[发明专利]一种基于电力系统模型辨识的广域阻尼控制方法

权利要求书

1.一种基于电力系统模型辨识的广域阻尼控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，通过广域测量系统收集观测信号；

第二步，将得到的观测信号进行预处理，得到平稳的时间序列，并采用贝叶斯准则进行ARMA模型定阶，包括定义贝叶斯准则函数如下，

δBIC(P)=N1nσa2+P1nN]]>

其中，N为观测信号长度，为观测信号的方差，P=n+m，n为自回归参数的个数，m为滑动平均参数的个数；当贝叶斯准则函数δ_BIC取值最小时所对应的P为ARMA模型的阶数；

第三步，通过以下子流程，得到辨识结果，

步骤1，选择新息长度，令时间序号t=1，设初值p₀＝10⁶，P(0)＝p₀I，其中I为单位矩阵，1_n为行列元素全为1的n阶矩阵；

步骤2，输入观测数据{x_t}；

步骤3，设X(p,t)为新息长度为p的数据的相应堆积输出向量，V(p,t)为新息长度为p的数据的相应堆积误差向量，Φ(p,t)为新息长度为p的数据的相应信息矩阵，为堆积误差V(p,t)的估计值，为信息矩阵Φ(p,t)的估计值的转置矩阵；用式一和式二构造X(p,t)和

  式一

Φ^(p,t)=[X(p,t-1),X(p,t-2),···X(p,t-n),V^(p,t-1),V^(p,t-2),···V^(p,t-m)]]]>  式二

其中，为维度为p的向量空间；

步骤4，设多输入多输出系统分解成为l个多输入单输出的子系统，任一子系统记为f，f＝1,2,...,l，用式三计算协方差矩阵P(t)，用式四刷新参数向量θ在t时刻的估计值

Pf-1(t)=Pf-1(t-1)+Φ^f(p,t)Φ^fT(p,t)]]>  式三

θ^f(t)=θ^f-1(t-1)+Pf(t)Φ^fT(p,t)[Xf(p,t)-Φ^fT(p,t)θ^f-1(t)]]]>  式四

其中，P_f(t)为子系统f的协方差矩阵，为子系统f的参数向量θ在t时刻的估计值X_f(p,t)为子系统f中新息长度为p的数据的相应堆积输出向量，为子系统f中信息矩阵Φ_f(p,t)的估计值的转置矩阵；

步骤5，用式五计算返回步骤2迭代执行，直到小于相应预设阈值或t＞L时结束子流程，

V^f(p,t)=Xf(p,t)-Φ^fT(p,t)θ^f(t)]]>  式五

第四步，根据上述步骤所得和和ARMA模型X(p,t)＝Φ^T(p,t)θ+V(p,t)，变换得到如式六所示的时滞电力系统状态空间模型；

x·=Ax+BKu(t-d(t))y=Cx]]>  式六

其中，为x的一阶导数，d(t)为广域信号中的时变时滞量，K为状态反馈控制器，A,B,C为辨识得到的系统矩阵，x为状态变量，u(t)为控制输入量，y为输出变量；

设存在矩阵U＝U^T＞0，Z＝Z^T＞0，以及任意合适维度的矩阵M₁、M₂和V，通过建立如式七和式八所示的线性矩阵不等式Γ、Θ，并利用Matlab广义特征值求解器进行求解，得到系统能容忍的最大时滞上限h以及控制器K；

Γ=J+JT+hY11AdM2+U-M1T+hY12hJT*-M2-M2T+hY22hM2TAdT**-hZ<0]]>  式七

Θ=Y11Y12*Y22-Z≥0]]>  式八

式七中，矩阵J＝AU+A_dM₁+BV；A_d＝BK为时滞状态矩阵；

第五步，将控制器K输出信号附加在与低频振荡模式强相关的发电机组励磁侧完成阻尼控制。