阵不等式成立：
[0171]
[01巧]则存在反馈控制增益= >':'01，使系统式（1)鲁椿随机稳定。
[0176]不等式（41)~（44)是关于常值变量0 U、e i和矩阵变量Qi、Yi的线性矩阵不等 式，满足式（41)~（44)的矩阵不等式的矩阵变量和常值变量构成了一个凸集。为使线形 矩阵不等式的求取结果更加满足实际需求，可w利用容许不确定性条件设计满足特定要求 的控制器，由此可得如前提3所示的最小方差鲁椿控制器。
[0177] 前提3;给定正常数丫〉0和一组权系数0。〉〇(1=1，…，l;j=1，…，n)且 若W下优化问题：
5
[017 引
[0179] S.t. (7)-巧）、（41)-(44)(45)
[0180] 有解，则=>沿|-、',,是系统（1)的最小方差鲁椿控制器。
[0181] 利用线性目标函数的最小化问题求解方法求解最优化问题（45)，若存在常数 e 1〉〇，C i〉〇和正定对称矩阵化〉〇及矩阵Yi〉0,则满足最小方差约束的鲁椿控制可表示为
[0182] 实际运行时，需要对当前运行工况在线识别，并根据加权指标选择恰当的控制器 组合进行有效控制。
[0183] 将系统多变量辨识模型表示如下：
[0184] ','(0 = (|)(')9 + 叫'） （46)
[0185] 定义损失函数为：
[0186]
(47)
[0187]令 y (t)表示步长，且 y (t) = l/r(t)，r(t) =r(t-l) +M巫（t)||2,利用负梯度 捜索方法极小化J(0)，得到估计参数向量0的随机梯度方法：
[018 引
[018引 r (t) = r (t-1) +1 I巫（t) I 12, r (0) = 1 (49)
[0190] 定义系统实际运行时投入的控制器可W表示为各子工况匹配控制器的组合形式， 则其组合控制器表达式为：
[0191] K=a1町+a2馬+…+aiKi 巧0)
[0192]其中，时刻k的加权系数a康示为；
[0193]
(51)
[0194]
[0196] 由式巧0)-巧3)可W看出，多工况电力系统在各时刻对各子工况模型和被控对象 的输出误差进行估计，自适应修正和更新控制器组合，被控对象所处工况与第i个工况模 型匹配度越高，则加权系数ai所占的权重越大。
[0197] 因此，如图1所示，本发明【具体实施方式】中公开了一种多工况电力系统自适应控 制装置，所述装置包括顺序连接的数据采集模块、多工况电力系统模型构建模块、自适应控 制策略生成模块、控制器组合模块和结果输出模块，其中，
[0198] 数据采集模块用于采集网络结构参数、电网状态向量、控制输出向量，并将采集数 据发送到多工况电力系统模型构建模块；
[0199] 多工况电力系统模型构建模块用于根据采集的数据，构建多工况电力系统模型， 并根据所述多工况电力系统模型确定稳定判据；
[0200] 自适应控制策略生成模块利用线形目标函数的最小化策略，对系统各子工况匹配 控制器进行求解；
[0201] 控制器组合模块用于利用加权方法选择各子工况匹配控制器组合方式；
[0202] 结果输出模块用于输出各子工况匹配控制器组合方式。
[0203] 因此，通过使用本发明多工况电力系统自适应控制装置，能够将时变电力系统模 型与随机梯度在线辨识方法相结合，并利用加权系数实现自适应控制，有效解决了由于固 定故障集的局限性，导致设计场景与当前工况难W匹配的问题。
[0204] 其中，所述控制器组合模块根据随机梯度在线辨识方法确定所述加权系数，利用 所述加权系数选择控制器组合方式。
[0205] 与所述多工况电力系统自适应控制装置相匹配，本发明【具体实施方式】中还公开了 一种多工况电力系统自适应控制方法，包括步骤：
[0206] A、采集网络结构参数、电网状态向量、控制输出向量；
[0207] B、根据采集的数据，构建多工况电力系统模型，并根据所述多工况电力系统模型 确定稳定判据；
[020引 C、利用线形目标函数的最小化策略，对系统各子工况匹配控制器进行求解；
[0209] D、利用加权方法选择各子工况匹配控制器组合方式；
[0210] E、输出各子工况匹配控制器组合方式。
[0211] 其中，所述步骤B中多工况电力系统模型为：
[0212]
[021引其中XkGRD为状态向量，
[0214]UkGRP为控制输入向量， 邮巧]ZkGRt为控制输出向量，
[0216] 过程噪声为零均值噪声序列，
[0217]{s(t)，t> 0}是在有限空间S= (1，2,…，1}中取值的马尔可夫链，对应连锁故 障可能存在的各运行工况，其状态概率Pu为：
[021 引
[0219] AAk(Sk)为不确定参数，满足：AAk(Sk) =HiFk(i)Mi，
[0220] 其中Hi和Mi为已知矩阵，实矩阵FkW反映了系统不确定参数结构信息，满足条 件：与
[0221] A(Sk)、B(Sk)、G(Sk)、C(Sk)、D(Sk)、L(Sk)为系统模型的参数矩阵，其取值根据系统 参数来确定，本领域技术人员可W根据熟知的方式来确定该些参数的取值，在此并不予W 展开寶述。
[0222] 所述步骤B中根据所述多工况电力系统模型确定稳定判据为：
[022引当Uk= 0，《k= 0,若所有容许的不确定性AAi满足；
[0224]
[0225] 则所述多工况电力系统鲁椿随机稳定，
[022引其中XkGRn为状态向量，
[0227] UkGRP为控制输入向量，
[022引 ZkGRt为控制输出向量，
[0229] 过程噪声为零均值噪声序列，
[0230]{s(t)，t> 0}是在有限空间S= (1，2,…，1}中取值的马尔可夫链，对应连锁故 障可能存在的各运行工况。
[0231] 另外，步骤C中的利用线形目标函数的最小化策略为：
[0232] 若存在常数e1〉0，Ci〉〇和正定对称矩阵Qi〉〇及矩阵Yi〉0,则满足最小方差约束 的鲁椿控制可表示为= ，
[0233] 所述线性目标函数为：
[0240] [a]" ^ 巧;('. = 1'.= 1，...，。），
[02川对于每一个S(t)=iGS，记A(Sk)、B(Sk)、G(Sk)、C(Sk)、D(Sk)、L(Sk)分别为Ai、 Bi、Gi、Ci、Di、Li，
[024引 /^=貧1(!.€叫，
[0243] 丫为扰动衰减度，
[0244] 0。为待定变量，
[0245] Ki为反馈控制增益，
[024引 0。为权系数。
[0247] 步骤D中，所述利用加权方法选择控制器组合方式为：
[024引 K=a1町+a2K2+... +aiKi，
[0249] 时刻k的加权系数a康示为；
[0巧3] 其中，0为估计参数向量，
[0巧4] y为系统的输出，
[0巧引e为输出误差，
[0256]a，P，A为待定参数。
[0巧7] J为损失函数。
[0258]特别地，利用负梯度捜索方法极小化J(0)，得到估计参数向量0的随机梯度的 方法为：
[0 巧 9]
[0260] 其中y(t)表示步长，且y(t) =l/r(t)。
[0261] 由此可见，通过利用本发明的多工况电力系统自适应控制方法，能够对多工况电 力系统进行有效控制。当系统工况与子工况不匹配时，能够投入组合控制器W有效抑制系 统振荡。
[0262] W下通过一个更加具体的应用场景来