基于人工智能技术的可再生能源电力系统频率响应优化研究

本文推荐研究人员针对可再生能源电力系统中因功率波动和低惯量导致的频率控制难题，创新性地设计了基于粒子群优化(PSO)算法的模糊分数阶比例积分微分(FFOPID)控制器。研究通过多场景仿真验证，FFOPID控制器相较传统PID和FPID控制器，在阶跃负载扰动下降低频率最低点57%，缩短调节时间81.4%，显著提升系统动态响应性能，为高比例可再生能源电网的稳定运行提供了有效解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，光伏(PV)和风电等可再生能源(RES)在电力系统中的渗透率持续攀升。然而这类电源固有的波动性和低惯量特性，导致电网频率稳定性面临严峻挑战。埃及电力系统作为典型的多源发电系统，包含水电、火电及可再生能源，其频率调节问题尤为突出。传统负荷频率控制(LFC)采用固定参数的PID控制器，难以应对可再生能源并网带来的非线性、时变工况，亟需开发新型智能控制策略。

针对这一关键问题，研究人员开展了一项创新性研究，通过融合分数阶微积分理论与模糊逻辑控制，开发出模糊分数阶比例积分微分(FFOPID)控制器。该研究采用埃及实际电网参数构建仿真模型，包含总装机容量59GW的混合发电系统，其中可再生能源占比达5%。研究团队特别关注了系统惯性常数A=5.7096秒、阻尼系数B=0.028 p.u MW/Hz等关键参数对频率动态的影响。

研究主要采用了三项关键技术方法：1)基于传递函数建立多源发电系统数学模型，包含非再热电站、再热电站和水电站的动态特性；2)应用粒子群优化(PSO)算法对控制器参数进行全局优化，目标函数综合考虑积分时间绝对误差(ITAE)、频率最低点和变化率(ROCOF)；3)设计具有可调规则库的模糊推理系统，与分数阶PID控制相结合形成FFOPID架构。

2.1.1 摆动方程
通过建立包含ΔP_m1
、ΔP_m2
、ΔP_m3
和ΔP_RE
的功率平衡方程，揭示了频率偏差Δf与机械功率输入、可再生能源出力及负荷变化ΔP_L
的动态关系。

3.1 分数阶PID控制器
创新性地将传统PID扩展为PI^λ
D^μ
结构，通过调节积分阶次λ=0.303和微分阶次μ=0.195，获得比整数阶控制器更灵活的频域特性。

4.1 阶跃负载变化案例
在1.5%负荷阶跃扰动下，FFOPID将调节时间从PID的210秒缩短至100秒，频率最低点从0.2332Hz降至0.0917Hz，ITAE指标从655.36Hz·s²
优化至5.41Hz·s²
。

4.3 居民与工业负荷案例
当系统突加2.5%工业负荷时，FFOPID的调节时间仅需52秒，较PID控制器提速74%，频率最低点改善幅度达57%。

4.6 惯量降低案例
在系统惯量减少25%的严苛条件下，FFOPID仍能保持优越的控制性能，有效抑制了因风电脱网导致的频率波动，防止保护系统误动作。

该研究通过理论创新与工程实践的结合，证实FFOPID控制器在多重扰动下的鲁棒性。相比传统方案，新控制器具有三大显著优势：1)无需额外储能设备即可改善频率响应；2)通过PSO算法将系统非线性和元件相互作用纳入设计阶段；3)适应可再生能源出力随机波动和负荷特性变化。研究成果为高比例可再生能源电网的稳定运行提供了重要技术支撑，对埃及等发展中国家的能源转型具有直接指导价值。论文发表在《Sustainable Futures》期刊，为智能电网控制领域树立了新的技术标杆。