Design of a Proportional-Integral-Derivative Controller for an Automatic Generation Control of Multi-area Power Thermal Systems Using Firefly Algorithm

Essentially, it is significant to supply the consumer with reliable and sufficient power. Since, power quality is measured by the consistency in frequency and power flow between control areas. Thus, in a power system operation and control,automatic generation control(AGC) plays a crucial role. In this paper, multi-area(Five areas: area 1, area 2, area 3, area 4 and area 5) reheat thermal power systems are considered with proportional-integral-derivative(PID) controller as a supplementary controller. Each area in the investigated power system is equipped with appropriate governor unit, turbine with reheater unit, generator and speed regulator unit. The PID controller parameters are optimized by considering nature bio-inspired firefly algorithm(FFA). The experimental results demonstrated the comparison of the proposed system performance(FFA-PID)with optimized PID controller based genetic algorithm(GAPID) and particle swarm optimization(PSO) technique(PSOPID) for the same investigated power system. The results proved the efficiency of employing the integral time absolute error(ITAE) cost function with one percent step load perturbation(1 % SLP) in area 1. The proposed system based FFA achieved the least settling time compared to using the GA or the PSO algorithms, while, it attained good results with respect to the peak overshoot/undershoot. In addition, the FFA performance is improved with the increased number of iterations which outperformed the other optimization algorithms based controller.

Unified parametric approaches for high-order integral observer design for matrix second-order linear systems

A type of high-order integral observers for matrix second-order linear systems is proposed on the basis of generalized eigenstructure assignment via unified parametric approaches. Through establishing two general parametric solutions to this type of generalized matrix second-order Sylvester matrix equations, two unified complete parametric methods for the proposed observer design problem are presented. Both methods give simple complete parametric expressions for the observer gain matrices. The first one mainly depends on a series of singular value decompositions, and is thus numerically simple and reliable; the second one utilizes the fight factorization of the system, and allows eigenvalues of the error system to be set undetermined and sought via certain optimization procedures. A spring-mass-dashpot system is utilized to illustrate the design procedure and show the effect of the proposed approach.

DC offset rejection in a frequency-fixed second-order generalized integrator-based phase-locked loop for single-phase grid-connected applications

Fast and accurate monitoring of the phase,amplitude,and frequency of the grid voltage is essential for single-phase grid-connected converters.The presence of DC offset in the grid voltage is detrimental to not only grid synchronization but also the closed-loop stability of the grid-connected converters.In this paper,a new synchronization method to mitigate the effect of DC offset is presented using arbitrarily delayed signal cancelation(ADSC)in a second-order generalized integrator(SOGI)phase-locked loop(PLL).A frequency-fixed SOGI-based PLL(FFSOGI-PLL)is adopted to ensure better stability and to reduce the complexity compared with other SOGI-based PLLs.A small-signal model of the proposed PLL is derived for the systematic design of proportional-integral(PI)controller gains.The effects of frequency variation and ADSC on the proposed PLL are considered,and correction methods are adopted to accurately estimate grid information.The simulation results are presented,along with comparisons to other single-phase PLLs in terms of settling time,peak frequency,and phase error to validate the proposed PLL.The dynamic performance of the proposed PLL is also experimentally validated.Overall,the proposed PLL has the fastest transient response and better dynamic performance than the other PLLs for almost all performance indices,offering an improved solution for precise grid synchronization in single-phase applications.

改建房结构安全的三阶提升预警模型

为研究改建房结构安全问题并提升模型预警精度,采用“文本-图像融合”、“信息再生成”和“智能优化模型参数”3个方法建立三阶提升预警模型。首先构建基础预警模型:选取VGG16、ResNet50等4种图像识别模型进行迁移学习,将性能最优者作为基础预警模型;之后进行第1次预警精度提升:收集测试集中对应的文本信息,经独热编码等预处理后与图像信息“融合”,优选随机森林等5种算法以提升预警精度;然后进行第2次精度提升:采用过采样-深度卷积生成对抗网络(SMOTE-DCGAN)策略提高模型对隐患改建房的“捕捉”能力;最后,使用金豺优化算法进行第3次提升。研究结果表明:DenseNet121模型更能抓取到隐患改建房图像特征;改建房结构安全预警模型最优的是支持向量机(SVM),准确率为82.5%;使用SMOTE-DCGAN策略后,表现最佳的SVM和XGBoost,其隐患改建房的召回率分别提升10和5个百分点;金豺优化算法下的“SMOTE-DCGAN-SVM”准确率、召回率、精确率和F 1值再次提升7.0、7.5、10.5和9.1个百分点。研究结果可为相关部门排查改建房安全隐患提供技术支持。

压缩机用直线振荡电机频率跟踪控制

作为一种新型压缩机,直线压缩机具有效率高、体积小、噪声和震动小的优势,但要发挥其效率高的优点,需对驱动频率进行控制,以跟踪其机械谐振频率。针对该特性,提出了一种基于二阶广义积分器(SOGI)和双相关相位检测算法的直线振荡电机频率跟踪控制算法。该控制算法与基于位移电流积平均值(ASCP)的频率跟踪控制算法相比,具有动态响应快、变工况下运行稳定的优点,且增强了对外界干扰的抑制效果,提高了控制系统的稳定性。仿真和实验表明,所提出的控制算法可以快速跟踪电机固有频率,验证了理论的合理性和有效性。

基于单相脉宽调制整流技术的宽范围交流可调电抗器

设计一种宽范围交流可调电抗器,在单相脉宽调制整流技术的基础上,基于二阶广义积分算法构造虚拟正交分量,采用dq电流解耦控制算法进行双环控制,使交流侧电流滞后电压90°,实现可调电抗器的运行方式.仿真结果表明,该可调电抗器具有更宽的感抗调节范围、工作电压范围、工作电流范围和功率范围,有望在交流电领域获得更广泛的应用.

基于经济成本目标的综合能源系统容量规划方法研究

综合能源系统能够协同规划多种能源,提升可再生能源的消纳能力,从而实现系统的低碳高效运行。基于此,本研究提出了一种集成光伏发电系统、蓄热水箱和内燃机的综合能源系统。考虑冷、热、电三种形式能量平衡约束,采用遗传算法以系统的年总成本最小为优化目标,并以年总碳排放量和年总一次能源消耗量为评价指标建立了综合能源系统规划优化模型。结果表明:与分产系统相比,所提出的综合能源系统的年总成本节约率、年二氧化碳减排率和年一次能源节约率分别为30.67%、33.26%和8.93%。此外,综合能源系统中光伏发电系统承担了全年用户电负荷的14.58%,有效提升了系统的经济性以及能效性。

基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制

为了弥补PID控制容易出现超调的现场,设计了一种基于遗传算法整定驱动参数的水力发电机PID控制方法。从正弦信号方面对水力发电机开展进给测试,促进了跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法整定方案在迭代到37次时达到收敛,幅频特性表明系统获得了理想响应性能。采用遗传算法整定驱动参数后获得更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。正弦信号下遗传算法参数整定时达到了更低跟随误差,表现出了更优的跟随性能。绝对误差极值降低35.5%,绝对误差积分降低50.1%。该研究有助于提高水力发电机控制稳定性,也可适用于其它的机械传动机构。

A Novel Cascaded PID Controller for Automatic Generation Control Analysis With Renewable Sources

Present day power scenarios demand a high quality uninterrupted power supply and needs environmental issues to be addressed. Both concerns can be dealt with by the introduction of the renewable sources to the existing power system. Thus, automatic generation control(AGC) with diverse renewable sources and a modified-cascaded controller are presented in the paper.Also, a new hybrid scheme of the improved teaching learning based optimization-differential evolution(hITLBO-DE) algorithm is applied for providing optimization of controller parameters. A study of the system with a technique such as TLBO applied to a proportional integral derivative(PID), integral double derivative(IDD) and PIDD is compared to hITLBO-DE tuned cascaded controller with dynamic load change.The suggested methodology has been extensively applied to a 2-area system with a diverse source power system with various operation time non-linearities such as dead-band of, generation rate constraint and reheat thermal units. The multi-area system with reheat thermal plants, hydel plants and a unit of a wind-diesel combination is tested with the cascaded controller scheme with a different controller setting for each area. The variation of the load is taken within 1% to 5% of the connected load and robustness analysis is shown by modifying essential factors simultaneously by± 30%. Finally, the proposed scheme of controller and optimization technique is also tested with a 5-equal area thermal system with non-linearities. The simulation results demonstrate the superiority of the proposed controller and algorithm under a dynamically changing load.

Towards a Smallest Scale of Context in Ontology Integration

In order to solve the ambiguity problems in the semantic context （structure, granularity or scale） emerging in the process of ontology integration application, this paper analyzes the essential characters of context structure, proposes a novel semantic context generating algorithm, which is implemented over VO-Editor（visual ontology editor）, from the satisfiability-based point of view, and proves that the context entity generated by this algorithm is smallest in scale and unique. It offers a feasible means for developers to handle context problems for ontology integration application.

基于碳排放动态分配调度优先级的配电系统低碳经济运行

在满足用户需求的前提下,通过主网购电与分布式电源之间的协同调度保证配电系统的低碳经济运行值得进一步研究。因此,该文构建了一种基于碳排放的动态调度优先级模型,该模型规定各机组不同的碳排放量对应不同的调度顺序,从而以较小的碳排放量满足负荷需求。其次,为解决配电网中的风电消纳问题,该文建立了联合碳电需求响应模型。其中,价格型需求响应以碳排放量为信号,设置峰谷电价。激励型需求响应则考虑了碳奖惩机制,引导用户调节用电时序。并且,该文采用两阶段分布鲁棒优化的方法处理风电的随机性。最后,该文提出一种基于碳排放动态分配调度优先级的配电系统低碳经济运行策略。算例采用改进的IEEE-33节点配电系统,验证了该策略的经济性与低碳性。

碳交易机制下光热电站参与的综合能源系统配置与优化运行研究

对于“双碳”背景下光热电站参与的综合能源系统,建立了碳交易机制下考虑源侧出力和荷侧需求不确定性的多能耦合区域综合能源系统两阶段鲁棒优化配置与优化运行模型。模型中针对不确定性调节参数的设定,使运行方案更具灵活性。然后,基于列与约束生成算法和拉格朗日对偶法,将原问题分解为主问题和子问题迭代求解。最后,通过仿真算例验证了所提方法。结果表明本方法能有效减少不确定性因素导致系统容量配置波动大的问题,并能够降低综合调度成本;同时光热电站的参与运行使得系统能够兼顾低碳性和经济性。

面向平稳氢气需求的综合制氢系统鲁棒优化配置方法

为解决可再生能源高不确定性与平稳氢气需求间的冲突,提出一种耦合光伏电解水、生物质气化、天然气重整技术的综合制氢系统鲁棒优化配置方法。该方法同时考虑了光伏出力和生物质含水量不确定性,并利用不同制氢技术间物质和能量双重耦合提高系统运行能效。所提两阶段鲁棒优化模型在第一阶段确定各种制氢装置和储电、储氧、储气装置投资决策,第二阶段确定满足运行约束的综合制氢系统优化调度方案,并得到最差场景。针对鲁棒优化模型特点,采用适用于内层含整数变量的嵌套列和约束生成算法求解所提模型。通过算例验证了所提配置方法可以在保证平稳、绿色氢气的同时显著提升经济效益,具有较好鲁棒性,为综合制氢系统的元件选择和规划提供理论参考。

考虑光热电站的电热氢综合能源系统协调优化策略

为促进清洁能源消纳及多能耦合系统灵活运行,降低源、荷不确定性对系统的影响,构建包含光热电站的风光电热氢综合能源系统(wind-photovoltaic-electric-heat-hydrogen integrated energy system,WPEHHIES),提出一种鲁棒性可调的空间多面体不确定集两阶段鲁棒优化方法。基于列与约束生成(column-andconstraint generation,C&CG)算法将两阶段三层min-max-min鲁棒优化模型分解为一层min主问题与两层max-min子问题,通过强对偶原理将双层子问题结构简化处理;由子问题与主问题的交替求解,进而得到原问题的最优解。最后,通过算例分析验证所构建模型和求解算法的有效性及多能耦合系统出力的灵活性。

远程实验室仿真与算法生成的一体化软件设计

为了解决使用第三方软件搭建远程实验室可能带来的依赖性强、灵活性差、效率低以及数据与隐私泄露问题,实现技术自主可控,以网络化控制系统实验室(NCSLab)的前端软件和硬件为基础,开发了一款面向远程实验室仿真与算法生成的一体化软件M2PLink(mathematics to practice link)。研究了从控制框图到控制代码的映射关系,并对各个控制模块进行了模块化设计。通过分析模块之间的依赖关系及算法结构,建立算法的输出链,并根据微分求解算法设计了多种求解器,最终基于制定的代码生成策略生成对应的控制代码。离线仿真实验和实体实验系统测试结果表明,M2PLink的计算精度满足要求,生成的代码适用于实体控制实验且系统效率得到了大幅度提升。目前,M2PLink已经部署在网络化控制系统实验室中,用于自动化专业实验教学,并且取得了较好的教学效果。

考虑源荷不确定性的光伏小镇鲁棒优化配置

光伏小镇能源系统是以光伏为主体,结合其他本地能源的综合能源系统。为充分利用太阳能和地热能,文中提出一种考虑源荷不确定性的两阶段鲁棒优化方法,引入不确定性调节参数以避免为保证供电可靠性而牺牲经济效益。建立以系统综合成本最小为目标的max-min-max两阶段鲁棒优化配置模型,对光伏小镇的光伏、热电联产机组、地源热泵、储能进行优化配置。光伏和负荷的不确定性采用不依赖于概率分布的盒式不确定集描述,以上下边界区间表示光伏和负荷的波动范围,形成鲁棒约束,通过列和约束生成算法以及强对偶转换降低求解的复杂度。以我国北方某光伏小镇为研究案例,通过改变不确定性调节参数,有效控制配置方案的保守性,在保证供电可靠性、降低负荷缺电率的同时,降低配置成本、改善弃光率,该方案具有很强的适用性。

基于改进超螺旋算法的永磁同步电机快速积分终端滑模速度控制

针对永磁同步电机伺服系统的滑模速度控制存在抖振和鲁棒性不强问题,采用改进积分终端滑模面与广义超螺旋相结合的方法设计转速控制环。提出分段滑模面的方法设计改进的快速积分终端滑模面,可以使得抖振问题得到明显改善;设计改进的广义超螺旋控制器作为切换控制,能够更好地改善系统的动态特性,并证明了此算法的稳定性。仿真结果表明:该方法具有抑制抖振性能强、收敛速度快和跟踪性能好等优点。

成品油销售企业“光伏+”模式收益计算和管理策略分析

中国石油山东销售分公司依托现存加油站建设光伏项目,探索“光伏+”应用模式。通过及时跟进山东电价政策,用发展的眼光建立数学模型,以2023年3月电价为例计算了新电价规则下的光伏度电收益,对比了电价规则改动前后收益变化。通过遗传算法,发展了一套具有可迁移性的“光储充一体”系统电量管理策略的开发方法;精细计算了“光伏+储能”“光伏+充电”“光伏+储能+充电”模式下的光伏发电收益和储能收益,为未来的投资计划给出了定量参考。

多主体博弈背景下的综合能源微网优化调度

“双碳”背景下,多综合能源微网(integrated energy microgrid,IEM)系统优化运行过程中面临着协同管理、新能源出力随机波动、负荷功率不确定性以及信息隐私保护等诸多挑战。计及源荷不确定性,提出一种基于纳什谈判的多IEM系统两阶段博弈策略。首先,针对源荷不确定性构建源荷不确定集合,建立多IEM系统的源-荷两阶段鲁棒优化调度模型;其次,充分挖掘IEM成员间的潜在合作关系,基于纳什谈判理论构建多IEM两阶段鲁棒博弈模型,并将原问题等效为多IEM系统效益最大化和支付效益最大化两个子问题,以保证多IEM系统合作收益的公平分配;最后,为保护各主体隐私,采用列约束生成算法结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)高效求解所构建的模型。算例结果表明,所提策略能够实现多IEM系统电、热资源的优化配置,系统总运行成本降低了5.16%,风光消纳率达到80%以上,并提高了系统应对不确定性风险的能力。

计及可再生能源消纳的电热综合能源系统多目标优化模型

可再生能源因其清洁低碳的特点备受能源行业关注,在能源转型背景下,可再生能源受到关注和重视,已经成为能源转型的核心。可再生能源具有高效、清洁、低碳、环保等特点,发展可再生能源有利于促进生态环境和社会经济可持续发展。所以,我国能源发展的核心和关键环节是加快发展可再生能源。但是,可再生能源的不确定性也带来了严重的消纳问题。提高电力系统的灵活性去解决可再生能源的消纳问题成为当下研究热点之一。本文突破异质能源间的壁垒,基于电热综合能源系统去探索提高可再生能源的消纳能力。同时,立足于经济性与安全性指标,提出一种多目标优化数学模型,并通过对偶转化和行列生成算法对所提模型进行求解。最后,在算例测试中,通过对比电热综合能源系统与电力系统的各种测试指标证明了所提模型的有效性。