基于神经网络的数据驱动互联电力系统负荷频率控制

摘要

针对高度复杂的电力系统存在的建模误差和不确定性等问题,该文基于无模型自适应控制算法提出一种不依赖电力系统模型信息的负荷频率控制策略。首先将电力系统的动力学模型抽象为一般的非线性函数,在其I/O数据之间引入时变的伪偏导数,将非线性电力系统等效为动态线性数据模型;然后构建一个径向基神经网络在线估计系统的伪偏导数,并使用优化理论设计数据驱动的负荷频率控制方案,在理论上严格分析了闭环电力系统的稳定性和径向基神经网络估计方法的收敛性;最后在互联电力系统上验证该负荷频率控制方法在不利用模型信息的前提下,能够取得良好的跟踪性能。