一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法
专利汇可以提供一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种不确定性直流微 电网 输出反馈模糊模型预测控制方法，首先，给定具有恒定功率负载的非线性直流微电网系统。通过获得直流微电网的T-S模糊模型得到参数。接着将直流微电网T-S模糊模型离散化。然后，设计直流微电网的模糊状态观测器和输出反馈模型预测 控制器 。其中观测器和模糊控制器的增益，可以通过数值LMI求解器计算得出，无需手动计算这些增益。将求解得到的控制器和观测器增益赋值给回路，实现恒定功率供电负载的不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制。，下面是一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法专利的具体信息内容。
1.一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1，给定具有恒定功率供电负载的非线性直流微电网系统；
步骤2，获得直流微电网的T-S模糊模型得到Mi，Ai，Bes，Bs；
步骤3，将得到的直流微电网T-S模糊模型离散化；
步骤4，设计直流微电网模糊状态观测器；
步骤5，设计直流微电网输出反馈模糊模型预测控制器；
步骤6，将求解得到的控制器和观测器增益赋值给回路，实现恒定功率供电负载的不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制。
2.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤1中，首先考虑连接到直流链路的第j个恒定功率负载；恒定功率供电负载由压控电流源建模，其值非线性地取决于恒定功率负载的功率和电压；此外，直流链路由电压源建模；与RLC滤波器串联的第j个恒定功率负载系统和直流链路的动态方程由下式给出：
其中Pj是第j个恒定功率供电负载；对于平衡点[iL0,j VC0,j]，恒定功率Pj必须满足以下约束条件：
然后，考虑通过RLC滤波器连接到ESS的电压源，ESS由电流源ies建模，状态空间表示形式如下：
非线性系统(1)和(3)的状态以具有原点平衡点的新的非线性动态方式变化；式(1)和(3)将分别转为(4)式和(5)式
基于连接到直流链路的单个恒定功率负载和一个连接到直流源的能量存储系统，整体的微电网具有多个恒定功率供电负载，一个能量存储系统和一个直流源，将整个直流微电网解耦为Q+1子系统；
过滤器的状态空间表示形式：
T
对于j＝{1,2，...，Q}和s＝Q+1代表直流电源滤波器的状态；另外，xj＝[iL,j vC,j] 和xs＝[iL,s vC,s]T分别是第j个恒定功率负载滤波器和直流源滤波器的状态，且：
源子系统可以描述为：
其中，
再次，假设关于工作点的坐标变化并让ESS当前电流ies为控制输入，用下面的形式重写整体直流微电网，其平衡点在原点；
其中 且
h＝[h1,…,hQ]T且
与式(3)和(4)相同，系统(10)的平衡点也是原点，因此出现在式(10)中的非线性项hj满足hj(0)＝0；从(10)中可以看出，整个微电网系统包括Q个非线性项(即hj)；为了导出T-S模糊模型，采用所谓的扇形非线性方法，通过预定义局部区域中的等效T-S模型精确地表示每个非线性。对于第j个恒定功率负载，定义区域
其中 和 正标量。因此，可以系统地获得(10)对于区域R＝∩j＝，...，Rx，j的等效T-S模糊模型；参数 和 的选择完全是任意的，并且基于整个直流微电网状态的变化范围。
然而，在本文中，这些参数基于给出的局部稳定性分析来选择的，其中给出了用于计算恒定功率负载的局部稳定的最大值的系统LMI方法。
3.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤2中，T-S模糊模型是非线性动力系统的有限个局部线性状态空间表示的非线性模糊混合；通过T-S模糊建模，非线性系统由IF-THEN规则表示，其中前提变量仍然是非线性的；
由于模糊控制器是基于T-S模糊模型，因此有必要获得局部线性系统和模糊隶属函数；
通过部署所谓的扇形非线性方法系统地计算非线性系统的等效T-S模糊模型；在这种方法中，原始系统的每个非线性项都进入两个线性扇区；然后，聚合两个扇区的所有组以导出T-S模糊的隶属函数和局部矩阵；
具有多个恒定功率负载的微电网可以转换为具有一个等效恒定功率供电负载的微电网；要计算T-S模糊模型，需要对模型的非线性进行建模(10)；动态中只存在一个非线性项，即(12)中定义的h；对于给定的区域 可以计算扇区 和 使得
其中下斜率和上斜率Umin和Umax；
通过将扇区不等式 转换为最小-最大不等式 可
以简单地计算斜率；
基于扇区非线性方法，考虑：
求解(14)式得到隶属度函数M1和M2；
将(14)带入(10)式，只考虑电流，等效的T-S模糊模型为
其中，
从(16)可以看出，T-S模糊模型包括非线性隶属函数和线性状态空间表示其中i＝1,2。
4.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤3中，通过离散化，得到一个T-S模糊模型：
其中：
wj(ξ(k))≥0,j＝1,2,...,r,hj(ξ(k))≥0,
5.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤4中，由于模糊状态未知，下面的状态观测器用来估计不确定的状态；
其中 为估计值， 代表观测器增益；定义估计误差为 因此
得到动态误差：
其中hj(ξ(k))＝max{h1(ξ(k)),…,hr(ξ(k))}；
根据上式，在采样时刻k的估计误差预测为：
估计误差的二次函数E(e(k))如下所示：
T
E(e(k+i|k))＝e(k+i|k) H0e(k+i|k)
如果E(e(k+i|k))满足所谓的QB条件，得到：
给定H0＞0，且 只要下面两个式子满足，对于任意初始条件，式(21)都是随机稳定的；
通过上式矩阵不等式可以求出矩阵H0和观测器增益
6.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤5中，设计使系统状态逐步稳定的控制器：
增强的闭环系统可以写成：
增强状态定义为 二次性能指标函数为
在不确定性和随机变量都存在时，为了导出性能指标上界，定义二次李雅普诺夫函数为：
为了获得优化的稳定性条件，对于预测状态考虑以下随机收缩条件并且在采样时间k处输入；
其中，ε(k)是下式的上界；
E{V(z(k|k))}≤ε(k) (29)
因此，最小化性能指标函数问题，转化为求ε的最小值；(28)和(29)式满足；
minε
(28),(29) (30)
求解控制输入u和状态增益 满足下述LMIs:
有(31)式满足，增益矩阵预测控制器就为：
7.根据权利要求1所述的一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法，其特征在于：步骤6中，通过上述的表达式，用LMI进行求解观测器的增益 和控制器增益带入公式(20)和(24)求得在线控制量并将其赋值给控制回路，实现恒定功率负载的不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制。
一种不确定性直流微电网输出反馈模糊模型预测控制方法
技术领域
背景技术
发明内容
然而，在本文中，这些参数基于给出的局部稳定性分析来选择的，其中给出了用于计算恒定功率负载的局部稳定的最大值的系统LMI方法。
具体实施方式
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