区域电网电压控制系统模型降阶方法及预测控制算法研究

本项目以我国将建设统一坚强智能电网为背景，在大电网电压控制采用多层、多目标、分散控制结构体系下，研究区域电网二级电压全局预测控制策略，以实现整个区域电压最优控制。具体研究内容：（1）由于区域电网电压控制的混杂特性（快、慢、连续和离散控制共存），提出在时间和空间上对区域电压控制进行解耦，建立"自动电压预测控制"和"参考轨迹更新控制"两层电压优化控制模型；（2）探索区域电网高阶动态模型的降阶方法，解决二级电压在线预测控制的动态模型维数高（可达几千阶）问题；（3）研究基于区域电网降阶动态模型的区域电压预测控制快速数值优化计算方法；（4）研究消除通信延时和噪声等因素影响的用于区域自动电压预测控制的快速广域状态估计算法。课题的开展将为区域大电网实现全局自动电压预测控制奠定理论基础，对建立统一坚强智能大电网、减少大停电事故的发生具有重要意义。

本项目以我国将建设统一坚强智能电网为背景，在大电网电压控制采用多层、多目标、分散控制结构体系下，研究区域电网二级电压全局预测控制策略，以实现整个区域电压最优控制。项目具体研究内容及成果如下：（1）提出了在时间和空间上对区域电压控制进行解耦，建立了“自动电压预测控制”和“参考轨迹更新控制”两层电压优化控制模型，该模型有良好的控制性能，能够很好地维持机端电压恒定，负荷电压稳定，提高电力系统的稳定性；（2）提出利用极大熵理论研究了参考轨迹更新控制优化算法，对线性和非线性两类不等式约束的特点进行了比较和分析，研究表明线性不等式约束并不适用利用极大熵算法处理，优化潮流算法单独处理非线性不等式约束，能够保留内点法较好的全局收敛性，而且能够大大降低数值计算时间；（3）线性动态模型降阶方面，研究了Gramian平衡降阶方法，应用快速迭代LRCF-ADI算法求解Lyapunov方程；非线性动态模型降阶方面，分析了经验Gramian方法中影响可观可控Gramian矩阵形成的因素，实现了对区域电网高阶非线性动态模型的降阶；（4）提出了基于分段逼近预测控制方法，研究了基于区域电网降阶动态模型的电压预测控制快速数值优化计算方法，研究表明，基于经验Gramian平衡降阶技术能够很好地适应电力系统动态模型的化简，大大降低在采样间隔内的动态优化计算时间，证实了基于降阶模型预测控制应用于较大规模系统的可行性；（5）研究了变电站电压协调控制方法，提出了一种变电站电压控制的分层结构，使用两种方法来设计协调控制器，分别为基于线性实时逻辑的变电站电压协调控制器设计方案以及基于混杂模型的变电站电压协调控制器设计方案；（6）研究了基于无迹卡尔曼滤波的电力系统状态估计，根据改进的Sage和Husa自适应卡尔曼滤波算法的原理，对无迹卡尔曼滤波方法进行改进，提出一种引入时变噪声统计估值器的自适应无迹卡尔曼滤波器，可处理未知常噪声和时变噪声统计估计问题。