可動(dòng)態(tài)重構(gòu)的智能電網(wǎng)電壓無功優(yōu)化與協(xié)調(diào)控制研究

在隨機(jī)不確定及信息耦合環(huán)境下，針對(duì)智能電網(wǎng)電壓無功控制的特點(diǎn)，將現(xiàn)代控制技術(shù)與分布式人工智能技術(shù)相結(jié)合，探索出一種新的控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)。采用分層混合控制策略：底層采用混合控制策略及基于模糊理論的強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制建立系統(tǒng)底層各節(jié)點(diǎn)微觀智能體模型，解決了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等可再生能源的單元電壓無功控制。頂層采用分布式人工智能技術(shù)，建立分層分布式可動(dòng)態(tài)重構(gòu)的電壓無功優(yōu)化控制系統(tǒng)的宏觀系統(tǒng)架構(gòu)。對(duì)底層智能體的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行研究，通過對(duì)底層Agent的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的收斂性。研究了具有群體智能的蟻群算法，并對(duì)接入分布式電源的IEEE14節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)進(jìn)行了無功優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)。最后對(duì)各智能體之間的協(xié)調(diào)機(jī)制進(jìn)行了研究及仿真試驗(yàn)。

智能電網(wǎng)作為合理利用分布式能源的一種新興的智能組網(wǎng)模式得到了國內(nèi)外研究者的廣泛關(guān)注。本課題采用群體智能優(yōu)化策略及零和微分對(duì)策理論研究智能電網(wǎng)在隨機(jī)不確定及信息耦合環(huán)境下電壓無功優(yōu)化與協(xié)調(diào)控制問題。①采用混合控制策略及基于模糊評(píng)價(jià)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，建立系統(tǒng)底層各節(jié)點(diǎn)微觀智能體模型，根據(jù)環(huán)境及負(fù)荷的變化，建立可動(dòng)態(tài)重構(gòu)的宏觀系統(tǒng)架構(gòu)。②建立考慮系統(tǒng)不確定及耦合因素影響的包括系統(tǒng)網(wǎng)損、無功控制設(shè)備投切限制等多種優(yōu)化指標(biāo)的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。③引入混沌序列機(jī)制，采用具有群體智能策略的優(yōu)化方法求解受連續(xù)-離散時(shí)間的微分-代數(shù)方程約束的典型非線性的混合動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題；④對(duì)分布式發(fā)電的連續(xù)調(diào)壓裝置、SVC等無功調(diào)壓設(shè)備等進(jìn)行綜合協(xié)調(diào)控制，從而實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的各節(jié)點(diǎn)電壓偏差、系統(tǒng)網(wǎng)損、無功設(shè)備投切次數(shù)及電壓合格率等指標(biāo)的綜合優(yōu)化。本研究成果對(duì)于我國智能電網(wǎng)自動(dòng)化理論的發(fā)展具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。

智能電網(wǎng)作為合理利用新能源的一種新興組網(wǎng)模式得到了世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。本課題研究智能電網(wǎng)在不確定和耦合信息作用下的全局動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制的理論和方法。通過建立起考慮系統(tǒng)不確定和耦合因素影響的包括分布式電源、變壓器、輸配電線路和重要負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型，對(duì)采集到的系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和研究。研究出先進(jìn)的信息處理、控制優(yōu)化策略（包括基于模糊雙曲正切建模的潮流計(jì)算方法、廣義模糊節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換策略、以及近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法等一系列關(guān)鍵理論和技術(shù)環(huán)節(jié)）。對(duì)分布式發(fā)電的連續(xù)調(diào)壓裝置、電力電子設(shè)備、并聯(lián)電容器、電抗器和可調(diào)變壓器分抽頭等進(jìn)行綜合協(xié)調(diào)控制，從而實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的各節(jié)點(diǎn)電壓偏差、系統(tǒng)網(wǎng)損、無功補(bǔ)償設(shè)備投資、分接頭和電容器(電抗器)投切次數(shù)以及電壓合格率等指標(biāo)的綜合優(yōu)化。本研究成果對(duì)于我國輸配電（特別是新興智能電網(wǎng)）自動(dòng)化領(lǐng)域的發(fā)展和科技進(jìn)步將具有重要的理論價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。

我們承擔(dān)的“智能電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)全局優(yōu)化與節(jié)能控制理論及其應(yīng)用”（50977008）面上基金項(xiàng)目按照原定計(jì)劃順利完成。在沒有對(duì)原計(jì)劃做出調(diào)整的基礎(chǔ)上，順利圓滿完成。出版英文專著1部，發(fā)表論文75篇，其中 SCI檢索論文44篇（包括IEEE會(huì)刊和Automatica論文共15篇）。此外，我們將理論成果應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，申請(qǐng)并被授權(quán)國家發(fā)明專利14項(xiàng)，獲得國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，遼寧省科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。我們?cè)诶碚摲矫孢M(jìn)行了深入的研究，取得的主要學(xué)術(shù)成果包括: 1.針對(duì)智能電網(wǎng)中的分布式電源及負(fù)荷，提出了一類新的時(shí)變時(shí)滯模糊雙曲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為它們的數(shù)學(xué)模型，該模型考慮了存在誘導(dǎo)時(shí)延、數(shù)據(jù)包丟失情況。采用一個(gè)新構(gòu)造的Lyapunov函數(shù)得到了保證閉環(huán)互聯(lián)智能電網(wǎng)魯棒穩(wěn)定并具有H-infinity性能的充分條件，該條件不僅在所有電力系統(tǒng)控制元件都正常工作時(shí)有效，而且在智能電網(wǎng)的穩(wěn)定控制器、逆變器等執(zhí)行器可能發(fā)生故障時(shí)也有效。 2.針對(duì)輸配電網(wǎng)中不同節(jié)點(diǎn)的類型不同，我們提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的最小-最大模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而利用脈沖泛函微分方程理論和線性矩陣不等式技術(shù)解決了電網(wǎng)中存在的分岔和混沌現(xiàn)象、全局能耗最優(yōu)選取和相位同步的實(shí)際問題。保證電網(wǎng)系統(tǒng)中，無論是否有故障發(fā)生都不影響系統(tǒng)同步和電網(wǎng)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 3.大區(qū)域電網(wǎng)之間的互聯(lián)性的增強(qiáng)有力地提高了電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)也使得互聯(lián)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程變得更加復(fù)雜。因此我們提出了一類新的具有混合時(shí)變時(shí)滯和馬爾科夫跳變的中立性脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及基于TS模糊理論的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)智能同步控制方法。 4.智能配電網(wǎng)實(shí)際的控制和調(diào)節(jié)過程都是由多個(gè)智能主體來共同完成的。這些控制主體形成一組控制，在某些性能指標(biāo)約束下共同控制系統(tǒng)而形成對(duì)策。在這種情況下，許多控制策略被提出來達(dá)到某種形式的最優(yōu)化。為此，我們著重針對(duì)一些非線性系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究，取得了一系列非線性系統(tǒng)穩(wěn)定和最優(yōu)跟蹤控制策略的重要成果。 5.智能電網(wǎng)調(diào)度與動(dòng)態(tài)全局優(yōu)化問題一直都是電網(wǎng)控制研究的焦點(diǎn)問題。我們對(duì)智能電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了分析和研究，在研究智能電網(wǎng)的全局穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，提出了基于互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化控制器求解方法，解決了這個(gè)難題。 張化光教授參與組織了三次國際會(huì)議，擔(dān)任了20多個(gè)國際會(huì)議的程序委員會(huì)委員或主席。在此基金的資助下，指導(dǎo)畢業(yè)博士生11人。 2100433B

單元機(jī)組的負(fù)荷控制系統(tǒng)又稱為協(xié)調(diào)控制系統(tǒng),是將鍋爐、汽機(jī)及輔機(jī)作為一個(gè)整體加以控制的十分復(fù)雜的多變量控制系統(tǒng),該系統(tǒng)有機(jī)的、協(xié)調(diào)的控制鍋爐的燃料、送風(fēng)、給水以及汽機(jī)調(diào)節(jié)閥門開度,使各變量間的影響最小。它是建立在汽機(jī)控制子系統(tǒng)和鍋爐控制子系統(tǒng)基礎(chǔ)上的主控系統(tǒng)和機(jī)、爐子控制系統(tǒng)組成的二級(jí)遞階控制系統(tǒng)。處于調(diào)節(jié)級(jí)的主控系統(tǒng)是協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的核心,它對(duì)負(fù)荷指令進(jìn)行運(yùn)算處理形成控制決策,給出汽機(jī)負(fù)荷指令和鍋爐負(fù)荷指令。處于局部控制級(jí)的各子系統(tǒng)在機(jī)、爐主指令下分工協(xié)調(diào)動(dòng)作,完成給定的控制任務(wù)。單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的任務(wù)是:既要保證機(jī)組快速響應(yīng)負(fù)荷需求,又能使機(jī)組的主要參數(shù)機(jī)前壓力在變負(fù)荷的過程中保持相對(duì)穩(wěn)定。

因?yàn)楸豢貙?duì)象同時(shí)具有多變量強(qiáng)耦合、非線性、大慣性大遲延、慢時(shí)變等多種控制理論公認(rèn)難以控制的特性,目前于火電機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)在理論上和工程上的研究涉及面非常廣泛。近十年研究工作主要集中于:

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多具有并行運(yùn)算的、功能簡單的信息處理單元(人工神經(jīng)元)相互連接組成的網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的信息處理通過處理單元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)。它所引出的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)方法以及實(shí)現(xiàn)非線性函數(shù)逼近的見解給復(fù)雜系統(tǒng)的建模帶來了一種新的、非傳統(tǒng)的表達(dá)工具,降低了不確定性,增加了控制系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境變化的泛化能力。由于大量神經(jīng)元之間廣泛連接,即使有少量單元或連接損壞,也不影響系統(tǒng)的整體功能,使其表現(xiàn)出很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性。

(2)預(yù)測控制。華北電力大學(xué)的侯國蓮等人為解決單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的高精度和快速負(fù)荷跟蹤控制的問題,將預(yù)測函數(shù)控制應(yīng)用于多變量復(fù)雜控制系統(tǒng)中,提出一種基于階躍響應(yīng)模型的多輸入多輸出系統(tǒng)的預(yù)測函數(shù)控制算法王國玉在其博士學(xué)位論文預(yù)測函數(shù)控制及其在火電廠中的應(yīng)用研究一文提出了一種新型PFC算法,將此算法推廣到多變量情 。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的馬述軍等人針對(duì)單元機(jī)組負(fù)荷控制的特點(diǎn),從對(duì)受控模型要求不太嚴(yán)格的非參數(shù)模型一階躍響應(yīng)出發(fā),運(yùn)用動(dòng)態(tài)矩陣控制算法,,設(shè)計(jì)了基于動(dòng)態(tài)矩陣控制原理的機(jī)組負(fù)荷預(yù)測控制系統(tǒng)[22]。

(3)模糊控制。華北電力大學(xué)的劉吉療等人為解決火電單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)非線性和稱合特性,設(shè)計(jì)了基于T-S模糊模型和動(dòng)態(tài)解稱PID控制器的模糊多模型協(xié)調(diào)控制系統(tǒng) 。

(4)內(nèi)?？刂啤|南大學(xué)的李益國 等人提出一種基于系統(tǒng)T-S模糊模型的模糊內(nèi)?？刂品椒?該方法首先利用快速辨識(shí)算法獲取系統(tǒng)的T-S模糊模型,然后通過適當(dāng)變形,把模糊模型求逆問題簡單的轉(zhuǎn)化為求解線性方程組,并將遺傳算法應(yīng)用于涉及的多個(gè)濾波器參數(shù)的尋優(yōu)華北電力大學(xué)的房方等人,根據(jù)單元機(jī)組的低階非線性模型,推導(dǎo)出一個(gè)雙輸入鼠輸出、能夠描述機(jī)組動(dòng)態(tài)特性及機(jī)爐間相互稱合關(guān)系的傳遞函數(shù)矩陣。以該矩陣為基礎(chǔ),采用多變量內(nèi)?？刂频姆椒▽?duì)單元機(jī)組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì) 。

(5)狀態(tài)觀測器控制。韓忠旭 等人在單元機(jī)組機(jī)理性數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種增量式狀態(tài)觀測器,提出基于狀態(tài)觀測器的狀態(tài)反饋與常規(guī)PID控制相結(jié)合的新型控制方法。同時(shí),基于增量型狀態(tài)觀測器的狀態(tài)反饋,設(shè)計(jì)了具有預(yù)測功能的預(yù)給煤運(yùn)算控制回路。有效解決了機(jī)爐協(xié)調(diào)被控對(duì)象的非線性、參數(shù)慢時(shí)變遲滯與大慣性以及強(qiáng)賴合等問題華北電力大學(xué)曾德良在其博士論文中也提及這一研究思路。