18、可再生能源负载频率控制与智能电网能源调度研究

可再生能源负载频率控制与智能电网能源调度研究

可再生能源负载频率控制

在可再生能源电力系统中，负载频率控制（LFC）至关重要。为了实现对LFC系统中PID和分数阶PID（FOPID）控制器的参数优化，采用了四种进化算法：粒子群优化算法（PSO）、教学优化算法（TLBO）、引力搜索算法（GSA）和灰狼优化算法（GWO）。

算法基础计算

• 惯性质量计算 ：惯性质量 $M_i(t)$ 的计算公式为 $M_i(t)=\frac{m_i(t)}{\sum_{j = 1}^{N}m_j(t)}$ ，其中 $m_i(t)$ 表示对象 $i$ 在时间 $t$ 的质量，$N$ 为对象总数。
• 加速度计算 ：对象 $i$ 的加速度 $a_i(t)$ 由公式 $a_i(t)=\frac{F_i(t)}{M_{ii}(t)}$ 计算得出，其中 $F_i(t)$ 是对象 $i$ 在时间 $t$ 所受的力，$M_{ii}(t)$ 为对象 $i$ 在时间 $t$ 的惯性质量。
• 速度和位置计算 ：根据上述公式，可进一步计算对象 $i$ 的速度和位置。算法会持续运行，直至满足收敛条件。GSA算法的流程图如下：

graph LR
    A[初始化参数] --> B[计算惯性质量]
    B --> C[计算加速度]
    C --> D[计算速度和位置]
    D --> E{是否满足收敛条件}
    E --