15、现代混合电力系统中的优化技术与机器学习应用

现代混合电力系统中的优化技术与机器学习应用

1. 引言

随着智能电力电子设备和数字技术的迅速普及，传统垂直设计的电力系统正逐渐被现代混合电力系统所取代。现代混合电力系统不仅提高了系统效率、增加了可再生能源的占比，还使控制更加便捷。然而，这一快速变革也增加了电力系统的复杂性，带来了诸如网络安全、供需预测、最优电力分配、电能质量维护以及熟练劳动力短缺等问题。为了解决这些问题，数字工具在负载管理和各种电力资源优化方面发挥着重要作用，同时，机器学习和优化算法等人工智能技术也应运而生。

2. PI控制器的优化技术

2.1 控制器的重要性

在任何系统设计中，控制器的调优都至关重要。若调优不当，系统特性会受到影响，甚至变得不稳定。对于所研究的系统，采用了Ziegler - Nichols调优的传统PI控制器。

2.2 PI控制器原理

当误差变化较大时，比例控制器能提高瞬态性能；当误差较小时，积分控制模式可改善稳态性能。虽然微分控制模式能减少超调，但会增加噪声，使系统因高灵敏度而不稳定，特别是在负载变化时，可能导致系统不稳定。PI控制器的数学模型如下：
[U_{PI} = K_P ACE_i + K_I \int_{0}^{t} ACE_i dt]
其中，(U_{PI}) 是PI控制器的控制输出，(K_P) 是比例增益，(K_I) 是积分增益，(ACE) 是相关区域的区域控制误差。

2.3 人工优化算法调优PI控制器

在设计优化的PI控制器时，为确保系统稳定性，需根据所需规格和参数值定义目标函数。这里采用积分平方误差（ISE）作为优化PI控制器参数的目标函数，可