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基于数据驱动自适应分布式优化抗扰控制方法的非线性电力系统调频策略

已有 904 次阅读 2025-10-10 08:38 |个人分类:文章推荐|系统分类:博客资讯

Data-driven adaptive distributed optimal disturbance rejection control of frequency regulation in nonlinear power systems（基于数据驱动自适应分布式优化抗扰控制方法的非线性电力系统调频策略）

本文聚焦于高比例可再生能源接入下非线性电力系统的经济负荷频率控制（ELFC）问题，传统负荷频率控制与经济调度运行在不同时间尺度，面对低惯量和不确定参数时，频率稳定性和运行经济性不佳。本文针对电力系统实时ELFC问题，提出了一种数据驱动自适应分布式优化抗扰控制方法。基于自抗扰控制（ADRC）与原对偶优化算法推导分布式优化抗扰控制（DODRC），利用对数障碍函数实现联络线功率约束，引入神经网络对电网等效惯量与机组响应时间等不确定参数进行自适应调整，基于实时仿真实验平台开展算例验证，结果表明该方法能够有效兼顾频率控制性能与经济运行目标，为新能源占比不断提升背景下的电力系统实时调频调度提供了新的解决思路。

Data-driven adaptive distributed optimal disturbance rejection control of frequency regulation in nonlinear power systems 基于数据驱动自适应分布式优化抗扰控制方法的非线性电力系统调频策略

作者：Changhui Yu1 · Xiao Qi1* · Weixiong Wu1 · Hui Deng1 · Ming Du2 · Wenguang Zhang2 · Tianyu Wang3

机构：1 暨南大学能源电力研究中心; 2 华北电力大学新能源电力系统全国重点实验室; 3 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

引用信息：Yu, C., Qi, X., Wu, W. et al. Data-driven adaptive distributed optimal disturbance rejection control of frequency regulation in nonlinear power systems. Control Theory Technol. (2025). https://doi.org/10.1007/s11768-025-00270-w

全文链接：https://rdcu.be/eH6Pk

摘要

随着新能源在电力系统中的渗透率不断提高，传统不同时间尺度下的负荷频率控制（LFC）与经济调度方法可能导致频率性能下降，并降低经济效率。本文针对非线性电力系统中的实时经济负荷频率控制（ELFC）问题，提出了一种数据驱动自适应分布式优化抗扰控制（DODRC）方法。首先，通过结合自抗扰控制（ADRC）方法与部分原对偶算法，提出了基本的DODRC方法；随后，为了处理联络线功率约束问题，采用对数障碍函数对拉格朗日函数进行重构，从而得到带约束的DODRC方法；最后，通过分析电力系统不确定参数的敏感性，基于神经网络设计了一种数据驱动的自适应DODRC方法。所提方法的有效性通过实时实验设备的结果得以验证。

引言

随着新能源渗透率的不断提高，其出力不确定性使得常规发电机组调控频次大幅增加，一方面，由于传统经济调度（ED）运行周期一般为15分钟，导致常规机组出力时常偏离ED最优运行点，传统运行在不同时间尺度下的负荷频率控制（LFC）与ED难以保障系统运行经济性。另一方面，风电和光伏等新能源通过电力电子接口并网，其功率与电力系统频率解耦，大幅降低了系统等效惯量，其控制方式由运行工况决定，出力不确定性造成控制方式多变，导致电力系统多个参数具有不确定性，严重威胁频率控制性能。因此，亟需开展实时LFC和ED问题研究，解决高比例新能源电力系统对运行经济性和频率稳定性的双重需求。

近年来，实时经济负荷频率控制（ELFC）问题得到了广泛关注，分布式优化控制（DOC）是解决该问题的有效途径。哈佛大学Na Li团队最先提出ELFC框架，将频率控制与调度问题实时地结合起来，并设计了基于原对偶梯度算法的分布式优化控制方法解决ELFC问题，后续大量研究在此基础上展开。然而，该类方法受限于分布式优化收敛性条件，无法自由调节控制器结构和参数，难以满足新能源电力系统频率快速响应需求。因此，本文提出了一种数据驱动自适应分布式优化抗扰控制（DODRC）方法，用于解决不确定性电力系统中ELFC问题。主要贡献总结如下：

（1）提出了一种结合ADRC与原对偶算法的新型DODRC方法。通过在该方法中引入了辅助参数Ki和ηi，拓展了传统DOC方法的控制自由度，为解决低惯性和不确定参数下ELFC自适应控制提供了有效途径；

（2）解决了联络线功率稳态约束问题。利用σ对数障碍函数重构拉格朗日函数，设计了稳态约束下的DODRC方法，有效将稳态下的联络线功率限制在允许范围内；

（3）分析了电力系统中不确定参数（如等效惯量、等效阻尼、下垂系数与机组时间常数）对不同DOC方法的敏感性，筛选出敏感参数，为设计自适应控制方法提供依据；

（4）针对敏感参数设计了一种数据驱动自适应DODRC方法，基于实时仿真实验平台开展验证，结果表明该方法能够有效解决因参数变化导致的频率控制性能下降问题。

结论

本文针对具有不确定参数和联络线功率约束的电力系统ELFC问题，提出了一种数据驱动自适应DODRC方法。通过在控制框架中集成对数障碍函数，确保了运行过程中联络线交换功率保持在允许范围内。同时，所提出的基于神经网络数据驱动自适应DODRC方法，与传统DOC方法和基于ADRC的DOC方法相比，有效降低了电力系统不确定参数对系统频率控制性能的影响。未来将在DODRC的框架下实现功率暂态约束。

作者介绍

Changhui Yu，暨南大学能源与电力研究中心硕士研究生，主要研究方向为新能源电力系统经济负荷频率控制、自抗扰控制。

Xiao Qi，暨南大学能源电力研究中心/国际能源学院，讲师，2019年博士毕业于华北电力大学（北京），目前主要研究方向为新能源电力系统频率控制与优化调度、海上风电功率控制及优化、自抗扰控制/模型预测控制理论及应用。在TSG、TII、TIE等期刊发表论文30余篇，主持国家自然科学基金、国家科技重大专项子课题等纵横向课题10余项。

Weixiong Wu，暨南大学能源电力研究中心/国际能源学院，副教授，2019年博士毕业于华南理工大学，主要研究方向为新能源利用与储能。发表论文50余篇，10篇入选ESI高被引论文，连续4年入选全球前2%顶尖科学家榜单，主持国家自然科学基金面上、青年等纵向课题10余项。

Hui Deng，暨南大学能源电力研究中心/国际能源学院，副主任/副院长、副教授，2016年博士毕业于华北电力大学（北京），主要研究方向为电力系统控制与优化、自抗扰控制/模型预测控制理论及应用。已发表论文20余篇。

Ming Du，华北电力大学控制与计算机工程学院、新能源电力系统全国重点实验室，讲师，2021年博士毕业于华北电力大学（北京），主要研究方向为灵活智能发电技术、网源协同控制技术。发表论文20余篇，主持国家自然科学基金等纵横向课题近10项。

Wenguang Zhang，华北电力大学控制与计算机工程学院、新能源电力系统全国重点实验室，教授，2009年博士毕业于北京航空航天大学，主要研究方向为新能源过程建模与智能优化控制、设备状态监测与智能故障诊断系统、人工智能在电力系统的应用。

Tianyu Wang，国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，高级工程师，2021年博士毕业于华北电力大学（北京），目前主要研究方向为电力系统调频控制及优化、有功调节能力提升。

期刊简介

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Control Theory and Technology (CTT), 中文名《控制理论与技术》, 创刊于2003年，原刊名为Journal of Control Theory and Applications，2014年刊名更改为Control Theory and Technology。由华南理工大学与中国科学院数学与系统科学研究院联合主办，主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中的应用。目前被 ESCI (JIF 1.5)、EI、Scopus (CiteScore 3.2)、CSCD、INSPEC、ACM 等众多数据库收录, 并于2013–2018年获得两期中国科技期刊国际影响力提升计划项目资助。2017–2021年连续获得“中国最具国际影响力学术期刊”和“中国国际影响力优秀学术期刊”称号，获得广东省高水平科技期刊建设项目(2021-2024年)，2022-2024年进入中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录。

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