电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统技术方案

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，尤其为电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，包括：电网数据采集模块：用于采集互联电网数据；电网数据处理模块：用于对采集的电网数据进行处理；自适应控制模块：用于基于自适应调节算法对互联电网进行自适应控制；自适应调节模块：用于对互联电网中的异常控制情况进行自适应调节。本发明专利技术基于PID控制算法实现对互联电网的基本控制，并在此基础上通过自适应调节算法实现对互联电网的自适应控制调节，提高互联电网的安全稳定性，通过自适应蚁群算法对互联电网中的异常控制情况进行自适应调节，有效地抑制了异常情况的发生，提高控制系统应对异常的自适应调节能力，提高系统的稳定性与可靠度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统


[0001]本专利技术涉及智能控制
，尤其是电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统。

技术介绍

[0002]随着含高渗透率可再生能源的微电网大范围接入配电网，势必一定区域内多个邻近微电网集群形成互联电网系统。通过对互联电网系统内各子网集群运行进行优化可以有效提高可再生能源的消纳和管控能力；互联电网系统调度过程中，各子网计划或非计划动态接入或退出互联电网系统的动态链接行为与互联电网系统内部故障都会给互联电网运行管理带来挑战，如何有效管理互联电网系统内各子网动态链接行为对于有效管理互联电网，提升可再生分布式能源的消纳率有着现实意义。由于互联电网系统优化问题相比单电网而言规模更大、复杂性更高，如何有效管理多微电网系统运行是多微电网系统研究中亟待解决的难题之一。
[0003]现有技术常通过自适应卡尔曼滤波算法实现对控制系统的调度，但自适应卡尔曼滤波算法增加了噪声统计特性的计算过程，因观测量误差增大而导致新息中引入大量误差，可能会使噪声阵出现负定性的情况，降低对系统控制的稳定性和可靠性。故本专利技术提出电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，通过自适应调节算法。在对系统进行调节的同时，利用自适应蚁群算法寻优获取量测数据对噪声统计特性进行更正，来提高对系统控制的精度，提高寻优的稳定性与可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是通过提出电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，以解决上述
技术介绍
中提出的缺陷。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]提供电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，包括：
[0007]电网数据采集模块：用于采集互联电网数据；
[0008]电网数据处理模块：用于对采集的电网数据进行处理；
[0009]自适应控制模块：用于基于自适应调节算法对互联电网进行自适应控制；
[0010]自适应调节模块：用于对互联电网中的异常控制情况进行自适应调节。
[0011]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述电网数据采集模块采集的互联电网数据包括各子网互联数据及各子网的运行数据。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述电网数据处理模块对采集的互联电网数据进行数据清洗、数据集成、缺失值补充及数据归一化处理。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应控制模块基于PID控制算法对互联电网进行自动控制。
[0014]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应控制模块基于互联电网控制运行过
程中的控制信号建立互联电网的控制系统状态方程，并对控制系统的控制状态基于自适应调节算法进行互联电网控制信号的自适应调节。
[0015]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应调节算法具体如下：
[0016]计算状态一步预测值
[0017][0018]其中，Φ
k,k
‑1为状态一步状态转移矩阵，为当前时刻状态预测值；
[0019]计算新息序列
[0020][0021]其中，Z
k
为测量向量，H
k
为量测矩阵；
[0022]基于新息序列得到状态一步预测均方误差阵P
k,k
‑1：
[0023][0024]其中，C
k
为最佳加权系数，P
k
‑1为状态估计均方误差阵，为状态一步状态转移矩阵的转置，表示过程噪声协方差；
[0025]计算滤波增益K
k
：
[0026][0027]其中，为量测噪声，为量测矩阵的转置；
[0028]计算状态估计值
[0029][0030]计算状态估计均方误差阵P
k
：
[0031]P
k
＝(1
‑
K
k
H
k
)P
k，k
‑1[0032]计算时变量测噪声
[0033][0034]其中，b为遗忘因子，为当前时刻的时变量测噪声，为新息序列的转置。
[0035]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应调节模块中，基于自适应蚁群算法对所述自适应控制模块的自适应调节算法中的最佳加权系数进行优化，所述自适应蚁群算法以均方误差值最小为目的建立适应度函数，实现对互联电网中的异常控制情况的自适应调节。
[0036]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应蚁群算法具体如下：
[0037]t时刻蚂蚁r从i转移到j的概率为
[0038][0039]其中，a
ij
(t)为t时刻连接边ij上的信息素量，b
ij
表示连接边ij上的启发因子，α和β分别表示信息素和启发因子的相对重要程度，a
ie
(t)为t时刻连接边ie上的信息素量，b
ie
(t)表示连接边ie上的启发因子，N
r
表示蚂蚁r可转移的点的集合；
[0040]完成一次迭代后，搜素路线按如下规则更新：
[0041][0042]其中，μ表示信息素的蒸发系数，表示第r只蚂蚁在本次迭代中留在边ij上的新消息素量，R表示蚂蚁数量。
[0043]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应蚁群算法通过自适应优化步骤进行蚂蚁r的自适应转移，实现对互联电网中的异常控制情况的自适应调节。
[0044]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述自适应优化步骤具体如下：
[0045][0046]其中，v0为(0,1)之间的随机数，δ是(0,1)中均匀分布的随机函数，a
iu
(t)为t时刻连接边iu上的信息素量，b
iu
(t)表示连接边iu上的启发因子，为t时刻蚂蚁r从i转移到e的概率。
[0047]本专利技术提供的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，与现有技术相比，其有益效果有：
[0048]本专利技术基于PID控制算法实现对互联电网的基本控制，并在此基础上通过自适应调节算法实现对互联电网的自适应控制调节，提高互联电网的安全稳定性，再通过自适应蚁群算法对互联电网中的异常控制情况进行自适应调节，获取最佳加权系数，并获取对应的新的状态估计均方误差对控制系统进行自适应调节，有效地抑制了异常情况的发生，提高控制系统应对异常的自适应调节能力，提高系统的稳定性与可靠度。
附图说明
[0049]图1为本专利技术优选实施例的系统框图。
[0050]图中各个标记的意义为：100、电网数据采集模块；200、电网数据处理模块；300、自适应控制模块；400、自适应调节模块。
具体实施方式
[0051]需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：包括：电网数据采集模块(100)：用于采集互联电网数据；电网数据处理模块(200)：用于对采集的电网数据进行处理；自适应控制模块(300)：用于基于自适应调节算法对互联电网进行自适应控制；自适应调节模块(400)：用于对互联电网中的异常控制情况进行自适应调节。2.根据权利要求1所述的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：所述电网数据采集模块(100)采集的互联电网数据包括各子网互联数据及各子网的运行数据。3.根据权利要求1所述的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：所述电网数据处理模块(200)对采集的互联电网数据进行数据清洗、数据集成、缺失值补充及数据归一化处理。4.根据权利要求1所述的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：所述自适应控制模块(300)基于PID控制算法对互联电网进行自动控制。5.根据权利要求4所述的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：所述自适应控制模块(300)基于互联电网控制运行过程中的控制信号建立互联电网的控制系统状态方程，并对控制系统的控制状态基于自适应调节算法进行互联电网控制信号的自适应调节。6.根据权利要求5所述的电网互联及大电网安全稳定的自适应控制系统，其特征在于：所述自适应调节算法具体如下：计算状态一步预测值计算状态一步预测值其中，Φ
k,k
‑1为状态一步状态转移矩阵，为当前时刻状态预测值；计算新息序列计算新息序列其中，Z
k
为测量向量，H
k
为量测矩阵；基于新息序列得到状态一步预测均方误差阵P
k,k
‑1：其中，C
k
为最佳加权系数，P
k
‑1为状态估计均方误差阵，为状态一步状态转移矩阵的转置，表示过程噪声协方差；计算滤波增益K
k
：其中，为量测噪声，为量测矩阵的转置；计算状态估计值计算状态估计值
计算状态估计均方误差阵P
k

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，姚华，乐利民，卢波，李欣，龙昌武，王伟，罗建勤，张程，耿军，林秋华，张喜斌，马元波，胡娅，柯诗思，孙力炜，
申请(专利权)人：上海舒盈科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：