基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略

摘要：

针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题，提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先，构建含连续 Markov 时变电力系统模型的 Lyapunov 泛函，利用 Dynkin 引理，推导出具有 H ∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上，利用 Schur 补引理，考虑系统各子工况下稳态方差约束，推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI)，并将该 LMI 转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后，利用随机梯度法辨识系统工况，确定各子控制器加权系数，构造自适应控制策略。时域仿真表明，该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。

关键词：电力系统、鲁棒随机稳定、连续马尔可夫模型、自适应控制、时变、系统辨识

分类号：TP2;TH1

资助基金：国家自然科学基金资助项目50907021,51277193;国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2012CB215200;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2014ZZD02。This work is supported by National Natural Science Foundation of China50907021,51277193;National Basic Research Program of China 973 Program2012CB215200;Fundamental Research Funds for the Central Universities2014ZZD02

在线出版日期：2016-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26