MATLAB实现分散式模型预测控制的电力系统负荷频率调控平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用分散式模型预测控制策略，对多区域互联电力系统进行负荷频率优化调控。通过实时监测扰动并利用分布式算法计算最优控制策略，确保系统在运行约束下稳定高效运行。

详 情 说 明

基于分散式模型预测控制的电力系统负荷频率调控平台

项目介绍

本项目针对多区域互联电力系统，开发了一种基于分散式模型预测控制（MPC）的负荷频率优化调控平台。系统通过对各区域负荷扰动进行实时监测和预测，在满足运行约束的前提下，利用分布式优化算法计算最优控制策略，实现频率偏差最小化和控制成本最优化的目标。该平台支持各控制区域的自主决策与协调运行，有效提升了电力系统的稳定性和经济性。

功能特性

• 分散式控制架构：各区域基于本地信息及有限邻域通讯进行自主决策，无需中央协调器，增强系统可靠性。
• 模型预测控制核心：采用滚动优化与反馈校正机制，有效处理负荷扰动不确定性及系统约束。
• 多目标优化：在最小化频率偏差的同时，兼顾发电机调节成本等经济性指标。
• 约束处理能力：严格考虑频率偏差限值、发电机出力上下限、爬坡速率等运行约束。
• 性能评估与预警：实时计算综合性能指标，并对约束违反及稳定性风险进行预警分析。

使用方法

1. 参数配置：准备并导入电力系统参数、负荷扰动数据、运行约束、通讯拓扑及权重矩阵等输入文件。
2. 算法执行：运行主程序启动分散式优化计算。各区域控制器将根据预测模型和当前状态进行分布式迭代求解。
3. 结果分析：获取最优控制序列、频率响应预测轨迹、性能指标、收敛报告及预警信息等输出结果。
4. 仿真验证：可通过改变系统工况或扰动场景，验证控制策略的有效性与鲁棒性。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Control System Toolbox, Optimization Toolbox
• 硬件建议：至少 4GB 内存，多核处理器以支持并行计算

文件说明

主程序文件集成了平台的核心功能，主要包括：系统初始化与输入参数载入、电力系统动态模型的构建、分散式模型预测控制优化问题的在线求解、各区域控制指令的生成与协调、系统频率响应仿真与性能评估计算，以及最终结果的可视化展示与报告输出。