电力系统混沌振荡现象的ACPD控制

针对非线性电力系统容易产生混沌振荡现象的问题,分析了四阶非线性、多状态变量耦合电力系统的混沌特性,并提出了一种基于自耦PD控制理论的混沌控制方法。该方法将四阶非线性电力系统中的第二通道内部动态变化、外部扰动和所有不确定因子都定义为一个总扰,由此可将原系统等效地映射成一个有干扰项的二次线性系统,以转子指定角度和实际角度之差为控制误差,继而建立了一种在反相总扰激励下的控制误差系统,并利用一个速度因子把传统比例-微分两种控制力耦合起来,从而建立了ACPD非线性闭环控制系统。为同时满足控制器的响应速度和稳态精度,提出了基于转子角度跟踪误差的自适应速度因子模型。仿真显示了使用ACPD控制器只需0.3 s的时间,就能使转子角度跟踪到期望轨迹,且抗扰能力强,在电力系统稳定性控制领域具有实际应用前景。     

七阶电力系统混沌振荡的动态面滑模控制

由于电力系统混沌振荡会对整个系统的稳定性造成严重危害,本文为七阶混沌电力系统提出动态面滑模控制策略.首先,对七阶电力系统中的混沌振荡行为进行分析,从而论证了系统中混沌吸引子的存在性.接着给出了含有储能装置受控电力系统耦合动力学模型的构建过程.将这种混沌控制问题最终归结为三个具有严格反馈形式的动力学子系统的控制问题,并为其设计了动态面滑模控制器.由于系统本身的特点所致,在动态面控制方法中引入滑模控制能够减少动态面控制器的设计步骤,并降低闭环系统稳定性分析的复杂性.通过稳定性分析论证得出闭环系统能够实现一致终结有界稳定.最后,对所设计控制器的有效性进行数值仿真验证.     

二阶自抗扰控制器在三电机同步系统中的应用

分析了三电机同步控制系统数学模型,结合自抗扰控制理论特点,提出了一种新的基于二阶自抗扰控制器(ADRC)的三电机同步系统控制方案。设计了三个二阶ADRC分别对速度控制回路和两张力控制回路进行控制,实现了系统速度和张力之间的动态解耦。在二阶ADRC中,扩张状态观测器将系统模型内扰、外扰以及速度张力之间的耦合影响统一视为系统总扰动,对系统总扰动进行实时观测和补偿。结合西门子S7?300 PLC构建了实验平台,进行了解耦特性、跟踪性能和抗负载扰动能力测试实验。结果表明:二阶ADRC控制器不仅实现了三电机同步系统中速度和张力的解耦控制,还提高了系统的抗干扰能力,使系统具有较强的鲁棒性。     

直流多落点系统自抗扰附加阻尼控制

提出将自抗扰控制技术应用到直流多落点系统,通过其附加控制以提高系统的阻尼水平。首先采用扰动测试法,找出系统的最佳控制地点。然后采用总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)辨识出系统数学模型,根据奇异值降阶理论对系统降阶,降阶后得到二维低阶被控系统,并将其转换为状态空间形式,据此设计出抑制系统低频振荡的HVDC自抗扰附加阻尼控制器。由于自抗扰控制技术具有对系统扰动实时估计性能,并将估计出的实时扰动量补偿到控制中去,因此该控制器具有比现有常规控制器抗扰动能力强的优点。以三直流三机和四机两区域系统为例进行时域仿真,结果表明HVDC自抗扰附加控制器相比传统PID控制器具有更强的鲁棒性。     

基于ACPI的风力发电系统MPPT控制方法

针对直驱永磁同步风力发电系统存在非线性、参数不确定性以及转矩扰动等问题,研究了一种基于自耦PI控制理论的最大功率跟踪控制方法。该方法以转速跟踪为目标,将发电机内部动态与外部输入转矩的不确定性定义为一个总和扰动,从而将非线性不确定系统映射为未知线性系统,并构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统。据此设计了基于误差速度因子的自耦PI控制器模型,理论分析了自耦PI闭环控制系统的鲁棒稳定性和抗扰鲁棒性。仿真结果表明了该控制方法能稳定保持最大功率系数,在风力发电系统的最大功率跟踪领域具有良好的应用前景。     

永磁直线同步电机的改进线性自抗扰控制

在永磁直线同步电机（PMLSM）的运动控制系统中,提出一种位置环的改进线性自抗扰控制（ILADRC）方法。相对于传统的线性自抗扰控制（LADRC）,ILADRC仅利用线性扩张状态观测器输出的位置估计信号,通过PD控制器计算初始控制量,避免了引入速度估计信号的滞后影响。对PMLSM运行过程中受到的总扰动通过线性扩张状态观测器进行实时估计,并在控制律中进行动态补偿。利用李雅普诺夫函数方法证明了闭环误差系统的渐近稳定性。通过系统辨识得到了PMLSM平台的传递函数模型,在MATLAB中进行了仿真分析,并搭建了基于dSPACE控制器的实验系统。实验结果表明,相比于PID和LADRC,ILADRC能够有效减小跟踪误差,降低超调,且具有更好的扰动抑制能力。     

基于全局滑模的自适应电力系统混沌容错控制

当电力系统参数变动或遭受扰动后，系统极易进入局部混沌振荡状态，局部的功角振荡可能会演化为大范围的系统振荡，最终可能造成系统解列等严重后果。因此，抑制电力系统的局部混沌振荡状态具有重要意义。为抑制七阶系统的混沌状态，增强系统的抗扰能力，采用扩张观测器对系统发电机侧与负荷侧的系统项进行观测，设计了基于全局滑模的容错控制器。该文考虑了发电机侧遭受扰动与负荷侧控制器故障的情况。为减少系统在扰动下的最大偏差与稳态误差,并补偿控制器故障导致的输出幅值损失，设计了基于全局滑模的自适应容错控制器。仿真结果表明，当系统分别遭受传输故障、阶跃扰动及控制器故障时，系统在基于自适应全局滑模的容错控制器的作用下均能有效收敛至目标轨道。     

永磁同步电机神经网络逆解耦控制研究

针对永磁同步电机的非线性、多变量、强耦合的特点,将神经网络与逆系统解耦方法相结合,并用于永磁同步电机的解耦控制.分析永磁同步电机的数学模型与解析逆模型,完成系统可逆性证明,将永磁同步电机与解析逆系统等效成两个伪线性子系统,构造神经网络逆系统,将永磁同步电机动态解耦为一阶线性磁链子系统与二阶线性转速子系统,利用两个PID控制器对伪线性子系统进行闭环控制器设计,实现系统转速与定子磁链动态解耦控制.利用dSPACE半物理仿真系统完成神经网络训练数据的采集与系统解耦控制实验.结果表明神经网络逆系统方法可以实现永磁同步电机的高新能控制,对负载扰动具有较强的鲁棒性.     

内置式永磁电机状态反馈线性化解耦滑模控制

针对内置式永磁同步电机电流与转速的非线性耦合及系统参数变化鲁棒性变差问题,提出基于状态反馈线性化解耦滑模变结构新型控制策略。通过非线性状态反馈和坐标变换,实现了内置式永磁同步电机系统线性化解耦控制,将原系统分解为2个线性子系统:转速线性子系统和励磁电流线性子系统。基于滑模变结构理论,对2个子系统分别设计滑模变结构控制器,整个系统结构简单,易于实现。实验结果表明,基于状态反馈线性化解耦滑模变结构控制的内置式永磁同步电机系统具有较好的动态性能和对参数变化良好的鲁棒性。     

基于多项式插值测速和LADRC的开关磁阻电机调速控制

开关磁阻电机（SRM）时变非线性的特点使其精确的数学模型较难建立,当内外扰动较大时,传统PID控制器难以达到良好的控制性能。为了解决上述问题,采用线性自抗扰控制（LADRC）方法设计了SRM调速控制器。将非线性模型的不确定性和负载突然变化等合并作为一个总扰动,设计线性扩张状态观测器对扰动进行估计并进行补偿。采用二阶Lagrange插值多项式去逼近电机位置轨迹,从而计算得到瞬时速度,当电机进行导通角度控制时,依据瞬时速度估算转子位置进行控制。仿真对比表明,LADRC优于传统PID控制器。在DSP28335上对6/4 SRM进行了控制试验。结果表明,LADRC配合二阶Lagrange测速算法能较好地实现电机的提前开通和关断的角度位置控制。     

永磁同步电动机逆系统解耦控制

提出了一种永磁同步电动机（PMSM）的逆系统线性化解耦控制方法。首先,通过非线性状态反馈获得PMSM的逆系统,将多变量、非线性、强耦合的PMSM动态解耦成转速与定子电流两个低阶的线性子系统,然后,分别设计线性控制器对转速与定子电流子系统进行闭环控制。仿真结果表明：提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对负载变化具有较强鲁棒性。     

Diakoptic State Estimation Using Phasor Measurement Units

This paper presents a diakoptic-based distributed state estimation (SE) algorithm suitable for large-scale power systems. In the proposed approach the large-scale power system is divided into a certain number of subsystems by removing tie line measurements. Based on diakoptic theory, the SE problem is then partitioned into a number of subproblems which are solved for each subsystem using local computational resources. In subsequent steps, the intermediate subsystem SE solutions are sent to a central computer for completing the state estimation process by taking the tie line measurements into consideration. Phasor measurement units are used to make each subproblem solvable and to coordinate the voltage angles of each subsystem SE solution. Test results on the IEEE 14-bus test bed and IEEE 118-bus test bed are provided.      

直流调制策略改善交直流混联系统的频率稳定性研究

为了抑制交直流混联系统的负荷突变而引起交流系统的频率振荡,提出变结构的直流功率调制和快速汽门最优控制的协调控制策略。首先建立交直流系统的简化模型,通过交叠分解的方法将模型分解为2个独立的子系统,对子系统采用直流功率的变结构控制,切换函数采用最优控制设计。该控制策略实现简单,能显著减少频率偏差的首摆峰值,但稳态误差较大。因此采用发电机的快速汽门最优控制来协调控制频率,采用线性最优理论设计快速汽门综合控制器。对采用这2种控制器的输电系统,在负荷发生扰动的情况下进行仿真。结果表明,变结构的直流调制在扰动发生的初期能显著抑制频率振荡,汽轮发电机的调速器与直流功率调制器相结合,减少了稳态误差。     

一类混杂系统的预测控制设计

针对一类混杂系统,提出具有稳定性保证的混合预测控制器设计方法.首先,针对每一个子系统,设计有界控制器,并构造出系统的稳定域估计集.然后,在稳定域估计集内,提出了混合预测控制策略,并保证了不同子系统之间切换的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于自适应转子电阻估计器的感应电机逆解耦控制

提出了一种具有自适应转子电阻估计器的感应电机的逆解耦控制方法.首先通过非线性状态反馈获得感应电机的逆系统,将感应电机这个多变量、非线性、强耦合的对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶子系统;然后,采用模型参考自适应系统（MRAS）理论来设计转子电阻估计器,在线估计时变的转子电阻,从而保证在整个电机运行区域内,转速与磁链之间的输入输出解耦关系不变;最后,分别设计线性控制器对转速与磁链子系统进行闭环控制.仿真结果表明,提出的控制方案具有优良的动态和静态性能,且对电机参数变化具有强鲁棒性.     

基于变量反馈的电力系统混沌振荡控制

混沌运动是一种普遍存在的现象，表现了系统内部的复杂性、随机性和无序性。电力系统也存在混沌现象，对系统的稳定运行是有害的。采用变量反馈控制法（VFC）控制互联电力系统由周期性负荷扰动引起的混沌振荡，根据混沌运动对初值敏感依赖性，仅采用单一状态变量反馈就能有效地抑制系统的混沌振荡，使系统从混沌或不稳定状态进入稳定的运动状态。该方法具有良好的稳定性和轨道跟踪能力，不改变被控系统的结构，不需要使用除系统输出或状态变量以外的任何有关被控系统的信息。在仿真分析时比较了反馈控制器投入前后的系统动态行为，得到的结果与理论分析相一致。     

并联感应电动机聚合负荷引起含双馈风电场电力系统振荡研究

围绕并联感应电动机聚合负荷,研究了该负荷自身的稳定性特征及其与双馈感应风电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)间交互作用对电力系统稳定性的影响。首先,建立了聚合负荷线性化状态空间模型;理论研究表明,当聚合负荷内部n台感应电动机同型时,聚合负荷可等值变换为n个独立的等值子系统,其中1个等值子系统的感应电动机振荡模式(induction motor oscillation mode,IMOM)将随着电动机数量n的增加在复平面上不断移动,甚至可能穿越虚轴进入右半平面;并提出一种预估该移动的振荡模式负阻尼时对应的电动机数量的方法。其次,构建了由聚合负荷开环子系统和电力系统其余部分开环子系统构成的闭环互联系统模型,并从开环模式耦合的角度阐述了聚合负荷与双馈风机间交互作用导致电力系统振荡的机理:当开环感应电动机振荡模式与开环风机振荡模式在复平面上靠近时,可能出现的开环模式耦合将引发2个子系统间的强交互作用,并导致闭环系统振荡模式阻尼减弱。最后,通过新英格兰系统对理论分析及结论进行了验证。     

基于逆系统理论的风力发电功率解耦控制

应用多变量非线性控制的逆系统控制理论,对双馈型变速风力发电系统的有功功率和无功功率进行了解耦控制.在双馈感应发电机状态方程的基础上,将其分解为有功功率和无功功率两个线性子系统,并应用该线性系统理论进行了综合.对整个风力发电系统进行了仿真研究,其结果表明,双馈型变速恒频风力发电系统不仅能够实现最大风能捕获,而且能够独立提供无功功率,这也验证了该解耦控制策略的有效性.     

Suboptimal control for nonlinear slow-fast coupled systems using reinforcement learning and Takagi–Sugeno fuzzy methods

In this article, by using singular perturbation theory, reinforcement learning (RL), and Takagi–Sugeno (T-S) fuzzy methods, a RL-fuzzy-based composite suboptimal control method is proposed for nonlinear slow-fast coupled systems (SFCSs) with unknown slow dynamics. First, the SFCSs is decomposed into slow and fast subsystems and the original optimal control problem is reduced to two subproblems. Then, for the slow subsystem, a nonlinear coordinate transformation is introduced to transform the nonquadratic slow utility function into the quadratic form. Unmeasurable virtual slow subsystem state is reconstructed by the state measurements of original system and slow controller design algorithm is proposed in the framework of RL by utilizing the actor-critic neural networks to approximate the controller and cost function. For the fast subsystem, T-S fuzzy model is established and state measurements of the original system are exploited to reconstruct the unmeasurable fast subsystem state. Fast controller is designed with the approach of parallel distributed compensation. The obtained slow and fast controllers form the composite suboptimal controller for the original SFCSs. Considering the state reconstruction error, convergence of the slow controller design algorithm, suboptimality of the composite controller, and stability of the closed-loop SFCSs are analyzed. Finally, the effectiveness of our proposed method is illustrated by examples.