CN116581783A - 一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法及系统，属于电力系统频率控制领域，该方法包括：获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。该控制器结合模糊控制和自抗扰控制，能够利用模糊控制实现参数的自适应调整，并且对自抗扰控制器进行改进，对时滞系统的迟延时间进行补偿，两方面的共同作用优化了电力系统频率的控制效果。

Description

一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法及系统

技术领域

本发明属于电力系统频率控制领域，特别涉及一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法及系统。

背景技术

在能源转型的号召下，加快新能源行业发展，提升电力系统中新能源的消纳比例成为必然趋势。高比例新能源电力系统的稳定性是影响系统正常运行的重要限制性因素，一直是国内外研究者关注的重点。而近期部分高比例新能源电力系统频频出现了大面积停电等安全事故，这让国内外电力行业从事者对高比例新能源电力系统中的稳定性定义、分析和研究有了更加迫切的需求。

当前电力系统正朝着大规模化、复杂化、多样化发展，储能、火电灵活性、电动汽车接入、需求侧响应等加速了这一系列的进程，被控对象的非线性、维度等得到了急剧地增长，现有的经典控制算法，尤其是基于模型的控制算法，己经难以满足实际的控制需求。构建以新能源为主体的新型电力系统需要实现高度的信息化、智能化，因此负荷频率控制方面的研究对智能算法的应用处于一个迫切与必需的过程，研究基于智能控制算法的负荷频率优化控制符合时代的潮流并且还需加快进展。

在当前能源转型过程中，受制于电力系统灵活性不足等限制条件，出现了大规模弃风、弃光现象。为促进新能源消纳，提升电力系统灵活性，燃煤火电机组开始积极响应灵活性改造，同时提升燃煤火电机组灵活性也是构建以新能源为主体的新型电力系统的必要内容，是社会发展的必然趋势。灵活性改造后的燃煤火电机组调节特性发生了变化，但是机组本身的调节能力变化规律及其对电力系统稳定性等方面的作用机理和表现特性尚未得到充分的研究。

发明内容

本发明针对火电机组等接收调度指令与频差发生之间始终存在着一个迟延时间，迟延时间影响了系统的稳定性并且影响了系统频率的调节效果等问题，为提升负荷频率控制效果，提出了一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法及系统，该方法优化了电力系统频率的控制效果。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，包括：

获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。

本发明的进一步改进在于，所述获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号，包括：

火电机组中负荷频率控制控制系统对多种资源进行控制管理，引入多层通信网络；频差信号从远程终端单元RTUs传输到控制中心，控制中心将控制信号传输到各电厂的过程中产生的区域内发电机控制偏差信号为迟延时间。

本发明的进一步改进在于，所述获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号，包括：

火电机组中负荷频率控制控制系统对多种资源进行控制管理，引入多层通信网络；频差信号从远程终端单元RTUs传输到控制中心，控制中心将控制信号传输到各电厂的过程中产生的区域内发电机控制偏差信号为迟延时间。

本发明的进一步改进在于，所述区域内发电机等效惯性常数：

其中，J_j代表单个机组j的转动惯量；w_nj代表单个机组的额定角速度；S_j表示机组的额定容量；

采用积分控制器，基于交叉因子的粒子群算法对每种场景下的系统控制器进行寻优，使得每个场景中的控制效果为当前场景中的最优情况；对于单区域和双区域电力系统，选择性能指标作为目标函数。

本发明的进一步改进在于，所述自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定；

b₀₀、w_c0及w₀₀为控制器初始参数，由不带模糊环节时经过整定得到，Δb₀、Δw_c及Δw₀为模糊控制提供的控制器参数修正量，参数修正量与原始控制器参数相加作为模糊自抗扰控制器的自适应参数，具体为：

b₀＝b₀₀+Δb₀

w₀＝w₀₀+Δw₀

w_c＝w_c0+Δw_c。

本发明的进一步改进在于，所述自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定，具体包括：

所述负荷频率控制控制系统的被控对象表示为：

其中，x(t)为系统状态变量；y为系统输出；u为系统输入；w为系统外部扰动；为系统广义扰动，为系统内部未知扰动和系统外部扰动的未知函数；b₀为增益系数；

将g分扩展为一个新状态，令x₁＝y，x_n＝y^(n-1)，x_(n+1)＝g，假设g可微分，且则表示为

自抗扰控制器的数学模型设计为：

其中，L₀为扩张状态观测器增益；

基于无对象模型对系统状态及扰动进行估计，系统控制率设计为：

被控对象可变换为：

y⁽ⁿ⁾(t)＝f(t)-z_n+1(t)+u₀(t)

自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定。

本发明的进一步改进在于，所述采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，包括：

自抗扰控制器的三个主要整定参数中，w_c决定了控制器的响应速度，增益b₀的选取原则为：对迟延比较大的系统，当b₀选取较小时；扰动的观察值z_n+1(t)产生变化，这个偏差的变化量将会比较大，从而调节系统输出量；w_c和b₀决定控制能力，当w_c越大或者b₀越小时，控制系统能够做出响应，系统超调量和震荡加剧；w₀越大表不LESO对状态误差控制能力越强，控制效果越好，w₀越大也增加了对噪声的观测能力，系统的输出会发生震荡；以上所述的模糊规则选用多变量：{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，分别代表[负大、负中、负小、零、正小、正中、正大]；

多个变量采用三角形隶属函数，经过模糊规则的计算得到控制器参数修正量Δb₀、Δw_c及Δw₀。

本发明的进一步改进在于，所述通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿，包括：

将G_c(s)设置成一个补偿环节，提前对被控对象的迟延特性进行补偿；

其中为控制对象的迟延时间估计值。

本发明的进一步改进在于，一种带延迟时间的控制结构，由于系统中各种分布式资源的增多，一次、二次调频统称为负荷频率控制控制系统(LFC)，为了实现对多种资源进行控制管理，引入了多层通信网络。频差信号从远程终端单元RTUs(Remote TerminalUnits)传输到控制中心，控制中心将控制信号传输到各电厂的过程中不可避免多种信号间的通信、处理等，最终表现为LFC过程中的迟延时间，其中为传输迟延时间。

其中，J_j代表单个机组j的转动惯量；w_nj代表单个机组的额定角速度；S_j表示机组的额定容量。

本发明采用积分控制器，基于交叉因子的粒子群算法对每种场景下的系统控制器进行寻优，以消除每种场景下被控对象参数变化导致控制器变为次优的情况，保证每个场景中的控制效果为当前场景中的最优情况。对于单区域和双区域电力系统，通常选择以下性能指标作为目标函数。

本发明的进一步改进在于，一种改进的模糊自抗扰的优化控制结主要分成两部分，一部分为经典二阶线性自抗扰控制器(Linear Active Disturbance RejectionControl,LADRC)，另一部分为模糊规则对参数的修正。区域控制偏差(Area ControlError,ACE)信号经过模糊环节，计算得到主要参数的修正量传输至经典线性自抗扰控制器中，完成控制参数的自适应调整。

本发明所述的LFC，通常情况下，对于LFC的被控对象可以表示为：

其中，x(t)为系统状态变量；y为系统输出；u为系统输入；w为系统外部扰动；为系统广义扰动，为系统内部未知扰动和系统外部扰动的未知函数；b₀为增益系数。

将g分扩展为一个新状态，令x₁＝y，x_n＝y^(n-1)，x_(n+1)＝g，假设g可微分，且则系统可表示为

数学模型变换为：

其中，L₀为扩张状态观测器增益；

系统控制率变换为：

此时被控对象可变换为：

y⁽ⁿ⁾(t)＝f(t)-z_n+1(t)+u₀(t)。

本发明的进一步改进在于，在参数整定方面，LADRC仅需要对LESO的増益L₀。以及状态反馈增益K₀进行整定即可。因此简化后，可以将以上两组参数的整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定。以上即为LADRC的推导过程。

自抗扰控制器的三个主要整定参数中，w_c决定了控制器的响应速度，增益b₀的选取原则为：对迟延比较大的系统，当b₀选取较小时；扰动的观察值z_n+1(t)产生变化，这个偏差的变化量将会比较大，从而调节系统输出量；w_c和b₀决定控制能力，当w_c越大或者b₀越小时，控制系统能够做出响应，系统超调量和震荡加剧；w₀越大表不LESO对状态误差控制能力越强，控制效果越好，但是w₀越大也增加了对噪声的观测能力，系统的输出会发生震荡。以上所述的模糊规则选用七个变量，{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，分别代表[负大、负中、负小、零、正小、正中、正大]。

本发明的进一步改进在于，b₀₀、w_c0及w₀₀为控制器初始参数，可以由不带模糊环节时经过整定得到，Δb₀、Δw_c及Δw₀为模糊控制提供的控制器参数修正量，参数修正量与原始控制器参数相加作为模糊自抗扰控制器的自适应参数，如下所示：

b₀＝b₀₀+Δb₀

w₀＝w₀₀+Δw₀

w_c＝w_c0+Δw_c

本发明的进一步改进在于，在模糊自抗扰控制器中进行改进，将G_c(s)设置成一个补偿环节，在ESO中提前对被控对象的迟延特性进行补偿。

其中为控制对象的迟延时间估计值。

一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制系统，包括：

获取模块，用于获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

自适应调整模块，用于基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

由于电力系统不断规模化、复杂化，大量的分布式能源接入电网，为保持通讯等功能，电力系统逐渐采用多层通信网络。由于信号传输、处理等的原因，LFC控制对象中出现了一定的迟延特性。火电机组等接收调度指令与频差发生之间始终存在着一个迟延时间，迟延时间影响了系统的稳定性并且影响了系统频率的调节效果。为提升负荷频率控制效果，本发明提出了一种改进型模糊自抗扰控制器，该控制器结合模糊控制和自抗扰控制，能够利用模糊控制实现参数的自适应调整，并且对自抗扰控制器进行改进，对时滞系统的迟延时间进行补偿，两方面的共同作用优化了电力系统频率的控制效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种带延迟时间的控制结构的示意图；

图2是本发明实施例的一种模糊自抗扰的优化控制结构的示意图；

图3是本发明实施例的一种改进型的模糊自抗扰的优化控制结构的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明重点关注频率稳定性方面，研究了燃煤火电机组在灵活性运行下的调节特性变化规律，并在负荷频率控制框架下研究了灵活性改造对电力系统频率稳定性产生的影响规律。

本发明第一个目的是提供一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，包括：

获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。

针对火电机组等接收调度指令与频差发生之间始终存在着一个迟延时间，迟延时间影响了系统的稳定性并且影响了系统频率的调节效果等问题。因此，为提升负荷频率控制效果，本发明的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，优化了电力系统频率的控制效果，本发明以带通信迟延的控制对象，将模糊控制与自抗扰控制结合，能够利用模糊控制实现参数的自适应调整，并且对自抗扰控制器进行改进，对时滞系统的迟延时间进行补偿，两方面的共同作用优化了电力系统频率的控制效果。

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

请参阅图1，本发明实施例的一种带延迟时间的控制结构，由于系统中各种分布式资源的增多，一次、二次调频统称为负荷频率控制控制系统(LFC)，为了实现对多种资源进行控制管理，引入了多层通信网络。频差信号从远程终端单元RTUs(Remote TerminalUnits)传输到控制中心，控制中心将控制信号传输到各电厂的过程中不可避免多种信号间的通信、处理等，最终表现为LFC过程中的迟延时间，其中为传输迟延时间。区域内发电机等效惯性常数(H)等于所有发电机组的惯性常数之和。

LFC的数学模型为：

请参阅图2，本发明实施例的一种改进的模糊自抗扰的优化控制结构的示意图，模糊自抗扰控制主要分成两部分，一部分为经典二阶线性自抗扰控制器(Linear ActiveDisturbance Rejection Control,LADRC)，另一部分为模糊规则对参数的修正。区域控制偏差(Area Control Error,ACE)信号经过模糊环节，计算得到主要参数的修正量传输至经典线性自抗扰控制器中，完成控制参数的自适应调整。

通常情况下，对于LFC的被控对象可以表示为：

其中，x(t)为系统状态变量；y为系统输出；u为系统输入；w为系统外部扰动；为系统广义扰动，为系统内部未知扰动和系统外部扰动的未知函数；b₀为增益系数。

将g分扩展为一个新状态，令x₁＝y，x_n＝y^(n-1)，x_(n+1)＝g，假设g可微分，且则系统可表示为

LSEO的数学模型设计为：

其中，L₀为扩张状态观测器增益。

基于LESO己经对系统状态及扰动进行了估计，系统控制率可设计为：

此时被控对象可变换为：

y⁽ⁿ⁾(t)＝f(t)-z_n+1(t)+u₀(t)

在参数整定方面，LADRC仅需要对LESO的増益L₀。以及状态反馈增益K₀进行整定即可。

因此简化后，可以将以上两组参数的整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的整定。以上即为LADRC的推导过程。下面将结合模糊规则，介绍参数自适应的调整规则。

自抗扰控制器的三个主要整定参数中，w_c决定了控制器的响应速度，w_c适当增大可加快反应速率，提高控制效果，但是该数值过大则会导致系统出现发散、不稳定的现象；观测器带宽w₀。决定了LESO的跟踪速度，但是当w₀过大时可能导致噪声被放大或产生震荡。观测器及控制器的误差上限与其带宽w_c和w₀成反比，即只要带宽足够宽，误差就会足够小，但会牺牲了稳定性。近似增益b₀的一般选取原则为：对迟延比较大的系统，当b₀选取较小时。只要扰动的观察值z_n+1(t)产生变化，此时的这个偏差的变化量将会比较大，从而可以快速调节系统输出量。w_c和b₀决定了LADRC的控制能力，当w_c越大或者b₀越小时，控制系统能够做出响应，但是系统超调量和震荡加剧；w₀越大表不LESO对状态误差控制能力越强，控制效果越好，但是w₀越大也增加了对噪声的观测能力，系统的输出会发生震荡。以上所述的模糊规则选用七个变量，{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，分别代表[负大、负中、负小、零、正小、正中、正大]。

请参阅表1至表3，本发明实施例的各参数模糊规则表，各语言变量采用具有高灵敏度的三角形隶属函数，经过模糊规则的计算就可以得到控制器参数修正量Δb₀、Δw_c及Δw₀。

表1b₀的模糊整定规则

表2w_c的模糊整定规则

表3w₀的模糊整定规则

b₀₀、w_c0及w₀₀为控制器初始参数，可以由不带模糊环节时经过整定得到，Δb₀、Δw_c及Δw₀为模糊控制提供的控制器参数修正量，参数修正量与原始控制器参数相加作为模糊自抗扰控制器的自适应参数，如下所示：

b₀＝b₀₀+Δb₀

w₀＝w₀₀+Δw₀

w_c＝w_c0+Δw_c

请参阅图3，本发明实施例的一种改进型的模糊自抗扰的优化控制结构的示意图。在模糊自抗扰控制器中进行改进，将G_c(s)设置成一个补偿环节，在ESO中提前对被控对象的迟延特性进行补偿。

其中为控制对象的迟延时间估计值。

本发明第二个目的是提供一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制系统，包括：

获取模块，用于获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

自适应调整模块，用于基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，包括：

获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。

2.根据权利要求1所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号，包括：

火电机组中负荷频率控制控制系统对多种资源进行控制管理，引入多层通信网络；频差信号从远程终端单元RTUs传输到控制中心，控制中心将控制信号传输到各电厂的过程中产生的区域内发电机控制偏差信号为迟延时间。

3.根据权利要求2所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述区域内发电机等效惯性常数：

其中，J_j代表单个机组j的转动惯量；w_nj代表单个机组的额定角速度；S_j表示机组的额定容量；

采用积分控制器，基于交叉因子的粒子群算法对每种场景下的系统控制器进行寻优，使得每个场景中的控制效果为当前场景中的最优情况；对于单区域和双区域电力系统，选择性能指标作为目标函数。

4.根据权利要求1所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定；

b₀₀、w_c0及w₀₀为控制器初始参数，由不带模糊环节时经过整定得到，Δb₀、Δw_c及Δw₀为模糊控制提供的控制器参数修正量，参数修正量与原始控制器参数相加作为模糊自抗扰控制器的自适应参数，具体为：

b₀＝b₀₀+Δb₀

w₀＝w₀₀+Δw₀

w_c＝w_c0+Δw_c。

5.根据权利要求4所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定，具体包括：

所述负荷频率控制控制系统的被控对象表示为：

其中，x(t)为系统状态变量；y为系统输出；u为系统输入；w为系统外部扰动；为系统广义扰动，为系统内部未知扰动和系统外部扰动的未知函数；b₀为增益系数；

将g分扩展为一个新状态，令x₁＝y，x_n＝y^(n-1)，x_(n+1)＝g，假设g可微分，且则表示为

自抗扰控制器的数学模型设计为：

其中，L₀为扩张状态观测器增益；

基于无对象模型对系统状态及扰动进行估计，系统控制率设计为：

被控对象可变换为：

y⁽ⁿ⁾(t)＝f(t)-z_n+1(t)+u₀(t)

自抗扰控制器将参数整定转化成控制器带宽w_c、观测器带宽w₀和b₀的参数整定。

6.根据权利要求4所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，包括：

自抗扰控制器的三个主要整定参数中，w_c决定了控制器的响应速度，增益b₀的选取原则为：对迟延比较大的系统，当b₀选取较小时；扰动的观察值z_n+1(t)产生变化，这个偏差的变化量将会比较大，从而调节系统输出量；w_c和b₀决定控制能力；模糊规则选用多变量：{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，分别代表[负大、负中、负小、零、正小、正中、正大]；

多个变量采用三角形隶属函数，经过模糊规则的计算得到控制器参数修正量Δb₀、Δw_c及Δw₀。

7.根据权利要求4所述的基于改进型模糊自抗扰的优化控制方法，其特征在于，

所述通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿，包括：

将G_c(s)设置成一个补偿环节，提前对被控对象的迟延特性进行补偿；

其中为控制对象的迟延时间估计值。

8.一种基于改进型模糊自抗扰的优化控制系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取火电机组接收调度指令与频差的区域控制偏差信号；

自适应调整模块，用于基于区域控制偏差信号，以带通信迟延为控制对象，采用模糊自抗扰方法，利用模糊控制对区域控制偏差信号自适应调整，并且通过自抗扰控制器对时滞系统的迟延时间进行补偿。