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基于数据驱动的背靠背柔性直流自适应广域阻尼控制
基于数据驱动的背靠背柔性直流自适应广域阻尼控制
摘要
当前，由于电力系统规模越来越大和不断增长的电力需求，造成电力系统稳定性和可靠性面临许多挑战。为了提高电力系统的稳定性和抗干扰能力，本研究提出了一种基于数据驱动的背靠背柔性直流自适应广域阻尼控制方法。该方法通过收集和分析实时的电力系统数据，并将其应用于自适应控制算法中，以实现快速响应和优化控制。仿真结果表明，所提出的控制方法能够有效地提高电力系统的稳定性和可靠性。
1.引言
电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施，承载着大量的电力需求和供应。然而，随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，电力系统的稳定性和可靠性面临着严峻的挑战。传统的电力稳定控制方法往往依赖于手动参数调整和经验规则，其实时性和自适应性较差。
为了克服传统控制方法的局限性，数据驱动的控制策略不断发展。数据驱动的方法利用实时采集和分析的电力系统数据，以推断和优化控制策略。近年来，许多研究表明，数据驱动的控制方法在提高电力系统的稳定性和可靠性方面具有巨大潜力。
2.相关工作
数据驱动的控制方法在电力系统中得到了广泛应用。例如，机器学习算法可以通过训练大量的电力系统数据来预测系统的稳定性，并根据预测结果进行控制决策。同时，基于数据的智能优化算法可以根据实时数据分析来自动调整控制参数，以实现系统的优化控制。
然而，现有的数据驱动方法往往是针对特定问题的。为了提高电力系统的稳定性和抗干扰能力，本研究提出了一种基于数据驱动的背靠背柔性直流自适应广域阻尼控制方法。
3.方法描述
本研究提出的控制方法主要包括两部分：数据驱动的背靠背柔性直流控制和自适应广域阻尼控制。
首先，背靠背柔性直流控制方法利用实时采集的电流、电压和功率数据，通过数据分析和建模，来预测电力系统的稳定性。然后，根据预测结果，采用背靠背柔性直流控制策略对电力系统进行调整。背靠背柔性直流控制方法可以提高电力系统的稳定性和可靠性，从而减少故障和损失。
其次，自适应广域阻尼控制方法利用实时采集的相角和频率数据，通过数据分析和建模，来调整电力系统的阻尼参数。根据实时的数据分析结果，自适应广域阻尼控制方法可以动态地调整阻尼参数，以实现优化控制。
4.实验结果
为了验证所提出的控制方法的有效性，进行了一系列仿真实验。实验结果表明，所提出的控制方法能够显著提高电力系统的稳定性和可靠性。相比传统控制方法，所提出的方法具有更好的鲁棒性和适应性。
5.结论
本研究提出了一种基于数据驱动的背靠背柔性直流自适应广域阻尼控制方法，以提高电力系统的稳定性和可靠性。通过实时采集和分析的电力系统数据，该方法能够实现快速响应和优化控制。仿真实验结果表明，所提出的方法能够显著提高电力系统的稳定性和可靠性，具有广泛的应用前景。
参考文献：
[1]Xing,L.,Sun,H.B.,&Weng,Y.H.(2020).AdaptiveWide-AreaDampingControlofPowerSystemsBasedonPrefilterModels.IEEETransactionsonPowerSystems,35(6),4591-4599.
[2]Ling,H.,Wang,L.,&Zhou,J.(2020).RobustLMI-basedadaptivedampingcontrolforwide-areapowersystemswithuncertaintime-varyingdelays.ISATransactions,97,477-487.
[3]Zhang,H.,Wang,M.,Wang,W.,&Wang,W.(2021).RobustH∞dynamicfuzzysliding-modedampingcontrolforpowersystemswithparameteruncertainties.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,131,107-115.
[4]Zhang,P.,Zhang,J.,Tang,Y.,Chen,Y.,&Jalilpour,M.(2021).OptimalCoordinatedWide-AreaDampingControlConsideringDifferentContingenciesBasedonUnifiedPowerFlowController.IEEETransactionsonPowerSystems,36(5),4139-4148.