多区域互联电网的分布式模型预测负荷频率控制

简介：
本研究探讨了在多区域互联电网中实施分布式模型预测控制策略以优化负荷频率控制的有效性，旨在提升电力系统的稳定性和响应速度。 多区域互联电力系统（MASP）是一个复杂的网络结构，由多个相连的子系统组成。每个区域内有一个或一组发电机负责与邻近地区进行功率交换，并通过联络线相互连接以维持系统的稳定运行。 负荷频率控制（LFC）是保证供电质量的关键环节之一，在电力系统中扮演着重要角色。它主要任务在于保持系统频率和互联线路中的传输功率在设定范围内，确保整个电网的稳定性及可靠性。 传统方法虽然能够在特定条件下保障系统稳定，但在大规模多区域互联电力系统的优化与效率提升方面存在局限性。因此，研究人员提出了基于分布式模型预测控制（DMPC）的新策略来改进LFC性能。 模型预测控制(MPC)是一种先进的控制系统技术，通过未来时段的系统行为进行优化以满足预定目标，并且能够自然地考虑各种约束条件。在每个时间周期内，MPC都会求解一个在线优化问题，在此基础上计算当前时刻所需的控制输入值。 分布式模型预测控制（DMPC）是MPC的一种变种形式，它将大规模系统分解成若干个子系统，每一个都配备自己的本地控制器来进行操作决策。这些子系统的控制器通过交换测量数据和预测信息来实现协调工作，从而提高了整体性能并减少了计算负荷。 在多区域互联电力系统中应用DMPC技术时，除了需要考虑发电机组的输出功率范围、频率变化极限等物理硬约束外，还需要考虑到各地区的负载参考设定点限制。这些设定值通常根据电网实时需求动态调整以确保各个地区之间的电能交换符合预定目标。 本段落通过一个三区域互联电力系统的实例分析和模拟实验展示了DMPC技术在多区域互联电力系统负荷频率控制中的优势。结果显示采用该方法可以改善闭环性能、降低计算负担，同时增强系统的鲁棒性，并且能够有效遵守物理硬约束条件。 为了实现基于DMPC的LFC设计，在一个多区域互联电力系统中需要完成以下步骤：首先建立动态模型；然后利用DMPC策略进行控制方案的设计并考虑发电速率限制（GRC）和负载参考设定点等关键因素。在执行过程中，每个子系统的控制器会收集本地信息并通过通信网络与相邻地区交换数据，以便将其他区域的信息整合进自身的控制目标中实现协调一致的管理。 总之，分布式模型预测控制为多区域互联电力系统提供了有效的解决方案，在提升整个电网面对不确定性变化时的稳定性和可靠性方面表现突出，并且能够适应日益增长的技术需求。