💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。
📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
多区域电力系统模型是用来描述由多个区域组成的电力系统的数学模型。在这种模型中,每个区域都有自己的发电机、负荷和传输线路。区域之间通过传输线路进行能量交换。
LQR(线性二次调节器)和模糊逻辑控制是常用的控制方法,用于优化多区域电力系统的运行和稳定性。
LQR是一种基于线性系统理论的控制方法,通过设计状态反馈控制器来使系统的性能指标最优化。在多区域电力系统中,LQR可以用来设计控制器来调节各个区域的发电机输出功率,以实现系统的稳定和负荷均衡。
模糊逻辑控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法,它可以处理系统存在的不确定性和模糊性。在多区域电力系统中,模糊逻辑控制可以用来设计控制器来调节各个区域的发电机输出功率,以应对系统中的不确定性和变化。
研究表明,LQR和模糊逻辑控制都可以有效地应用于多区域电力系统的控制中。LQR方法具有较好的数学基础和稳定性分析能力,适用于对系统进行精确建模和控制的情况。而模糊逻辑控制方法则适用于系统存在较多不确定性和模糊性的情况,能够更好地应对系统的变化和不确定性。
综合使用LQR和模糊逻辑控制方法可以提高多区域电力系统的稳定性和鲁棒性,使系统能够更好地应对各种运行条件和负荷变化。因此,研究多区域电力系统的LQR和模糊逻辑控制是一个重要的领域,对于提高电力系统的可靠性和效率具有重要意义。
📚2 运行结果
部分代码:
function dydt = m7(t,y,param)
u=zeros(param.areas,1);
if param.areaLoading
Pd=param.Pd;
else
Pd=zeros(1,param.areas);
end
if param.coupling
param.A=param.A_d;
param.E=param.E_d;
end
x=reshape(y,[5,param.areas]);
dy=zeros(5,param.areas);
for i=1:param.areas
Ex=0;
for j=1:param.areas
if i~=j
Ex=Ex+param.E{i,j}*x(:,j);
%Ex=0;
end
end
u(i)=-param.K(i,:)*y;
if param.areas > 1 && i == param.areas %making E zeros for the last area
if i==3
x(4,i)=param.d1(1)*x(5,1)+param.d1(2)*x(5,2)+param.d1(3)*x(5,3)+...
param.d2(1)*x(4,1)+param.d2(2)*x(4,2);
elseif i==2
x(4,i)=param.d1(1)*x(5,1)+param.d1(2)*x(5,2)+...
param.d2(1)*x(4,1);
end
dy(:,i)=param.A{i}*x(:,i)+param.F{i}*Pd(i)+Ex+param.B{i}*u(i);
dy(4,i)=0;
else
dy(:,i)=param.A{i}*x(:,i)+param.F{i}*Pd(i)+Ex+param.B{i}*u(i);
end
end
dydt=reshape(dy,[param.areas*5,1]);
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
[1]王平洋.电力系统与模糊控制[J].电力系统自动化, 1993, 17(1):7.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.1993-01-010.
[2]康云云.多区域互联电力系统负荷频率控制研究[D].东北大学,2015.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.078829.
[3]胡玲.基于模糊神经网络的短期电力负荷预测研究[D].南华大学[2023-09-08].DOI:CNKI:CDMD:2.1011.182345.