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基于PDNN的含风电互联电网负荷频率Tube-RMPC设计

张虹  杨杨  王迎丽  袁琳  姜德龙  
【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。

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