基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法
【专利摘要】本发明公开了基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，包括步骤包括：步骤1、考虑调速器死区、控制动作幅值限制、机组爬坡速率约束等工程实际因素，建立IEEE两区域互联系统中一、二次调频间的微分博弈模型；步骤2、采用协同进化算法求解带有各种复杂约束的一、二次调频间的微分博弈模型，求得其反馈纳什均衡解；步骤3、将求得的反馈纳什均衡策略作为区域的一、二次调频控制量，有效解决了一、二次调频间的冲突反调问题，从而实现了电力系统一、二次调频间的协调控制。具有减少了机组损耗量，获得了良好的控制效果等优点。
【专利说明】基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种电力系统自动控制技术，特别涉及一种基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法。
【背景技术】[0002]在电力系统中，一次调频和二次调频(自动发电控制，AGC)是实时跟踪负荷变化，调整发电出力实现有功平衡，维持频率稳定的主要手段。
[0003]一次调频和二次调频的工作方式、响应周期、控制信号、控制目标均有较大差异，一次调频以设备所在地频率偏差为信号，经DHl系统或机械调速器改变机组有功出力，是当地频率闭环控制；二次调频以频率偏差和区域联络线交换功率偏差为信号，经总站控制器计算后给出各AGC机组的有功调整量，最后由各机组协调控制系统实现，是全区功率闭环控制。双方的实时调整方向可能相反，而它们又同时作用于机组有功出力，任意时刻机组功率输出变化量为一、二次调频机组有功出力调整量总和，故可能发生冲突反调现象，造成调整动作次数的增多和调整量的浪费。在大规模间歇式能源并网情况下，新能源功率波动将导致系统频率和区域联络线交换功率更大的波动，大大增加了冲突反调现象发生概率。
[0004]本发明使用微分博弈理论解决一次调频和二次调频之间的冲突反调问题。由于一次调频根据当前频率偏差做出响应，二次调频根据当前区域控制偏差(ACE)做出响应，故是一个反馈博弈模型，在考虑各类复杂约束后，频率控制系统模型应是非线性的，控制变量和状态变量受不等式约束的。
[0005]非线性、控制变量和状态变量有约束模型的反馈博弈模型求解起来非常困难，难以找到理论上的均衡解。为了弥补传统数学方法的不足，本发明采用协同进化算法对该复杂模型进行求解(因协同进化算法是多个种群的进化，每个种群用遗传算法来单独实现进化，协同进化算法的进化过程中包括遗传算法)。协同进化算法借鉴自然界中的协同进化(Coevolution,也称共同进化或协同演化)机制。应用最早可追溯到Hillis的宿主和寄生物模型和Husbands的车间作业调度的多物种协同进化模型。协同进化算法可以处理多主体问题，且由于考虑了主体间的相互冲突和作用，很好地符合博弈的自然演化过程，是求解博弈问题的一个有效方法。在现有的研究中，用协同进化算法求解带有复杂约束的线性二次型微分博弈这一领域仍是一个空白，本发明尝试证明协同进化算法在该领域的应用前景。
[0006]本发明是在国家863计划项目基金资助下，建立一二次调频协调控制的线性二次型反馈微分博弈，并考虑控制器死区、控制动作幅值限制、机组爬坡速率约束等工程因素，用协同进化算法求得其反馈纳什均衡解(FNES)，所求得的控制量能在满足各种工程因素下有效解决一二次调频间的冲突反调问题。本发明为微分博弈理论应用于电力系统实际调频系统中提供了强有力的计算工具。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，该方法在复杂电力系统中，协调一次调频和二次调频控制量，有效减少了机组损耗量，获得了良好的控制效果。
[0008]本发明的目的通过以下技术方案实现:
[0009]本发明将目标函数为线性二次型的，信息集为无记忆、完全状态信息的反馈博弈引入电力系统频率控制中，η人非零和、非合作、确定性无限时长线性二次型微分博弈中，每位参与者i力图最小化各自的支付函数Ji:
[0010]
【权利要求】
1.基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，其特征在于，包括步骤包括: 步骤1、建立两区域互联系统中的一、二次调频间的微分博弈模型，所述两区域互联系统包括区域I和区域2 ； 步骤2、定义负荷跳变后的所述的两区域互联系统的状态； 步骤3、采用协同进化算法求解所述一、二次调频间的微分博弈模型，求得所述一、二次调频间的微分博弈模型的反馈纳什均衡解； 步骤4、将步骤3求得的所述反馈纳什均衡解作为区域的一、二次调频控制量。
2.根据权利要求1所述的基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，其特征在于: 所述步骤I中，建立两区域互联系统中的一、二次调频间的微分博弈模型的步骤为: a.采用微分博弈控制器求取所述区域I的一次调频控制量和二次调频控制量的大小，均用，对所述区域2采用比例积分控制方式； b.选择系统的状态变量为:
3.根据权利要求1所述的基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，其特征在于: 所述步骤1，所述微分博弈模型有加入实际工程约束，所述实际工程约束包括调速器死区约束、控制量幅值约束和机组爬坡速率约束； 所述调速器死区约束 的表达式为:
4.根据权利要求1所述的基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，其特征在于: 所述步骤I中，把所述微分博弈模型简化为标准形式，把所述微分博弈模型简化为标准形式的步骤为: A.假设负荷作确定性阶跃变化，以扰动后稳态值作为参考点定义系统状态:
5.根据权利要求1所述的基于协同进化算法的调频反馈纳什均衡控制方法，其特征在于: 所述步骤3包括以下步骤: I)所述区域I的一次调频和二次调频以状态变量的线性反馈系数k为变量；区域I的一次调频和二次调频均采用遗传算法来求解，所述遗传算法的计算方法为:给区域I的一次调频和二次调频设置用于遗传算法的两个种群，所述两个种群为种群Pop1和种群pop2，所述种群POP1和种群POP2均由若干个染色体组成，每个所述染色体为区域I的一次调频和二次调频的状态变量的线性反馈系数k的一个随机样本； 2)假设当前算法进化至第L代，所述POP1和p0p2在协同机制下进化，将步骤c所述的系统状态方程作为联系种群Pop1和种群p0p2的枢纽，将所述区域I的一次调频和二次调频支付函数的倒数1/Ji作为染色体的适应度值； 对种群Pop1执行以下操作:选择将种群POP2在第L-1代适应度值最大的染色体所对应的策略K2est作为代表策略；对种群Pop1中每一条染色体对应策略ks1与种群pop2的代表策略K2best，令u1=ks1(t), u2=k2bestx(t) 并将U1, U2代入系统状态方程求出系统状态轨迹，将区域I的一次调频的支付函数倒数1/J1设置为染色体的适应度值，种群POPl中的每个染色体均具有一个适应度值，所述适应度值作为遗传算法的选择操作的依据，选取种群POPl中染色体的适应度值最大的染色体K1best作为种群popl的代表策略，所述种群popl的代表策略单独对种群POP1进行遗传算法的选择操作、交叉操作和变异操作； 对种群Pop2做以下操作:选择将种群POP1在第L-1代适应度值最大的染色体所对应的策略作为代表策略；对种群Pop2中每一条染色体对应策略A24与种群POP1的代表策略K1best ,令u1=k1bestx(t),u2=ks1(t) 并将U1, U2代入系统状态方程求出系统状态轨迹，将区域I的二次调频的支付函数倒数1/J2设置为该染色体的适应度，种群POP2中每个染色体均具有一个适应度值，所述适应度值作为遗传算法的选择操作的依据，选取种群pop2中染色体的适应度值最大的染色体K2best作为种群POP2的代表策略，所述种群pop2的代表策略单独对种群POP2进行遗传算法的选择操作、交叉操作和变异操作； 3)重复步骤2)，使种群POP1和种群p0p2都实现进化； 4)重复步骤2)到3)，直到所述协同进化算法收敛为止； 5)把步骤1)至4)求得的种群POP1和种群p0p2的代表策略k1best和K2best组成微分博弈的反馈纳什均衡策略，所述反馈纳什均衡策略的表达式为: u1=ks1(t), u2=k2bestx(t) 其中，u1为区域I的一次调频的反馈纳什均衡策略，u2区域1的二次调频的反馈纳什均衡策略； 把所述反馈纳什均衡策略作为区域1的一次调频控制量U1和二次调频控制量u2。
【文档编号】G06Q50/06GK103441492SQ201310134921
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年4月18日 优先权日:2013年4月18日
【发明者】陈皓勇, 卢润戈, 叶荣, 魏国清, 黄良毅, 吴锋 申请人:海南电网公司, 华南理工大学