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考虑可控负荷的多区域电力系统分布式模型预测负荷频率控制

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电力系统保护与控制 2023年第17期51卷 101-109页

作者：付阳宋运忠河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

由于同步发电机的惯性较大,导致传统的集中式负荷频率控制模式反应不够迅速,而用户侧具有快速响应能力的可控负荷资源为系统的频率调节提供了新机遇。研究了考虑用户侧可控负荷资源主动参与系统频率调节的多区域互联电力系统分布式模型... 详细信息

由于同步发电机的惯性较大,导致传统的集中式负荷频率控制模式反应不够迅速,而用户侧具有快速响应能力的可控负荷资源为系统的频率调节提供了新机遇。研究了考虑用户侧可控负荷资源主动参与系统频率调节的多区域互联电力系统分布式模型预测负荷频率控制问题。通过建立的含可控负荷的多区域互联电力系统负荷频率响应模型及自动发电控制模型,基于连续时域交替方向乘子法和分布式模型预测控制方法,提出了一种用户侧可控负荷资源主动参与的多区域互联电力系统分布式模型预测最优负荷频率控制模型。基于修改的IEEE39节点三区域互联电力系统进行仿真验证,结果表明所提考虑可控负荷的分布式模型预测控制策略可显著减少系统恢复至稳态所需的时间。分布式控制策略的控制自由度更高,增强了系统的可控性。

关键词：负荷频率控制可控负荷分布式模型预测控制连续时域交替方向乘子法

改进Quatre算法的无人机编队快速集结方法

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系统工程与电子技术 2022年第9期44卷 2840-2848页

作者：孙田野孙伟吴建军西安电子科技大学空间科学与技术学院陕西西安710071 西北工业大学第365研究所陕西西安710129

为了提高多无人机在编队集结过程中的稳定性,提出基于改进拟仿射类进化(improved quasi-affine transformation evolutionary,IQuatre)算法的无人机编队集结方法。首先,基于分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)建立无人机编队的运动预测模型,通过预测无人机的“未来态”规避编队内碰撞风险,滚动优化的数学模型提高了无人机到达指定位置的稳定性,使得无人机更好、更快地加入编队飞行;其次,对Quatre算法进行种群优化改进,将携带最优基因的父代个体有选择性地加入子代种群,加快种群收敛。实验结果表明,基于DMPC的无人机编队集结未出现碰撞情况,减小了无人机调整状态过程中出现的位置偏差;对比仿真验证了IQuatre算法能够提高编队集结的稳定性,较原Quatre算法减少了5.2%的平均迭代次数,在计算时间上节约了4.6%,位置误差减小了0.45 m。

关键词：无人机编队分布式模型预测控制改进拟仿射类进化算法滚动优化种群优化

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多AUV分布式模型预测深度和纵向速度控制

湖南大学学报（自然科学版） 2022年第6期49卷 45-54页

作者：边有钢张俊杰李崇康徐彪秦兆博胡满江湖南大学机械与运载工程学院湖南长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院江苏无锡214115

针对多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的深度和纵向速度耦合控制问题,提出一种基于分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control,DMPC)的双子系统控制方法 .在DMPC的框架下,AUV和邻居共享信息以建立... 详细信息

针对多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的深度和纵向速度耦合控制问题,提出一种基于分布式模型预测控制(Distributed Model Predictive Control,DMPC)的双子系统控制方法 .在DMPC的框架下,AUV和邻居共享信息以建立预测优化问题,实现多AUV的协同控制.考虑单个AUV的深度和纵向速度控制,深度控制子系统参考轨迹中的俯仰角序列作为速度控制子系统中俯仰角的实际值,同时纵向速度控制子系统参考轨迹中的纵向速度序列作为深度控制子系统中纵向速度的实际值,由此解耦为两个子系统,进而独立地求解预测优化问题.仿真实验结果表明,相对于整体系统DMPC方法,本文提出的双子系统DMPC方法可在牺牲一定深度控制收敛速度的基础上降低计算时间73.3%.

关键词：自主水下航行器分布式模型预测控制深度控制纵向速度控制

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分布式模型预测控制算法的实时性研究

分布式模型预测控制算法的实时性研究

作者：何雨暘大连理工大学

学位级别：硕士

模型预测控制（Model Predictive Control,简称MPC）较之传统的PID控制,在处理具有复杂约束的系统中表现出其巨大的优势,并在大型过程工业过程的控制中得到广泛应用。MPC是一种基于在线优化的控制方法,对于具有强实时性要求的大规模系统... 详细信息

模型预测控制（Model Predictive Control,简称MPC）较之传统的PID控制,在处理具有复杂约束的系统中表现出其巨大的优势,并在大型过程工业过程的控制中得到广泛应用。MPC是一种基于在线优化的控制方法,对于具有强实时性要求的大规模系统,由于需要在线求解的优化问题规模过大,传统的集中式MPC难以保证在规定的控制周期得到收敛的优化解,限制了其适用范围。分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control,简称DMPC）通过将原系统分解为若干个耦合子系统来降低在线优化求解的复杂度,成为现阶段解决大规模系统的模型预测控制问题的有效手段之一。本文针对线性时不变系统,通过考虑子系统间的输出耦合约束,将集中式MPC的优化问题转化成具有代表性的DMPC优化问题。针对DMPC优化问题,讨论了几类典型的DMPC优化算法,给出了这些算法的实现步骤。分布式交替方向乘子法（Distributed Alternating Direction Method of Multipliers,简称DADMM）结合了对偶法的并行性和乘子法的收敛性,并且在一定条件下,算法对于所有的参数值都能达到收敛,这使得其在分布式优化领域得以广泛应用。本文主要针对该算法中唯一参数?的选取提出了一种改进的分布式模型预测控制算法并分析了所涉及算法的理论计算量:首先,结合原分布式ADMM算法与过放缩法,将原分布式ADMM算法进行相应转换;然后,结合该转换后的算法,推导出适用于所构建的DMPC问题的最优步长选取原则,并以此原则离线求得算法步长的暖启动参数;接着,为了进一步作为算法的收敛速度,在迭代过程中采取变惩罚参数的方法。最后,通过仿真实验比较了算法的收敛性能,并验证了改进算法的有效性。

关键词：大规模系统模型预测控制分布式模型预测控制实时性能

基于自适应事件触发分布式模型预测控制的多智能体系统跟踪一致性

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中国科学:技术科学 2023年第11期53卷 1885-1894页

作者：王涛康宇李鹏飞中国科学技术大学自动化系合肥230026 中国科学技术大学先进技术研究院合肥230088

基于分布式模型预测控制的多智能体系统跟踪一致是当前的研究热点,其中,作为研究难点的外部扰动处理和计算资源消耗降低尚缺少有效的解决方法.首先,论文提出了新的约束收缩方案,建立了新的分布式优化问题;然后,利用变时域思想设计了自... 详细信息

基于分布式模型预测控制的多智能体系统跟踪一致是当前的研究热点,其中,作为研究难点的外部扰动处理和计算资源消耗降低尚缺少有效的解决方法.首先,论文提出了新的约束收缩方案,建立了新的分布式优化问题;然后,利用变时域思想设计了自适应事件触发机制,提出了多智能体系统跟踪一致的自适应事件触发分布式模型预测控制方法,有效解决了在受扰多智能体系统跟踪问题中约束不满足和计算资源消耗问题;最后通过多车辆系统仿真验证了所提方法的有效性.

关键词：多智能体系统一致性分布式模型预测控制事件触发控制自适应控制

约束非线性车辆队列分布式多目标模型预测控制

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控制与决策 2022年第12期37卷 3122-3128页

作者：陈龙何德峰李壮浙江工业大学信息工程学院杭州310023

针对具有状态和控制约束的非线性车辆队列系统多目标控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(model predictive control, MPC)策略.首先,基于前车-后车单向通信拓扑,建立网联车辆队列非线性纵向巡航模型,应用字典序算法描述分布式... 详细信息

针对具有状态和控制约束的非线性车辆队列系统多目标控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(model predictive control, MPC)策略.首先,基于前车-后车单向通信拓扑,建立网联车辆队列非线性纵向巡航模型,应用字典序算法描述分布式多目标MPC问题;然后,通过设计弦稳定与收缩约束,并结合MPC三要素条件,保证车辆队列在经济性能与协同性能最优条件下的稳定性和弦稳定性结果;最后,通过典型工况的仿真结果验证所提出策略的有效性.

关键词：非线性车辆队列分布式模型预测控制稳定性弦稳定性性能优化

基于DMPC和储能单元约束的分组一致性控制策略

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电力系统保护与控制 2022年第24期50卷 23-36页

作者：龙本锦张靖何宇秦廷翔杨薛亮龙道银贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵州贵阳550001

针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次... 详细信息

针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题,提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先,提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法,能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次,提出了一种储能单元分组控制策略。根据荷电状态(state of change, SOC)信息设定储能单元的权重,达到改善储能单元SOC的一致性的目的。同时基于所提一致性算法,制定储能单元组间协调控制策略和储能单元效率提升策略,从而达到改善储能系统调节能力、延长储能系统寿命和提升能量转换效率的目的。最后,在Matlab中构建含8个电池储能单元的微电网系统,对所提算法和控制策略进行仿真分析。仿真结果表明,所提算法和控制策略在提升收敛速度、优化控制效果、延长储能系统寿命以及提升储能系统运行效率方面均具有一定优势。

关键词：微电网电池单元分组分布式模型预测控制加权一致性算法

分布式模型预测控制在独立式风光互补发电系统中的应用

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分布式模型预测控制在独立式风光互补发电系统中的应用

分布式模型预测控制在风光互补发电系统中的应用

第31届中国过程控制会议（CPCC2020）

作者：董炜茜刘向杰华北电力大学控制与计算机工程学院

现代电力系统是新能源与信息互联网相互融合的能源网络,但其中风力发电与太阳能发电系统具有间歇性与随机波动性等缺陷.为优化风力发电与太阳能发电系统满足功率需求,本文提出了一种混合能源的分布式模型预测控制.考虑到风力发电子系统... 详细信息

现代电力系统是新能源与信息互联网相互融合的能源网络,但其中风力发电与太阳能发电系统具有间歇性与随机波动性等缺陷.为优化风力发电与太阳能发电系统满足功率需求,本文提出了一种混合能源的分布式模型预测控制.考虑到风力发电子系统与太阳能发电子系统在地理上隔离,我们设计了分布式模型预测控制器.通过分布式模型预测控制,使得独立式风光互补发电系统发出的功率较好地与负荷功率相匹配.最后,通过仿真证明了该方法的优越性.

关键词：分布式模型预测控制独立式风光互补发电系统风力发电太阳能发电

来源： cnki会议评论

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分布式模型预测控制在风光互补发电系统中的应用

作者：贾玉斌华北电力大学

学位级别：硕士

风光互补发电系统模型包括风力发电子系统、光伏发电子系统、蓄电池组和一个负载。在风光互补发电系统中,风力发电子系统和光伏发电子系统是两个地理上分开的发电系统,和分布式模型预测控制算法很契合,所以本文设计了一个分布式模型预... 详细信息

风光互补发电系统模型包括风力发电子系统、光伏发电子系统、蓄电池组和一个负载。在风光互补发电系统中,风力发电子系统和光伏发电子系统是两个地理上分开的发电系统,和分布式模型预测控制算法很契合,所以本文设计了一个分布式模型预测控制器来对其进行优化和调节。在风光互补发电系统中,我们发现其模型中具有很强的非线性环节,这样不能直接将分布式模型预测控制算法运用到风光互补发电系统中,所以在此需要对模型进行线性化处理。神经网络是一种很好的近似化模型的方法,运用神经网络方法训练出各个子系统的神经网络模型,然后在设定点进行线性化处理,最后得到各个子系统的线性化分布式模型。对于目标函数的设计,是在基于风力发电子系统为优先发电的基础上,光伏发电配合风力发电,必要时候在使用蓄电池来满足外界的负荷需求。对此设计目标函数,并使其满足相应的约束条件,通过二次规划求解出最优值。最后,仿真研究证明了该方法的优越性。

关键词：分布式模型预测控制非线性模型神经网络风光互补发电系统线性化