復雜網(wǎng)絡同步控制及其在電力系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、1998年，Watts和Strogatz在《Nature》上發(fā)表文章，發(fā)現(xiàn)了復雜網(wǎng)絡背后的小世界特性，1999年Barabasi和Albert在《Science》發(fā)表研究成果，提出節(jié)點度分布具有無標度特性。這掀起了研究復雜網(wǎng)絡理論的熱潮，吸引了物理、數(shù)學、工程、社會學、生物學等各領域的學者去探究復雜世界背后隱藏的本質(zhì)規(guī)律，因此成為眾多領域研究的熱點問題。
　　復雜網(wǎng)絡在自然界普遍存在，比如：因特網(wǎng)，交通網(wǎng)，電力網(wǎng)，人際關(guān)系網(wǎng)，科研

2、引用網(wǎng)，病毒傳播網(wǎng)，航空運輸網(wǎng)，國際貿(mào)易網(wǎng)，人體生理網(wǎng)，新陳代謝網(wǎng)等等。近年來，復雜網(wǎng)絡帶來的問題日益突出：SARS病毒在極短的時間流行全球，金融危機波及各國，氣候問題越發(fā)嚴重，電力事故不斷出現(xiàn)等。為此，人們非常需要去認知復雜網(wǎng)絡，了解其背后隱藏的本質(zhì)規(guī)律，便于揚長避短地應用之。復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)從不穩(wěn)定到穩(wěn)定是一個動態(tài)的過程，在該過程中存在臨界狀態(tài)，對于處于臨界狀態(tài)的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)又該呈現(xiàn)何種特征，如何設計出更加優(yōu)良的同步穩(wěn)定控制器，趨利避害

3、的對待復雜網(wǎng)絡問題，是當前該理論研究新的問題。
　　隨著社會的快速發(fā)展，能源緊缺問題日益突出，以石油、煤炭為核心的能源格局必須打破。同時，也帶來嚴重的環(huán)境污染問題。發(fā)展新能源成為時代主題，也帶來新的電網(wǎng)安全問題。2003年，美國電力科學研究院(EPRI)將未來電網(wǎng)定義為intelligentgrid；2005年，歐洲首先提出了“Smart Grid”--能電網(wǎng)概念，意在解決新形勢下人類所面臨的能源、環(huán)境和電網(wǎng)安全問題。如何真正的從

4、根本上解決電力系統(tǒng)安全問題，被推到了時代浪尖，迫使我們重新梳理和反思。復雜網(wǎng)絡理論的研究還存在待完善之處，其應用研究才剛起步，還存在諸多亟待解決的問題。
　　為此，本文結(jié)合當前復雜網(wǎng)絡理論研究現(xiàn)狀和電網(wǎng)建設的特點，采用上述理論，就目前存在問題展開研究工作，主要包括以下幾個方面：
　　1.進行復雜系統(tǒng)臨界同步機理研究。復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)由于節(jié)點特性和邊耦合特性的多樣性而更加復雜。對于這種復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)有兩個截然相反的整體形態(tài)(穩(wěn)定和非

5、穩(wěn)定)，對其臨界特性的研究尤為重要。本文對其臨界同步特性進行了研究，提出了判斷一類復雜網(wǎng)絡臨界態(tài)的充分條件和必要條件，通過實驗證明了這種臨界態(tài)的存在及判斷判據(jù)的正確性。對進一步研究復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)的臨界特性有重要意義。
　　2.復雜網(wǎng)絡同步牽制控制理論的研究。牽制控制是實現(xiàn)復雜網(wǎng)絡同步最有效的方法，通過對少量節(jié)點的控制驅(qū)動網(wǎng)絡到期望的狀態(tài)或軌道。本文通過引入節(jié)點重要度指數(shù)，在復雜網(wǎng)絡和實際節(jié)點對網(wǎng)絡貢獻力上架起了橋梁。提出了基于節(jié)點重

6、要度指數(shù)的牽制策略。同時，將節(jié)點重要度指數(shù)引入到了控制器的設計中，得到了牽制控制器設計更合理有效的方法，解決了牽制控制器設計中參數(shù)確定缺少理論依據(jù)的問題。
　　3.基于復雜網(wǎng)絡理論的交直流輸電系統(tǒng)研究。利用復雜網(wǎng)絡理論，深入分析超高壓直流輸電對電網(wǎng)網(wǎng)絡特性的影響。提出了交直流混合輸電系統(tǒng)的網(wǎng)絡特性評價方法，算例證明直流輸電的引入將使電網(wǎng)向無標度特性轉(zhuǎn)移。同時對高壓直流輸電換流站選址進行研究，算例證明根據(jù)度大的節(jié)點選擇換流站能增加網(wǎng)

7、絡的抗毀性。
　　4.提出基于復雜網(wǎng)絡牽制控制理論實現(xiàn)電網(wǎng)AGC牽制控制。將復雜網(wǎng)絡牽制控制理論用到AGC控制中，將電力輸送的潮流約束和傳輸能力轉(zhuǎn)換成復雜網(wǎng)絡的邊權(quán)，并將邊權(quán)視為電網(wǎng)節(jié)點間的耦合強度，考慮節(jié)點的實際容量，結(jié)合電網(wǎng)的物理連接得到節(jié)點的點權(quán)。同時，根據(jù)發(fā)電節(jié)點的點權(quán)大小，運用復雜網(wǎng)絡牽制控制策略對部分發(fā)電節(jié)點進行牽制自適應控制，實現(xiàn)了復雜電網(wǎng)中實際有功平衡和各發(fā)電機轉(zhuǎn)速同步。
　　5.建立基于模糊支持向量機學習理

8、論的電力系統(tǒng)負荷在線預測模型。機器學習是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應用的又一重要研究領域，也是人工智能的核心研究課題之一，其顯著的特點就是小樣本學習，且在學習過程中不存在過學習和局部極小的缺點，有較好的推廣性，得到廣泛的應用。本文運用模糊集理論對負荷影響因子進行模糊化，并采用最小二乘支持向量機(LS-SVM)學習方法，結(jié)合嵌入維思想進行建模和預測，利用粒子群(PSO)算法進行模型參數(shù)尋優(yōu)。同時，為降低運算量，提出小批量更新方法，實現(xiàn)在線學習