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Optimal predictive load frequency control with multi-objective PID-based search algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.102214.png)
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摘要
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在现代化互联电力系统（IPSs）中维持频率稳定性正变得越来越具挑战性，这归因于系统复杂性的增加、可变能源的集成以及频繁的负荷波动，尤其是在对电能质量要求严苛的制造和工业环境中。为应对此挑战，我们提出了一种最优预测负荷频率控制（LFC）框架，该框架结合了实时预测与多目标控制器优化。在线极限学习机（ELM）用于预测短期负荷偏差，以实现主动调节。控制结构采用级联分数阶设计，整合了FOPI和FOPID控制器。这些控制器通过多目标PID基础搜索算法（MOPSA）进行优化，该算法同时最小化时间加权绝对误差积分（ITAE）、增强阻尼比，并降低储能运行成本。此外，快速响应储能装置（ESDs）被协调用于缓冲暂态不平衡。仿真结果表明，所提出的FOPI–FOPID控制器与ESDs结合，可使ITAE降低90%（从464.99降至44.65），并将频率稳定时间缩短81%（从83.03 s降至15.49 s），显著优于DSA:FOPI–FOPD等基准方法。这些发现证实了所提框架在动态多区域IPS环境中实现精确控制的能力。
Keyword:
Load frequency control
Multi-objective optimization
Predictive control
Extreme learning machine
AI总结
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期刊
IF:
8.5
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