[01586559]复杂电力系统的稳定控制与智能优化理论与方法研究

该项目属于电气工程、自动控制、人工智能等多学科交叉领域。现代电力系统已普遍发展成为结构复杂的特大型非线性系统，如何保证其安全与经济运行是一个极其重要和迫切的研究课题。该项目旨在探索提高复杂电力系统安全与优化运行水平的新理论和新方法，以解决系统中强非线性、参数的不确定性和运行状态随机性对电力系统控制和运行带来的困难。该项目得到了国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金、海外青年学者合作基金，国家自然科学基金创新群体基金，教育部重大科技项目和国家重点基础研究发展规划（973）项目的资助。项目的主要成果如下：提出了复杂电力系统高性能非线性鲁棒控制策略，既解决了电力系统稳定控制器设计中所碰到的非线性问题，同时也可以使控制器具有较强的鲁棒性。系统地将智能科学的最新成就引入电力系统控制领域，建立了鲁棒控制系统的进化设计方法，成功地解决了控制系统参数的全局优化问题。创造性地提出了非线性系统的自适应控制新方法，它们能跟踪系统运行条件的变化，大幅度提高系统稳定性，成功地克服了系统参数不确定对控制效果的不良影响。同时解决了国际非线性自适应控制领域中一些著名的难题：任意相对阶情况下受非线性扰动系统的通用自适应控制器的设计问题，任意阶前馈(feedforward)非线性系统的全局自适应控制问题等。提出了基于生物进化原理的复杂电力系统优化调度模型和算法，设计了混合类型的变量（含连续变量，离散变量，逻辑变量）的有效、灵活的编码方法和采用拟随机数（QRS）产生初始种群的新方法，保证了初始种群在高维、混合搜索空间中的均匀分布特性，大大加快了搜索效率，为进化算法在电力系统综合优化调度中的应用排除了障碍。提出了基于生物进化原理的多agent的电力系统优化调度方法，建立了agent系统中的进化协调和协同学习算法，实现了相应的通讯机制，为开展复杂电力系统分布式智能调度的研究提供了基础。该项目取得了一系列处于国际先进、甚至国际领先水平的研究成果。在IEEE Transactions，IEE Proceedings等国际权威学术刊物上发表高水平学术论文41篇，被SCI引录38篇，EI引录41篇，SCI引用168次，得到了国内外学术同行的高度评价。项目的部分成果已成功地用于工程实际问题，取得了良好的经济和社会效益。