针对离散时间非线性系统,提出一种基于多李雅普诺夫(Lyapunov)函数的控制器设计方法.该方法不仅能够保证闭环系统稳定性,还能够扩大闭环吸引域(Domain of attraction,DOA).首先,给出基于多Lyapunov函数下系统渐近稳定的充分条件.结果表...针对离散时间非线性系统,提出一种基于多李雅普诺夫(Lyapunov)函数的控制器设计方法.该方法不仅能够保证闭环系统稳定性,还能够扩大闭环吸引域(Domain of attraction,DOA).首先,给出基于多Lyapunov函数下系统渐近稳定的充分条件.结果表明,由多个Lyapunov函数的负定不变集构成的并集是一个稳定的控制集合,其从控制空间到状态空间的投影是闭环DOA的估计.随后,使用区间分析算法求解集合的内近似估计,基于此算法可以求解多Lyapunov函数的负定不变集的近似值和闭环DOA的估计值,并给出相应控制器的设计方法.最后,通过仿真算例验证了本文方法的有效性.展开更多
以双馈风力发电系统(doubly-fed induction generator based wind energy conversion system,DFIG-based WECS)为例,利用小信号分析法推导出由风机、双质量块传动链构成的动力与传动系统通用传递函数方程。动力与传动系统传递函数的零...以双馈风力发电系统(doubly-fed induction generator based wind energy conversion system,DFIG-based WECS)为例,利用小信号分析法推导出由风机、双质量块传动链构成的动力与传动系统通用传递函数方程。动力与传动系统传递函数的零极点位置、稳定性与系统参数及系统运行工作点相关。该传递函数可进一步分解为扭转分量和非扭转分量。传动链参数仅对扭转分量造成影响。在此基础上,建立了考虑动力传动、电机、变流器、控制等环节的风力发电系统传递函数模型。模型综合了各环节参数,可直观反映系统参数对系统响应的影响,有助于深入了解系统动态行为。算例及时域仿真结果证明了所提出传递函数模型的准确性和高效性,可为系统参数设计研究提供理论依据。展开更多
针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的...针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。展开更多
为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦...为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。展开更多
文摘针对离散时间非线性系统,提出一种基于多李雅普诺夫(Lyapunov)函数的控制器设计方法.该方法不仅能够保证闭环系统稳定性,还能够扩大闭环吸引域(Domain of attraction,DOA).首先,给出基于多Lyapunov函数下系统渐近稳定的充分条件.结果表明,由多个Lyapunov函数的负定不变集构成的并集是一个稳定的控制集合,其从控制空间到状态空间的投影是闭环DOA的估计.随后,使用区间分析算法求解集合的内近似估计,基于此算法可以求解多Lyapunov函数的负定不变集的近似值和闭环DOA的估计值,并给出相应控制器的设计方法.最后,通过仿真算例验证了本文方法的有效性.
文摘以双馈风力发电系统(doubly-fed induction generator based wind energy conversion system,DFIG-based WECS)为例,利用小信号分析法推导出由风机、双质量块传动链构成的动力与传动系统通用传递函数方程。动力与传动系统传递函数的零极点位置、稳定性与系统参数及系统运行工作点相关。该传递函数可进一步分解为扭转分量和非扭转分量。传动链参数仅对扭转分量造成影响。在此基础上,建立了考虑动力传动、电机、变流器、控制等环节的风力发电系统传递函数模型。模型综合了各环节参数,可直观反映系统参数对系统响应的影响,有助于深入了解系统动态行为。算例及时域仿真结果证明了所提出传递函数模型的准确性和高效性,可为系统参数设计研究提供理论依据。
文摘针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。
文摘为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。
