一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115967098A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202210322666.3(22)申请日2022.03.29(71)申请人东南大学地址210096江苏省南京市玄武区新街口街道四牌楼2号(72)发明人吴熙徐珊珊邹子骁(74)专利代理机构北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙)11357专利代理师张恩慧(51)Int.Cl.H02J3/24(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法(57)摘要本发明公开了一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，先基于无模型自适应控制方法设计次同步阻尼控制器结构，利用系统输入输出数据动态建立电力系统的虚拟等效时变线性化数据模型以自适应控制被控系统，达到抑制次同步振荡的目的；采用所述方法后闭环系统的跟踪误差一致最终有界性及有界输入‑有界输出稳定性。本发明依托动态线性化技术从系统输入输出数据中提取动态特征，以摆脱控制方法对建模准确性的依赖，增强控制器自适应性，所需的数据量小，控制算法复杂度低，实时性好。CN115967098ACN115967098A权利要求书1/2页1.一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：选取发生次同步振荡时具有显著次同步分量的信号作为次同步阻尼控制器的输入信号；S2：采集选取的输入信号；S3：采用遗传算法对次同步阻尼控制器初始参数进行优化；S4：所述次同步阻尼控制器采用紧格式线性化方法，利用S2中采集到的输入信号建立电力系统虚拟时变等效线性化数学模型；S5：所述次同步阻尼控制器采用适用于阻尼控制的一步向前加权预测算法，根据S4中构建的线性化数学模型生成控制信号；S6：将S4中生成的控制信号附加到风机变流器中。2.根据权利要求1所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，S2中所述输入信号选取在系统稳态时保持恒定而发生次同步振荡时变化显著的系统状态变量偏差信号。3.根据权利要求1所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，所述S4中，电力系统虚拟等效时变线性化数据模型包括：系统输出估计算法为：式中，为系统输出信号y(k)的估计值；φc(k)为表示风电外送系统的伪偏导数的估计值；Δu(k)＝u(k)‑u(k‑1)；u(k)表示系统在k时刻的输入信号；γ为位于(0,1)的误差增益；为输出的估计误差；相应伪偏导数估计值的自适应迭代算法为：式中，表示伪偏导数步长变化量的权重系数；η为表示伪偏导数估计算法的步长因子的正常数；μ为表示伪偏导数变化量的惩罚系数；F＝1‑γ。4.根据权利要求1所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，所述S4中适用于阻尼控制的一步向前预测控制算法为：*式中，ρ0，ρ1为步长因子；λ表示系统输入信号的惩罚系数；y表示系统的期望输出。5.根据权利要求1所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，所述S3中次同步阻尼控制器初始参数包括惩罚系数、步长因子和误差增益；参数优化选取基于时间与误差平方乘积积分指标建立目标函数，采用遗传算法对次同步阻尼控制器初始参数进行优化。6.根据权利要求5所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，所述参数优化方法包括如下步骤：S31：建立基于时间与误差平方乘积积分指标的目标函数；S32：设置权利要求1所述的次同步阻尼控制器的参数初始值[λ,ρ0,ρ1,μ,η，γ]，这些参2CN115967098A权利要求书2/2页数初始值的选取对于优化效果及所需时间具有一定的影响，需要依据参数设计原则进行合理设置；其中，λ为控制准则函数的惩罚系数，ρ0,ρ1为一步向前预测器的步长因子，μ为伪偏导数估计器的惩罚系数，η为伪偏导数估计器的步长因子，γ为误差增益；S33：采用遗传算法优化所述的次同步阻尼控制器的参数，设置种群大小以及最大迭代次数；S34：运行与目标函数有关的仿真程序，计算目标函数值；S35：判断优化后的参数值是否满足稳定性证明的约束条件，若是，转至S36；若否，在目标函数中添加一个惩罚项，并转至S36；S36：判断迭代次数是否达到最大迭代次数，若是，则选择目标函数值最小的一组[λ,ρ0,ρ1,μ,η，γ]值作为最终的最优解；若否，则转至S33进行下一次优化迭代。7.根据权利要求6所述的一种基于无模型自适应控制的次同步阻尼控制方法，其特征在于，所述S3中次同步阻尼控制器初始参数设计步骤如下：步骤1：λ越小，系统的响应越快，但可能产生超调；λ越大，系统的响应越慢；步骤2：步长引子ρ0,ρ1影响着控制器的学习速度，其值越大，控制器输出每步变化的幅值越大；