针对不确定性传输时滞、系统参数与负荷扰动,通信带宽约束与计算负担以及风电间歇性功率,引发系统调频性能下降的问题,提出一种考虑信号采样周期与传输时滞的采样PI负荷频率控制(Sampling PI Load Frequency Control,SPI-LFC)方案,并引...针对不确定性传输时滞、系统参数与负荷扰动,通信带宽约束与计算负担以及风电间歇性功率,引发系统调频性能下降的问题,提出一种考虑信号采样周期与传输时滞的采样PI负荷频率控制(Sampling PI Load Frequency Control,SPI-LFC)方案,并引入指数收敛率来评价系统的快速性.基于通信时滞采样数据网络,建立含风电的时滞电力系统SPI-LFC模型.通过构建新的双边闭环Lyapunov泛函,并利用线性矩阵不等式技术,推导系统采样周期与通信时滞稳定裕度,以及指数收敛率相关的稳定准则与SPI控制设计方法.仿真结果表明,所提方案具有较大的采样周期和通信时滞稳定裕度与较高的指数收敛率;对不确定性系统参数、负荷扰动和风电的间歇性功率也具有较强的鲁棒性.展开更多
文摘针对不确定性传输时滞、系统参数与负荷扰动,通信带宽约束与计算负担以及风电间歇性功率,引发系统调频性能下降的问题,提出一种考虑信号采样周期与传输时滞的采样PI负荷频率控制(Sampling PI Load Frequency Control,SPI-LFC)方案,并引入指数收敛率来评价系统的快速性.基于通信时滞采样数据网络,建立含风电的时滞电力系统SPI-LFC模型.通过构建新的双边闭环Lyapunov泛函,并利用线性矩阵不等式技术,推导系统采样周期与通信时滞稳定裕度,以及指数收敛率相关的稳定准则与SPI控制设计方法.仿真结果表明,所提方案具有较大的采样周期和通信时滞稳定裕度与较高的指数收敛率;对不确定性系统参数、负荷扰动和风电的间歇性功率也具有较强的鲁棒性.
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