【摘 要】
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模型预测控制(model predictive control,MPC)是一种先进的优化算法,其优势在于通过滚动优化和反馈校正弥补预测模型精度不高的缺点,抑制扰动,提高鲁棒性.近年来已成为应对大规模风电并网不确定性建模的研究热点.该文全面梳理基于模型预测控制的大规模风电并网的电力系统有功功率控制领域中的发展现状,特别是对以随机模型预测控制、分布式模型预测控制和鲁棒模型预测控制为主要形式的模型预测控制方法在应对不确定性建模问题方面进行深入分析,以风电机组–风电场–风电集群与常规电源有功和频率控制为主线,阐述
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,北京市 海淀区 100083;电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市 海淀区 100192
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模型预测控制(model predictive control,MPC)是一种先进的优化算法,其优势在于通过滚动优化和反馈校正弥补预测模型精度不高的缺点,抑制扰动,提高鲁棒性.近年来已成为应对大规模风电并网不确定性建模的研究热点.该文全面梳理基于模型预测控制的大规模风电并网的电力系统有功功率控制领域中的发展现状,特别是对以随机模型预测控制、分布式模型预测控制和鲁棒模型预测控制为主要形式的模型预测控制方法在应对不确定性建模问题方面进行深入分析,以风电机组–风电场–风电集群与常规电源有功和频率控制为主线,阐述模型预测控制方法的优点和缺点并加以评述,并对MPC的分解协调策略和求解效率进行归纳和总结.最后凝练了若干个基于MPC的大规模风电并网关键问题,并展望了MPC在电力系统控制应用的研究方向.
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