使用混沌原子搜索优化对互连系统进行基于可再生能源的自动负载频率控制附Matlab&Simulink代码

最新推荐文章于 2025-12-16 20:55:47 发布

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🔥 内容介绍

随着全球对可持续能源需求的日益增长，基于可再生能源的发电系统（如风能和太阳能）在电力系统中的渗透率不断提高。然而，可再生能源固有的间歇性和不确定性对传统电力系统的稳定性提出了新的挑战，尤其是在负载频率控制（Load Frequency Control, LFC）方面。LFC是电力系统中维持系统频率在允许范围内运行的关键环节，其性能直接影响着电力系统的可靠性和电能质量。在互连系统中，不同区域之间的电力交换以及各区域内可再生能源的波动都会对整体频率稳定性产生复杂的影响。因此，开发高效且鲁棒的LFC策略对于确保高渗透率可再生能源下电力系统的稳定运行至关重要。

传统的LFC策略通常基于PID控制器，并通过试凑法或经典优化算法进行参数整定。然而，面对可再生能源引起的非线性和不确定性，这些传统方法往往难以获得最优的控制性能。近年来，智能优化算法凭借其全局搜索能力和鲁棒性，在复杂系统的优化问题中展现出巨大的潜力。原子搜索优化（Atomic Search Optimization, ASO）是一种新兴的仿物理智能优化算法，其灵感来源于原子在势场中的运动。ASO具有较好的收敛性能和全局搜索能力。为了进一步增强ASO的搜索性能，特别是提高其在复杂多模态问题中的寻优能力，将混沌映射引入ASO算法中形成混沌原子搜索优化（Chaos Atomic Search Optimization, CASO）是一种有效的改进策略。混沌系统具有对初始条件敏感、遍历性和随机性等特性，将其融入优化算法中可以有效避免算法陷入局部最优，提高全局搜索能力。

本文旨在探讨使用混沌原子搜索优化算法对互连系统进行基于可再生能源的自动负载频率控制。具体而言，我们将构建一个包含不同区域和可再生能源的互连系统模型，并将LFC问题转化为一个多目标优化问题，以最小化系统频率偏差和联络线功率偏差作为控制目标。然后，我们将详细介绍CASO算法的原理和实现过程，并将其应用于LFC控制器的参数优化。通过与传统优化算法进行对比仿真，验证CASO算法在提高互连系统频率稳定性方面的有效性和优越性。

互连系统与基于可再生能源的自动负载频率控制模型

本文构建了一个典型的两区域互连系统模型，每个区域包含传统的同步发电机组、汽轮机和调节器。为了模拟可再生能源的影响，我们在每个区域中加入了风力发电和太阳能发电模型。风力发电和太阳能发电的出力受到风速和光照强度的随机波动影响。

考虑到高渗透率可再生能源的影响，LFC控制器的设计需要更加鲁棒和灵活。

将LFC问题转化为一个多目标优化问题。优化的目标是最小化系统频率偏差和联络线功率偏差的积分绝对误差（Integral Absolute Error, IAE）或积分平方误差（Integral Squared Error, ISE）。

混沌原子搜索优化算法

原子搜索优化（ASO）算法是一种基于物理规律的智能优化算法。在ASO中，每个原子被视为一个潜在的解决方案，其位置代表了问题的解。原子在优化过程中受到两种力的作用：吸引力和排斥力。原子之间的吸引力促使原子向更好的位置移动，而排斥力则帮助原子避免陷入局部最优。

为了增强ASO的全局搜索能力和避免局部最优，本文引入混沌映射到ASO算法中，形成混沌原子搜索优化（CASO）。混沌映射是一种具有非周期性、对初始条件敏感和遍历性的动力系统。通过将混沌映射应用于ASO算法中的某些关键参数，可以增加算法的随机性和多样性，从而提高算法的全局搜索能力。

在CASO算法中，可以将混沌映射应用于初始化过程、惯性质量参数、或吸引力和排斥力的计算过程。例如，可以使用混沌序列来初始化原子位置，或者使用混沌序列来动态调整惯性质量或吸引力/排斥力的权重。本文采用将混沌映射应用于惯性质量参数的策略。在每一代迭代中，利用一个混沌序列生成一个介于0到1之间的随机数，然后将其映射到惯性质量的合理范围内。这样可以使得惯性质量在迭代过程中呈现混沌特性，增强算法的探索能力。常用的混沌映射包括Logistic映射、Tent映射、Sine映射等。

将混沌映射引入惯性质量参数后，CASO算法的迭代过程如下：

初始化原子群：
在解空间的范围内随机生成一组初始原子位置，或者使用混沌映射进行初始化。
评估适应度：
计算每个原子的适应度值，即对应的LFC控制器的性能指标（如IAE或ISE）。
更新惯性质量：
利用混沌映射生成混沌序列，并将其映射到惯性质量参数上。
计算吸引力和排斥力：
根据原子的位置和适应度值计算每个原子受到的吸引力和排斥力。
更新速度和位置：
根据计算出的合力更新原子的速度和位置。
边界处理：
如果原子位置超出搜索空间范围，将其限制在边界内。
迭代：
重复步骤2-6，直到满足终止条件（达到最大迭代次数或找到足够好的解）。
输出最优解：
返回找到的最优原子位置作为LFC控制器的最优参数。

CASO算法通过引入混沌特性，使得原子在搜索空间中更加随机和全面地探索，避免了ASO算法在复杂多模态问题中容易陷入局部最优的缺点，从而提高了LFC控制器参数优化的性能。

仿真与结果分析

为了验证基于CASO的LFC控制策略的有效性，我们在MATLAB/Simulink环境中构建了包含可再生能源的互连系统模型。我们对系统施加不同类型的扰动，如负载阶跃变化和可再生能源出力波动，并比较使用CASO、标准ASO以及传统优化算法（如遗传算法GA）整定的LFC控制器的性能。性能指标包括频率偏差和联络线功率偏差的最大超调、调节时间以及IAE或ISE值。

仿真结果表明，与标准ASO和传统优化算法相比，基于CASO算法整定的LFC控制器在应对负载变化和可再生能源波动时表现出更优越的性能。具体体现在：

更小的频率偏差和联络线功率偏差超调：
CASO算法能够找到更好的控制器参数组合，使得系统在受到扰动时频率和联络线功率的波动更小。
更快的调节时间：
基于CASO的LFC控制器能够更快地将系统频率和联络线功率恢复到稳定状态。
更低的IAE/ISE值：
这些指标反映了系统在整个仿真过程中的累积偏差，CASO算法能够显著降低这些值，表明系统具有更好的整体稳定性。
更好的鲁棒性：
在不同程度的负载扰动和可再生能源波动下，基于CASO的LFC控制器都能保持较好的控制性能，显示出较强的鲁棒性。

这些优越的性能归因于CASO算法更强的全局搜索能力和避免局部最优的能力。混沌映射的引入使得算法能够更全面地探索解空间，从而找到更接近全局最优的LFC控制器参数。

结论

本文提出了一种使用混沌原子搜索优化算法对互连系统进行基于可再生能源的自动负载频率控制的策略。我们将LFC问题转化为一个多目标优化问题，并利用CASO算法对LFC控制器的PID参数进行优化。通过引入混沌映射，CASO算法增强了原子搜索优化算法的全局搜索能力和避免局部最优的能力。仿真结果表明，与标准ASO和传统优化算法相比，基于CASO算法整定的LFC控制器在应对负载变化和可再生能源波动时表现出显著优越的性能，能够有效提高高渗透率可再生能源下互连系统的频率稳定性和鲁棒性。

未来的研究方向可以包括：