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[發明專利]一種考慮通信中斷的孤島微電網的信息物理協同應對方法有效

專利信息
申請號: 201810299170.2 申請日: 2018-04-04
公開(公告)號: CN108521345B 公開(公告)日: 2021-01-08
發明(設計)人: 竇春霞;張博;滕升起;李遠哲;米雪 申請(專利權)人: 燕山大學
主分類號: H04L12/24 分類號: H04L12/24;H04L12/703;H04L12/733;H04L29/08;H02J3/38
代理公司: 秦皇島一誠知識產權事務所(普通合伙) 13116 代理人: 李合印
地址: 066004 河北省*** 國省代碼: 河北;13
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 考慮 通信 中斷 孤島 電網 信息 物理 協同 應對 方法
【權利要求書】:

1.一種考慮通信中斷的孤島微電網的信息物理協同應對方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:

步驟1,在信息層中包括通信網絡、通信器、傳感器和一致性控制環節;

在物理層中包括下垂控制器、功率控制器、一致性控制、二次控制器、虛擬控制器、電壓電流雙閉環;P-ω/Q-U下垂控制作為孤島微電網中各DER輸出電壓和頻率的一次控制;

步驟2,在信息層中,提出一種基于圖論和改進遺傳算法(GA)的路徑規劃方法,解決了通信者之間的通信中斷問題;

2-1,判斷中斷原因:

基于圖論,每個DER對應的通信器均可以視為一個智能體;aij代表第i個通信器和第j個通信器之間的連接關系;如果第j個通信器可以連接到第i個通信器,則aij為正;否則,aij=0;有向圖的鄰接矩陣定義為Aa=aij∈Rn×n

根據中斷的原因,消除Aa中相應的元素,然后進行路徑規劃,構建網絡層中的新通信線路;如設第2個通信器不能發送數據,則對應的鄰接矩陣變化如下:

2-2,設置目標函數和約束條件

假設有n個DER需要在系統中構造通信線路,且根據基于一致性的二次控制的控制方法,可以得到如下目標函數:

其中,Lij是第i個通信器與第j個通信器之間的通信距離;sgn代表符號函數;

由于一致性滿足的條件是可以構成一條有向生成樹,所以針對第i個通信器,可以設置約束條件如下:

1)第i個通信器的容量約束:

其中,Cmaxi是第i個通信器允許接入的通信線路的最大個數;

其中,C'maxi是第i個通信器允許輸出的通信線路的最大個數;

2)確保每個DER都被連接在通信路徑中:

3)在路徑規劃中,每一個DER只能取一次:

(sgn(aij)sgn(aji))=1 (7)

其中,~代表進行邏輯非計算;代表進行邏輯與運算;

4)通信線路長度相等:

Lij=Lji (8)

2-3,改進GA的步驟:

1)確定初始種群個數;

2)選擇:1、選擇適應度函數為并采用輪盤賭的方法來進行選擇(避免早熟);2、采用精英選擇,即將最優個體直接送入下一代(加快收斂速度);

3)交叉:采用最小代價樹尋優;最小代價樹步驟:

第1步:選擇兩個父代個體F A、FB,隨機選擇一個需求點,并把這個需求點作為子代個體SA的第一個配送需求點;

第2步:搜索ri在FA、FB配送順序中右邊的需求點rj1、rj2,比較距離dis(ri,rj1)和dis(ri,rj2)的大小,如果dis(ri,rj1)>dis(ri,rj2),則證明走ri到rj2的路徑較優,轉step4;

第3步:如果dis(ri,rj1)dis(ri,rj2),則證明走ri到rj1的路徑較優,則把rj1作為下一個配送的需求點,并刪除FA,FB中ri的值,把rj 1的值賦給ri,繼續轉到step2進行搜索,直到FA、FB中只剩下一個需求點;

第4步:把rj2作為下一個配送的需求點,并刪除FA、FB中ri的值,把rj2的值賦給ri,繼續轉到step2進行搜索,直到FA、FB中只剩下一個需求點;

第5步:最后得到的子代個體SA就是FA、FB向右搜索尋優雜交產生的個體;

變異:采用單點變異;

結束(達到迭代次數要求);

步驟3,在物理層中,提出一種結合極限學習器(ELM)和模型預測控制(MPC)的預測補償方法,解決傳感器的通信中斷問題;

采用m個ELM與MPC相結合的方法進行預測補償,分為4個步驟:

1)對m個ELMs進行加權

為了使預測誤差最小的預測模型具有更大的權重,采用以下方法對每個ELM的權值進行設計:

其中λi是第i個ELM在m個ELM中所占的權值;yi是真實的數據;

經過加權處理后,m個ELM的輸出為:

其中,是由ELMi預測得到的數據;

2)加權后的m個ELM輸出的數據再與MPC進行加權處理

其中,yMPC是由MPC預測得到的數據;

3)得到預測數據

最終的預測數據是:

其中,yMPC是由MPC預測得到的數據;

4)重新訓練m個ELM

如果來自(12)的輸出數據與真實值之間存在很大的誤差,那么ELMS將被重新訓練,然后返回到1),直到滿足誤差要求;

步驟4,通過搭建合理的實驗場景驗證該方案的有效性。

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