【摘要】：針對連鎖故障導(dǎo)致電力系統(tǒng)運行工況變化較大的問題,提出一種考慮離散馬爾可夫模型(Markov)的多工況電力系統(tǒng)自適應(yīng)控制策略。首先,建立考慮電力系統(tǒng)多工況因素的離散Markov系統(tǒng)模型,構(gòu)造含該模型的Lyapunov泛函,并利用迭代法推導(dǎo)滿足干擾衰減度的魯棒隨機穩(wěn)定判據(jù)。在此基礎(chǔ)上,利用Schur補引理,獲取滿足H?范數(shù)界的線性矩陣不等式(linear matrix inequality,LMI),并結(jié)合系統(tǒng)各子工況最小方差約束,設(shè)計滿足最小方差約束的魯棒隨機穩(wěn)定控制器。然后,利用線性目標函數(shù)的最小化問題求解各子工況匹配控制器,利用隨機梯度在線辨識方法確定子工況對應(yīng)加權(quán)系數(shù),實現(xiàn)自適應(yīng)加權(quán)控制。時域仿真結(jié)果表明該策略具有良好的控制效果,有效解決了固定故障集無法與當(dāng)前工況合理匹配的難題。
[Abstract]:In order to solve the problem that cascading faults lead to great variation of power system operating conditions, an adaptive control strategy for multi-condition power system considering discrete Markov model (Markov) is proposed. Firstly, a discrete Markov system model considering multiple operating conditions is established, and a Lyapunov functional with this model is constructed, and a robust stochastic stability criterion satisfying the disturbance attenuation degree is derived by iterative method. On this basis, Schur complementary Lemma is used to obtain the satisfying H? The norm bound linear matrix inequality (linear matrix inequality,LMI) is used to design a robust stochastic stability controller which satisfies the minimum variance constraint. Then, the linear objective function minimization problem is used to solve the sub-condition matching controller, and the stochastic gradient on-line identification method is used to determine the corresponding weighting coefficients of the sub-conditions, and the adaptive weighting control is realized. The simulation results in time domain show that the strategy has a good control effect and effectively solves the problem that the fixed fault set can not match properly with the current working condition.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));國網(wǎng)冀北電力有限公司廊坊供電公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51277193) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(2014ZZD02)~~
【分類號】：TM921.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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3 馬珩v，

本文編號：2413010