0 l 一 A 2 2 l0 一 a A, 通过计算 可得 出此 时电力系统分散 AGC 控制 的性能指标为 J = 6. 218 9e+003。 一(1一a)A 。 2 01 - ⋯ o / ⋯ 0 i(1 6a A 2 2 a A, = 0 I 0j 而采用遗传算法优化时,根据 A 阵的结构,可 阵转化为如下块结构: r0 l2 — l2 0] l 0 0 0 0 l 将 : ⋯9⋯ 0⋯ 9⋯⋯ 9 l (1 7 ) L 0 一 0 设 阵中的M。 2= [0 0 0 0 m。 0 0 m2 m3] , = [ m3 0 0 0 0 ml 0 0 m2] 。这里要对 ml , m2, m3这 三个参数进行优化。根据系统实际情况, 它们的取 值范围分别是 [0. 3, 1. 3] , [ 一 0. 045, 0. 955], [0. 4, 0. 9]。遗传算法的控制参数选择同上, 求得满足给 定指标要求的 阵子块为 Ml2= [0 0 0 0 0. 3 0 0 —0. 046 0. 400 49] , M4 2= l0. 4OO 4 9 ; 0; 0; 0; 0; 0. 3; 0; 0; 一 0. 446 J , 此时 J = 6. 061e+003。 在这两种情形下, 补偿阵 系统的频率变化量 △ , △ △p 有关, 因而适当调整这些参数可使电力系统 AGC 的控制性能得到改善。 中的寻优参数均与 和功率变化量 △p 4结语 本文研究的重叠分解补偿阵选择方法 已成功应 用于互联电力系统的 AGC 控制设计 中 , 仿真结果证 明, 它能很好地改善系统的控制性能。该方法应用 的关键在于遗传算法寻优过程中参数的合理选择,如补偿阵参数的寻优范围及各种控制参数等。另 外, 可针对不同的控制问题选取不同的寻优 目标函 数。本文方法也可以应用在 自动高速公路系统以及 其他复杂工业系统的控制设计中。 参考文献: [1] siljaI( D D. Decentralized control of com plex system s[ M J . New Y ork :A cademic . 199 1 . Ross e ll J M . Contribution to decentralized control of large. scale systems via overlapping models[D] . Bareelpna, Sp ain: T ech Uni v Cata l unya , 199 8 . Baku l e L , Rodellar J , Ro ssell K M. St ructure of expansion-con— tract i on matrices in the inclusion pr i nciple for dynamic system s [J ] . s J Matrix Analysis Applicat,2O O O, 21(4) : 11 36— 1155 . Baku l e L , Ro dellar J , Rossell J M. Generaliz e d ~lecf i on o f co mplementary matrices in the inclusio n pr i nciple [J J . IEEE Transactiom on Automatic Control , 2000 , 45(6) : 1237. 1243 . Chen X B, Stankov i c S S. Overlappin g decom posit i o n and de· centraliz e d LQG co ntrol f or intemonnected p o wer system s l C J . Beijing: Proc of ⅢEE SMC’ 96。 1996. Ikeda M, Siljak D D. O v erlappin g de c entralized cont rol with input, st ate, a n d o utputinclusion[J ] . Co nt rol T h eo ry a n d Ad· va n ced Technolo gy,1986, 2(2) : 155. 172. Ch ipperfield A, Flem i n g P, Pohlheim H, et a1. G e netic a l go· rithm to olbox: f or use w i t h Matlabl M]. She伍eld: Un iver s ity o f She伍eld.19 9l5 . 『 2 ] [3][4] [5][6] [7]( 上接第 51 页) [18 J Feng LV, Weng X Q, J iao R P. The rea l ·time fault diagnosis f ortransform ers based on m ult i . s ca l e ceed i ~of 2003 International confer e nce on Machine lea rnin g a n d Cybemet i cs, 2003 . [ 1 9] Wan g H H, Pen g J x , Ⅱ F. Target dete c tio n based on r e m o te sensing image fusion [J J . 豫 & AI , 2001, 14(4) : 454-457. [2o] 张红蕾, 宋建社 . 信息融合技术在 SAR 图像边缘检测中 的应用[J] . 计算机工程与应用, 2003, 27(1) : 1 5. 1 7. [21] 那彦, 杨万海, 李勇朝 . 图像信息融合与医学图像综合 显示[J] . 西安电子科技大学学报( 自然科学版) , 2004, [c ] . Shan ghai : Pro. 31( 1) : 21. 2 4 . [22] 刘同明, 夏祖勋, 解洪成 . 数据融合技术及其应用[M] . 北京 : 国防科技出版社, 1998. 1 23 l Sawada H, Araki S, Mukai R ,et a1. Blind so urce S e paration wit h dif f er e nt sensor spacing a n d f i lter l ength f o r each frequen· ey Fange『 C 1. Pis e ataway : Proceedings of t he 2002 12t h IEEE Workshop on Neural Network s f o r Signa l Processin g , 2002 . 『 2 4 ]Stein meier C, Schwarz M, Holecz F , et a1. di f f er e n t S e nsor s a n d te c hniques f o r the dete c t i on of stor m daII1 s in for estsl C 1 . Tor onto: IEEE o n Geo s e ience a n d Re. mote Sensing Symposium. 20 02 . e eva l uation o f 维普资讯 http://www.cqvip.com