基于PDNN的含风电互联电网负荷频率Tube-RMPC设计

来源 :电力系统保护与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Truth_Tiger

【摘要】

：

随着新能源大规模接入电网,为应对新能源随机性和波动性给互联系统负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)带来的不确定问题,实现新能源电力系统多约束条件下的优化运行,

【作者】

：

张虹杨杨王迎丽袁琳姜德龙

【机构】

：

东北电力大学电气工程学院,吉林化工学院信息与控制工程学院

【出处】

：

电力系统保护与控制

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

风电不确定性负荷频率控制 Tube鲁棒模型预测控制原对偶神经网络 wind power uncertaintyload frequency control(

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目资助(51777027),吉林省科技计划重点研发项目资助(20180201010GX)

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随着新能源大规模接入电网,为应对新能源随机性和波动性给互联系统负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)带来的不确定问题,实现新能源电力系统多约束条件下的优化运行,建立了含风电机组的LFC多胞模型,以减少模型参数不确定对控制系统的影响。设计了基于原对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network,PDNN)的Tube鲁棒模型预测控制(Tube-Robust Model Predictive Control,Tube-RMPC)策略。将标称模型预测控制器与辅助反馈

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