38、分布式协同控制在微电网二次电压控制中的应用

分布式协同控制在微电网二次电压控制中的应用

1. 分布式协同控制理论基础

在分布式协同控制中,从相关引理可知矩阵 (H) 是 Hurwitz 矩阵。对于任意正实数 (\beta),可以选择正定矩阵 (P_2) 使得 Lyapunov 方程 (P_2H + H^TP_2 = -\beta I_{2N}) 成立。将该方程代入相关式子可得:
(\dot{V} = \delta^TP_2H\delta = \frac{1}{2}\delta^T(P_2H + H^TP_2)\delta = -\frac{\beta}{2} \delta^TI_{2N}\delta)
从这个式子可以看出 (\dot{V} \leq 0),这表明全局不一致向量 (\delta) 是渐近稳定的,并且所有的 (y_i) 会同步到 (y_0)。因此,分布式电源(DG)输出电压的直接项 (v_{odi}) 会同步到参考电压 (v_{ref})。如果内部动态是渐近稳定的,那么它们都是有界的。

基于分布式协同控制的二次电压控制框图中,控制输入 (V_{ni}) 通过特定公式实现,每个 DG 都有基于相应公式的 (\dot{v}_{odi}) 计算器模块。选择合适的耦合增益 (c) 和反馈控制向量 (K) 可以确保控制器的渐近稳定性,并且这些控制器参数能够调整二次电压控制的响应速度。

2. 稀疏通信拓扑要求

二次电压控制需要本地通信网络来提供所需的信息流动。通信图的设计应减少组件之间的传输延迟和所需的信息流量,不希望有长的通信链路。对于地理范围较小的微电网(MG),可以使用控制局域网(CAN)总线和 PROFIBUS 通信协议来实现通信网络。虽然通信链路存在固有延迟,但由于二次

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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