基于wams考慮相互作用的低頻振蕩分散控制器設(shè)計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)低頻振蕩分析和控制應(yīng)用領(lǐng)域，尤其涉及一種基于WAMS多 信號(hào)辨識(shí)求解系統(tǒng)控制特性，并確定可觀(guān)可控度高、交互作用小的控制環(huán)組合的電力系統(tǒng) 低頻振蕩協(xié)調(diào)阻尼控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電力系統(tǒng)區(qū)域互聯(lián)規(guī)模擴(kuò)大，區(qū)域間電力交換愈加頻繁，電網(wǎng)運(yùn)行方式更為 復(fù)雜，低頻振蕩已成為影響電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行、制約電網(wǎng)傳輸能力的重要因素。因此，為保證電 力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，研究互聯(lián)大電網(wǎng)中低頻振蕩的協(xié)調(diào)控制具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
[0003] 傳統(tǒng)的低頻振蕩分析多采用模態(tài)分析法，該方法要求系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)已知，其模型 的階數(shù)受系統(tǒng)規(guī)模制約，且高階系統(tǒng)會(huì)引發(fā)"維數(shù)災(zāi)"問(wèn)題；其結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴(lài)于元件模 型及參數(shù)的準(zhǔn)確性。因此，基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)辨識(shí)頻率、阻尼比等模態(tài)信息，分析低頻振蕩系統(tǒng) 特性更有實(shí)際價(jià)值。
[0004] 可控性可觀(guān)性是安裝低頻振蕩控制器時(shí)需考慮的重要因素。傳統(tǒng)的可控性可觀(guān)性 求取多要求系統(tǒng)狀態(tài)空間參數(shù)已知，這一點(diǎn)在復(fù)雜的互聯(lián)大電網(wǎng)中極難實(shí)現(xiàn)。因此，將辨識(shí) 與低頻振蕩控制相結(jié)合，研究基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)辨識(shí)分析低頻振蕩的控制特性具有重要意義。
[0005] 互聯(lián)大電網(wǎng)低頻振蕩控制中需提高阻尼的模式通常不止一個(gè)，而多控制器間由于 "阻尼競(jìng)爭(zhēng)"、"借阻尼"等交互作用現(xiàn)象，多個(gè)獨(dú)立設(shè)計(jì)的控制器的共同作用效果可能受到 嚴(yán)重惡化。所以研究低頻振蕩多控制器協(xié)調(diào)控制具有極大應(yīng)用價(jià)值。一種常見(jiàn)的低頻振蕩 控制器協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)方法是同時(shí)優(yōu)化設(shè)計(jì)所有控制器的參數(shù)，使得這些控制器能夠最大限度地 提高所有關(guān)鍵模式的阻尼。這種多控制器參數(shù)優(yōu)化方法不但要求已知所有的系統(tǒng)建模參 數(shù)，而且計(jì)算量及耗時(shí)受制于參數(shù)個(gè)數(shù)，這在互聯(lián)大電網(wǎng)中是極不實(shí)用的。所以，亟待研究 不依賴(lài)于全部模型參數(shù)的快速有效的多控制器協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 鑒于互聯(lián)大電網(wǎng)建模困難，以及低頻振蕩多控制器間的交互作用與各控制器所在 控制環(huán)的選擇有關(guān)，為快速有效協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)多控制器，本發(fā)明提供一種根據(jù)WAMS實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)辨 識(shí)結(jié)果，合理選擇多控制器控制環(huán)組合，達(dá)到多控制器協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)效果的方法。由于本發(fā)明所 選擇的控制環(huán)組合不但具有良好可控可觀(guān)性，而且控制器間交互作用足夠小，因此多控制 協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的各控制器獨(dú)立設(shè)計(jì)問(wèn)題。
[0007] 1.基于WAMS考慮相互作用的低頻振蕩分散控制器設(shè)計(jì)方法，所述方法包括以下 步驟：
[0008] 步驟1 :依據(jù)廣域測(cè)量系統(tǒng)WAMS的擾動(dòng)信號(hào)和功角或功率響應(yīng)信號(hào)，采用狀態(tài)子 空間（N4SID)模型辨識(shí)方法辨識(shí)系統(tǒng)低頻振蕩模式，根據(jù)阻尼比小于0. 03選出需要抑制的 弱阻尼和負(fù)阻尼模式，按照"控制器與待抑制模式一一對(duì)應(yīng)"的原則確定控制器個(gè)數(shù)；
[0009] 步驟2:辨識(shí)系統(tǒng)降階模型，針對(duì)每個(gè)需要抑制的模式，求取參與機(jī)組的可控度和 可觀(guān)度，分別根據(jù)可控度和可觀(guān)度確定控制器安裝位置及候選反饋信號(hào)；
[0010] 步驟3:采用分支定界法，考慮可控度和交互作用兩個(gè)指標(biāo)，求取可控度高、交互 作用小的控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集，然后按需加權(quán)求最優(yōu)解的方法：根據(jù)具體情況確定可 控度和交互作用的權(quán)重，根據(jù)控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集所有元素的加權(quán)值，確定最適控制 環(huán)組合；
[0011] 步驟4 :根據(jù)選擇的控制環(huán)組合，獨(dú)立設(shè)計(jì)各控制環(huán)下的控制器；針對(duì)地區(qū)模式， 采用極點(diǎn)配置法安裝PSS;針對(duì)區(qū)間模式，采用模型預(yù)測(cè)控制法（MPC)安裝MPC控制器。
[0012] 步驟5 :根據(jù)步驟3選擇的交互作用小的控制環(huán)和步驟4設(shè)計(jì)的控制器，在考慮控 制器協(xié)調(diào)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了控制器的獨(dú)立設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)低頻振蕩的分散協(xié)調(diào)控制。
[0013] 本發(fā)明所述步驟1中基于N4SID的可控可觀(guān)性辨識(shí)，按照"先可控后可觀(guān)"的準(zhǔn)則 先根據(jù)可控性確定控制器的安裝位置，并在其基礎(chǔ)上有針對(duì)性的進(jìn)行可觀(guān)性辨識(shí)，確定候 選反饋信號(hào)，既準(zhǔn)確確定了安裝位置和候選反饋信號(hào)，又避免了大量計(jì)算。
[0014] 本發(fā)明所述步驟3中基于分枝定界法確定高可控可觀(guān)低交互控制環(huán)組合Pareto 最優(yōu)集的方法：分枝定界法的決策樹(shù)采用"以層為控制環(huán)，以點(diǎn)為候選反饋信號(hào)，安裝位置 已定"的形式；分枝定界法的指標(biāo)采用可控度指標(biāo)--最小奇異值（MSV)和交互指標(biāo)-- μ-IM指標(biāo)，其中μ-IM指標(biāo)米用米用μ的上界來(lái)代替μ值：
[0015]
[0016] 其中，μ是具有對(duì)角結(jié)構(gòu)Λ的結(jié)構(gòu)奇異值，G是ΜΜ0傳遞函數(shù)矩陣，由ΜΜ0傳遞 函數(shù)的定義采用N4SID法逐列求得，I為單位陣。
[0017]分枝定界法流程包括分支（branching)、剪枝（pruning)、更新（updating)三個(gè)步 驟，其中剪枝采用如下上界來(lái)衡量當(dāng)前分支趨勢(shì)的最優(yōu)MSV值：
[0018]
[0019] 其中，G是Μ頂0傳遞函數(shù)矩陣，F(xiàn)i代表決策樹(shù)當(dāng)前分支已遍歷部分，S代表從決策 樹(shù)當(dāng)前分支當(dāng)前節(jié)點(diǎn)出發(fā)所有可能形成的支；σ(·)為求奇異值運(yùn)算。以及如下下界來(lái)衡 量當(dāng)前分支趨勢(shì)的μ-頂指標(biāo)最優(yōu)值：
[0020]
[0021] 其中，Ρ是譜半徑，G是Μ頂0傳遞函數(shù)矩陣。
[0022] 本發(fā)明基于辨識(shí)采用分枝定界方法確定高可控可觀(guān)、低交互作用的控制環(huán)組合， 從而將多控制器協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的各控制器獨(dú)立設(shè)計(jì)，增加了控制器對(duì)運(yùn)行方式的適 應(yīng)性，減少了控制器對(duì)元件模型及參數(shù)的依賴(lài)性以及控制器設(shè)計(jì)的復(fù)雜度，同時(shí)由于控制 環(huán)間的相互作用最小，在獨(dú)立設(shè)計(jì)的各分散控制器間實(shí)現(xiàn)了參數(shù)的協(xié)調(diào)，為低頻振蕩的協(xié) 調(diào)抑制提供了一種新思路。在設(shè)計(jì)區(qū)間控制器時(shí)，本發(fā)明采用了控制效果更好的預(yù)測(cè)控制 方法。
【附圖說(shuō)明】
[0023] 圖1為基于WAMS和考慮相互作用的低頻振蕩分散控制器設(shè)計(jì)方法流程圖
[0024] 圖2為兩個(gè)控制器五個(gè)候選反饋信號(hào)的決策樹(shù)示例
[0025] 圖3為分支定界法求控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集的流程圖
[0026] 圖4為約束MPC控制器的流程圖
[0027] 圖5為四機(jī)兩區(qū)域測(cè)試系統(tǒng)
[0028] 圖6為本發(fā)明設(shè)計(jì)的分散控制器的控制效果圖
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明方法做進(jìn)一步說(shuō)明，包括系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)辨識(shí)、關(guān)鍵模式確 定、可控可觀(guān)性計(jì)算、控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集求解以及最適控制環(huán)組合下各控制器的設(shè) 計(jì)。
[0030] 步驟1 :基于N4SID方法辨識(shí)系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)及確定關(guān)鍵模式及控制器個(gè)數(shù)。
[0031] 由于單輸入單輸出辨識(shí)結(jié)果誤差較大，本發(fā)明基于N4SID方法，利用WAMS采集多 組擾動(dòng)信號(hào)及各機(jī)組的功角、角速度或有功信號(hào)，逐組辨識(shí)單輸入多輸出系統(tǒng)的降階狀態(tài) 矩陣，滿(mǎn)足辨識(shí)結(jié)果的適應(yīng)度函數(shù)值大于90 %，綜合多個(gè)辨識(shí)結(jié)果求得系統(tǒng)降階狀態(tài)矩陣 A。根據(jù)該降階狀態(tài)矩陣A，采用模態(tài)分析法，得到低頻振蕩模式、阻尼比、頻率等模態(tài)信息。
[0032] 根據(jù)該辨識(shí)結(jié)果，將負(fù)阻尼、弱阻尼模式選為關(guān)鍵模式，即需要安裝控制器提升阻 尼的模式。關(guān)鍵模式的個(gè)數(shù)即為控制器的個(gè)數(shù)。其中，負(fù)阻尼、弱阻尼模式的確定原則是： 阻尼比小于0為負(fù)阻尼；阻尼比介于0~0. 03為弱阻尼；阻尼比介于0. 03~0. 05為適宜 阻尼。
[0033] 步驟2:基于N4SID辨識(shí)確定控制器安裝位置及候選反饋信號(hào)。
[0034] 步驟201:基于N4SID辨識(shí)求解可控可觀(guān)性。
[0035] 在某關(guān)鍵模式的參與機(jī)組j上施加擾動(dòng)信號(hào)，并采集所有參與機(jī)組的角速度或有 功功率響應(yīng)信號(hào)，采用N4SID辨識(shí)該單輸入多輸出系統(tǒng)的降階狀態(tài)矩陣（APBPCPDj)，滿(mǎn) 足辨識(shí)結(jié)果的適應(yīng)度函數(shù)值大于90%。對(duì)A,進(jìn)行特征值分析，得到互異的特征值A(chǔ)ji= 1，…，r)及相應(yīng)的左右特征向量F= [f^…fj和E= [θα…ej,且EFH =FEH =In，其 中第k個(gè)模式為該關(guān)鍵模式。計(jì)算機(jī)組j對(duì)該關(guān)鍵模式的幾何可控度和所有參與機(jī)組 對(duì)該關(guān)鍵模式的幾何可觀(guān)度:
[0036]
[0037]
[0038] 其中，1表示第1個(gè)參與機(jī)組，Cl是的中機(jī)組1的角速度或有功輸出矩陣。如果 mc] = 0,那么參與機(jī)組j對(duì)該關(guān)鍵模式不可控，如果mc]1 = 0,那么參與機(jī)組1的角速度或有 功輸出對(duì)該關(guān)鍵模式不可觀(guān)。
[0039] 步驟202:確定控制器的安裝位置和候選反饋信號(hào)。
[0040] 安裝位置的確定：在關(guān)鍵模式的所有參與機(jī)組上逐個(gè)施加擾動(dòng)，并按照步驟201 的方法逐個(gè)計(jì)算擾動(dòng)施加機(jī)組對(duì)該關(guān)鍵模式的可控度，選擇可控度最大的機(jī)組為控制器安 裝位置。
[0041] 候選反饋信號(hào)的確定：針對(duì)某關(guān)鍵模式，僅在安裝控制器的機(jī)組上施加擾動(dòng)，或直 接采用確定安裝位置時(shí)辨識(shí)得到的模型參數(shù)，按照步驟201的方法計(jì)算所有參與機(jī)組信號(hào) 對(duì)該關(guān)鍵模式的可觀(guān)度，選擇可觀(guān)性較好的前幾個(gè)機(jī)組信號(hào)為候選反饋信號(hào)。
[0042] 步驟3:基于N4SID辨識(shí)采用分枝定界法確定控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集。
[0043] 步驟301:基于N4SID辨識(shí)求解系統(tǒng)多輸入多輸出傳遞函數(shù)矩陣。
[0044] 假設(shè)待求多輸入多輸出傳遞函數(shù)矩陣為mXη維，即η輸入m個(gè)輸出。根據(jù)ΜΙΜΟ系 統(tǒng)傳遞函數(shù)矩陣的定義，依次在η個(gè)輸入上施加擾動(dòng)信號(hào)，并采集m個(gè)輸出信號(hào)，利用N4SID 方法進(jìn)行單輸入多輸出系統(tǒng)辨識(shí)，得到降階系統(tǒng)模型，滿(mǎn)足辨識(shí)結(jié)果的適應(yīng)度函數(shù)值大于 90%。根據(jù)得到的降階系統(tǒng)模型求取單輸入多輸出系統(tǒng)傳遞函數(shù)矩陣。按照這種方法，進(jìn) 行η次辨識(shí)，即可得到mXn維的系統(tǒng)傳遞函數(shù)矩陣。
[0045] 步驟302:基于傳遞函數(shù)矩陣計(jì)算可控度、交互作用指標(biāo)。
[0046] 由于可觀(guān)度在選擇候選反饋信號(hào)時(shí)已考慮，因此，在選擇控制環(huán)組合時(shí)僅考慮可 控度和交互作用指標(biāo)。
[0047] 采用最小奇異值（MSV)為可控度指標(biāo)：
[0048]G=UΣVH
[0049] 其中，G是由步驟301得到的mXn維傳遞函數(shù)，
，G的奇異值即為 Σ1=diag(σρσ2，…，σk)的對(duì)角線(xiàn)元素，且有σ丨彡σ2彡…σ;彡…彡σk > 〇，k=min{m，n}。σk 即為MSV。
[0050] 采用μ -頂指標(biāo)為交互作用指標(biāo)：
[0051]
[0052] 其中，μ是具有對(duì)角結(jié)構(gòu)Δ的結(jié)構(gòu)奇異值。&是G的對(duì)角線(xiàn)元素，G是由步 驟301得到的mXη維傳遞函數(shù)。

。由于//fCEOX)越小,交互作用越小，而μ的準(zhǔn) 確值較難計(jì)算，因此，采用μ的上界來(lái)代替μ值：
[0053]
[0054] 步驟303 :采用分支定界法求取控制環(huán)組合Pareto最優(yōu)集。
[0055] 采用分枝定界法求取同時(shí)考慮可控度和交互作用的控制環(huán)組合優(yōu)化問(wèn)題。
[0056] 首先建立決策樹(shù)