多機電力系統汽門開度自適應動態面控制

胡石磊　李雨通

摘 要：針對多機電力系統汽門開度控制問題提出了基于自適應動態面算法的控制方案，所設計控制律僅反饋本地量，實現了完全分散控制。控制器設計過程中未對系統進行任何線性化，保留了電力系統非線性特性。文章采用神經網絡逼近系統中存在的未知項和非線性關聯項，同時用動態面方法克服傳統反推法中存在的“微分爆炸”問題，簡化控制律的設計。最后穩定性分析證明，閉環系統的所有信號半全局一致有界。在兩機系統中的仿真結果進一步驗證了所設計控制器的有效性。

關鍵詞：汽門開度 動態面 神經網絡 分散控制

中圖分類號：TM712 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（a）-0082-03

電力系統是由許多元件和設備組成的復雜系統，特別是隨著跨區域互聯電網的發展，電網的規模不斷擴大、復雜程度不斷增加，使得電力系統穩定問題變得更加嚴峻，因此研究有效控制措施改善電力系統穩定性和動態品質有重要意義。

汽門開度控制對改善電力系統穩定性有重要作用，不僅能夠改善電力系統大干擾穩定，還可以改善小干擾穩定，抑制低頻振蕩等[1]，針對單機汽門開度控制問題已經有許多研究成果，而對多機電力系統這樣動態大系統，控制器設計是一個難題，為了便于工程實現，人們提出了基于本地狀態量實現控制器設計的分散控制策略[2]。對復雜的電力系統，獲得精確模型是困難的，為此可采用神經網絡等一些不用基于精確數學模型的方法處理此問題[3]。文獻[3]結合反推法和神經網絡，設計了多機電力系統汽門開度控制器，但會出現 “微分爆炸”問題，所獲得的控制律比較復雜。受到文獻[3]的啟發，該文設計了基于自適應動態面算法的多機汽門開度分散控制器，所設計的控制器僅反饋本地量測量，實現了完全分散控制。

4 仿真研究

考慮兩機系統，分別選取理想輸出，控制目標是根據第三部分的設計結果，使系統的實際輸出能跟蹤理想輸出，仿真參數見文獻[7]。

仿真結果如圖1、圖2所示。

從仿真圖1、圖2可以看出在所設計控制器作用下，系統可以很好地跟蹤給定參考軌跡，在控制器作用下系統跟蹤誤差可以很快就收斂到很小，說明所設計控制器的有效性。

5 結語

將動態面方法和神經網絡方法相結合來研究多機汽門開度控制問題，不僅可以實現完全分散控制，而且設計過程完整保留了系統非線性特性，所設計的控制律簡單，減輕了計算負擔。穩定性分析證明閉環系統所有信號最終一致有界。仿真結果證明了方法的有效性。

參考文獻

[1] 孫妙平.時滯多機電力系統氣門開度的分散控制研究[D].湖南：中南大學，2013.

[2] T.P.Zhang，X.N.Xia.Decentralized adaptive fuzzy output feedback control of stochastic nonlinear large-scale systems with dynamic uncertainties[J].Information Sciences， 2015（315）：17-38.

[3] X.R.Zhong，C.Wang，Y.L.Liu.Decentralized steam-valving adaptive neural control of multi-machine power system[C]//Proceeding of the 25th Chinese Control Conference.2006.

[4] 盧強，梅生偉，孫元章.電力系統非線性控制[M].北京：清華大學出版社，2007.

[5] Y.Guo，D.J.Hill，Y.Wang.Nonlinear decentralized control of large scale power systems[J].Automatica，2000，36（9）：1275-1289.

[6] B.Ren，S.S.Ge，C.Su，T.H.Lee.Adaptive neural control for a class of uncertainnonlinear systems inpure-feedbackform with hysteresis input[J].IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics B：Cybernetics，2009，39（2）：431-443.

[7] 蔡靜雯，孫麗穎.多機電力系統汽門開度直接模糊backstepping控制[J].遼寧工業大學學報，2014，34（6）：351-355.