遗传算法优化LFC-PID控制器在多风能系统中的应用

"这篇论文探讨了在电力系统中利用可再生能源，特别是风能的重要性，并着重研究了基于励磁控制（LFC）的PID控制器参数优化问题。通过采用遗传算法，该研究旨在找到适应不同风能渗透率的多目标最优参数。论文通过在Matlab/Simulink环境下建立集成模型，模拟了火电、水电和风电的并联系统，并考虑了遗传优化过程，以及具有多种成本函数的积分器变量。实验结果显示，基于LFC的遗传算法能够有效影响多区域电力系统的频率调整过程，特别是在风能占比不同的情况下。" 在电力系统中，特别是未来能源结构中，可再生能源的使用将越来越广泛，而风能作为其中的重要组成部分，其稳定性与效率直接影响着电力系统的稳定运行。论文中提到的“励磁控制”（Load Frequency Control，LFC）是一种关键的系统平衡手段，主要负责调整发电机的输出功率以维持电网频率。PID（比例-积分-微分）控制器在LFC中起到关键作用，它通过调节控制器参数来改善系统性能。 为了优化PID控制器在风能接入系统中的表现，研究采用了遗传算法。遗传算法是一种启发式搜索技术，模拟了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，可以高效地在大规模解决方案空间中寻找全局最优解。在论文中，遗传算法被用于寻找PID控制器的最佳参数设置，以适应不同风能渗透率的电力系统。 研究中建立了两个区域的水电和火电系统模型，风电系统并联连接，模拟了实际电网中可能出现的复杂情况。通过对火电和水电厂分别施加扰动，研究分析了遗传算法优化的PID控制器如何应对这些变化，从而保持系统的频率稳定。此外，论文还考虑了多个积分表示变量的成本函数，这使得优化过程更具灵活性，能够针对不同目标进行调整。 实验结果证明，基于LFC的遗传算法优化策略对于改善由不同风能输入引起的电力系统动态响应有显著效果。这种优化方法不仅提高了系统的频率调整能力，而且对于风能占比的变化具有良好的适应性，这对于多区域电力系统的稳定运行和风能的有效利用具有重要意义。 这篇研究提供了一种有效的方法，即利用遗传算法优化PID控制器参数，以适应不同风能渗透率的电力系统。这种方法对于实现更高效、更稳定的可再生能源整合至电力网络具有重要的理论和实践价值。