[发明专利]基于逆向行为重构的负荷频率容错控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于逆向行为重构的负荷频率容错控制系统，其特征在于：包括信息采集模块、控制器库模块、逆向行为重构模块、性能指标计算模块、控制器选择模块：

信息采集模块：利用设置在被控系统的传感器采集感知被控系统的运行参数，根据接收的运行参数产生对应的被控系统输出量y'(t)；

控制器库模块：针对预计的信息/物理故障，设计对应的控制器以保证故障系统的动态性能，形成基本控制器库，其中，基本控制器库中控制器数量为M+N，控制器库Σ_c＝{Σ_c1,Σ_c2,…,Σ_c(M+N)}，控制器库Σ_c表示针对特定运行场景所设计的控制器集合，M是指被控系统具有M种正常工作场景，N是指被控系统具有N种典型故障场景；

逆向行为重构模块：根据被控系统输出量y'(t)、控制指令u'(t)以及已有的控制器库Σ_c，以并行方式逆向重构被控系统的动态行为，并获得重构的参考输入重构的参考输入渐近收敛于理想的参考输入r(t)；

性能指标计算模块：将被控系统输出量y'(t)、重构的参考输入做均方根误差计算，以获得性能指标MSE；

控制器选择模块：选择与最小的性能指标MSE对应的控制器投入，从而实现零试错一次性精准投切。

2.如权利要求1所述的基于逆向行为重构的负荷频率容错控制系统，其特征在于：基本控制器库中的控制器集合通过如下方式获得：

1)建立信息/物理故障的实时控制系统模型：

给出正常情形下的被控系统中的被控对象模型：

式中，x∈R^p、u∈R^q、ω∈R^r和y∈R^v分别为状态变量、输入变量、外部扰动变量和输出变量，矩阵A、B、H、C、D为适维矩阵；

根据被控系统中出想的故障作用效果进行建模：

(1)故障类型建模

A.数据类故障建模,此类故障下，实际的控制量/量测量与真实之间满足如下关系：

控制量：u_f(t)＝Γ^PΓ^Cu(t)

量测量：y_f(t)＝Ψ^CΨ^Py(t)

式中，下标f表示故障状态，Γ^P＝diag(γP1,γP2,…,γPp)，表示执行器物理故障矩阵；Γ^C＝diag(γC1,γC2,…,γCp)表示控制器与执行器间网络故障矩阵；Ψ^C＝diag(ψC1,ψC2,…,ψCq),表示传感器与控制器间网络信息故障矩阵；Ψ^P＝diag(ψP1,ψP2,…,ψPq)，表示传感器物理故障矩阵；

B.时效类故障建模，令τ_sc表示传感器至控制器的网络延时，τ_ca为控制器至被控系统中的执行器的网络延时，控制器发出的控制指令为u'(t)，接收的被控系统输出量为y'(t)，与被控系统中的执行器实际接收的控制中心发出的控制指令u(t)以及被控系统实际输出量y(t)满足

u(t)＝u'(t+τ_ca)

y'(t)＝y(t+τ_sc)

进一步地，采用Pade逼近技术对上述纯时滞环节进行近似化处理，逼近后的状态空间表述为

式中，x_ca(t)、x_sc(t)为Pade近似引入的中间变量，A_k,B_k,C_k,D_k分别为

其中，k＝{sc,ca}，l_k为逼近阶数，a_i和b_i(i＝1,2,…,l_k)为逼近系数，由下式给出：

C.组件类故障建模，此类故障下，被控系统原有的运行结构发生明显变化，表现为状态空间描述发生异常，即

式中，A'、B'、H'、C'、D'表示故障发生后的被控系统矩阵；

(2)信息/物理混合故障建模

基于对三类故障的数学建模，令增广向量X＝[x,x_ca,x_sc]^T，建立计及信息/物理混合故障的电力物联网实时控制系统状态方程为

式中，A_f＝A'，B_f＝B'Γ^PΓ^C，H_f＝H'，C_f＝Ψ^CΨ^PC'，D_f＝Ψ^CΨ^PD'Γ^PΓ^C；

2)基本控制器库范式化设计方法：

实时控制系统状态方程具有模型不确定性，因此控制器设计必须对模型不确定性具备优良的鲁棒性，本申请参照混合H₂/H_∞方法进行基本控制器设计实现对已知故障的鲁棒控制；

考虑被控系统具有M种正常工作场景和N种典型故障场景，故基本控制器库中控制器数量为M+N，令Σ_c＝{Σ_c1,Σ_c2,…,Σ_c(M+N)}表示针对特定运行场景所设计的控制器集合，具有如下一般形式：

∑_cj:

式中，j＝1,2,…,M+N，x_uj(t)为控制器引入的中间变量，A_uj,B_uj,C_uj,D_uj为控制器系统矩阵。