基于PDNN的含风电互联电网负荷频率Tube-RMPC设计

摘要：

随着新能源大规模接入电网,为应对新能源随机性和波动性给互联系统负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)带来的不确定问题,实现新能源电力系统多约束条件下的优化运行,建立了含风电机组的LFC多胞模型,以减少模型参数不确定对控制系统的影响.设计了基于原对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network,PDNN)的Tube鲁棒模型预测控制(Tube-Robust Model Predictive Control,Tube-RMPC)策略.将标称模型预测控制器与辅助反馈控制器结合,通过PDNN实时求解标称模型预测控制器以保证为LFC系统产生最优状态轨迹.设计辅助反馈控制器抵消外部干扰,使实际系统的状态维持在以标称轨迹为中心的Tube内.最后,对含风电的三区域负荷频率控制系统进行仿真研究,结果表明所提出的Tube-RMPC控制策略,不仅能够有效提高控制精度,还能增强系统鲁棒性,提高实时优化效率.

关键词：风电不确定性、负荷频率控制、Tube鲁棒模型预测控制、原对偶神经网络

所属期刊栏目：48

资助基金：国家自然科学基金项目资助;吉林省科技计划重点研发项目资助

在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：137-146