一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法与流程

1.本发明涉及电力负荷控制领域，尤其涉及一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法。


背景技术：

2.随着电力需求的增加，电力系统的负荷也越来越大，这使得电力系统的稳定性和可靠性面临着巨大的挑战，如何在保证电力供需最优互动的前提下最大化利用可控负荷，成为了当下电力研究的新热点。动态稳控方法是指通过对电力系统的实时监测和控制，并根据需求及时调整电力系统的参数以保证电力系统的稳定性。它可以通过对可控负荷的控制来实现电力系统的稳定性控制，从而最大化利用可控负荷，提高电力系统的经济性和可靠性。然而，电力系统的负荷控制，不仅受到如气候、经济、电力市场因素的影响，同时，负荷预测的不准确与响应效果的不理想也会对负荷控制增加难度，因此，实现高效动态稳定的负荷控制一直是电力系统领域亟待解决的难题。
3.负荷控制的目的是通过控制负载的电流、电压、频率等参数，以达到平衡电力系统供需关系的效果。在电力系统中，常用buck电路来改变负载电压以实现控制负荷的大小，buck电路称作稳控单元。稳控单元是一种降压dc/dc转换器，可将高电压输入转换为低电压输出。利用控制电压的大小，来控制可削减负荷中电灯的亮度，提高可转移负荷中电化学储能的充电效率与稳定性，或是改变生产过程中电机转速以实现电力负荷的调度，此外，稳控单元还可以与其他控制器和传感器结合使用，实现更精确的负荷控制。
4.然而，在利用稳控单元控制电力负载的过程中，总会遇到状态受限的问题，即负荷侧因用电器或传感器运行工况限制，使得负载电压存在一个变化的受限范围，而这种受限范围在传统的负荷控制方法的设计中是很少考虑。既要保证负荷控制的快速响应与稳定性，又要保证负载电压在控制过程中时刻处于一个受限的范围中，这是十分困难的。因此，考虑如何利用高效率的控制策略来改善电力负荷的控制性能，提升应对非最小相位系统输入电压稳定输出负荷侧电压能力，已成为了负荷控制策略研究的核心问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，设计障碍李雅普诺夫函数，利用模糊逻辑系统与有限覆盖引理方法处理考虑输入电压安全性的负荷调控约束问题以及调控系统中的时间延迟问题。
6.为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
7.一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，包括以下步骤：
8.步骤s1、建立可控负荷最优互动过程中动态稳控模型；
9.步骤s2、建立输入电压安全性的负荷调控约束；
10.步骤s3、制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小；
11.步骤s4、设计以负荷调控目标为期望曲线的负荷稳控单元自适应动态面调控策略，使得电力系统负荷变化快速稳控。
12.步骤s1中，可控负荷最优互动过程中动态稳控模型的状态空间方程，公式(1)如下所示：
[0013][0014]
公式(1)中，ub表示负荷侧电压，单位v；i
l
表示电感电流,单位a；u
dc
表示直流微电网直流母线电压，单位v；l为负荷侧电感，单位mh；cb为负荷侧滤波电容,单位mf；r为电池内阻,单位ω，不失一般性，考虑外部扰动对公式(1)的影响，并假设公式(1)中所有系数未知，采用数学变换的方式将公式(1)改写为公式(2)所示的状态空间表达式，作为被控对象的数学模型，如下所示：
[0015][0016]
公式(2)中，x1表示负荷侧电压ub，单位(v)；x2表示电感电流i
l
，单位(a)；参数τ1表示传感器测量与传输过程中产生的未知时间延迟常数；δi(x1,x1(t-τ1))，i＝1,2，表示未知的光滑且具有时间延迟的关于负荷侧电压ub的非线性函数；di，i＝1,2，表示外部扰动输入信号；u表示mos管的占空比，即稳控单元的控制输入信号；y∈r表示稳控单元的输出；
[0017]
动态稳控的控制目标是使稳控单元的输出y稳定跟踪给定的期望信号yr；
[0018]
针对公式(2)表示的被控对象的数学模型，做出如下假设：
[0019]
假设1：gi≠0，i＝1,2，表示未知的常数，且存在正数g
min
和g
max
，使得其满足关系：0＜g
min
≤|gi|≤g
max
；
[0020]
假设2：期望跟踪yr是光滑且有界的函数；属于一个紧集，并满足且其中，i表示期望跟踪的第i阶导数，a0、a1、a2、均为正数；
[0021]
假设3：τ1表示未知的正数，且满足关系：0≤τ1≤τm，其中，τm表示τ1的最大值；
[0022]
假设4：未知外部扰动输入信号di，i＝1,2，满足关系：
[0023]
为解决步骤s2中输入电压安全性的负荷调控约束，引入引理1～引理4作为控制算法的设计和稳定性分析的理论基础，具体内容如下：
[0024]
引理1：对于任意正常数定义i＝1,...,n，其中，zi表示第i个状态变量，且是开集；
[0025]
存在变量η:＝[ω,zi]
t
∈o,函数h:r
+
×o→rl+i
是关于时间t分段连续的，且在r
+
×
o上关于η局部李普希茨稳定；变量η关于时间t的一阶导数公式(3)如下所示：
[0026][0027]
假设存在连续可微正定函数u:r
l
→r+
，且vj:h
→r+
在其各自的领域，公式(4)如下所示：
[0028][0029]
公式(4)中，ρ1和ρ2为k
∞
类函数，vj(zj)表示关于状态变量zj的李雅普诺夫函数，u(ω)表示关于变量ω的连续可微正定函数，令其中v(η)表示关于变量η的李雅普诺夫函数，zi(0)属于集合h，如果不等式表示为：
[0030]
且满足η∈o，常数c＞0,υ＞0,那么，zi(t)一直保留在开放集h，中；
[0031]
引理2：对于任意公式(5)成立：
[0032][0033]
公式(5)中，表示设计参数，s0表示任意变量；
[0034]
采用模糊逻辑系统在线逼近被控对象的数学模型中的未知的光滑函数其中，表示给定紧集；
[0035]
首先，模糊逻辑系统(fls)是一组模糊的“if-then”规则，将输入向量ui∈rm映射到标量输出yi∈r，公式(6)如下所示：
[0036][0037]
公式(6)中，和(l＝1,...,n,k＝1,...,m,i＝1,...,n)是由模糊隶属函数描述的模糊集，分别为和nv1是ξi＝[ξ
i,1
,ξ
i,2
,
…
ξ
i,m
]
t
∈ui的模糊规则个数；ξi和yi∈vi分别为模糊逻辑系统(fls)的输入和输出，考虑公式(6)中“if-then”模糊规则，模糊逻辑系统(fls)具有单例模糊化、乘积推理机、中心平均解模糊器的特点，公式(7)如下所示：
[0038][0039]
公式(7)中，
[0040]
是理想权值向量，是模糊基函数向量；
[0041]
引理3：对于任意给定的在集合中的实连续函数fi:rn→
r，存在任意实数
使得公式(7)满足公式(8)所描述的形式，如下所示：
[0042][0043]
令εi(ξi)为逼近误差，δi(ξi)描述为公式(9)所示的形式：
[0044][0045]
公式(9)中，逼近误差逼近误差表示模糊逻辑系统估计误差的上界值；是θi的最优权值向量，定义公式(10)，如下所示：
[0046][0047]
当非线性函数具有未知的时间延迟常数τi时，例如δi(ζi,ζi(t-τi))，不能利用模糊逻辑系统直接估计；然而，由于紧集的存在，利用结合有限覆盖引理的模糊逻辑系统对未知函数进行近似；
[0048]
引理4：假设输入向量ξi＝(ξi,ξi(t-τi))关于时间t一致连续，其中，τi∈[0,τm]是未知时间延迟常数，继而，对于任意的给定误差存在一个独立于时间t的有限区间[0,τm]，公式(11)如下所示：
[0049]
0＜t1＜
…
＜tm＜τmꢀꢀꢀ
(11)
[0050]
由其中一个时间点，满足公式(12)，如下所示：
[0051][0052]
可得公式(13)，如下所示：
[0053][0054]
假设：τ1表示未知的正数，且满足关系：0≤τ1≤τm，其中，τm表示τ1的最大值；结合引理3，存在多个时间点τ
1/1
,...,τ
n/n
∈{t1,...,tm}，将具有时间延迟的未知光滑函数，公式(14)如下所示：
[0055][0056]
公式(14)中，表示有限覆盖引理的估计误差，因此，结合模糊逻辑系统近似未知函数的表达式，公式(14)被近似为公式(15)所示：
[0057][0058]
公式(15)中，δi表示模糊逻辑系统估计误差的上界值与有限覆盖引理的估计误差的和，且输入向量，公式(16)如下所示：
[0059]
ξi＝(x1,...,xi,...,x1(t-t1),...,xk(t-τ
k/k
),...,xi(t-tm))
ꢀꢀꢀ
(16)。
[0060]
步骤s4中，自适应动态面调控策略，包括以下步骤：
[0061]
步骤s41、定义第一个动态面误差s1，公式(17)如下所示：
[0062]
s1＝x
1-yrꢀꢀꢀ
(17)
[0063]
公式(17)中yr是期望跟踪，考虑公式(2)，表示s1关于时间的导数，公式(18)如下所示：
[0064][0065]
设计障碍李雅普诺夫候选函数v1，公式(19)如下所示：
[0066][0067]
公式(19)中，log(χ)表示χ的自然对数，v1在紧致集上是连续的，其中设计参数
[0068]
公式(19)关于时间的一阶导数为公式(20)，如下所示：
[0069][0070]
根据假设：未知外部扰动输入信号di，i＝1,2，满足关系：利用杨氏不等式得到公式(21)，如下所示：
[0071][0072]
因此，结合公式(21)，将公式(20)改写为公式(22)，如下所示：
[0073][0074]
为了处理公式(22)中的具有未知时间延迟的非线性函数，使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，将公式(22)改写为公式(23)，如下所示：
[0075][0076]
公式(23)中，输入向量且有公式(24)，如下所示：
[0077][0078]
此外，根据假设：gi≠0，i＝1,2，表示未知的常数，且存在正数g
min
和g
max
，使得其满足关系：0＜g
min
≤|gi|≤g
max
；利用杨氏不等式得到公式(25)，如下所示：
[0079][0080]
公式(25)中，ν1表示设计参数，其值为正数，因此，v1的导数被改写为公式(26)，如
下所示：
[0081][0082]
公式(26)中，常数x
2d
表示虚拟控制律，其中，虚拟控制律如公式(27)所示：
[0083][0084]
公式(27)中，k1表示设计参数，其值为正数，是θ
*
的估计值，将在步骤s42中给出其权值更新律；将引入如公式(28)所示的一阶低通滤波器用来计算虚拟控制量的导数，如下所示：
[0085][0086]
公式(28)中，ι2表示时间常数，值为正数，因此，得到一个新的滤波器输出z2；
[0087]
步骤s42、定义第二个动态面误差公式(29)，如下所示：
[0088]
s2＝x
2-z2ꢀꢀꢀ
(29)
[0089]
s2的导数公式(30)，如下所示：
[0090][0091]
设计障碍李雅普诺夫候选函数v2，公式(31)如下所示：
[0092][0093]
公式(31)中，v2在紧致集上是连续的，且紧致集设计参数估计误差其中，是θ
*
的估计值；γ
θ
是设计参数，值为正数；使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，有公式(32)成立，如下所示；
[0094][0095]
公式(32)中，输入向量利用杨氏不等式，得到vn的导数公式(33)，如下所示：
[0096]
[0097]
公式(33)中，常数根据公式(33)设计控制信号，得到公式(34)，如下所示：
[0098][0099]
自适应律设计公式(35)，如下所示：
[0100][0101]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0102]
1.用于输入电压安全性的负荷调控约束条件下可控负荷精准控制，可以根据负荷状态的变化自适应地调整控制策略，使得控制系统能够更好地适应不同的负荷工作状态，并快速响应负荷状态的变化，实时进行控制，进而保证控制系统的实时性和稳定性；
[0103]
2.制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小，通过控制稳控单元输出电压大小，进而可以实现可控负荷最优互动过程中的负荷调控动态稳控；
[0104]
3.通过引入一阶低通滤波器计算虚拟控制律的导数，避免产生微分爆炸现象，以负荷调控目标为期望曲线，通过构建合适的障碍李雅普诺夫函数，在考虑输入电压安全性的基础上，实现给定的跟踪性能指标；
[0105]
4.将模糊逻辑系统与有限覆盖引理相结合，不仅可以估计未知的光滑非线性函数，还可以补偿由传感器测量传输过程产生的未知时间延迟，从而降低跟踪误差，提高控制性能；
[0106]
5.使用自适应状态约束动态面控制方法所设计的控制律u(t)，通过稳定性分析表明，所设计的自适应控制器能确保控制系统中的所有的更新律、设计参数，均半全局一致终有界，借助初始化技巧，系统的跟踪误差能够收敛到一个可调的紧集，并且满足系统中负荷调控状态约束的条件。
附图说明
[0107]
图1是稳控单元拓扑结构示意图。
[0108]
图2是实验设备与环境示意图。
[0109]
图3是实验系统结构示意图。
[0110]
图4是跟踪性能示意图。
[0111]
图5是跟踪误差示意图。
具体实施方式
[0112]
下面结合说明书附图对本发明进行详细地描述，但是应该指出本发明的实施不限于以下的实施方式。
[0113]
以下实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。下述实施例中所用方法如无特
别说明均为常规方法。
[0114]
【实施例1】
[0115]
在电力系统可控负荷最优互动过程中，实现可控负荷的快速动态稳控，其工作原理是在针对如电灯和电化学储能的电力负荷调控时，快速稳定负荷侧电压变化，最终实现负荷的动态稳控；制定负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小，进而通过改变负荷输入电压的形式实现负荷调控，研究稳控单元输出电压变化时的快速稳定控制，见图1～图5，图1为稳控单元拓扑结构示意图，图2～图3为半实物仿真平台示意图，在仿真平台上搭建如图1所示的稳控单元，并将自适应动态面调控策略嵌入到实验台中，验证所提调控策略的有效性，结果见图4～图5。
[0116]
一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，包括以下步骤：
[0117]
步骤s1、建立可控负荷最优互动过程中动态稳控模型，内容如下：
[0118]
可控负荷最优互动过程中动态稳控模型的状态空间方程，公式(1)如下所示：
[0119][0120]
公式(1)中，ub表示负荷侧电压，单位v；i
l
表示电感电流,单位a；u
dc
表示直流微电网直流母线电压，单位v；l为负荷侧电感，单位mh；cb为负荷侧滤波电容,单位mf；r为电池内阻,单位ω；见图1，其中，v1，v2表示二极管，用于单向导通，不失一般性，考虑外部扰动对公式(1)的影响，并假设公式(1)中所有系数未知，采用数学变换的方式将公式(1)改写为公式(2)所示的状态空间表达式，作为被控对象的数学模型：
[0121][0122]
公式(2)中，x1表示负荷侧电压ub，单位(v)；x2表示电感电流i
l
，单位(a)；参数τ1表示传感器测量与传输过程中产生的未知时间延迟常数；δi(x1,x1(t-τ1))，i＝1,2，表示未知的光滑且具有时间延迟的关于负荷侧电压ub的非线性函数；di，i＝1,2，表示外部扰动输入信号；u表示mos管的占空比，即稳控单元的控制输入信号；y∈r表示稳控单元的输出；
[0123]
动态稳控的控制目标是使稳控单元的输出y稳定跟踪给定的期望信号yr；
[0124]
针对公式(2)表示的被控对象的数学模型，做出如下假设：
[0125]
假设1：gi≠0，i＝1,2，表示未知的常数，且存在正数g
min
和g
max
，使得其满足关系：0＜g
min
≤|gi|≤g
max
；
[0126]
假设2：期望跟踪yr是光滑且有界的函数；属于一个紧集，并满足且其中，i表示期望跟踪的第i阶导数，a0、a1、a2、均为正数；
[0127]
假设3：τ1表示未知的正数，且满足关系：0≤τ1≤τm，其中，τm表示τ1的最大值；
[0128]
假设4：未知外部扰动输入信号di，i＝1,2，满足关系：
[0129]
步骤s2、建立输入电压安全性的负荷调控约束，引入引理1～引理4作为控制算法的设计和稳定性分析的理论基础，具体内容如下：
[0130]
引理1：对于任意正常数定义i＝1,...,n，其中，zi表示第i个状态变量，且是开集；
[0131]
存在变量η:＝[ω,zi]
t
∈o,函数h:r
+
×o→rl+i
是关于时间t分段连续的，且在r
+
×
o上关于η局部李普希茨稳定；变量η关于时间t的一阶导数公式(3)如下所示：
[0132][0133]
假设存在连续可微正定函数u:r
l
→r+
，且vj:h
→r+
在其各自的领域，公式(4)如下所示：
[0134][0135]
公式(4)中，ρ1和ρ2为k
∞
类函数，vj(zj)表示关于状态变量zj的李雅普诺夫函数，u(ω)表示关于变量ω的连续可微正定函数，令其中v(η)表示关于变量η的李雅普诺夫函数，zi(0)属于集合h，如果不等式表示为：
[0136]
且满足η∈o，常数c＞0,υ＞0,那么，zi(t)一直保留在开放集h，中；
[0137]
引理2：对于任意公式(5)成立：
[0138][0139]
公式(5)中，表示设计参数，s0表示任意变量；
[0140]
采用模糊逻辑系统在线逼近被控对象的数学模型中的未知的光滑函数其中，表示给定紧集；
[0141]
首先，模糊逻辑系统(fls)是一组模糊的“if-then”规则，将输入向量ui∈rm映射到标量输出yi∈r，公式(6)如下所示：
[0142][0143]
公式(6)中，和(l＝1,...,n,k＝1,...,m,i＝1,...,n)是由模糊隶属函数描述的模糊集，分别为和nv1是ξi＝[ξ
i,1
,ξ
i,2
,
…
ξ
i,m
]
t
∈ui的模糊规则个数；ξi和yi∈vi分别为模糊逻辑系统(fls)的输入和输出，考虑公式(6)中“if-then”模糊规则，模糊逻辑系统(fls)具有单例模糊化、乘积推理机、中心平均解模糊器的特点，公式(7)如下所示：
[0144][0145]
公式(7)中，
[0146]
是理想权值向量，是模糊基函数向量；
[0147]
引理3：对于任意给定的在集合中的实连续函数fi:rn→
r，存在任意实数使得公式(7)满足公式(8)所描述的形式，如下所示：
[0148][0149]
令εi(ξi)为逼近误差，δi(ξi)描述为公式(9)所示的形式：
[0150][0151]
公式(9)中，逼近误差逼近误差表示模糊逻辑系统估计误差的上界值；是的最优权值向量，定义公式(10)，如下所示：
[0152][0153]
当非线性函数具有未知的时间延迟常数τi时，例如δi(ζi,ζi(t-τi))，不能利用模糊逻辑系统直接估计；然而，由于紧集的存在，利用结合有限覆盖引理的模糊逻辑系统对未知函数进行近似；
[0154]
引理4：假设输入向量ξi＝(ξi,ξi(t-τi))关于时间t一致连续，其中，τi∈[0,τm]是未知时间延迟常数，继而，对于任意的给定误差存在一个独立于时间t的有限区间[0,τm]，公式(11)如下所示：
[0155]
0＜t1＜
…
＜tm＜τmꢀꢀꢀ
(11)
[0156]
由其中一个时间点，满足公式(12)，如下所示：
[0157][0158]
可得公式(13)，如下所示：
[0159][0160]
结合引理3和假设3，存在多个时间点τ
1/1
,...,τ
n/n
∈{t1,...,tm}，将具有时间延迟的未知光滑函数，公式(14)如下所示：
[0161][0162]
公式(14)中，表示有限覆盖引理的估计误差，因此，结合模糊逻辑系统近似未知函数的表达式，公式(14)被近似为公式(15)所示：
[0163][0164]
公式(15)中，δi表示模糊逻辑系统估计误差的上界值与有限覆盖引理的估计误差的和，且输入向量，公式(16)如下所示：
[0165]
ξi＝(x1,...,xi,...,x1(t-t1),...,xk(t-τ
k/k
),...,xi(t-tm))
ꢀꢀꢀ
(16)。
[0166]
步骤s3、制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小；
[0167]
步骤s4、设计以负荷调控目标为期望曲线的负荷稳控单元自适应动态面调控策略，使得电力系统负荷变化快速稳控；自适应动态面调控策略，包括以下步骤：
[0168]
步骤s41、定义第一个动态面误差s1，公式(17)如下所示：
[0169]
s1＝x
1-yrꢀꢀꢀ
(17)
[0170]
公式(17)中，yr是期望跟踪，考虑公式(2)，表示s1关于时间的导数，公式(18)如下所示：
[0171][0172]
设计障碍李雅普诺夫候选函数v1，公式(19)如下所示：
[0173][0174]
公式(19)中，log(χ)表示χ的自然对数，v1在紧致集上是连续的，其中设计参数
[0175]
公式(19)关于时间的一阶导数为公式(20)，如下所示：
[0176][0177]
根据假设4，利用杨氏不等式得到公式(21)，如下所示：
[0178][0179]
因此，结合公式(21)，将公式(20)改写为公式(22)，如下所示：
[0180][0181]
为了处理公式(22)中的具有未知时间延迟的非线性函数，使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，并结合引理4，将公式(22)改写为公式(23)，如下所示：
[0182][0183]
公式(23)中，输入向量且有公式(24)，如下所示：
[0184][0185]
此外，根据假设1，利用杨氏不等式得到公式(25)，如下所示：
[0186][0187]
公式(25)中，ν1表示设计参数，其值为正数，因此，v1的导数被改写为公式(26)，如下所示：
[0188][0189]
公式(26)中，常数x
2d
表示虚拟控制律，其中，虚拟控制律如公式(27)所示：
[0190][0191]
公式(27)中，k1表示设计参数，其值为正数，是θ
*
的估计值，将在步骤s42中给出其权值更新律；将引入如公式(28)所示的一阶低通滤波器用来计算虚拟控制量的导数，如下所示：
[0192][0193]
公式(28)中，ι2表示时间常数，值为正数，因此，得到一个新的滤波器输出z2；
[0194]
步骤s42、定义第二个动态面误差公式(29)，如下所示：
[0195]
s2＝x
2-z2ꢀꢀꢀ
(29)
[0196]
s2的导数公式(30)，如下所示：
[0197][0198]
设计障碍李雅普诺夫候选函数v2，公式(31)如下所示：
[0199][0200]
公式(31)中，v2在紧致集上是连续的，且紧致集设计参数估计误差其中，是θ
*
的估计值；γ
θ
是设计参数，值为正数；使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，并结合引理4，有公式(32)成立，如下所示；
[0201][0202]
公式(32)中，输入向量利用杨
氏不等式，得到vn的导数公式(33)，如下所示：
[0203][0204]
公式(33)中，常数根据公式(33)设计控制信号，得到公式(34)，如下所示：
[0205][0206]
自适应律设计公式(35)，如下所示：
[0207][0208]
本发明通过搭建半实物仿真平台来验证动态稳控方法的有效性，见图2，见图3；在建立电力电子实时仿真实验平台中，考虑将公式(1)中的稳控单元二阶状态空间模型作为被控对象，并将matlab中的simulink搭建编程的被控对象模型以及控制器算法分别通过实时模拟器和快速控制原型生成代码并下载到实验设备中，与实物硬件形成闭环，进行实时仿真和在线验证实验。
[0209]
在仿真实验中，将稳控单元的参数设置为：u
dc
＝1000v，l＝10mh，cb＝1mf和r＝0.1ω；状态被限制在范围|x1|＜510,|x2|＜20中，所选状态的初始值为x1(0)＝500,x2(0)＝0,将自适应动态面调控策略的初始化设计参数设置：k1＝13,k2＝1.3,k
b1
＝1,k
b2
＝25,v1＝0.1,v2＝0.9,γ
θ
＝0.3,δ
θ
＝20；一阶低通滤波器的时间常数是τ＝0.01；选择参考信号yr＝500。
[0210]
见图3，横坐标表示仿真时间，单位：秒；纵坐标表示电压值，单位是：伏特；实线表示期望信号，其值为500v；虚线表示系统的输出电压；见图4，横坐标表示仿真时间，单位：秒；纵坐标表示电压值，单位：伏特；虚线表示系统的跟踪误差。
[0211]
见图3，见图4，实验结果表明，本发明所提的控制策略可以实现有效的跟踪性能，其跟踪误差最终稳定在0.01v附近。
[0212]
本发明通过设计合适的障碍李雅普诺夫函数，保证输入电压安全性的负荷调控约束，实现给定的性能指标，并将有限覆盖引理与模糊逻辑系统相结合，不仅可以在线估计未知的光滑非线性函数，还可以补偿传感器测量传输过程中产生的未知时间延迟，可以提高buck电路稳控单元输出电压的稳定性和抗干扰能力，最终实现了电力负荷的快速稳定调控。
[0213]
对所设计的自适应动态面调控策略进行稳定性分析，内容如下：
[0214]
定理：针对公式(2)描述的稳控单元，假设1～假设4成立，在集合i＝1,2中，设计公式(27)中的虚拟控制律x
2d
，公式(34)中的控制信号u(t)及公式(35)中的权值自适应
律；选择设计参数ki、vi、γ
θ
、δ
θ
，以及定义正常数和其中，和包括以下证明步骤：
[0215]
证明步骤1、定义滤波误差y1，公式(36)如下所示：
[0216][0217]
公式(36)中，x
2d
在公式(27)中给出，结合公式(27)和公式(36)，根据公式得到公式(37)成立，如下所示：
[0218][0219]
公式(37)中b2是连续函数；
[0220]
证明步骤2、定义李雅普诺夫函数v，公式(38)如下所示：
[0221][0222]
公式(38)中，李亚普诺夫函数v的时间导数公式(39)，如下所示：
[0223][0224]
根据公式(29)和公式(36)，得到公式(40)，如下所示：
[0225]
x2＝s2+y1+x
2d
ꢀꢀꢀ
(40)
[0226]
将公式(27)和公式(40)分别代入公式(26)可得公式(41)，如下所示：
[0227][0228]
将公式(34)代入(33)，得到公式(42)，如下所示：
[0229][0230]
从自适应律(35)中得到公式(43)，如下所示：
[0231][0232]
将公式(41)～(43)代入公式(39)中，得公式(44)，如下所示：
[0233][0234]
根据假设2，得到集合公式(45)，如下所示：
[0235][0236]
在r3中是紧凑的，b1＞0，得到集合公式(46)，如下所示：
[0237][0238]
在r4中是紧凑的，且p为正常数，注意γ1×
γ2在r7中也是紧凑的，因此|b2|在紧凑集合γ1×
γ2上有最大值m2，利用杨氏不等式，并考虑公式(44)，得到公式(47)，如下所示：
[0239][0240][0241][0242][0243]
其中，j是任意常数，其值为正数，根据引理2，不等式(51)成立，如下所示：
[0244][0245]
将公式(49)-(51)代入(48)，得到公式(52)，如下所示：
[0246][0247]
令常数常数公式(52)被改写为公式(53)，如下所示：
[0248][0249]
结合引理1，有得到公式(54)，如下所示：
[0250][0251]
令任意正常数当v(0)＝p时始终成立，意味着对于所有的t≥0，v(t)≤p，因此，v(t)≤p是一个不变集，通过求解公式(54)，得到公式(55)，如下所示：
[0252][0253]
通过求解公式(55)，得到公式(56)，如下所示：
[0254][0255]
闭环系统的所有信号，如si,和y1都是半全局一致最终有界的；通过选择合适的设计参数γ
θ
,k1,k2,ι2,lim
t
→
∞
v(t)可以任意小，进而表明，跟踪误差收敛到有界紧集；从公
式(56)可知，v(0)≤p,这意味着公式(57)成立，如下所示：
[0256][0257]
公式(57)中，有界集与滤波误差y1之间的关系满足根据假设2，由于x1＝s1+yr,|yr|≤a0和成立，可见和x2＝s2+z2＝s2+y1+x
2d
；由于x1,ν1,yr和有界，且考虑到公式(27)中设计的虚拟控制信号x
2d
，不等式成立；保证了闭环系统中的全状态约束。证毕。
[0258]
本发明用于输入电压安全性的负荷调控约束条件下可控负荷精准控制，可以根据负荷状态的变化自适应地调整控制策略，使得控制系统能够更好地适应不同的负荷工作状态，并快速响应负荷状态的变化，实时进行控制，进而保证控制系统的实时性和稳定性；制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小，通过控制稳控单元输出电压大小，进而可以实现可控负荷最优互动过程中的负荷调控动态稳控；通过引入一阶低通滤波器计算虚拟控制律的导数，避免产生微分爆炸现象，以负荷调控目标为期望曲线，通过构建合适的障碍李雅普诺夫函数，在考虑输入电压安全性的基础上，实现给定的跟踪性能指标；将模糊逻辑系统与有限覆盖引理相结合，不仅可以估计未知的光滑非线性函数，还可以补偿由传感器测量传输过程产生的未知时间延迟，从而降低跟踪误差，提高控制性能；使用自适应状态约束动态面控制方法所设计的控制律u(t)，通过稳定性分析表明，所设计的自适应控制器能确保控制系统中的所有的更新律、设计参数，均半全局一致终有界，借助初始化技巧，系统的跟踪误差能够收敛到一个可调的紧集，并且满足系统中负荷调控状态约束的条件。

技术特征：
1.一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1、建立可控负荷最优互动过程中动态稳控模型；步骤s2、建立输入电压安全性的负荷调控约束；步骤s3、制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小；步骤s4、设计以负荷调控目标为期望曲线的负荷稳控单元自适应动态面调控策略，使得电力系统负荷变化快速稳控。2.根据权利要求1所述的一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，其特征在于，步骤s1中，所述的可控负荷最优互动过程中动态稳控模型的状态空间方程，公式(1)如下所示：公式(1)中，u
b
表示负荷侧电压，单位v；i
l
表示电感电流,单位a；u
dc
表示直流微电网直流母线电压，单位v；l为负荷侧电感，单位mh；c
b
为负荷侧滤波电容,单位mf；r为电池内阻,单位ω，不失一般性，考虑外部扰动对公式(1)的影响，并假设公式(1)中所有系数未知，采用数学变换的方式将公式(1)改写为公式(2)所示的状态空间表达式，作为被控对象的数学模型，如下所示：公式(2)中，x1表示负荷侧电压u
b
，单位(v)；x2表示电感电流i
l
，单位(a)；参数τ1表示传感器测量与传输过程中产生的未知时间延迟常数；δ
i
(x1,x1(t-τ1))，i＝1,2，表示未知的光滑且具有时间延迟的关于负荷侧电压u
b
的非线性函数；d
i
，i＝1,2，表示外部扰动输入信号；u表示mos管的占空比，即稳控单元的控制输入信号；y∈r表示稳控单元的输出；动态稳控的控制目标是使稳控单元的输出y稳定跟踪给定的期望信号y
r
；针对公式(2)表示的被控对象的数学模型，做出如下假设：假设1：g
i
≠0，i＝1,2，表示未知的常数，且存在正数g
min
和g
max
，使得其满足关系：0＜g
min
≤|g
i
|≤g
max
；假设2：期望跟踪y
r
是光滑且有界的函数；属于一个紧集，并满足且其中，i表示期望跟踪的第i阶导数，a0、a1、a2、均为正数；假设3：τ1表示未知的正数，且满足关系：0≤τ1≤τ
m
，其中，τ
m
表示τ1的最大值；假设4：未知外部扰动输入信号d
i
，i＝1,2，满足关系：3.根据权利要求1所述的一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，其特征
在于，为解决步骤s2中所述的输入电压安全性的负荷调控约束，引入引理1～引理4作为控制算法的设计和稳定性分析的理论基础，具体内容如下：引理1：对于任意正常数定义定义其中，z
i
表示第i个状态变量，且o:是开集；存在变量η:＝[ω,z
i
]
t
∈o,函数h:r
+
×
o
→
r
l+i
是关于时间t分段连续的，且在r
+
×
o上关于η局部李普希茨稳定；变量η关于时间t的一阶导数公式(3)如下所示：假设存在连续可微正定函数u:r
l
→
r
+
，且v
j
:h
→
r
+
在其各自的领域，公式(4)如下所示：公式(4)中，ρ1和ρ2为k
∞
类函数，v
j
(z
j
)表示关于状态变量z
j
的李雅普诺夫函数，u(ω)表示关于变量ω的连续可微正定函数，令其中v(η)表示关于变量η的李雅普诺夫函数，z
i
(0)属于集合h，如果不等式表示为：且满足η∈o，常数c＞0,υ＞0,那么，z
i
(t)一直保留在开放集h，中；引理2：对于任意公式(5)成立：公式(5)中，表示设计参数，s0表示任意变量；采用模糊逻辑系统在线逼近被控对象的数学模型中的未知的光滑函数δ
i
:其中，表示给定紧集；首先，模糊逻辑系统(fls)是一组模糊的“if-then”规则，将输入向量u
i
∈r
m
映射到标量输出y
i
∈r，公式(6)如下所示：公式(6)中，和是由模糊隶属函数描述的模糊集，分别为和是ξ
i
＝[ξ
i,1
,ξ
i,2
,
…
ξ
i,m
]
t
∈u
i
的模糊规则个数；ξ
i
和y
i
∈v
i
分别为模糊逻辑系统(fls)的输入和输出，考虑公式(6)中“if-then”模糊规则，模糊逻辑系统(fls)具有单例模糊化、乘积推理机、中心平均解模糊器的特点，公式(7)如下所示：公式(7)中，是理想权值向量，是模糊基
函数向量；引理3：对于任意给定的在集合中的实连续函数f
i
:r
n
→
r，存在任意实数使得公式(7)满足公式(8)所描述的形式，如下所示：令ε
i
(ξ
i
)为逼近误差，δ
i
(ξ
i
)描述为公式(9)所示的形式：公式(9)中，逼近误差逼近误差表示模糊逻辑系统估计误差的上界值；是的最优权值向量，定义公式(10)，如下所示：当非线性函数具有未知的时间延迟常数τ
i
时，例如δ
i
(ζ
i
,ζ
i
(t-τ
i
))，不能利用模糊逻辑系统直接估计；然而，由于紧集的存在，利用结合有限覆盖引理的模糊逻辑系统对未知函数进行近似；引理4：假设输入向量ξ
i
＝(ξ
i
,ξ
i
(t-τ
i
))关于时间t一致连续，其中，τ
i
∈[0,τ
m
]是未知时间延迟常数，继而，对于任意的给定误差存在一个独立于时间t的有限区间[0,τ
m
]，公式(11)如下所示：0＜t1＜
…
＜t
m
＜τ
m (11)由其中一个时间点，满足公式(12)，如下所示：可得公式(13)，如下所示：假设：τ1表示未知的正数，且满足关系：0≤τ1≤τ
m
，其中，τ
m
表示τ1的最大值；结合引理3，存在多个时间点τ
1/1
,...,τ
n/n
∈{t1,
…
,t
m
}，将具有时间延迟的未知光滑函数，公式(14)如下所示：公式(14)中，表示有限覆盖引理的估计误差，因此，结合模糊逻辑系统近似未知函数的表达式，公式(14)被近似为公式(15)所示：公式(15)中，δ
i
表示模糊逻辑系统估计误差的上界值与有限覆盖引理的估计误差的和，且输入向量，公式(16)如下所示：ξ
i
＝(x1,
…
,x
i
,
…
,x1(t-t1),...,x
k
(t-τ
k/k
),...,x
i
(t-t
m
))
ꢀꢀ
(16)。4.根据权利要求1所述的一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，其特征在于，步骤s4中，所述的自适应动态面调控策略，包括以下步骤：
步骤s41、定义第一个动态面误差s1，公式(17)如下所示：s1＝x
1-y
r
ꢀꢀ
(17)公式(17)中y
r
是期望跟踪，考虑公式(2)，表示s1关于时间的导数，公式(18)如下所示：设计障碍李雅普诺夫候选函数v1，公式(19)如下所示：公式(19)中，log(χ)表示χ的自然对数，v1在紧致集上是连续的，其中设计参数公式(19)关于时间的一阶导数为公式(20)，如下所示：根据假设：未知外部扰动输入信号d
i
，i＝1,2，满足关系：利用杨氏不等式得到公式(21)，如下所示：因此，结合公式(21)，将公式(20)改写为公式(22)，如下所示：为了处理公式(22)中的具有未知时间延迟的非线性函数，使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，将公式(22)改写为公式(23)，如下所示：公式(23)中，输入向量且有公式(24)，如下所示：此外，根据假设：g
i
≠0，i＝1,2，表示未知的常数，且存在正数g
min
和g
max
，使得其满足关
系：0＜g
min
≤|g
i
|≤g
max
；利用杨氏不等式得到公式(25)，如下所示：公式(25)中，ν1表示设计参数，其值为正数，因此，v1的导数被改写为公式(26)，如下所示：公式(26)中，常数x
2d
表示虚拟控制律，其中，虚拟控制律如公式(27)所示：公式(27)中，k1表示设计参数，其值为正数，是θ
*
的估计值，将在步骤s42中给出其权值更新律；将引入如公式(28)所示的一阶低通滤波器用来计算虚拟控制量的导数，如下所示：公式(28)中，ι2表示时间常数，值为正数，因此，得到一个新的滤波器输出z2；步骤s42、定义第二个动态面误差公式(29)，如下所示：s2＝x
2-z2ꢀꢀ
(29)s2的导数公式(30)，如下所示：设计障碍李雅普诺夫候选函数v2，公式(31)如下所示：公式(31)中，v2在紧致集上是连续的，且紧致集设计参数估计误差其中，是的估计值；γ
θ
是设计参数，值为正数；使用模糊逻辑系统(fls)作为估计器，有公式(32)成立，如下所示；公式(32)中，输入向量利用杨氏不等式，得到v
n
的导数公式(33)，如下所示：
公式(33)中，常数根据公式(33)设计控制信号，得到公式(34)，如下所示：自适应律设计公式(35)，如下所示：

技术总结
本发明涉及一种用于可控负荷最优互动过程中的动态稳控方法，包括以下步骤：建立可控负荷最优互动过程中动态稳控模型；建立输入电压安全性的负荷调控约束；制定负荷优化互动过程中不同负荷调控需求下的稳控单元输出电压大小；设计以负荷调控目标为期望曲线的负荷稳控单元自适应动态面调控策略，使得电力系统负荷变化快速稳控。本发明的优点是：用于输入电压安全性的负荷调控约束条件下可控负荷精准控制，可以根据负荷状态的变化自适应地调整控制策略，使得控制系统能够更好地适应不同的负荷工作状态，并快速响应负荷状态的变化，实时进行控制，进而保证控制系统的实时性和稳定性。性。性。


技术研发人员：倪钰林 王越 于博 王顺江 贺欢 张秀宇 贾依霖 李正林 李志伟 祝国强
受保护的技术使用者：国网辽宁省电力有限公司 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 国家电网有限公司
技术研发日：2023.05.08
技术公布日：2023/8/14