关键词:
经济模型预测控制
分布式
波能转换器
多端高压直流输电
风--光--储微网系统
经济目标函数
动态规划
渐近稳定
双模式
摘要:
控制系统的主要目标是快速、可靠地驱使系统达到目标的设定值。模型预测控制可以很好的控制受约束的复杂系统,因此其在工业界受到广泛应用。在系统的优化和控制中,模型预测控制通常作为下层的设定点跟踪,其跟踪的稳态点是上层根据系统的经济指标优化得来。虽然这种分层控制策略成功地解决了系统优化和控制问题,但是随着对动态市场驱动的操作需求的增加,对控制策略的高效性和灵活性的要求越来越高,传统的分层控制已经不再适应现在很多系统的控制需求。为了将系统的经济优化和过程控制结合在一起,以实现系统的实时优化和控制,提高系统的控制性能和经济效益,于是采用了经济模型预测控制算法。在经济模型预测控制中,控制器直接优化系统的经济目标函数,而不是像传统的模型预测控制跟踪设定值。因此系统的动态经济效益有显著提高。现代电力系统是大型的、地理上分散的相互关联的分布式系统。传统的集中式经济模型预测控制无法快速处理有如此多变量的优化问题,而且对于分布式系统而言,集中式的方法的扩展性和安全性不佳,于是本文提出了分布式经济模型预测控制算法。通过建立全局的目标函数,使得各个子系统之间相互合作,避免竞争。然后通过子系统之间多次的迭代,使得子系统的局部最优解逐渐接近集中式控制算法下的全局最优解。同时,在分布式算法下,子系统控制器的计算量相比于集中式算法大大降低。本文主要工作如下:一、研究了一类针对连续时间非线性系统的双模式经济模型预测控制算法。该算法可以直接处理非线性系统模型,并且在系统有外界扰动的情况下,通过使用两种工作模式的经济模型预测控制算法,使得系统能够稳定地运行在安全范围内,并且最终趋近于稳态点附近。对于分布式系统模型,通过迭代式的分布式算法,实现了分布式系统的实时经济优化和过程控制。通过利用李雅普诺夫函数概念和方法,选取合适的采样时间,保证了系统在扰动下的稳定性。针对风-光-储微网系统,采用了针对连续系统的分布式经济模型预测控制策略。在微网系统中,系统的经济目标主要包括a)满足总的负荷需求;b)充分利用微网系统产生的电能;c)优化电池的充电状态;d)减小与电网之间潮流的波动。基于子系统的经济模型预测控制器以迭代和协作的方式使得子系统优化问题的最优解逐渐接近全局最优解。通过双模式的经济模型预测控制算法,可以保证系统状态在外界扰动下能够运行在安全区域内,并且提高了控制器经济优化的自由度。仿真结果表明了该方法的经济性和有效性。二、研究了针对离散时间系统的经济模型预测控制算法。根据系统终端约束的不同将其分为终端等式约束和终端区域约束的经济模型预测控制。在经济模型预测控制中,控制器可以直接优化广义的经济目标函数,其经济目标函数的形式不再仅仅局限于传统模型预测控制中的跟踪目标函数形式。通过构建辅助阶段目标函数和辅助优化问题,定义系统的辅助目标函数作为李雅普诺夫函数,证明了经济模型预测控制下系统的渐近稳定。三、针对相互关联的分布式系统,提出了分布式经济模型预测控制算法,实现了系统整体的经济优化和过程控制。在分布式系统中,整个系统的集中式模型被分解成多个分布式模型,每个子系统根据自身的分布式模型设计分布式经济模型预测控制器。在每个采样周期内,基于子系统的控制器之间以迭代和合作的方式运行,使得各个子系统实现了全局的控制性能。另外通过利用子系统目标函数的凸性和选取适当的的目标函数系数,使得子系统的局部最优解在迭代的过程中逐渐趋近于集中式控制策略的全局最优解,实现了系统在本算法下的渐近稳定。四、研究了经济模型预测控制算法在波能转换器以及在多端高压直流输电系统中的应用。不同于传统跟踪模型预测控制的目标函数,在波能转换器中,经济目标函数直接反映了系统的经济性,并表示成非凸的形式。通过终端等式约束保证系统的状态逐渐趋近于稳态点。在稳定性分析过程中,构建系统的辅助目标函数,建立了系统在辅助优化问题下的渐近稳定,从而最终保证了本算法的渐近稳定。通过仿真验证了本算法的有效性和经济性以及控制器对系统约束很好的处理能力。另外,针对多端高压直流输电系统,采用了分布式经济模型预测控制算法。在此系统中,系统的经济优化(经济负荷分配)和过程控制(频率调节)可以通过一层来实现。通过调节变换器端的电压,间接改变各个子系统的发电功率和子系统之间的潮流分配,最终实现系统的最优经济调度和频率稳定。通过使用终端等式约束,保证了系统状态会逐渐趋近于稳态点。最后通过仿真验证了本算法的有效性。相比与分层控制,本算法下系统的经济性得到很大提高。