孤岛微电网的分布式固定时间二次协调控制

孤岛微电网的下垂控制策略会导致系统稳态的频率和电压偏离额定值.为此,提出一种分布式固定时间二次协调控制策略以实现系统频率和电压的恢复控制,并实现期望的有功功率分配.所提出的控制方法能在固定时间内完成二次控制目标,而不依赖于系统的初始状态.该优势使得根据任务需求来离线预设整定时间成为可能.同时,采用固定时间Lyapunov方法分析二次协调控制系统的稳定性.最后,通过Matlab/Simulink仿真实验验证分布式固定时间二次控制策略的有效性.     

多智能体一致性算法在孤岛微电网二次控制中的应用

当前孤岛微电网常采用分层控制结构实现系统的稳定、可靠、经济运行,其中第一层采用下垂控制.由于下垂控制会导致电压和频率偏离给定值,无法实现无功功率的合理分配,很多学者提出将多智能体一致性算法引入孤岛微电网的二次控制中,通过与相邻分布式电源的稀疏通信,可以有效解决集中控制所带来的通信网络结构复杂,计算难度大的问题.本文介绍了孤岛微电网的分层控制结构,搭建了下垂控制仿真模型,对多智能体一致性算法在孤岛微电网二次控制中的应用进行了详细阐述.分析孤岛微电网运行中的实际问题,介绍了孤岛微电网二次控制中基于多智能体的一致性算法在收敛速度、抗干扰控制、通信延迟以及事件触发控制四个方面的改进,并归纳了多智能体技术在孤岛微电网二次控制中的发展方向.     

考虑状态受限和一致性的微电网二次控制

为解决交流微电网下垂控制产生的偏差问题, 本文采用二次控制对分布式电源输出电压和频率进行调节. 将微电网看成分布式多智能体系统, 智能体间通过稀疏网络进行通信, 运用多智能体一致性协议, 本文提出一种基 于障碍Lyapunov函数和自适应模糊系统的二次电压和频率控制器. 采用障碍Lyapunov函数设计控制器, 不但能保 持系统的稳定性, 还可使输出的电压和频率限制在预设的范围内. 采用自适应模糊系统可对系统中的一些参变量的 变化进行估计, 提高了控制器的鲁棒性. 本文给出了严格的稳定性证明. 通过对负载变化, 以及拓扑结构改变等的 仿真测试, 验证了所提方案的有效性.     

孤岛微电网异构电池储能系统的分布式有限时间次级控制

针对孤岛微电网异构电池储能系统频率、电压以及电池能量的一致性问题,考虑初级下垂控制,提出一种新的分布式有限时间次级控制策略.采用所提出的控制方案能够在有限时间内实现系统频率、电压恢复一致到额定值,并获得电池能量等级的均衡一致和期望的有功功率分配.该控制方法的优势在于整定时间的上界独立于系统的任意初始条件,能够保证微电网有限时间控制的及时性,同时基于Lyapunov方法分析控制策略的一致性收敛特性.最后,通过Matlab/Simulink仿真实验,结果进一步佐证了分布式有限时间次级控制策略的有效性.     

环形直流微电网的二次控制与稳定性分析

本文阐述了一种环形直流微电网系统分布式二次控制的稳定性分析方法,实现了微网系统的电压调控和电流分配.首先,借助多智能体系统的一致性算法,设计了局部观测器来估计所有分布式能源节点的平均电压.然后,基于观测器状态和邻居节点的电流信息设计了融合误差和动态反馈控制器,并通过解耦潮流代数方程得到了关于融合误差的闭环系统.进一步基于图论、线性系统理论和矩阵特征值扰动分析方法,得到了闭环系统的稳定性条件.最后,在环形直流微电网的仿真平台上验证了该方法的有效性.     

孤岛交流微网群中各微电网分布式有功–电压调控策略

孤岛交流微电网群中,为维持各微电网的电压稳定并实现经济性分配有功功率,本文提出了一种分布式有功–电压调控策略.首先,针对电压调控目标,为各微电网的分布式电源和储能设备都设计了反下垂控制器和电压二次控制器以调节输出电压至期望的参考值;其次,针对有功分配目标,还提出了各微电网及其内部发电设备的出功准则,并基于边际成本一致理论,设计了一种基于电流调控的功率分配方法,以维持功率供需平衡并降低发电成本;最后,根据小信号模型理论,分析了上述策略对单个发电设备运行稳定性的影响,并基于MATLAB/Simulink软件进行了仿真验证.     

微电网的二次电压质量控制研究

由于不对称负载的接入,使得微电网中电压质量受到了严重的影响,基于d-q坐标系,通过二次控制策略对微电网的电压质量进行控制补偿.在微电网的控制器中,本地控制器作为基本的控制,配合二次控制器实现电压、电流的输出,通过调节参数来维持微网的稳定运行.二次控制器中对电压幅值、频率、电压不平衡及功率进行控制,实现电压幅值偏差、频率偏差的消除及电压不平衡补偿和功率的均分控制.最后通过仿真实验证明所提控制策略的有效性.     

基于分布式策略的直流微电网下垂控制器设计

本文研究了分布式控制策略下直流微电网的负荷分配和电压平衡问题. 给出一种新的基于分布式策略的下垂控制器设计方法, 能够在统一的框架下实现直流微电网负载共享和电压平衡. 首先,将直流微电网的负载共享和电压平衡问题转化为多目标优化问题, 其性能指标与微源的容量密切相关. 然后, 通过求解多目标优化问题获得实现负载共享和电压平衡的集中式控制策略, 并给出下垂控制器的设计方法. 为了降低系统的通信负担, 给出一种新的只需与邻居节点交换信息的分布式控制策略, 通过理论分析可知该分布式控制策略能够收敛到多目标优化问题的最优解. 最后, 通过对新能源汽车充换电站系统的仿真验证了本文提出的方法的有效性.     

电压无偏移的电池单元无功均分控制仿真研究

在微电网线路阻抗值不同的影响下,孤岛微电网内分布式电池储能单元(Distributed Battery Energy Storage Unit,DBE-SU)逆变器采用传统P-ω下垂控制时输出的无功功率不均分,引起系统环流,威胁设备的安全运行.已存的无功均分方案以电压偏移为代价,实现电压恢复需要次级或三级控制.针对以上...     

网联车辆队列有限时间终端滑模控制

本文研究在模型参数不确定及未知干扰的情况下的车队控制问题,该方法可保证车队系统在有限时间内稳定.针对前车–跟随(PF)、双向(BD)的信息拓扑结构,引入一种新的二次间距策略,保证车队系统的交通流稳定性.然后,提出两种基于非线性终端滑模控制和有限时间理论的分布式协同控制算法,分别保证了系统的队列稳定性和强队列稳定性,同时设计自适应律来处理系统中不确定参数和外源性扰动的影响,通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性.最后通过数值仿真结果,证明了所提出的控制算法的有效性.结果表明,本文所提的方法能保证队列稳定性、交通流稳定性、并保证闭环系统中的所有信号都是有限时间稳定的.     

孤岛模式下VSG的转动惯量无模型自适应控制

频率稳定是微网在孤岛模式下稳定运行的关键.由于传统下垂控制的转动惯量固定,当微网中接入时变负载时无法满足系统的频率稳定需求.针对传统控制方式的不足,提出虚拟同步发电机的转动惯量无模型自适应控制.首先,分析在孤岛模式下的传统虚拟同步发电机控制算法的角速度变化率的抑制效果和恢复时长;其次,设计无模型自适应控制器并证明控制算...     

一种基于遗传算法的片上网络电压岛划分方法

针对片上网络电压岛划分的低能耗问题,提出一种基于遗传模拟退火算法的低能耗电压岛划分方法。该方法通过改进遗传算法的编码方法将电压岛划分融入到IP核映射中,综合考虑电压岛划分和IP核映射对片上总能耗的影响,通过遗传算法罚函数的设计保证了算法准确运行。仿真分析表明,在满足时间约束的条件下,相比于经典的方法,该方法的总能耗更低。     

集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

Feedback Linearization Based Distributed Model Predictive Control for Secondary Control of Islanded Microgrid

In this paper, a distributed Model Predictive Control (DMPC) is proposed for the secondary voltage and frequency control of islanded microgrid, where each distributed generator (DG) is controlled by a Model Predictive Control (MPC) in the secondary control layer, individually. With considering the nonlinear dynamics of DG with primary control, input‐output feedback schemes are developed for voltage and frequency control separately. Then, all MPCs use the local and neighboring nodes information to solve the optimization problem instead of communicating with a central controller. In this way, the control of the whole system is fully distributed, which allows for a plug‐and‐play. The convergence and stability analysis of the overall closed‐loop system are provided. The simulation result shows the effectiveness of the proposed method.     

Distributed finite‐time containment control for multiple Euler‐Lagrange systems with communication delays

In this paper, distributed finite‐time containment control for multiple Euler‐Lagrange systems with communication delays and general disturbances is investigated under directed topology by using sliding‐mode control technique. We consider that the information of dynamic leaders can be obtained by only a portion of the followers. Firstly, a nonsingular fast terminal sliding surface is selected to achieve the finite‐time convergence for the error variables. Then, a distributed finite‐time containment control algorithm is proposed where the neural network is utilized to approximate the model uncertainties and external disturbances of the systems. Furthermore, considering that error constraint method can improve the performance of the systems, a distributed finite‐time containment control algorithm is developed by transforming the error variable into another form. It is demonstrated that the containment errors are bounded in finite time by using Lyapunov theory, graph theory, and finite‐time stability theory. Numerical simulations are provided to show the effectiveness of the proposed methods.     

A Novel Distributed Optimal Adaptive Control Algorithm for Nonlinear Multi-Agent Differential Graphical Games

In this paper, an online optimal distributed learning algorithm is proposed to solve leader-synchronization problem of nonlinear multi-agent differential graphical games. Each player approximates its optimal control policy using a single-network approximate dynamic programming (ADP) where only one critic neural network (NN) is employed instead of typical actorcritic structure composed of two NNs. The proposed distributed weight tuning laws for critic NNs guarantee stability in the sense of uniform ultimate boundedness (UUB) and convergence of control policies to the Nash equilibrium. In this paper, by introducing novel distributed local operators in weight tuning laws, there is no more requirement for initial stabilizing control policies. Furthermore, the overall closed-loop system stability is guaranteed by Lyapunov stability analysis. Finally, Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.      

可靠电压频率岛感知的异步片上网络能耗优化

针对采用2D-Torus拓扑结构且支持电压频率岛（VFI）的异步片上网络能耗优化问题,提出了具有可靠性的、基于电压频率岛的划分和分配及片上网络任务映射的能耗优化方法．该方法采用递进优化的方式,根据IP核的动态处理能耗,不同电压频率岛之间的转换能耗和可靠性带来的能耗开销定义了IP核在电压频率岛之间移动的阈值函数,并通过对阈值函数进行判断完成电压频率岛的划分和分配,应用基于三元相关性量子粒子群优化算法完成处理单元到资源节点的映射,在映射中考虑保证系统可靠性的通信开销,对异步片上网络系统的可靠性进行优化．实验结果表明,该算法可以在不过多消耗能耗的情况下显著的改善片上网络系统的可靠性,且可有效降低NOC系统的能耗.     

高阶终端滑模控制在稳定平台中的应用

针对稳定平台伺服系统中干扰对跟踪精度的影响,提出一种高阶终端滑模控制算法。首先,提出一种基于super-twisting算法的高阶滑模干扰观测器的设计方法,实现对系统中干扰的快速估计与实时补偿。其次,提出一种基于Lyapunov函数的高阶终端滑模控制器,由到达条件推导而得,高阶终端滑模控制将不连续的切换项作用于变量的高阶微分,使系统在保持滑模控制强鲁棒性的同时又能较大程度地削弱滑模控制中的抖振,实现对未估计干扰的精细化补偿。通过Lyapunov稳定理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明了控制策略的有效性。     

Aero‐Engine DCS Fault‐Tolerant Control with Markov Time Delay Based On Augmented Adaptive Sliding Mode Observer

With a focus on aero‐engine distributed control systems (DCSs) with Markov time delay, unknown input disturbance, and sensor and actuator simultaneous faults, a combined fault tolerant algorithm based on the adaptive sliding mode observer is studied. First, an uncertain augmented model of distributed control system is established under the condition of simultaneous sensor and actuator faults, which also considers the influence of the output disturbances. Second, an augmented adaptive sliding mode observer is designed and the linear matrix inequality (LMI) form stability condition of the combined closed‐loop system is deduced. Third, a robust sliding mode fault tolerant controller is designed based on fault estimation of the sliding mode observer, where the theory of predictive control is adopted to suppress the influence of random time delay on system stability. Simulation results indicate that the proposed sliding mode fault tolerant controller can be very effective despite the existence of faults and output disturbances, and is suitable for the simultaneous sensor and actuator faults condition.