一种用于独立微电网系统的多目标鲁棒频率控制方法与流程

技术特征：

1.一种独立微电网的多目标鲁棒分数阶频率控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)通过小信号建模方法建立独立微电网系统各组件(包括风力发电机、光伏阵列、柴油发电机、燃料电池、铅酸蓄电池、飞轮储能系统和电力电子变换器)小信号频率响应模型，在此基础上建立基于鲁棒回路成型分数阶频率控制器的控制系统模型，独立微电网系统监控计算机读取系统读取独立微电网控制系统模型和负荷数据；其中鲁棒回路成型分数阶频率控制器C_R的传递函数模型如下：

C_R＝W₁C_∞W₂,其中

其中，W₁和W₂表示权重函数，K_r表示分数阶控制器C_∞的比例系数，T_r1与T_r2分别表示两个分数阶惯性环节惯性时间系数，λ_r1与λ_r2分别表示两个惯性环节的分数阶阶次。

(2)设置多目标约束优化求解器的参数数值，包括外部存档最大个数A_max、最大迭代优化次数I_max。

(3)随机产生一个实数编码的个体S_I＝(U-L)*R+L，其中S_I＝[K_r,T_r1,T_r2,λ_r1,λ_r2]，U与L表示鲁棒回路成型分数阶频率控制器优化变量上限和下限，R表示一组在0到1范围内产生的均匀分布随机数，并令外部存档A为空。

(4)对当前个体S_I逐个优化变量进行变异并保持其它组员不变，产生5个子代个体{S_j,j＝1,2,…,5}，具体变异操作如式(2)～(4)所示：

S_j(x_i)＝S_I(x_i)+α.β_max(x_i),i＝1,2,...,5 (2)

其中

β_max(x_i)＝max(S_I(x_i)-L(x_i),U(x_i)-S_I(x_i)),i＝1,2,...,5 (4)

其中，x_i表示第i个优化变量，S_j(x_i)和S_j(x_i)分别表示个体S_j和S_I中的第i个优化变量，L(x_i)和U(x_i)分别表示第i个优化变量的下限值和上限值，I_c表示当前迭代次数，r₁是在0和1范围内产生的均匀随机数。

(5)按照式(5)～(6)计算{S_j,j＝1,2,…,5}所有个体的约束违反量g(S_j)；

$g\left(S_j\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{h=1}^p{G}_k\left(S_j\right)}{p},j=1,...,5---\left(5\right)$

其中p为约束条件的数量。

(6)计算每个个体的m个适应度值{F_k(S_j),j＝1,2,…,5,k＝1,2,…,m}，具体计算过程如下：

(6.1)若S_j是可行解，则F_k(S_j)＝f_k(S_j),j＝1,2,…,5,k＝1,2,…,m,其中f_k(S_j)表示第j个个体的第k个适应度函数；

(6.2)若S_j是不可行解，则F_k(S_j)＝f_k(S_j)+η_k.g(S_j)，其中η_k表示对违反约束的惩罚因子。

(7)使用基于非支配排序的Pareto适应度评价准则对这5个子代个体{S_j,j＝1,2,…,5}进行Pareto排序。

(8)如果只存在一个非支配个体，则令该个体为S_n；如果存在多个非支配个体，则随机选择一个个体作为S_n。

(9)采用基于拥挤度距离的更新机制更新外部文档A，具体实现方式如下：

(9.1)如果外部存档中至少有一个个体能够支配个体S_n，则个体S_n不加入外部存档A。

(9.2)如果个体S_n能够支配外部存档中的某些个体，则将这些个体移除，并将个体S_n加入外部存档A。

(9.3)如果外部存档中的所有个体与个体S_n互不支配时，若外部存档个数未达到最大个数A_max，则将个体S_n加入外部存档A；若外部存档个数达到最大个数A_max，且若个体S_n位于外部存档最拥挤的地方，则不加入外部存档A；否则个体S_n将替代位于外部存档最拥挤的地方的个体，从而加入外部存档A。拥挤度距离计算具体如下：假设外部文档A中个体数量为l，对A中所有个体{A(i),i＝1,2,..,l}对应的m个适应度函数{F_k(A(i)),i＝1,2,..,l,k＝1,2,…,m}按照升序排序，从而使得F_k(A(O(1)))≤F_k(A(O(2)))≤…≤F_k(A(O(l)))，其中O(1),O(2)…,O(l)为排序索引号，A_k(O(i))表示第k个适应度函数值排序为O(i)对应的外部文档个体；A_k(O(1))和A_k(O(l))的拥挤距离d(A_k(O(1)))和d(A_k(O(l)))为：d(A_k(O(1)))＝d(A_k(O(l)))＝∞；对于i＝2,…,(l－1)，则A_k(O(i))的拥挤距离d(A_k(O(i)))为：d(A_k(O(i)))＝[A_k(O(i+1))－A_k(O(i－1))]/[F_k(A(O(l)))－F_k(A(O(1)))]。

(10)S_n无条件地替代当前个体S_I。

(11)重复步骤(4)至(10)，直至满足达到最大迭代优化次数I_max。

(12)将外部存档作为到目前为止最优化的Pareto解集输出，从中选取Pareto解集中最中间的个体作为鲁棒回路成型分数阶频率控制器的优化参数S_best，将其传输至实际独立微电网系统中，独立微电网系统监控计算机获得实际独立微电网系统的实时运行数据和波形。

2.根据权利要求1所述的一种独立微电网的多目标鲁棒分数阶频率控制方法，其特征在于，步骤6中所涉及的独立微电网系统的鲁棒分数阶频率控制的多目标优化模型包括多目标适应度函数及其约束条件模型如式(7)～(17)所示：

minf(x)＝min[f₁(x),f₂(x),f₃(x),f₄(x)],x＝[K_r,T_r1,T_r2,λ_r1,λ_r2] (7)

$f_1\left(x\right)={\∫}_{t_{\min }}^{t_{\max }}\left(t\right|\mathrm{\Δ}f\left|\right)dt---\left(8\right)$

$f_2\left(x\right)={\∫}_{t_{\min }}^{t_{\max }}\left(t\right|{\mathrm{\ΔP}}_g\left|\right)dt---\left(9\right)$

$f_3\left(x\right)={\∫}_{t_{\min }}^{t_{\max }}{u}^{2}dt---\left(10\right)$

f₄(x)＝||[I C_∞]^T(1-PC_∞)^-1[I P]||_∞,其中P＝W₂P₀W₁ (11)

subject to||W₁T||_∞<1,||W₂S||_∞<1 (12)

S＝(I+P₀C_R)^-1 (13)

T＝P₀C_R(I+P₀C_R)^-1 (14)

$W_1=\frac{K_a(s+a_1)}{s+b_1},a_1\&lt;b_1,W_2=1---\left(15\right)$

$\mathrm{\&Delta;}P={(M+\mathrm{\&Delta;}M)}^{-1}(N+\mathrm{\&Delta;}N),\left|\right|\mathrm{\&Delta;}M\mathrm{\&Delta;}N|{|}_{\mathrm{\&infin;}}\&le;1/\sqrt{1+{\mathrm{EV}}_{max}\left(X_1{Z}_1\right)}---\left(16\right)$

L≤x≤U (17)

其中，t表示系统运行时间，t_min和t_max分别表示系统运行时间的起始时间和终止时间，Δf表示系统频率偏差，ΔP_g表示系统总功率偏差，u表示鲁棒控制器输出信号幅值，a₁和b₁分别表示权重函数W₁的零点和极点，K_a表示W₁的比例系数，P₀表示系统正常情况下的被控对象模型，S和T分别表示灵敏度函数和补灵敏度函数，ΔP表示系统不确定因素下的扰动模型，M和N分别表示正常被控对象P₀的分母与分子模型，ΔM和ΔN分别表示被控对象在不确定性因素下扰动的分母与分子模型，EV_max(X₁Z₁)表示X₁Z₁的最大特征根，X₁和Z₁分别是方程(18)和(19)的正解：

(A₁-B₁S_a^-1D₁^TC₁)^TX₁+X₁(A₁-B₁S_a^-1D₁^TC₁)-X₁B₁S_a^-1B₁^T+C₁^TRC₁＝0 (18)

(A₁-B₁S_a^-1D₁^TC₁)^TZ₁+Z₁(A₁-B₁S_a^-1D₁^TC₁)-Z₁B₁S_a^-1B₁^T+C₁^TRC₁＝0 (19)

其中，R＝I+D₁D₁^T,S_a＝I+D₁^TD₁，A₁、B₁、C₁、D₁为被控对象P的最小空间实现的系数矩阵。