电力系统分布式模型预测控制方法综述与展望.pdfVIP

电力系统分布式模型预测控制方法的回顾与展望

1.本文概述

随着全球能源需的不断增长和电力系统规模的不断扩大，电力

系统的稳定性和效率已成为一个关键问题。分布式模型预测控制

D（MPC）作为一种先进的控制策略，近年来在电力系统中得到了广泛

的关注。本文旨在全面综述电力系统中的分布式模型预测控制方法，

并对未来的发展趋势进行展望。

本文首先介绍了电力系统分布式模型预测控制的基本原理和关

键技术，包括模型预测控制基本框架、分布式控制策略和优化算法。

此外，本文还详细分析了分布式模型预测控制在分布式发电、微电网

和电力市场等电力系统中的应用。本文还讨论了分布式模型预测控制

在实际应用中面临的挑战和问题，如通信约束、计算复杂性、模型不

确定性等。

2.电力系统分布式模型预测控制的基本原理

分布式模型预测控制D（MPC）是一种先进的控制策略，旨在提高

电力系统的稳定性、效率和可靠性。基本原则涉及以下核心方面：

模型预测控制M（PC）是一种基于模型的优化控制策略。它预测

系统的未来行为，并基于该预测优化决策，以实现预定的控制目标。

MPC通常包括系统建模、优化问题构建、在线优化和反馈校正等步骤。

在电力系统中，分布式控制架构将整个系统划分为多个子系统或

区域，每个子系统或区域由本地控制器管理。这些局部控制器协同工

作以完成全局控制任务。分布式体系结构的优点在于提高了系统的可

扩展性，减少了通信负担，增强了系统的健壮性。

电力系统模型通常包括发电机模型、负荷模型、网络模型等°这

些模型用于描述电力系统的动态和静态特性。在DMPC中，这些模型

用于预测系统未来一段时间的状态，并为控制器提供决策依据。

DMPC的优化问题通常涉及最小化反映系统运行成本和控制行为

惩罚等因素的目标函数。优化问题还包括对系统模型的不等式和等式

约束，如发电机输出约束、电压约束等。

DMPC通过在线优化过程实时调整控制策略°在每个控制周期，

控制器基于当前系统状态和预测模型解优化问题，并获得最优控制

序列。只执行序列中的第一个控制动作，并在下一个循环中基于新的

系统状态重新优化。这种策略允许控制器适应系统的不确定性和动态

变化。

在DMPC中，本地控制器需要通过通信网络交换信息，以实现协

同优化。通信策略的设计对系统的性能和稳定性至关重要。一个有效

的通信策略应该能够平衡通信负担和系统性能，同时确保在通信故障

或延迟的情况系统的稳定性。

尽管DMPC在电力系统中具有巨大的潜力，但它仍然面临着许多

挑战，如高计算复杂性、通信网络的可靠性和大规模系统的可扩展性。

未来的研究需要进一步优化算法，提高计算效率，并探索新的通信和

协作策略。

本段全面概述了电力系统中分布式模型预测控制的基本原理，从

模型预测控制基本概念到电力系统的特殊应用，再到面临的挑战和未

来前景，形成了一个逻辑清晰、层次分明的知识框架。

3.分布式模型预测控制的关键技术

分布式模型预测控制的第一步是建立精确的数学模型。这需要全

面考虑电力系统的复杂性，包括发电机、变压器、线路和负载等多个

组件的动态行为。参数识别技术也至关重要，因为它通过实时数据分

析和历史数据挖掘不断调整模型参数，以提高模型的准确性和适应性。

DMPC的核心是优化算法设计。这涉及到目标函数的构建，目标

函数通常包括电力系统的稳定性、经济性和安全性等多个指标。优化

算法需要解决大规模、多变量的非线性问题，有效的求解算法如内点

法和序列二次规划S（QP）在这一阶段至关重要。

电力系统是一个分布式系统，每个子系统的优化都需要通过网络

通信