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自适应控制作为分层系统的研究
作者及机构
本文由Hussein Abubakr（丹麦奥尔堡大学AAU能源学院微电网研究中心（CROM）/埃及阿斯旺大学电气工程系）领衔，联合Abderezak Lashab、Saeed Golestan（奥尔堡大学）、Abdullah M. Abusorrah等多名学者共同完成，发表于欧洲电力电子与驱动会议（EPE’23 ECCE Europe），ISBN编号978-9-0758-1541-2。
学术背景
研究领域与动机
本研究属于智能控制与电力系统稳定性领域，聚焦于自适应控制（adaptive control）在分层控制系统（hierarchical control system, HCS）中的应用。传统反馈控制在面对动态变化的被控对象（如电力系统中的扰动）时存在性能局限，而自适应控制通过动态调整参数提升系统鲁棒性。本文旨在提出一种基于分层结构（初级、次级、 supervisory三级）的自适应控制框架，并验证其在自动电压调节器（automatic voltage regulator, AVR）中的优越性。
关键科学问题
自适应控制与常规反馈控制的本质差异在于：前者通过在线学习机制应对未知或时变的被控对象参数，而后者依赖固定参数设计。本文的核心目标是解决“如何将自适应控制重构为分层系统以提升动态性能”。
研究流程与方法
1. 分层控制系统的理论构建
- 层级划分：
- Level 0（初级控制层）：直接控制层，通过传感器和执行器（如PID控制器）实时反馈被控对象状态（如AVR的端电压）。
- Level 1（次级控制层）：自适应控制层，采用Harris Hawks优化算法动态调整控制器参数（如增益值），核心方程为（3）式描述的参数调整律（基于误差梯度下降）。
- Level 2（Supervisory层）：监控层，通过SCADA系统评估系统性能并决策是否触发次级层的自适应机制。
- 控制对象：基于AVR模型（图6），包含放大器、励磁机、发电机和传感器的一阶传递函数（表I给出标称参数）。
2. 实验设计与验证
- 测试场景：
- 步骤1：对比常规反馈控制（仅初级层）与自适应控制（初级+次级层）在阶跃扰动下的响应（图7）。常规控制的超调（+0.29 pu）、稳定时间（9.6秒）显著劣于自适应控制（超调+0.01 pu，稳定时间1.5秒）。
- 步骤2：模拟序列扰动（图8a），在t=15s、30s、45s分别施加-10%、+20%、-10%参数突变。自适应控制能快速恢复稳态（图8b），而常规控制出现持续振荡（超调1.29 pu）。
- 步骤3：3%突加扰动测试（图9a），自适应控制将电压跌落从0.28 pu抑制至0.064 pu，证明其对极端扰动的鲁棒性。
3. 稳定性分析
- 理论保障：通过李雅普诺夫稳定性理论证明自适应机制的收敛性（式7-8）。标称传递函数$T_{cl}(s)$的极点配置需满足阻尼系数约束$ζ \leq 2\sqrt{K_p}$以确保稳定性。
- 创新算法：采用的Harris Hawks优化器以猎鹰捕食行为启发（追踪-包围-攻击），具有计算高效、适应高维问题的特点（参考文献[20-21]）。
主要结果与结论
性能优势
- 动态响应：自适应控制将AVR的超调降低96.5%，稳定时间缩短84.4%（对比图7）。
- 抗扰动能力：在重复序列扰动下，自适应控制的恢复速度比常规控制快3倍以上（图8b）。
- 极端工况：3%突加扰动时，电压跌落减少77.1%（图9b）。
科学价值
- 方法学创新：首次将自适应控制重构为三级分层系统，明确各级功能分工。
- 工程应用：为微电网电压频率调节（参考文献[9,12]）提供了可扩展的控制框架。
- 理论贡献：通过李雅普诺夫分析（式7）和优化器设计，解决了参数不确定性问题。
研究亮点
- 分层自适应架构：提出“监控-自适应-执行”三级联动机制，优于传统单层控制。
- Harris Hawks算法的控制应用：首次将该优化器用于AVR参数整定，代码简洁且抗高维干扰。
- 全面验证：涵盖阶跃、序列、突加扰动多场景，数据支撑充分（图7-9）。
其他价值
- 开源潜力：文中提及MATLAB代码实现传递函数降阶（式7分解），可供复现。
- 跨领域适用性：框架可扩展至微网频率调节（参考文献[17]）等其他电力控制场景。
（报告总字数：约1800字）