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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明涉及电力系统运行与控制技术，具体涉及基于优化DMC电解铝参与电网二次调频控制方法及设备，该方法包括构建电解铝负荷模型，求取电解铝负荷模型向量，并设置建模时域、单位采样时长；构建电解铝负荷出力预测模型；定义性能指标目标函数与负荷出力期望值，性能指标通常包括预测输出与期望输出之间的偏差，以及可能的控制输入变化；在DMC滚动优化中加入粒子群算法对电解铝参与调频有功出力进行优化，并输出控制输入优化结果。采用动态矩阵控制DMC预测控制方法，能够处理多输入多输出系统，可以根据系统的实时状态和未来的预测进行控制，从而更好地应对系统的变化和不确定性。

主权项：1.一种基于优化DMC电解铝参与电网二次调频控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.构建电解铝负荷模型，求取电解铝负荷模型向量；步骤1.1.利用同步向量测量装置pmu在电网各节点获取采样间隔的系统状态值的测量值，获取电网节点参数，为电解铝响应输出功率，为频率变化量；步骤1.2.构建功率-频率数学模型； 其中，是频率，是电机组的极数，是电机组的转速，表示输入机械转矩，表示输出电磁转矩，是转动惯量，是角速度，表示实际的有功功率，表示额定功率，表示附加功率占比，表示1号机组占比，表示2号机组占比，表示n号机组占比，表示机组数量，1、2、…n是编号，表示时间，表示电机组额定频率；步骤1.3.构建电解铝负荷模型传递函数； 其中K表示电解铝负荷惯性常数，D代表负荷阻尼常数，表示电解铝负荷模型传递函数，s表示拉普拉斯变换域中的频率；设置N为系统建模时域总步长，求取电解铝负荷模型向量a： N表示系统建模时域总步长，aN表示电解铝负荷模型的阶跃响应；步骤2.基于电解铝负荷模型向量构建初始预测模型，根据初始预测模型、控制时域内的输入增量构建电解铝负荷出力预测模型；步骤2.1.根据线性系统的比例和系数不变原理，在k时刻，控制作用保持不变时对未来N个时刻的输出具有初始预测值： 其中，N为系统建模时域总步长，表示在k时刻对k+i时刻的电解铝负荷出力初始预测；步骤2.2.当k时刻输入u的增量为，在其作用下未来时刻输出预测值： 其中，表示第k时刻电解铝负荷输入增量，a表示电解铝负荷模型的阶跃响应，u表示电解铝负荷输入量序列；步骤2.3.在未来控制时域内连续输入： M为控制时域总步长，表示第k时刻电解铝负荷输入增量，表示第k+1时刻电解铝负荷输入增量，表示时刻电解铝负荷输入增量；电解铝负荷出力预测值： 表示在k时刻对k+i时刻的电解铝负荷出力预测，表示在k时刻对k+i时刻的电解铝负荷出力初始预测，表示系统阶跃响应序列中第i-j+1步，表示控制时域第j-1步时的电解铝负荷输入增量，j取值为1,2,3...minM,i，minM,i表示M和i中较小的值；步骤3.根据电网调频指令定义负荷出力期望值，基于控制增量最小、预测值与期望值偏差最小双重目标定义性能指标目标函数，并通过求导计算控制增量与新的预测值，修正预测序列并滚动求解每一控制增量，得到最优控制下控制增量序列；步骤4.动态矩阵预测控制DMC滚动优化中加入粒子群优化算法，对电解铝参与调频有功出力进行优化，得到优化控制增量序列；步骤4的实现包括以下步骤：步骤4.1.对电解铝负荷功率进行编码，编码值设为电解铝向电网响应有功功率的值；步骤4.2.取总结点数c为粒子群维度，对b个粒子进行编码，得到c×b的矩阵向量，同时对每个粒子速度进行初始化，设置个体历史最优位置xbest，群体最优位置设为ybest；步骤4.3.由电解铝负荷功率出力编码组成的种群为自变量、电网侧频率变化量为因变量，并将其作为适应度函数，得到各个粒子适应度函数值；若个体历史最优位置比群体最优位置适应度更高，则群体最优位置被个体历史最优位置所替代，若个体历史最优位置比群体最优位置适应度低，则保留群体最优位置；步骤4.4.每个粒子按照下式进行速度和位置的更新： 代表粒子个体极值，代表全体极值，g、k、l为加权参数，为第i个粒子第k+1步迭代时的速度，为第i个粒子第k步迭代时的速度，为第i个粒子第k+1步迭代时位置，为第i个粒子第k步迭代时位置；步骤4.5.基于对性能指标目标函数的优化，进行反复滚动优化，得到控制时域内所有的出力控制量。

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百度查询： 武汉大学 基于优化DMC电解铝参与电网二次调频控制方法及设备