模糊预测控制在网络化AGC系统中的应用

论文摘要

在解除管制的模式下,网络化自动发电控制系统（NAGC）会面临更多突发的、振幅较大的负荷扰动,本文在充分考虑系统的非线性及通信网络的随机时延和丢包等问题后,提出了一种基于T-S模型的模糊预测控制方法。在非线性环节的影响下,大容量机组频繁的开关控制动作会使系统产生过大的超调量和过长的调节时间,传统的线性模型已经不足以描述系统的动态特性。同时,解除管制环境下的网络化AGC系统由于引入了通信网络,所以存在着随机时延和丢包等问题。针对以上非线性和时延问题,首先,本文在传统AGC系统模型的基础上,建立了阀门非线性环节的模糊T-S模型,将非线性系统转化为一系列线性系统的加权叠加,既对系统的非线性进行了准确的描述,又便于将线性系统的控制理论和策略应用到控制器的设计。其次,针对网络时延问题,本文采用广义预测控制方法来对控制量进行预测,并通过在执行器前加缓冲区存储预测的控制量,来补偿时延和丢包对AGC系统控制性能的影响。最后,将模糊T-S建模和广义预测控制相结合的方法,应用于一个考虑了阀门非线性、时延,以及配电公司参与矩阵（DPM）的两区域AGC系统进行仿真。结果表明模糊预测控制方法可以较快地使系统的频率、联络线功率和区域控制偏差恢复到稳态值,具有较好的稳定性、快速性和准确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 NAGC系统研究现状
• 1.2.1 NAGC系统的结构
• 1.2.2 NAGC系统存在的问题
• 1.3 AGC系统概述
• 1.3.1 AGC系统的构成
• 1.3.2 AGC系统的基本原理
• 1.3.3 AGC系统的控制目标
• 1.3.4 AGC系统的控制方式
• 1.4 解除管制后的AGC系统
• 1.5 AGC系统的控制策略
• 1.5.1 智能控制与PID控制结合
• 1.5.2 鲁棒控制
• 1.5.3 神经网络控制
• 1.5.4 预测控制
• 1.5.5 自适应控制
• 1.5.6 变结构控制
• 1.6 本文的主要研究内容
• 第2章 解除管制环境下NAGC系统模糊T-S建模
• 2.1 引言
• 2.2 基于T-S模型的模糊控制系统简介
• 2.3 模糊T-S模型的建立
• 2.3.1 模糊T-S模型的建立步骤
• 2.3.2 模糊T-S建模示例
• 2.4 AGC系统阀门非线性环节模糊T-S建模
• 2.5 仿真验证
• 2.6 本章小结
• 第3章 模糊预测控制及其在NAGC中的应用
• 3.1 引言
• 3.2 预测控制的基本原理
• 3.2.1 预测控制系统的一般结构
• 3.2.2 预测控制的基本原理
• 3.2.3 预测控制的基本特点
• 3.3 广义预测控制算法
• 3.3.1 预测模型
• 3.3.2 目标函数
• 3.3.3 输出预测
• 3.3.4 广义预测控制算法实现步骤
• 3.4 模糊预测控制基本原理
• 3.5 网络时延缓冲区设计
• 3.6 模型仿真
• 3.6.1 系统状态空间表达式
• 3.6.2 仿真结果
• 3.7 本章小结
• 第4章 解除管制环境下的NAGC系统研究
• 4.1 引言
• 4.2 解除管制环境下的AGC系统
• 4.2.1 解除管制环境下AGC的新特点
• 4.2.2 配电公司参与矩阵（DPM）
• 4.3 解除管制环境下的NAGC系统模型
• 4.4 仿真结果
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
• 致谢