求解多目标暂态电压紧急控制的强化学习方法

暂态电压崩溃事故严重威胁电网安全,迫切需要采取相应紧急控制.以发电机端电压参考值调节量和容抗器无功投切量为控制变量,利用轨迹灵敏度搭建多目标暂态电压安全紧急控制模型,分两阶段最小化关键负荷节点电压偏差、控制代价和发电机无功出力比例的方差.采用简化强化学习方法求解该模型,重设解空间状态函数并调整动作幅度,引进状态敏感度解决探索和应用的矛盾.将可行域划分为若干小区域,单独评判它们存在最优解的可能,缩小搜索范围.通过优化搜索策略进一步提高帕累托前沿质量,并依据实际运行状况拟定目标函数权重并确定折中解.在某省级电网进行时域仿真,结果表明,所提出方法能将暂态电压纠正到安全状态,且在求解效率和帕累托前沿质量方面比法线边界交叉法优越.     

有限集模型预测控制在VIENNA整流器中的应用

VIENNA整流器的传统控制多采用SVPWM调制方式,具有计算复杂、鲁棒性差等不足.有限集模型预测控制无需调制单元,易于添加约束项,抗干扰能力强.文中利用有限集模型预测控制特点,首先建立了三相三电平VIENNA整流器的数学模型,得到有限集模型预测控制的预测模型、目标函数和滚动优化策略,并在目标函数中直接加入输出侧中点电压平衡的约束项,实现中点电位平衡控制.然后搭建了1. 8 k W实验平台来验证这一控制策略在VIENNA整流器中应用的可行性,结果表明其可以实现单位功率因数、输出电压稳定和中点电位的平衡,并且系统具有较强的鲁棒性.     

智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

二阶非完整平面3R欠驱动机械臂位置控制

为解决中间关节是欠驱动的平面3R机械臂末端点位置控制问题,提出了一种基于轨迹规划与跟踪控制方法.根据系统数学模型、几何关系和期望位置,利用差分进化算法求解所有连杆的目标角度.首先,构造Lyapunov函数设计控制器使得第一、第三连杆到达目标角度;然后,根据系统约束关系,对第一连杆进行轨迹规划,并利用差分进化算法优化轨迹参数;当第一连杆跟踪轨迹后,第二连杆被间接控制到目标角度.最后,基于Lyapunov函数设计控制器使第一连杆跟踪规划轨迹,并维持第三连杆状态不变,使系统末端点从给定初始位置到给定期望位置.仿真实验表明,在33.94 s时,系统末端点能够稳定到目标位置(0.2,0.8) m,对于不同的初始位置和期望位置,轨迹规划与跟踪控制方法同样有效.     

带扰动时变系统显式模型预测控制算法

针对模型预测控制滚动优化计算量大,很难用于对实时性要求比较高的工业生产过程,提出了带约束和扰动的时变系统显式模型预测控制算法。该方法利用离线与在线结合,离线时对带约束和扰动的时变系统的可行域进行区域划分,并得到每个区域对应的代价函数与控制率的显式函数关系式,在线时通过查表确定当前时刻状态所在区域即可得到相应的控制率,大大减少了在线计算量,提高了实时性。对算法进行仿真实验,证明了算法的可行性与稳定性。     

多无人系统跟踪与编队的自主式预测控制算法

针对多无人系统的跟踪与编队问题,考虑跟踪与编队控制目标存在不一致及不可实现的情况,综合目标规划与预测控制方法,设计了一种确保控制目标一致且可实现的自主式预测控制算法.首先根据给定的跟踪与编队控制目标,通过为各无人系统引入规划控制目标,对目标代价函数进行重新设计,解决跟踪与编队控制目标不一致问题;然后对引入的规划目标进行约束设计,保证其具有可实现性;其次为各无人系统设计预测控制终端约束集,进一步保证对规划控制目标的收敛性;最后对重新设计的目标代价函数与相关约束进行整合,为各人系统构造独立的控制优化问题,并给出相应的自主控制实施算法,将不一致、不可实现的跟踪与编队控制目标规划出一致、可实现的控制目标.针对为各无人系统所构造的控制优化问题,进一步将其描述为线性矩阵不等式形式,并通过MATLAB求解仿真,验证了所提出的自主预测控制算法的有效性.     

基于执行依赖启发式动态规划的紧急电压控制

针对长期电压稳定场景,应用执行依赖启发式动态规划方法设计紧急电压控制器,协调各种不同类型的控制手段来维持系统的长期电压稳定.利用每个控制周期节点的电压偏差二次型构建效用函数,对未来控制时间的效用函数累加建立代价函数,建立长期电压稳定控制的动态规划模型,采用BP神经网络建立评价网络和执行网络,根据Bellman最优化原理来训练评价网络,用于近似出代价函数,并由执行网络产生最优控制量,进而求解问题.最后,以新英格兰10机39节点系统为例,建立基于PSAT的仿真算例,结果表明所提的控制方案可行且有效.     

Buck-Boost变换器的模型预测控制

为更好地控制Buck-Boost变换器输出电压,采用考虑管压降的状态空间平均模型,使用模型预测控制进行输出电压的控制.选取合适的二次性能指标作为模型预测控制的目标函数,使变换器具有较快的响应速度和较小的电压超调量,同时设置电容电压和电感电流的约束条件,以保证Buck-Boost变换器的安全性.研究结果表明:模型预测控制在Buck-Boost变换器中具有很好的控制效果.     

非均匀采样系统的支持向量回归建模与控制

针对非均匀采样系统提出了一种基于支持向量回归的预测控制算法.应用提升技术将非均匀采样系统分解为多个并列的子系统,建立了各子系统的支持向量回归模型,将该模型作为预测模型提出了新的优化目标函数,可将控制量更新周期内的系统输出作为优化目标.在多通道电液力伺服同步加载系统中的应用结果表明,该预测模型可以达到比较高的预测精度,且各子系统的模型有一致的预测误差水平.对加载系统控制的仿真试验结果表明,该算法有很好的控制性能,而且通过设计合适的优化目标函数,可以避免数字控制系统中的计算延迟和抑制期望轨迹突变时的超调.     

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.     

海上风电传输中MMC的模型预测控制

针对海上风电柔性直流输电系统(HVDC)中模块化多电平换流器(MMC)的循环电流抑制及MMC中子模块电容电压平衡问题,提出一种模型预测控制(MPC)策略。该方法根据系统的离散时间数学模型,开发对应的预测控制方式,将每个MMC单元中最佳的开关状态问题转化为求目标函数的最优化问题,以抑制环流,并实现MMC单元的电容电压平衡。最后利用MATLAB/SIMULINK进行仿真验证,研究结果表明:该模型预测控制策略是有效的和可行的,且实现原理简单,适用于海上风电传输的MMC-HVDC系统。     

一种简化的异步电机无权值直接转矩预测控制

针对传统的异步电机直接转矩预测控制需要在所有可能的电压矢量中求取目标函数的最小值,随着电压矢量和控制目标的增加,其计算负担会增大,而且目标函数中权值的在线求解也会增加计算的复杂度,而根据经验的权值求解给调试带来很大的困难等情况,文中提出了一种结合开关表的直接转矩预测控制手段,通过开关表优先筛选开关矢量,以减小目标函数的计算次数。同时分解目标函数并根据排序法求得目标函数的最小值,从而省去权值的求解。结果表明,这种方法在不影响系统控制性能的基础上不仅极大地减小了程序执行时间,而且降低了系统的调试难度,并且能推广应用在多电平逆变器的控制平台上。     

弱电网下模型预测并网逆变器控制策略

针对有限控制集模型预测控制系统在弱电网并网时存在电网阻抗无法忽略、电网电压突变、系统有延时、电流跟踪精度低的问题,提出了利用参考电流矢量角补偿的方法加以开关权重系数约束方式。首先搭建传统三相并网逆变器有限控制集模型预测电流控制模型;其次运用参考电流矢量角补偿方法,对预测电流参考值存在误差进行补偿来弥补因电网阻抗与系统电流波动产生的误差,并加入开关函数优化权重系数,使得系统具备两目标兼顾优化的特点,同时在电网电压发生突变时,系统符合并网要求,动态电流跟踪精度准确;最后通过Matlab/Simulink仿真验证了方法的合理性以及有效性。     

双转子永磁电机模型预测电流控制

为了减少采用传统模型预测电流控制中电流波动较大、控制精度不高的问题,提出了一种基于扩展电压矢量的改进控制方法.该方法在每个控制周期内利用两个相邻有效电压矢量来扩展有限控制集,并通过优化价值函数来保证所选电压矢量最优.通过该方法可以提高电流预测精度,减少电流波动,降低开关损耗.实验表明,与传统的模型预测相比,采用改进后的控制策略明显减少了电流波动,提高了运行效果,验证了控制方法的有效性与可行性.     

基于双层多粒子群算法的HDEHR系统资源分配

为解决集中式区域医疗信息集成系统存在的访问瓶颈问题,设计了一种层次化分布式EHR集成模型HDEHR(hierarchical distributed EHR).介绍了HDEHR模型的总体架构,指出了该模型中的系统资源分配问题.为HDEHR系统资源分配问题进行了形式化定义,提出一种采用平均等待时间和网络与节点资源利用均衡度的调和模型作为最优化目标函数.根据HDEHR模型层次化的特点设计了一种双层多粒子群算法BLMSPSO(bi-level multi-swarm PSO),并用其解决了模型资源的最优化分配问题.采用HDEHR-Sim仿真平台进行了试验,对HDEHR算法和集中式EHR模型进行了比较.结果表明,该系统具备线性响应能力,能很好地解决集中式EHR集成模型存在访问瓶颈的问题.     

基于性能触发的双层结构模型预测控制

双层控制结构广泛应用于工业过程控制,针对实际系统中不确定性导致的性能下降和控制不可行的问题,提出一种事件触发的动态实时优化(Dynamic Real-Time Optimization,D-RTO)与模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)双层结构.上层采用经济模型预测控制(Economic MPC,EMPC)对目标函数进行优化,计算最优参考轨迹并传给下层;下层采用MPC使系统跟踪上层轨迹;通过构建基于性能指标的事件触发条件来及时补偿不确定性造成的系统性能损失,无需等到D-RTO的下一次优化.当实际系统性能指标与上层优化的性能指标之差超出阈值时,需要重新求解EMPC,并基于当前状态更新参考轨迹.在此基础上,进一步分析了事件触发的D-RTO与MPC双层控制结构的可行性和闭环稳定性.数值模拟实验验证了方法的有效性.     

配电网中电压不平衡治理设备的优化配置方法

针对配电网中高比例光伏发电系统导致的电压不平衡问题,提出了一种结合电压灵敏度矩阵法和Gamultiobj函数遗传算法的优化配置方法.首先通过含道路关联矩阵T的电压灵敏度矩阵法分析系统中的电压薄弱节点,确定治理节点集合;然后构建电压不平衡治理设备的多目标优化模型,并引入权重和惩罚因子将其改进为动态模型保证解集的准确性;最后利用小生境(Niche)技术改进Gamultiobj函数遗传算法的子种群环境适应度,求解出考虑电压不平衡度和经济成本的优化配置方案.通过对IEEE30节点系统的仿真,验证了本文方法的可行性.     

一种改进的模块化多电平换流器模型预测控制策略

模块化多电平换流器以其高效率、低谐波、开关频率低的特点在高压高功率输配电领域得到了日益广泛的应用。模型预测控制可以控制多个被控变量。传统模型预测控制应用于具有大量子模块的模块化多电平换流器系统时,计算量巨大,无法实现实时控制。本文提出一种基于桶排序的双层模型预测控制方法。对电容电压进行桶排序,将电压排序后的子模块按次序等分为若干组,通过第一层模型预测控制确定需要插入桥臂的组数,再通过第二层模型预测控制进一步确定需要插入的子模块。在PSCAD/EMTDC下搭建模块化多电平换流器仿真系统,验证了所提方法的有效性。     

含电压稳定裕度约束的模型预测电压控制器设计

本文提出一种基于模型预测控制的新型电压控制器设计方案,当系统发生扰动导致电压下降时,该控制器通过调节发电机参考电压设定值和无功补偿点的电容器投切量,使故障后系统电压恢复并满足给定的电压稳定裕度。该滚动优化模型中,目标函数综合考虑了电压偏移和控制成本,其等式约束为系统微分代数方程式,并将电压稳定裕度约束引入到不等式约束条件中。为了提高求解效率,采用直接动态优化方法将该动态优化模型转化为非线性规划问题,并采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解。以新英格兰39节点系统为基础构造的算例表明了所提方法的有效性。     

一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法

为了有效解决风电场数据丢失时直接相加法无法进行区域风电功率预测的问题,提出了一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法.为降低模型的复杂性,根据风电场及风能信息对子区域进行具体分析.在此基础上,利用相关系数法,选择风电场出力与子区域出力间相关系数绝对值大的风场为基准风电场.以所选基准风电场预测功率为输入,利用神经网络方法,直接预测各子区域功率,整个区域预测结果为各子区域预测值之和.算例结果表明:利用相关系数法选择基准风电场无需大量历史数据支撑,原理简单易于实现;模型与风电场所采用的预测系统无关,易于工程推广应用;模型无需考虑非基准风电场功率预测情况,成本更低、效益更高;采用该模型后子区域预测误差比直接相加的方法降低了5％,整个区域预测误差仅为20.8％.