项目名称: 一种电力系统网络化预测阻尼控制方法及其关键技术研究

项目编号: No.51207063

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 电气科学与工程学科

项目作者: 姚伟

作者单位: 华中科技大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 以基于WAMS的电力系统广域阻尼控制为对象,引入网络化预测控制理论,提出了一种电力系统网络化预测阻尼控制的新方法,以解决电力系统中运行状态复杂多变、随机延迟、多变量、强约束等特性给控制系统带来的问题。针对该方法在电力系统中应用的关键问题,着重从广域信号和控制点选择、预测模型在线辨识,预测控制序列产生策略和网络延迟补偿策略这四个方面展开分析研究:结合几何方法和相对增益矩阵方法,提出了能适应系统运行状态变化的广域信号和控制点选择方法;研究在线递推子空间辨识理论,提出能够在线辨识电力系统低阶状态空间模型的辨识算法以适应系统的运行状态变化;根据实际阻尼控制要求选定有效的目标函数和控制参数,选择快速高效的预测控制算法来产生预测控制量序列;研究并提出网络延迟补偿策略以有效补偿固定和随机时延。最终形成一套基于网络化预测控制的广域阻尼控制设计理论,研究结果可望为实现电力系统广域阻尼控制探索出新的途径。

中文关键词: 广域阻尼控制;低频振荡;网络化预测控制;模型辨识;通信延迟

英文摘要: The WAMS-based wide-area damping control of power system is used as the research object. By introducing the networked predictive control theory, a networked predictive damping control strategy for power system is proposed in order to deal with the problems brought from characteristics of the power system, such as time-varying, random delays, multi-variable, strong constraints, et al. According to the key issues of applications of this proposed control strategy in power system, the following four issues is focused on: wide-area signals and the control points selection, the low-order state space predictive model online identification, control sequence generation and the network delay compensation strategy. Firstly, by combing of the geometric method and the relative gain array method, a wide-area signals and control point selection method, which can adapt to the variation of system operating condition, is proposed. Secondly, based on online subspace identification theory, an online identification algorithm is proposed for identifying the low-order state space model of the power system in order to adapt the change of operation conditions; Thirdly, the objective function and control parameters is selected based on the actual damping control requirement, fast and efficient predictive control generation algorithm is u

英文关键词: Wide-area damping control;low frequency oscillation;networked predictive control;model identification;communication delay

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