考虑不确定性的电力系统自动化稳定控制方法

引言

电力系统作为国民经济运行的重要基础设施，其安全、稳定与高效运行关系着社会的正常运转和民生保障。本文从电力系统的运行特性出发，综合考虑参数扰动、建模误差、外部扰动等不确定性源，系统构建了一种考虑不确定性因素的自动化稳定控制方法，通过鲁棒控制、自适应调整与智能优化相结合的方式提升控制系统对不确定条件的承受与响应能力，实现电力系统稳定运行的智能保障。

一、电力系统中不确定性的主要来源与表现形式

在现代电力系统中，不确定性主要来自于以下几个方面：一是电源侧的不确定性，包括新能源发电出力波动、电机模型参数变化以及发电机励磁系统响应延迟等。风电、光伏等新能源出力受天气影响显著，日照强度、风速变化的随机性极易引发电网波动。二是负荷侧的不确定性，随着用电需求日趋多样化与用电行为的碎片化，传统基于日负荷曲线的预测方法准确性下降，导致调度与控制难度加大。三是网络结构的不确定性，由于电力系统运行环境复杂，设备状态可能发生变化，如线路跳闸、开关动作等均可引发拓扑结构调整，影响系统稳定性。四是控制参数与建模误差，包括系统建模简化、控制算法参数设置不合理等都可能引发系统动态响应的失真。此外，信息交互过程中的延时、丢包、误码等因素也可能带来通信层面的不确定扰动，影响自动化控制系统的判断与执行。在这些因素的综合作用下，系统运行状态偏离预期工况已成常态，因此传统依赖静态模型和固定参数的控制策略难以应对复杂场景的实际运行需求。

二、考虑不确定性的电力系统稳定控制策略构建

为了有效提升电力系统在不确定环境下的稳定性，本文提出一种融合鲁棒控制、自适应控制和智能优化的复合控制策略。该策略基于不确定性建模与识别，通过构建不确定性边界模型与概率评价机制，将系统不确定性参数映射到控制目标函数中，形成鲁棒控制问题的数学表达。在控制结构上，首先以鲁棒控制方法为基础，实现系统在最不利情况下的稳定运行边界保障，典型算法包括H∞控制、滑模控制等，能有效抑制系统参数扰动与外部干扰。其次，引入自适应控制机制，使系统控制器能根据运行状态在线修正控制律，实现对未知或缓变系统的动态适应。自适应算法如模型参考自适应控制（MRAC）、增益调节自适应控制等可用于在线调整控制参数，保持系统性能的稳定性。在此基础上，进一步引入智能优化算法如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等，对控制器参数进行寻优，提高控制系统的收敛速度和调节精度。通过多层次、多维度的策略融合，构建出一个具备自学习、自调节、自适应能力的控制系统，使其在面临系统参数变化、负荷扰动或通信延时等多种不确定条件下仍能保持良好的动态响应性能。

三、控制策略在典型电力系统中的应用验证与效果分析

为了验证所提控制方法的可行性与有效性，本文在IEEE 39 节点系统与典型含新能源接入的区域电网模型中开展了大量仿真实验。仿真工况设定包括新能源出力突变、负荷剧烈波动、通信信号延迟以及系统频率扰动等典型不确定性情景。在频率控制方面，传统的PI 控制器在面对风电出力突降时出现超调大、恢复慢等问题，而采用所提复合控制策略的系统能够快速调节系统频率至额定值，稳态误差控制在±0.02Hz 范围内。电压稳定性测试中，所提方法可在电压扰动发生后 100ms 内将节点电压恢复至95%以上，明显优于传统 AVR 调节策略。

此外，在暂态稳定性方面，通过引入基于神经网络的扰动辨识机制与滑模补偿控制，系统可在大扰动（如三相短路）下保持同步运行，未出现系统分裂现象。以上仿真结果表明，该控制策略具备良好的动态性能、较强的鲁棒性和适应性，能够有效应对不同类型的不确定性影响，保障系统运行稳定性。

四、面向未来的系统优化方向与挑战分析

尽管本文所提考虑不确定性的控制方法在理论与仿真层面已表现出良好的性能，但在实际工程推广中仍存在一定挑战。首先是模型复杂度与计算实时性的矛盾，复合控制策略需引入多种算法模块，其计算资源消耗较高，难以在边缘控制器或实时系统中稳定运行。其次是控制策略参数的调试与算法收敛问题，尤其在多目标优化与高维状态空间中，容易陷入局部最优，影响控制效果。此外，不确定性建模的准确性直接决定控制器的鲁棒性水平，如何获取更全面、精确的不确定性边界模型仍是当前研究重点方向。同时，实际电力系统运行场景具有高度非线性、多时空耦合特征，控制器的泛化能力与场景适应性需进一步提升。因此，未来可从以下几个方面开展深入研究：一是结合数据驱动方法与物理模型构建混合智能控制架构，提升系统适应性；二是发展轻量化、高效化的优化算法，实现算法实时部署；三是推动面向未来电力系统的智能控制平台建设，实现策略部署的模块化与标准化，提升工程可用性；四是结合数字孪生技术构建实时仿真验证平台，实现控制策略的快速迭代与在线更新。通过持续的技术优化与系统性研发，有望实现对不确定性电力系统的更加智能、高效与稳定的自动控制。

结论

随着电力系统运行的不确定性日益增强，传统控制方法已难以应对多源扰动下系统稳定性维护的现实需求。本文深入分析了电力系统中不确定性的来源与特点，提出了一种融合鲁棒控制、自适应控制与智能优化的自动化稳定控制策略。通过不确定性建模、在线学习与策略融合机制的构建，使控制系统具备良好的容错能力与自适应响应性能。仿真验证表明，该控制方法可有效提升系统的频率、电压及暂态稳定水平，具备良好的实用推广前景。未来应进一步结合人工智能、数字孪生与边缘计算等先进技术，推动控制方法向轻量化、泛化与智能化方向发展，为构建安全、稳定、高效的新型电力系统提供坚实的技术支撑。

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