关键词:
复杂电力网络
扰动风险传染
分数阶微积分
最优控制
群集智能控制
模糊PID控制
模糊自抗扰控制
摘要:
随着全球能源转型的加速推进和电力系统规模的不断扩大,电力网络扰动风险因素日益增多,如设备老化、新能源并网、网络攻击等,这些风险因素不仅影响单个组件,还可能通过网络结构引发连锁反应,导致大规模的系统故障,给电力网络稳定运行带来了更多的风险与挑战。本研究针对电力网络风险传染及控制问题,综合运用复杂网络理论、风险传染动力学、最优控制理论、分数阶微积分、模糊数学、智能PID及自抗扰控制等多学科交叉理论,构建和优化风险传染模型,设计有效的控制策略以抑制风险扩散,确保电力网络稳定运行。主要研究内容如下。
(1)电力网络扰动风险识别与节点传播影响力分析。分析电力网络风险扰动特性,利用复杂网络理论构建电力网络模型,选取度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性、负载率和节点自导纳作为评估指标,采用熵权法对各指标进行赋权,运用TOPSIS方法对电力网络节点传播影响力进行综合评估,识别网络关键风险节点,为风险传染与控制研究奠定了基础。
(2)电力网络扰动风险传染仓室动力学模型。结合传染病动力学机制,将节点状态分为正常状态(S)、潜伏状态(E)、故障状态(I)、隔离状态(Q)、恢复状态(R)等不同仓室,利用设备可靠性退化方程动态调整风险传染系数,构建电力网络故障扰动风险传染SEIQRS动力学模型。引入预防维修、隔离维修、缺陷维修等维修策略,重构为故障扰动风险控制方程,应用最优控制理论规避故障扰动风险扩散。
(3)电力网络扰动风险传染分数阶动力学模型。考虑到电力网络拓扑结构对于风险传染的影响,以及风险传播的长期依赖性和历史积累影响,引入网络传染动力学的结构特性和分数阶微积分理论的记忆特性,重构电力网络扰动风险分数阶动力学FO-SEIQRS模型。引入潮流优化、开关电源隔离、电网频率等控制策略,重构为扰动风险传染控制方程,分析不同阶次的分数阶目标方程,实现整数阶-分数阶、不同分数阶次的电力网络风险传染最优控制。采用预估校正算法进行仿真实验,结果表明,分数阶模型能更精确地描述电网风险传染动力学,更真实地反映实际运行中的风险传播和控制效果。
(4)电力网络电压频率模糊自抗扰控制。应用模糊数学、分数阶微积分和群集智能算法PSO-IA,拓展了模糊分数阶PID控制器的变阶次结构,较好的实现了电网电压频率优化控制。鉴于PID控制器的局限,引入分数阶自抗扰控制与自适应模糊理论,构建跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈控制律,获取不确定参数和外部扰动实时动态数据,通过控制增益来调控初始控制信号的幅度,从而实现更精确的控制效果。实例仿真结果验证了模糊自抗扰控制在电力网络电压与频率控制中的有效性,通过抑制扰动风险,显著增强了电网的动态稳定性。
本研究为电力网络的风险管理提供了新的理论视角和有效的控制策略。通过分析风险传染的动态机制,并应用多种智能控制技术,有效抑制了风险扩散,保障了电力系统的稳定运行与安全。这些成果对电力行业风险管理策略的制定具有理论指导意义和实际参考价值。