模糊聚类滚动筛选：MPC下电压协调控制的优化策略

本文主要探讨了在电力系统中如何应用模型预测控制(MPC)来解决电压协调控制问题，特别是在面临大规模、复杂系统动态特性变化和不确定性的情况下。传统MPC方法在解决电压协调问题时，优化决策集的规模会随着系统规模的扩大而急剧增长，导致决策集爆炸的问题，即计算复杂度迅速增加。 为了克服这一挑战，作者提出了一种创新的方法——基于模糊聚类滚动筛选决策集的电压协调控制策略。首先，通过系统线性化，作者将优化目标设置为在预测周期内最小化优化目标节点电压与实际电压之间的误差平方和，这一步骤使得原本复杂的最优电压协调控制模型转化为混合整数规划问题，便于求解。 在模型预测过程中，作者利用电压预测幅值和响应信息作为聚类特征指标，通过模糊聚类算法对系统中的节点进行分类。这种方法能够识别出对故障区域影响显著的节点，也就是优化目标节点，从而避免对那些影响微弱的节点进行不必要的优化计算，降低了决策集的冗余。 接着，文章引入滚动筛选机制，即在每个控制周期内，根据电压响应的显著程度动态更新决策集。这样，即使在系统运行过程中出现故障，也能实时调整优化策略，保持全局电压协调的同时，显著减小决策集规模，降低优化计算时间。 通过实证仿真结果，该方法在保持良好电压协调控制效果的同时，成功地解决了决策集爆炸的问题，提高了系统的控制效率和计算效率。这种结合MPC、模糊聚类和滚动筛选策略的电压协调控制方法，为电力系统的稳定运行提供了有效的解决方案，对于大型电力网络的动态控制具有重要意义。