CN109494725A - 一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，该方法鲁棒性好、抗干扰能力强，能应用于具有非线性和不确定性的实际互联电力系统。本发明提出的可伸缩的滑模控制框架，可根据输入量的大小不断调整参数，同时磁滞回环根据输入量的改变发生相应的平滑伸缩，具有自适应性。该控制框架的自适应系数通过训练神经网络得到，经过松弛操作保证发电指令能满足机组约束。可伸缩的磁滞回环滑模控制器输出响应快，能对电力系统进行实时控制，可替代传统的负荷频率控制器。

Description

一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法
技术领域
本发明属于电力系统的自动发电控制领域，提出一种可伸缩的磁滞回环滑模控制方法，可应用于自动发电控制，也可应用于自动电压控制、风机控制等领域。
背景技术
随着电源容量的日益增长，电网跨区域互联，电力系统的规模不断扩大，复杂程度不断增加。互联电力系统某个区域的振荡可能会使整个系统的潮流发生很大的变化，因此需要采取适当的措施保障系统能安全稳定运行。自动发电控制对于维持频率稳定具有重要的意义，是保证电力系统稳定运行的一种重要的控制手段。
电力系统是一个非线性系统。随着新能源并网，电力系统的电源与负荷都具有随机性，系统参数、扰动很难进行精确计算。因此，将滑模控制应用于自动发电控制是十分有必要的。滑模控制是一种变结构控制。根据系统状态的改变，滑模控制器会有目的地改变对系统的控制方式。但在传统滑模控制器中，这种改变是阶跃的、不连续的。针对传统滑模控制器的不足，本发明提出一种可伸缩的磁滞回环滑模控制器。与传统滑模控制器相比，当系统状态发生较小变化时，磁滞回环滑模控制能够更平缓地改变对系统的控制方式；当系统状态发生较大变化时，磁滞回环面积发生自适应改变。控制算法中的自适应系数通过对神经网络训练得到。同时，对过渡过程进行平滑操作，实现从上一时刻的磁滞回环平滑过渡到当前时刻的磁滞回环。因此磁滞回环是连续、可伸缩的。
自适应控制具有对过程参数变化和对未建模部分的动态过程不敏感的特点。因此，可将该算法应用于电力系统自动发电控制中。可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法是一种针对电力系统发电控制的自适应控制算法。
发明内容
本发明提出一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法。该方法与传统发电调度与控制方法不同。可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法是同时考虑“机组组合+经济调度+自动发电控制+机组功率分配”的统一时间尺度的一体化算法。基于滑模变结构控制算法设计的控制器以频率偏差Δf作为输入，以对机组的发电指令作为输出，无需其他的调度指令。
磁滞回环滑模自动发电控制方法中采用的磁滞回环滑模控制器是一种可伸缩的控制器，即磁滞回环的面积随着频率偏差Δf、控制误差、系统的运行方式的改变发生相应的改变。滑模控制是一种的变结构控制策略。
设有一个系统
式中，x、u和y分别表示系统的状态变量、输入变量和输出变量；t表示时间，n、m和l分别表示系统的状态变量的维数、输入变量的维数和输出变量的维数；R表示实数域。
根据系统结构，确定切换函数向量S(x)，则变结构控制可表示为
式中，Si(x)为切换函数向量S(x)的第i个元素，u+(x)≠u-(x)。
本发明提出的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法具有如下优点：
(1)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法能够克服电力系统的不确定性，能有效解决电力系统自动发电控制中的调度与控制问题；
(2)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法能根据系统状态的改变不断调整算法参数，具有很强的适应性；
(3)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法抗扰动能力强，响应速度快，能对系统进行实时控制，且能满足发电调度与控制问题中多种机组约束。
附图说明
图1是本发明方法的滑模控制方法与磁滞回环滑模控制方法对比图。
图2是本发明方法的可伸缩的磁滞回环滑模控制方法示意图。
图3是本发明方法的算法流程图。
具体实施方式
本发明提出的一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，结合附图详细说明如下：
图1是本发明方法的滑模控制方法与磁滞回环滑模控制方法对比图。图1的左图为一种基于继电特性的滑模控制方法，右图为磁滞回环滑模控制方法。与基于继电特性的滑模控制方法相比，磁滞回环滑模控制方法控制更平滑，更接近于实际电力系统，并且磁滞回环滑模控制方法的控制输出更为精确，控制性能更好。基于磁滞回环滑模控制方法设计出的控制器抗干扰能力强，能使系统快速平滑地到达控制目标，具有较强的鲁棒性。
图2是本发明方法的可伸缩的磁滞回环滑模控制方法示意图。该图由三维图、主视图、俯视图、左视图构成。三维图的三个相互垂直的坐标轴分别为频率偏差轴、发电指令轴、时间轴。三视图分别为三维图在三个相互垂直的平面上的投影。磁滞回环滑模控制器的输入为频率偏差，输出为发电指令。
磁滞回环滑模控制器的磁滞回环函数表示为
式中，N为正常数；g(x)是分段连续函数；x为第i个机组的频率偏差Δfi。
式中，f(x)为输出的发电指令；ki为第i个机组的自适应系数，与当前时刻的频率偏差Δfi与控制偏差相关，也与当前电力系统的运行方式相关，是一个变系数。在同一个运行方式下，当频率偏差Δfi和控制偏差的值分别属于某两个固定区间时，ki值不发生改变；当频率偏差Δfi或控制偏差的值越过某个区间时，ki值发生改变。一般地，当频率偏差Δfi与控制偏差越大时，ki值越大；当频率偏差Δfi与控制偏差越小时，ki值越小。因此，磁滞回环是可伸缩的。每一个发电机组对应一个自适应系数，当系统中有新机组投入时，相应地新增自适应系数，新增的数量与投入机组的数量相同；当系统中有机组被切除时，相应地减少自适应系数，减少的数量与被切除机组的数量相同。当输电网络的拓扑结构发生改变时，ki值也会发生相应的改变。因此，可伸缩的磁滞回环滑模控制方法可应用在具有变化拓扑结构的电力系统中。
当下一时刻的系统状态发生改变导致自适应系数ki发生改变时，通过平滑操作实现对过渡过程的平滑过渡，保证了控制的连续性。
采用松弛操作对神经网络进行训练，从而得到各个状态空间对应的自适应系数，使发电指令能满足机组的约束。松弛操作的约束条件可以表示为：
式中，ΔPi,t表示系统中的第i个发电机组在t时刻有功功率的改变量。约束函数[ΔPi,ju′j,t]可表示成：
max{Pi,(t-1)-Pi down,u′i,tPi min}≤ΔPi,tu′i,t≤min{Pi,(t-1)+Pi up,u′i,tPi max} (6)
式中，Pi,(t-1)表示第i个发电机组在t-1时刻有功功率；Pi down表示第i个发电机组的最大下调量；Pi up表示第i个发电机组的最大上调量；u′i,t的取值如下：
式中，表示第i个发电机组在t-1时刻累计的运行时间；Ti min-up表示第i个发电机组的连续最小运行时间；表示第i个发电机组在t-1时刻累计的停机时间；Ti min-down表示第i个发电机组的连续最小停机时间。
图3是本发明方法的算法流程图。将该算法应用于互联电力系统中。首先，提取互联电网的历史运行数据，对神经网络进行训练，得出控制器在各个状态空间(频率偏差、控制误差、系统运行方式)的自适应系数，采用松弛操作使各发电机组的出力满足约束，调整自适应系数。然后，在磁滞回环滑模控制器中，根据实时的频率偏差、控制偏差、系统运行方式读取对应的修正自适应系数，生成各个机组的发电指令。
利用经过离线训练的神经网络计算出各个状态的自适应系数，能免去长时间尺度的“机组组合”和“经济调度”的调度过程。每一时刻的实时发电指令都可由该时刻的频率偏差得到。在可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制框架下，输出的发电指令可以满足系统有功平衡的要求。
本发明提供的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法的特点有：
1)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法能对电力系统状态进行较为准确的评估，且运行结果具有较小的频率偏差与控制误差，因此控制器能对电力系统进行有效控制；
2)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法能应用于具有变化拓扑结构的电力系统，根据系统状态的改变不断调整算法参数，同时发出多台发电机组的发电指令；
3)可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法抗扰动能力强，能有效解决传统负荷频率控制算法带来的难以协调的优化和控制问题。

Claims (5)

1.一种可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，其特征在于，能用一种可伸缩的磁滞回环滑模控制框架对电力系统进行实时调度与控制，该方法在使用过程中的主要步骤为：
(1)建立可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制模型；
(2)存储多组传统的负荷频率控制算法的输入与输出变量的值；
(3)将步骤(2)得到的数据进行归一化处理，并使用处理后的数据对神经网络进行训练，得到各个发电机组的自适应系数；
(4)在设计出的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制模型中，以实时发电数据作为输入，得到电力系统各个机组的实时发电指令。
2.如权利要求1所述的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中的模型能替代传统负荷频率控制算法的模型，并且能同时容纳传统“机组组合+经济调度+自动发电控制+发电功率分配”的输入和输出关系；所设计的控制器以频率偏差Δf作为输入，以对发电机组的发电指令作为输出，无需另外的调度指令。
3.如权利要求1所述的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，其特征在于，所述步骤(2)中存储多组负荷频率控制算法输入与输出变量的值；在一个具体的例子中，可以是某互联电网1年的海量运行数据。
4.如权利要求1所述的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，其特征在于，所述步骤(3)提取的数据能对神经网络算法进行离线训练，即在实际使用之前进行的离线预训练。
5.如权利要求1所述的可伸缩的磁滞回环滑模自动发电控制方法，其特征在于，所述步骤(4)中实时计算能满足各个机组的约束，又能使得整体发电出力在频率偏差最小的情况下发电成本最小。
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LINFEI YIN等: "Relaxed deep learning for real-time economic generation dispatch and control with unified time scale", 《ENERGY》 *

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