基于干擾觀測(cè)器的含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)頻率穩(wěn)定控制

莊 園， 徐天奇， 滕 昊， 李 琰*

(1.云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院， 昆明 650504； 2.北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院， 北京 100191)

風(fēng)力發(fā)電已日漸滲入現(xiàn)代社會(huì)的電力系統(tǒng)中[1-2]，風(fēng)能屬于隨機(jī)波動(dòng)的不穩(wěn)定能源，大規(guī)模的風(fēng)電并入系統(tǒng)，必將會(huì)對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來新的挑戰(zhàn)，所以對(duì)風(fēng)功率的預(yù)測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生[3]，然而對(duì)于風(fēng)功率預(yù)測(cè)難以達(dá)到理想的效果，這與風(fēng)本身存在隨機(jī)性、不可控性等特征有關(guān)，因此將風(fēng)電場(chǎng)輸出的功率送入電網(wǎng)系統(tǒng)中存在較大的不確定量，這使得互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率產(chǎn)生波動(dòng)，嚴(yán)重影響電網(wǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行[4-6]。所以對(duì)于電網(wǎng)負(fù)荷頻率的穩(wěn)定控制勢(shì)在必行。

負(fù)荷頻率控制(load frequency control，LFC)在技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天已經(jīng)有了一些解決方法，集中體現(xiàn)在控制器的設(shè)計(jì)上，較為普遍的比例積分微分(proportion intergration differentiation,PID)控制，直接連接入?yún)^(qū)域控制偏差(area control error，ACE)信號(hào)中，與電網(wǎng)模型構(gòu)成閉環(huán)控制[7-10]，該方法簡(jiǎn)單可用，對(duì)風(fēng)功率偏差有著一定的抑制效果，但也存在較大的局限性，若風(fēng)功率偏差較小時(shí)，則由積分項(xiàng)引起的動(dòng)態(tài)特性變差，而且對(duì)于微分項(xiàng)的難以捕捉問題，也難以解決；針對(duì)PID存在較大的控制問題，文獻(xiàn)[11]提出模糊邏輯控制器，同樣將ACE信號(hào)作為控制器的輸入，通過專家系統(tǒng)規(guī)則庫不斷調(diào)整控制律，對(duì)于風(fēng)功率偏差的影響可以有效跟蹤并抑制，然而避免不了響應(yīng)速度的較慢問題；與模糊邏輯控制器類似，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)式控制器[12-13]，作為對(duì)風(fēng)功率偏差的抑制問題也是具有“高準(zhǔn)確，低響應(yīng)”的特征。

以上方法僅僅對(duì)對(duì)風(fēng)功率偏差有所抑制，不能從根本上解決風(fēng)功率偏差的影響，存在較大的局限性，而現(xiàn)代控制理論的進(jìn)步，滑?？刂扑惴ㄒ云漭^高的快速性在互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率穩(wěn)定控制中得到了應(yīng)用[14]，針對(duì)負(fù)荷頻率波動(dòng)時(shí)能夠調(diào)整發(fā)電機(jī)出力，使得頻率以較快的速度收斂至期望值，但其也存在一定的問題，其響應(yīng)過快很容易使頻率超過平衡點(diǎn)，并進(jìn)行二次波動(dòng)，同時(shí)出力較大，浪費(fèi)能源，且算法本身存在抖振[15]，對(duì)于頻率穩(wěn)定控制有一定的局限性。Thakallapelli等[16]將自適應(yīng)控制算法應(yīng)用到電網(wǎng)負(fù)荷頻率的控制中，通過不斷調(diào)整未知參數(shù)，以修正頻率的變化，自適應(yīng)算法能取得良好的控制效果，但受到應(yīng)用條件的限制，且對(duì)擾動(dòng)如負(fù)荷突增敏感。Jia等[17]、曾實(shí)等[18]將飛控中經(jīng)常應(yīng)用的模型預(yù)測(cè)控制應(yīng)用到了電網(wǎng)頻率控制中，對(duì)ACE未來N步狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)未來狀態(tài)值調(diào)整發(fā)電機(jī)出力，從而穩(wěn)定負(fù)荷頻率，該方法對(duì)風(fēng)功率偏差有著較好的抵消作用，但是在線計(jì)算量巨大對(duì)于中央處理器有著較大的損傷，所以需要強(qiáng)大的硬件系統(tǒng)作為后備。文獻(xiàn)[19]提出了事件驅(qū)動(dòng)通信機(jī)制與動(dòng)態(tài)輸出反饋控制器相結(jié)合的控制方法，對(duì)于通信進(jìn)行了優(yōu)化。然而電網(wǎng)通信隨著軟件定義網(wǎng)絡(luò)(software defined network，SDN)等技術(shù)的應(yīng)用已然成熟[20]，而單使用輸出反饋控制，對(duì)抵消風(fēng)功率偏差以及負(fù)荷偏差等造成的影響仍然有限。

上述方法是通過提高控制系統(tǒng)的魯棒性以盡量少地受風(fēng)功率偏差的影響，但仍未從根本上解決風(fēng)功率偏差的影響，魯棒性稍顯不足?；谝陨戏治?，考慮到風(fēng)功率偏差具備不確定性、不可控性、非周期性的特點(diǎn)[21]，采用觀測(cè)器估計(jì)此偏差值，同時(shí)電網(wǎng)運(yùn)行中存在負(fù)荷功率偏差、模型不確定性以及外界干擾等多源干擾環(huán)境下，可以將多源干擾視為變化率有界的集總擾動(dòng)，在內(nèi)層設(shè)計(jì)干擾觀測(cè)器(disturbance observer，DO)對(duì)集總擾動(dòng)進(jìn)行估計(jì)，并反饋至控制器中進(jìn)行抵消控制；再由電網(wǎng)控制系統(tǒng)的時(shí)不變特性，結(jié)合PID的優(yōu)勢(shì)，在外反饋環(huán)利用PID良好的控制性能設(shè)計(jì)反饋控制器并除去集總干擾項(xiàng)以抵消風(fēng)功率偏差和負(fù)荷突增等干擾的影響，保證控制性能。所以，提出一種復(fù)合分層控制器，從根本上抵消風(fēng)功率偏差以及其他干擾的影響，提高含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率的控制性能與魯棒性。

1 含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)建模

以典型4機(jī)雙區(qū)域作為被控對(duì)象，建立模型如圖1所示。

模型中，被控對(duì)象主要包括調(diào)速器、作為原動(dòng)機(jī)的汽輪機(jī)、回轉(zhuǎn)質(zhì)量與負(fù)荷即電力系統(tǒng)負(fù)荷以及聯(lián)絡(luò)線等子模型，上下兩個(gè)區(qū)域?qū)ΨQ，在回轉(zhuǎn)質(zhì)量與負(fù)荷模型的輸入端引入汽輪機(jī)輸出ΔPti、風(fēng)功率偏差ΔPw、負(fù)荷偏差ΔPl、聯(lián)絡(luò)線偏差ΔPtie以及不確定干擾等，輸出端為負(fù)荷頻率偏差Δf。由于模型結(jié)構(gòu)中Δf需要經(jīng)過聯(lián)絡(luò)線送入控制器，聯(lián)絡(luò)線模型不可忽略，所以可以將ACE作為輸出狀態(tài)量，記為y，進(jìn)行控制，將控制信號(hào)輸送給調(diào)速器經(jīng)汽輪機(jī)更新回轉(zhuǎn)質(zhì)量與負(fù)荷，達(dá)到調(diào)節(jié)頻率的目的。首先建立各個(gè)子模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式。

1.1 風(fēng)功率偏差模型

單一區(qū)域風(fēng)功率偏差模型如圖2所示。

在實(shí)際工作中風(fēng)功率預(yù)測(cè)不可能準(zhǔn)確估計(jì)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際功率值，因此將風(fēng)功率偏差作為電網(wǎng)的擾動(dòng)輸入到電力系統(tǒng)模型中，其值記為

(1)

ΔPti為汽輪機(jī)輸出變化功率；ΔPgi為調(diào)速器輸出變化功率；ΔPtie為聯(lián)絡(luò)線偏差功率；ΔPw為風(fēng)功率偏差；ΔPl為負(fù)荷功率偏差；Δf為負(fù)荷頻率偏差；αi,βi,Ri,Tij為系統(tǒng)參數(shù)圖1 四機(jī)雙區(qū)域含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)模型Fig.1 Model of four machine two area interconnected power grid with wind power

圖2 風(fēng)功率輸出偏差Fig.2 Wind power output deviation

風(fēng)功率預(yù)測(cè)按風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)時(shí)間尺度劃分，包括：長(zhǎng)期預(yù)測(cè)、中期預(yù)測(cè)、短期預(yù)測(cè)以及超短期預(yù)測(cè)，而在此，為分析方便，記風(fēng)功率預(yù)測(cè)為超短期預(yù)測(cè)。另外，由于風(fēng)電機(jī)組多采用槳矩角控制，跟蹤最大功率輸出，但由于風(fēng)電場(chǎng)/群匯集效應(yīng)和風(fēng)電機(jī)組葉輪自身的轉(zhuǎn)動(dòng)慣性的存在，風(fēng)電場(chǎng)/群有功輸出的隨機(jī)性能夠在一定程度上得到平抑，因此，影響電網(wǎng)頻率變化的風(fēng)功率主要集中在中、低頻范圍內(nèi)。

為保證研究意義及客觀性，假定風(fēng)為隨機(jī)風(fēng)，預(yù)測(cè)出的功率與實(shí)際功率偏差波動(dòng)范圍稍大，具體波形在仿真部分給出。

1.2 調(diào)速器模型

調(diào)速器將控制器的信號(hào)轉(zhuǎn)化為速度量輸入汽輪機(jī)中，其狀態(tài)方程可表示為

(2)

式(2)中：Pgi為調(diào)速器輸出功率；Tgi為時(shí)間常數(shù)；αi為參與系數(shù)；ui為控制輸入。

1.3 汽輪機(jī)模型

由于受到汽輪機(jī)調(diào)節(jié)汽門和噴嘴之間空隙的影響，這里假定將汽門的開度值設(shè)置得較大，結(jié)合汽容現(xiàn)象，此部分模型可表示為

(3)

式(3)中：Pti為汽輪機(jī)功率；Tti為汽容時(shí)間常數(shù)。

1.4 回轉(zhuǎn)質(zhì)量與負(fù)荷模型

回轉(zhuǎn)質(zhì)量與負(fù)荷的模型可表示為

(4)

式(4)中：Di為等效阻尼系數(shù)；Hi為等效慣性系數(shù)。

1.5 聯(lián)絡(luò)線模型

聯(lián)絡(luò)線的主要任務(wù)是在擴(kuò)大電網(wǎng)規(guī)模同時(shí)兼具優(yōu)化利用各區(qū)域，實(shí)現(xiàn)各個(gè)區(qū)域的互聯(lián)及資源的合理分配。各子區(qū)域之間的互聯(lián)可通過以下方程進(jìn)行描述：

(5)

式(5)中：Tij為聯(lián)絡(luò)線同步系數(shù)。

綜合式(1)～式(5)，針對(duì)圖1區(qū)域1，令狀態(tài)量x=[Δf1,ΔPtie,ΔPt1,ΔPt2,ΔPg1,ΔPg2]T，干擾量f=[ΔPl1,ΔPl2,ΔPw1,ΔPw2,T12Δf1,T21Δf2]T，則有

(6)

式(6)中：

為分析方便，令d=B-1Ff，則式(6)可改寫為

(7)

綜上模型建立完畢，下面設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)。

2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于干擾觀測(cè)器的復(fù)合控制結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于干擾觀測(cè)器的復(fù)合控制結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of compound control based on disturbance observer

2.1 復(fù)合控制器設(shè)計(jì)

根據(jù)被控系統(tǒng)[式(7)]的特征,設(shè)計(jì)干擾觀測(cè)器為

(8)

式(8)中：L為干擾觀測(cè)器的增益，需要設(shè)計(jì)。

(9)

設(shè)計(jì)控制律，以抵消風(fēng)功率偏差、負(fù)荷突增等其他干擾，表達(dá)式為

(10)

(11)

由式(11)可得看出，觀測(cè)器與控制器可分層，由分離原理，可分別設(shè)計(jì)L、K，使得LB、A+BK為Huiwitz陣。

2.2 復(fù)合控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

針對(duì)式(7)被控對(duì)象，考慮一致有界收斂約束，使用線性矩陣不等式(linear matrix inequality，LMI)設(shè)計(jì)方法來計(jì)算控制器和干擾觀測(cè)器的增益，首先給出定理：

定理：針對(duì)含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率控制模型[式(7)]，對(duì)于α1>0，β1>0和β2>0，如果存在矩陣Q1>0，P2>0，且R1、Q2滿足

(12)

證明：

設(shè)

(13)

對(duì)V1求微分可得

(14)

同理，V2求微分可得

-eTsym(P2LB)e+2eTP2d≤

(15)

綜合式(14)、式(15)可得

(16)

(17)

求解式(17)可得

(18)

同時(shí)，可根據(jù)MATLAB計(jì)算出Q1、Q2、P2、R，進(jìn)一步可得觀測(cè)器參數(shù)與控制器參數(shù)分別為

(19)

(20)

下面通過仿真驗(yàn)證所設(shè)計(jì)算法的可行性與先進(jìn)性。

3 仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證文中提出的負(fù)荷控制器算法的性能，下面對(duì)4機(jī)雙區(qū)域系統(tǒng)進(jìn)行仿真，設(shè)定風(fēng)滲透率為10%，系統(tǒng)狀態(tài)初值設(shè)為0，系統(tǒng)模型參數(shù)如表1所示。

根據(jù)定理1，取α1=1 600、β1=1、β2=1 000，得到區(qū)域1與區(qū)域2的控制器參數(shù)分別取k11=-4.351 5、k12=-0.435 1、k21=-5.5、k22=-0.55；區(qū)域1與區(qū)域2干擾觀測(cè)器增益取值L1=L2=[0.3,0.2,0.3]T。所比較的PID算法根據(jù)粒子群算法取得每一時(shí)刻的最優(yōu)值。

設(shè)計(jì)風(fēng)功率偏差圖如圖4所示。

圖4中，風(fēng)速用MATLAB函數(shù)產(chǎn)生的隨機(jī)值代表隨機(jī)風(fēng)功率偏差。

考慮在區(qū)域1接入如圖4所示風(fēng)功率偏差工況，分別對(duì)區(qū)域1、2的功率偏差、ACE響應(yīng)，以及聯(lián)絡(luò)線進(jìn)行仿真得到如圖5所示結(jié)果。

表1 系統(tǒng)模型參數(shù)

圖4 風(fēng)功率偏差Fig.4 Standard deviation of wind power deviation

圖5 雙區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)僅在區(qū)域1風(fēng)功率存在波動(dòng)時(shí)的系統(tǒng)響應(yīng)曲線Fig.5 System response curve of two regional interconnected power grids when single region wind power fluctuates

由圖5(a)可知，PID控制在區(qū)域1存在風(fēng)功率偏差的情況下控制效果遠(yuǎn)不如負(fù)荷控制器的控制效果，尤其在風(fēng)功率偏差波動(dòng)較大的35～40 s、90～100 s以及110～120 s區(qū)間內(nèi)，PID控制下的區(qū)域1頻率偏差波動(dòng)范圍超出了電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的范疇，相比之下，復(fù)合控制器可以補(bǔ)償風(fēng)功率偏差干擾的影響，將區(qū)域1的頻率穩(wěn)定在一個(gè)較小的區(qū)間內(nèi)。由于互聯(lián)電網(wǎng)的影響，區(qū)域2的頻率偏差依然會(huì)受到區(qū)域1風(fēng)功率偏差的影響，這從式(7)也能得到驗(yàn)證，同樣PID控制也不能有效抑制或抵消區(qū)域1風(fēng)功率偏差的影響，而所設(shè)計(jì)的復(fù)合控制算法則可以有效抵消風(fēng)功率偏差的影響，如110 s處，PID控制下的頻率波動(dòng)較大，而復(fù)合控制器則取得了較好的控制效果。

圖5(c)區(qū)域1的ACE響應(yīng)在PID算法下的波動(dòng)同樣十分明顯，特別在15、35、95、110 s附近出現(xiàn)了較大的波動(dòng)，而所設(shè)計(jì)算法則使得ACE響應(yīng)較為平緩，并保持在一個(gè)小范圍內(nèi)。

相較于區(qū)域1比較大的波動(dòng)，對(duì)于圖5(d)區(qū)域2的ACE響應(yīng)來說，無論是PID還是所設(shè)計(jì)的算法，都能保證區(qū)域2的ACE響應(yīng)在較小的范圍內(nèi)波動(dòng)，且所設(shè)計(jì)的算法使得ACE響應(yīng)更為穩(wěn)定。

對(duì)于圖5(c)中的ACE，PID算法下的ACE波動(dòng)范圍較大，所設(shè)計(jì)算法卻能將區(qū)域控制偏差維持在較小的范圍。而對(duì)于區(qū)域2的ACE來說，雖然ACE在僅區(qū)域1加風(fēng)功率偏差的情況下波動(dòng)范圍較小，但仍能看出復(fù)合控制算法相比于PID控制方法有較強(qiáng)的魯棒性。在圖5(e)所示聯(lián)絡(luò)線的對(duì)比圖中，也看到所設(shè)計(jì)算法優(yōu)于PID。

上述仿真僅驗(yàn)證在單區(qū)域有風(fēng)電接入情況，在實(shí)際中，可能同時(shí)出現(xiàn)風(fēng)功率波動(dòng)和負(fù)荷突增的情況，故需要進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性與魯棒性。

考慮兩區(qū)域同時(shí)接入風(fēng)電，生成的風(fēng)功率偏差如圖6所示。在此工況條件下，為體現(xiàn)算法較強(qiáng)的魯棒特性，在10 s和50 s分別在區(qū)域1和區(qū)域2處增加負(fù)荷突增階躍干擾如圖7所示。

圖6 雙區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)風(fēng)功率偏差Fig.6 Standard deviation of wind power deviation between two regions

圖7 階躍響應(yīng)干擾Fig.7 Step response disturbance

基于以上多源干擾情況下，對(duì)雙區(qū)域進(jìn)行仿真分析，如圖8所示。

圖8 兩區(qū)域互聯(lián)電網(wǎng)在風(fēng)功率偏差和負(fù)荷突增同時(shí)存在時(shí)的系統(tǒng)響應(yīng)曲線Fig.8 System response curve when the load of the two regions’ interconnected power grids increases suddenly

由圖8(a)所示，在區(qū)域1中，PID方法在20～40 s頻率偏差已經(jīng)出現(xiàn)了較大的波動(dòng)反應(yīng)，在10 s及50 s負(fù)荷突增干擾存在的情況下，偏差誤差較大，嚴(yán)重危害電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，而所設(shè)計(jì)算法在仿真時(shí)段表現(xiàn)穩(wěn)定，效果較好，尤其在負(fù)荷突增的時(shí)刻，表現(xiàn)了較強(qiáng)的魯棒性能，于極短時(shí)間內(nèi)達(dá)到期望裕度，相比PID需要的收斂時(shí)間，有著非常大的提升；圖8(b)與圖8(a)類似，可以看出所設(shè)計(jì)算法明顯優(yōu)于現(xiàn)在普遍使用的PID控制。

由圖8(c)和圖8(d)兩個(gè)區(qū)域的ACE響應(yīng)來看，PID算法下的ACE波動(dòng)范圍較大，而所提出的復(fù)合控制算法則非常穩(wěn)定，在負(fù)荷突增情況下仍然能較快收斂。在圖8(e)所示聯(lián)絡(luò)線的對(duì)比中，也看到所設(shè)計(jì)算法明顯優(yōu)于PID。

由圖8(c)和圖8(d)兩個(gè)區(qū)域的ACE響應(yīng)來看，PID算法下的ACE變化十分明顯，而所設(shè)計(jì)算法使得ACE響應(yīng)更為平緩，除了受到區(qū)域接口量的影響外，基本可以穩(wěn)定在極小的范圍內(nèi)。

綜上，所提出的控制算法能夠有效提升控制性能，增加電網(wǎng)頻率控制的魯棒性。為驗(yàn)證算法的實(shí)用性，下面對(duì)所提算法進(jìn)行半物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

4 半物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

所謂半物理實(shí)驗(yàn)，就是將實(shí)際被控對(duì)象中主要的影響設(shè)備以實(shí)物的方式引入回路進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，這樣既彌補(bǔ)的數(shù)字仿真的虛擬性的不足，以及全物理仿真成本高的缺點(diǎn)。

為了驗(yàn)證所提出控制策略的可靠性與實(shí)用性，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室條件，通過半物理仿真平臺(tái)對(duì)文中提出的算法進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖9所示。

實(shí)驗(yàn)時(shí)，通過發(fā)電機(jī)2用來模擬實(shí)際發(fā)電機(jī)的作用，飛輪4能反映真實(shí)的發(fā)電機(jī)出力，實(shí)時(shí)仿真機(jī)6作為虛擬互聯(lián)電網(wǎng)模型，通過陀螺儀8模擬產(chǎn)生風(fēng)功率偏差，機(jī)械可變電阻器9用來模擬負(fù)荷偏差，風(fēng)功率偏差值與負(fù)荷功率偏差值并通過RS422通訊傳輸至主控板3，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過液晶顯示器5顯示。

設(shè)置風(fēng)電滲透率為10%，控制參數(shù)取值與第3節(jié)一致，實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)為300 s。由于電阻器的特殊調(diào)節(jié)性，不能長(zhǎng)時(shí)間置0，所以在85 s及180 s時(shí)刻提高電阻器9的電壓，并在200 s關(guān)閉電阻器，以測(cè)試抵消負(fù)荷突增的控制效果。陀螺儀模擬的風(fēng)功率偏差、電阻器模擬負(fù)荷突增與互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率偏差的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如圖10～圖13所示。

圖9 含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)負(fù)荷頻率控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.9 Experimental platform for load frequency control of interconnected power grid with wind power

圖10 陀螺儀模擬風(fēng)功率偏差曲線Fig.10 Simulated wind power deviation curve of gyroscope

圖11 電阻器模擬負(fù)荷突增曲線Fig.11 Simulated load surge curve of resistor

圖12 負(fù)荷頻率偏差曲線Fig.12 Load frequency deviation curve

圖13 聯(lián)絡(luò)線功率偏差實(shí)驗(yàn)曲線Fig.13 Power line deviation test curve of tie line

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果所示，在圖10、圖11的影響下，所提出的復(fù)合控制器能夠較好地抵消風(fēng)功率偏差的影響，尤其是在20 s、60 s、230 s、250 s時(shí)，風(fēng)功率偏差較大，所提出的算法能較好地抵消風(fēng)功率偏差的作用，相比于PID算法，負(fù)荷頻率偏差波動(dòng)更小，收斂更快；對(duì)負(fù)荷突增也有較快的響應(yīng)，在85 s以及180 s的時(shí)刻能使負(fù)荷頻率偏差收斂，而PID算法則出現(xiàn)了較大的波動(dòng)。在聯(lián)絡(luò)線功率偏差實(shí)驗(yàn)曲線圖中，也能明顯比較出所提算法擁有較出色的性能以及較強(qiáng)的魯棒性，有效減少聯(lián)絡(luò)線的負(fù)擔(dān)。

綜上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的控制算法能夠有效抵消風(fēng)功率偏差及負(fù)荷突增的影響，使得電網(wǎng)負(fù)荷頻率偏差收斂。驗(yàn)證了該算法的可行性、有效性，并且具有高性能、強(qiáng)魯棒性的特點(diǎn)。

5 結(jié)論

針對(duì)風(fēng)功率偏差的影響，同時(shí)考慮負(fù)荷突增以及模型不確定性及外界干擾存在的多源干擾破壞了電網(wǎng)負(fù)荷頻率穩(wěn)定的問題。首先對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行建模，然后基于模型提出改進(jìn)控制器的優(yōu)化策略，針對(duì)模型的特點(diǎn)設(shè)計(jì)復(fù)合控制器包括干擾觀測(cè)器與PID控制器以抵消風(fēng)功率偏差以及負(fù)荷突增對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷頻率的影響?；诜蛛x原理與線性矩陣不等式求取了觀測(cè)器與控制器參數(shù)。通過仿真可得復(fù)合控制器有著出色的控制性能與魯棒性。通過半物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所設(shè)計(jì)算法能夠有效抵消風(fēng)功率偏差及其他擾動(dòng)的影響，有較好的實(shí)用性，有效提升了電網(wǎng)頻率的安全與穩(wěn)定性，對(duì)電網(wǎng)頻率控制有著較大的參考價(jià)值。

下一步的研究可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)一步思考。

(1)算法的快速性，可以增加滑?？刂埔蕴岣呦到y(tǒng)的快速響應(yīng)能力，但應(yīng)保證消除抖振影響。

(2)還可以多角度分析含風(fēng)電互聯(lián)電網(wǎng)環(huán)境、模型等“干擾”對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷頻率的影響，對(duì)部分干擾進(jìn)行精細(xì)化表征，針對(duì)干擾模型的特點(diǎn)進(jìn)一步設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制器。