多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及電力系統(tǒng)穩(wěn)定性分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其是設(shè)及到多工況電力系統(tǒng)控制技 術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電力需求的快速增長(zhǎng)與網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的日趨復(fù)雜，多工況變化問題已成為影響電 力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行最為關(guān)鍵的問題之一，因此，研究針對(duì)電力系統(tǒng)多工況變化的自適應(yīng) 控制策略具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0003]目前，有關(guān)多工況電力系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)主要基于魯椿控制方法，將多工況因素 作為系統(tǒng)的不確定性融入控制和y控制中，其中控制和y控制是現(xiàn)代控制理論 中的設(shè)計(jì)多變量輸入輸出（MIM0)魯椿控制系統(tǒng)中的方法。由于工況變動(dòng)、外部干擾W及建 模誤差的緣故，實(shí)際工業(yè)過程的精確模型很難得到，而系統(tǒng)的各種故障也將導(dǎo)致模型的不 確定性，因此可W說模型的不確定性在控制系統(tǒng)中廣泛存在。如何設(shè)計(jì)一個(gè)固定的控制器， 使具有不確定性的對(duì)象滿足控制品質(zhì)，該就是魯椿控制所要實(shí)現(xiàn)的技術(shù)效果。
[0004] 然而，當(dāng)系統(tǒng)工況發(fā)生大范圍變化時(shí)，魯椿控制可能將無(wú)法達(dá)到預(yù)定的控制效果。 針對(duì)此問題，現(xiàn)有技術(shù)中采用多胞體控制系統(tǒng)來解決該一問題，多胞體控制將系統(tǒng)多個(gè)子 工況作為多胞體的頂點(diǎn)，求解滿足所有子工況的控制器，但在實(shí)際運(yùn)行中，系統(tǒng)工況的數(shù)量 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過多胞體頂點(diǎn)數(shù)量，一旦系統(tǒng)運(yùn)行點(diǎn)超出多胞體頂點(diǎn)所包含的區(qū)域，該方法將無(wú)法 進(jìn)行有效控制，因此現(xiàn)有技術(shù)中的多工況電力系統(tǒng)控制方法，存在由于固定故障集的局限 性，導(dǎo)致設(shè)計(jì)場(chǎng)景與當(dāng)前工況難W匹配的問題，W至于難W實(shí)現(xiàn)有效控制的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的旨在克服現(xiàn)有技術(shù)中由于固定故障集的局限性，導(dǎo)致設(shè) 計(jì)場(chǎng)景與當(dāng)前工況難W匹配的問題，提出一種考慮離散馬爾可夫模型的多工況電力系統(tǒng)自 適應(yīng)控制方法及裝置。在所述控制方法中首先構(gòu)造包含離散馬爾可夫多工況電力系統(tǒng)模型 的李雅普諾夫泛函，并利用迭代法推導(dǎo)滿足范數(shù)界丫的魯椿隨機(jī)穩(wěn)定性判據(jù)。在此基 礎(chǔ)上，利用舒爾（Schur)補(bǔ)引理，獲取滿足系統(tǒng)各子工況最小方差約束W及范數(shù)界丫 的線性矩陣不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI)。然后，利用線性目標(biāo)函數(shù)的最小 化問題，對(duì)系統(tǒng)各子工況匹配控制器進(jìn)行求解，并根據(jù)隨機(jī)梯度在線辨識(shí)方法計(jì)算出的加 權(quán)系數(shù)選擇合適的子工況匹配控制器組合方式。在【具體實(shí)施方式】中，基于連鎖故障的多工 況電力系統(tǒng)時(shí)域仿真驗(yàn)證了本發(fā)明多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法及裝置的正確性和有 效性。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)此目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為如下。
[0007] -種多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制裝置，所述裝置包括順序連接的數(shù)據(jù)采集模塊、 多工況電力系統(tǒng)模型構(gòu)建模塊、自適應(yīng)控制策略生成模塊、控制器組合模塊和結(jié)果輸出模 塊，其中，
[0008] 數(shù)據(jù)采集模塊用于采集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)、電網(wǎng)狀態(tài)向量、控制輸出向量，并將采集數(shù) 據(jù)發(fā)送到多工況電力系統(tǒng)模型構(gòu)建模塊；
[0009] 多工況電力系統(tǒng)模型構(gòu)建模塊用于根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多工況電力系統(tǒng)模型， 并根據(jù)所述多工況電力系統(tǒng)模型確定穩(wěn)定判據(jù)；
[0010] 自適應(yīng)控制策略生成模塊利用線形目標(biāo)函數(shù)的最小化策略，對(duì)系統(tǒng)各子工況匹配 控制器進(jìn)行求解；
[0011] 控制器組合模塊用于利用加權(quán)方法選擇各子工況匹配控制器組合方式；
[0012] 結(jié)果輸出模塊用于輸出各子工況匹配控制器組合方式。
[0013] 其中所述控制器組合模塊根據(jù)隨機(jī)梯度在線辨識(shí)方法確定所述加權(quán)系數(shù)，利用所 述加權(quán)系數(shù)選擇各子工況匹配控制器組合方式。
[0014] 一種多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法，所述方法包括W下步驟：
[001引 A、采集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)、電網(wǎng)狀態(tài)向量、控制輸出向量；
[0016] B、根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多工況電力系統(tǒng)模型，并根據(jù)所述多工況電力系統(tǒng)模型 確定穩(wěn)定判據(jù)；
[0017] C、利用線形目標(biāo)函數(shù)的最小化策略，對(duì)系統(tǒng)各子工況匹配控制器進(jìn)行求解；
[0018] D、利用加權(quán)方法選擇各子工況匹配控制器組合方式；
[0019] E、輸出各子工況匹配控制器組合方式。
[0020] 其中所述步驟B中多工況電力系統(tǒng)模型為：
[0021]
[002引其中XkGRn為狀態(tài)向量，
[002引 UkGRP為控制輸入向量，
[0024] ZkGRt為控制輸出向量，
[00巧]過程噪聲為零均值噪聲序列，
[0026] {s(t)，t> 0}是在有限空間S= (1，2,…，1}中取值的馬爾可夫鏈，對(duì)應(yīng)連鎖故 障可能存在的各運(yùn)行工況，其狀態(tài)概率pU為：
[0027]
[002引 AAk(Sk)為不確定參數(shù)，滿足：AAk(Sk) =HiFk(i)Mi，
[002引其中&和Mi為已知矩陣，實(shí)矩陣FkW反映了系統(tǒng)不確定參數(shù)結(jié)構(gòu)信息，滿足條 件片-含/。
[0030] 所述步驟B中根據(jù)所述多工況電力系統(tǒng)模型確定穩(wěn)定判據(jù)為：
[00引]當(dāng)Uk= 0，《k= 0,若所有容許的不確定性AAi滿足；
[0032] J
[0033] 則所述多工況電力系統(tǒng)魯椿隨機(jī)穩(wěn)定，
[0034] 其中XkGRn為狀態(tài)向量，
[003引 UkGRP為控制輸入向量，
[003引ZkGRt為控制輸出向量，
[0037] 過程噪聲《k為零均值噪聲序列，
[0038] {s(t)，t> 0}是在有限空間S= (1，2,…，1}中取值的馬爾可夫鏈，對(duì)應(yīng)連鎖故 障可能存在的各運(yùn)行工況。
[0039] 步驟C中的利用線形目標(biāo)函數(shù)的最小化策略為：
[0040] 若存在常數(shù)e1〉0，Ci〉〇和正定對(duì)稱矩陣Qi〉〇及矩陣Yi〉0,則滿足最小方差約束 的魯椿控制可表示為《<=^片=>7;1-、',，
[0041] 所述線性目標(biāo)函數(shù)為：
[0049] 對(duì)于每一個(gè)S(t) =iGS，記A(Sk)、B(Sk)、G(Sk)、C(Sk)、D(Sk)、L(Sk)分別為Ai、 Bi、Gi、Ci、〇i、Li，
[0050]巧=y; I (,' e叫，
[0051] 丫為擾動(dòng)衰減度，
[00閲 0U為待定變量，
[0053] Ki為反饋控制增益，
[0054] 0。為權(quán)系數(shù)。
[00巧]步驟D中，所述利用加權(quán)方法選擇子工況匹配控制器組合方式為：
[0056] K二a本1+a2氏2+*一 +a1町，
[0057] 時(shí)刻k的加權(quán)系數(shù)a康示為； 5
[0060] em]'=ym-ym，
[0061] 其中，0為估計(jì)參數(shù)向量，
[0062] y為系統(tǒng)的輸出，
[0063] e為輸出誤差，
[0064] a，P，A為待定參數(shù)，
[00財(cái) J為損失函數(shù)。
[0066] 通過采用本發(fā)明的多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法及裝置，能夠?qū)r(shí)變電力系統(tǒng) 模型與隨機(jī)梯度在線辨識(shí)方法相結(jié)合，并利用加權(quán)系數(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制，有效解決了由于 固定故障集的局限性，導(dǎo)致設(shè)計(jì)場(chǎng)景與當(dāng)前工況難W匹配的問題，能夠?qū)Χ喙r電力系統(tǒng) 進(jìn)行有效控制。當(dāng)系統(tǒng)工況與子工況不匹配時(shí)，能夠投入組合控制器W有效抑制系統(tǒng)振蕩。
【附圖說明】
[0067] 圖1是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0068] 圖2是為說明本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制方法及裝置而 舉例的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景一一16機(jī)68節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖。
[0069] 圖3是圖2的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中線路1-31故障停運(yùn)后部分線路狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率列表。
[0070] 圖4是圖2的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中線路1-31故障停運(yùn)后系統(tǒng)工況集合的列表。
[0071] 圖5是圖2的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中線路30-31斷開后子工況匹配控制器加權(quán)系數(shù)的列表。