇异摄动型卡尔曼滤波算法的有效性.     

基于滑模控制的单域电力系统负荷频率控制

针对一类包含非匹配参数不确定和负荷干扰的电力系统,提出一种负荷频率滑模控制器的设计方法.所设计的积分型切换面有效地改善了系统到达阶段的动态性能,提高了系统的鲁棒性;基于趋近律方法设计了滑模控制器,以保证系统运动轨线在有限时间内到达滑动模态;给出了单区域电力系统仿真模型,分别考虑了不同参数不确定条件下的仿真问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性和鲁棒性.     

多区域电力系统负荷频率的分散控制

本文采用交迭信息分解理论把多区域互联电力系统负荷频率控制分解为数个子系统进行分散控制。在模型中引入了发电速度限制,通过特征根灵敏度分析选取权矩阵 Q,协调了发电速度限制和系统动态响应之间的矛盾。数字仿真及其结果表明,本文方法具有计算简单、动态响应良好的特点,且各子系统之间不需要信息交换,有较强的实用价值。图4幅     

基于数据仓库的电力系统负荷预测研究

介绍了数据仓库的性能特点和总体结构,分析了在电力系统负荷预测中引入数据仓库后可以解决的问题。并阐明基于数据仓库的电力系统负荷预测的实现方法。     

基于事件触发的直流微电网无差拍预测控制

针对光伏(Photovoltaic, PV)−电池−超级电容直流微电网系统中光伏发电间歇性造成的功率失配问题, 提出一种基于事件触发的无差拍预测控制(Event-triggered deadbeat predictive control, ETDPC)方法, 以实现有效的能量管理. ETDPC方法结合事件触发控制策略和无差拍预测控制策略(Deadbeat predictive control, DPC)的优点, 根据微电网的拓扑结构构建状态空间模型, 用于设计适用于微电网能量管理的触发条件: 当ETDPC的触发条件满足时, ETDPC中无差拍预测控制模块被激活, 可以在一个控制周期内产生最优控制信号, 实现对于扰动的快速响应, 减小母线电压纹波; 当系统状态不满足ETDPC中的触发条件时, 无差拍预测控制模块被挂起, 从而消除非必要运算, 以减轻实现能量管理的运算负担. 因此, 对于电池−超级电容器混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS), ETDPC能够缓解间歇性光伏发电与负荷需求之间的功率失衡, 以稳定母线电压. 最后, 数字仿真和硬件在环(Hardware-in-loop, HIL)实验结果表明, 相较于传统无差拍控制方法, 运算负担减小了50.63%, 母线电压纹波小于0.73%, 验证了ETDPC方法的有效性与性能优势, 为直流微电网的能量管理提供了一种参考.     

无人艇全分布式动态事件触发编队控制

针对通信资源受限的多无人艇(USV)编队控制问题, 本文提出了一种动态事件触发数据传输机制以降低通信频率, 减少控制算法对系统带宽的占用. 首先, 基于滑模和自适应控制算法设计一种全分布式编队控制器, 使得所有编队成员在保持预设队形的同时能够完成对期望轨迹的跟踪. 与现有编队控制器相比, 该控制器不需要通信网络的全局信息. 然后, 基于Lyapunov稳定性理论证明了编队跟踪误差以及所有闭环信号都能达到稳定状态. 此外,该算法能够保证触发时间序列不表现出Zeno行为. 最后, 通过数值仿真验证了全分布式编队控制器的有效性     

基于事件触发的分布式优化算法

本文研究了一类分布式优化问题, 其目标是通过局部信息交换使由局部成本函数之和构成的全局成本函数最小. 针对无向连通图, 我们提出了两种基于比例积分策略的分布式优化算法. 在局部成本函数可微且凸的条件下, 证明了所提算法渐近收敛到全局最小值点. 更进一步, 在局部成本函数具有局部Lipschitz梯度和全局成本函数关于全局最小值点是有限强凸的条件下, 证明了所提算法的指数收敛性. 此外, 为了避免智能体之间的连续通信和减少通信负担, 将所提的两种分布式优化算法与事件触发通信相结合, 提出了两种基于事件触发的分布式优化算法. 证明了提出的事件触发优化算法不存在Zeno行为, 并且在相应条件下保持了与连续通信下分布式优化算法一样的收敛性. 最后, 通过数值仿真验证了上述理论结果.     

基于非周期间歇控制的负荷频率控制系统

负荷频率控制作为保护电力系统稳定的重要手段之一,在电力系统中得到了广泛的运用。近些年来随着节能减排的理念深入人心,微电网也朝着提高可靠性和降低控制成本的方向发展。为了有效降低控制成本和控制率,将最近在控制领域兴起的间歇控制引入负荷频率控制系统,提出了一种基于非周期间歇控制(APIC)的负荷频率控制(LFC)系统,利用间歇控制的特点,在满足系统频率稳定需求的同时降低控制率,并通过类Lyapunov函数对系统进行稳定性分析。最后利用MATLAB数值仿真证明了该控制策略的有效性。