負荷頻率控制

頻率穩定是電力系統電能質量的一個重要指標。負荷的任意突然變化都有可能導致系統間聯絡線交換功率的偏差及系統頻率的波動。因此，為保證電能質量，需要一個負荷頻率控制(load frequency control,LFC)系統，該系統的目的是將系統頻率維持在標稱值並且儘可能使控制區域之間的未計劃的聯絡線交換功率最小。

常規LFC僅使用積分控制。熟知較大的積分增益會惡化系統性能，導致較大系統振盪，甚至不穩定。因此積分增益的設置必須在系統理想的暫態恢復響應和較小的超調之間進行折中 ^[1]  。

隨着現代電力系統的規模和複雜程度逐漸增大，系統振盪更有可能在系統中擴大而導致停電, 因此先進控制算法在LFC中得到廣泛研究，包括最優控制、變結構控制、自適應控制，以及魯棒控制等。先進控制方法確實可以提高系統性能，但是這些方法或者需要系統全部狀態信息，或者需要有效的在線辨識，在實際中難以實現。

同時，不少文獻提出通過擴展常規PI控制的方法來達到有效抑制電力系統頻率振盪的方法。負荷頻率控制中採用PID控制的困難之處在於電力系統模型是高階欠阻尼的，而現有大多數PID整定方法都側重於過阻尼過程，因此在LFC中直接採用現有PID方法整定不合適。為此，提出一種基於兩自由度內模控制的PID整定方法，該方法只需整定2個參數，並且可以取得較好的振盪抑制效果。

將線性自抗擾控制(LADRC)方法應用到負荷頻率控制問題。該方法通過一個擴張觀測器估計系統的擾動，從而達到更快抑制擾動的目的，而且該方案只需調節2個參數，因此可以很容易為現場工程師掌握。LADRC能取得較好的振盪抑制性能，而且參數整定簡單，能夠應用於負荷頻率控制系統。

維持電力系統的頻率穩定是電力系統控制任務的一個重要環節。頻率控制主要依靠自動發電控制(automatic generation control，簡稱AGC)控制系統頻率和區域間聯絡線交換功率按計劃值穩定運行， 這個功能通常稱為負荷頻率控制(loadfrequency control，LFC)。

國內外學者在LFC方面進行了研究。提出一種基於狀態收縮約束的模型預測控制策略，並且在算法中引入了一個狀態收縮約束，從而保證了模型預測控制算法的穩定性。在改進的廣義預測控制的基礎上，設計了考慮通信延遲的LFC控制器。模型預測控制在互聯電力系統LFC中能有效控制成本，但在很大程度上依賴可靠的系統模型，難以保證算法的穩定性。提出了一種用於多區域互聯電力系統的負荷頻率綜合PI滑模控制方法，該方法同時發揮了基於新區域控制偏差的比例積分控制和滑模控制的優點，克服了各自單一控制的不足。變結構控制雖能夠提供一個敏感的控制，但是變結構控制在控制點切換時存在顫振現象，且它需要複雜的結構和設計，實現起來有一定難度。基於模糊理論的優點可以有效解決數學模型在未知條件下複雜或動態時變系統的控制問題。提出了一種基於模糊徑向基函數神經網絡的自適應控制器，利用徑向基函數神經網絡進行自學習、修正與完善模糊規則，改善其動態性能。將模糊控制和微粒羣優化算法相結合，利用微粒羣算法優化模糊控制規則和PI控制器參數，以實現對控制規則的自調整。上述方法均取得了一定的控制效果，但這些方法一般都採用時域信號作為負荷擾動，沒有反映出負荷擾動的連續性與不確定性，不能真實地反映系統動態頻率的控制效果 ^[2]  。

雲模型是把模糊性和隨機性完全融合在一起，實現了定性和定量的相互不確定性映射關係，明顯改善模糊理論的單一模糊性，實現簡單且不受系統模型限制，有效滿足系統的不確定性。將雲模型理論運用在LFC 中，在聯絡線頻率偏差控制(tie-line frequency bias control，TBC)模式下，以區域控制偏差(area control error，ACE)的誤差量e作為雲模型控制器的輸入，PI控制器的整定值P和I作為雲模型控制器的輸出，實現對PI控制器參數的自適應調整，同時採用頻域信號和時域信號分別模擬隨機負荷擾動和衝擊負荷擾動，實現電力系統動態頻率控制 ^[3]  。