智能电网温度高精度远程在线控制方法研究与改进

刘桂涛，李骥，郭海如

（湖北工程学院计算机与信息科学学院，湖北孝感　432000）

智能电网温度高精度远程在线控制方法研究与改进

刘桂涛，李骥，郭海如

（湖北工程学院计算机与信息科学学院，湖北孝感432000）

利用传统方法进行新型智能电网温度控制时，主要依靠建立的温度变化模型，但是新型智能电网系统具有时变性、不确定性、多扰动性等缺陷，很大程度上降低了温度变化模型的精度，导致传统方法不能对新型智能电网的温度进行准确控制。提出一种新的新型智能电网温度高精度实时控制改进方法：建立新型智能电网温度高精度实时控制系统与温度控制模型，并结合模糊免疫PID控制方法对新型智能电网温度进行高精度实时控制；针对智能电网的缺陷特征，依据灰色系统的理论进行改进，利用建立的灰色模型，对智能电网温度控制系统的灰量进行白化处理，将智能电网的缺陷特征作为灰色系统，通过灰色预测补偿控制技术对缺陷特征进行补偿控制，完成新型智能电网的温度高精度实时控制方法的改进。实验结果表明，与传统方法相比，改进的温度控制方法温度控制精度高，同时可改善弱温度控制过程中的振荡与超调问题。

智能电网；温度；高精度；远程在线控制

智能电网就是电网的智能化（智电电力），也被称为“电网2.0”［1-2］，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标［3-5］，其主要特征包括自愈、激励和包括用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行［6］。

文献［7］针对智能电网温度控制过程中纯滞后特点，提出大林控制算法，将理想闭环响应用阶惯性加纯滞后替代，再推导出符合该闭环响应的控制器，实现温度控制。该方法能够有效克服滞后性，但参数无法获取准确参数；文献［8］提出一种Smith控制方法，该方法将PID控制器和Smith预估器看作补偿环节，能够有效控制智能电网温度，减少超调量，但其实现过程复杂，易受外界环境干扰；文献［9］提出一种基于PID的智能电网温度控制方法，通过将误差控制在一定范围内实现对温度的控制。该方法应用广泛，但适应能力和鲁棒性较差；文献［10］通过变风量空调系统实现智能电网温度控制，通过变风量末端装置对风量的控制实现，该方法运行快速稳定，但控制精度不高。

针对上述方法的弊端，提出一种新的智能电网温度高精度远程在线控制改进方法，给出了智能电网温度高精度远程在线控制系统及模型，通过模糊免疫PID控制方法实现智能电网温度的控制，通过灰色系统的理论与方法对其进行改进。实验结果表明，所提方法不仅控制精度高，而且可减弱温度控制过程中的超调与振荡。

1　智能电网温度高精度在线控制

1.1智能电网温度高精度在线控制目标函数确定

在智能电网中，温度远程在线控制系统主要包括无线传感器节点与执行节点。无线传感器节点主要由传感器、采样器、事件触发器、无线收发模块等构成。首先，通过采样器对智能电网温度进行采样，利用触发条件比较器将采集的温度值和寄存器中上次发送采样值比较，确定是否符合触发条件。如果不符合，则利用无线信道将此刻采样值传输到执行节点，并对寄存器中的采样值进行更新；反之，删除此刻采样值，同时不对寄存器进行更新。如果执行器节点接收到新的采样值，则控制器通过控制温度和改进方法对控制律进行更新，同时利用零阶保持器和执行器相连，执行器输出更新值后将其直接作用于温度，从而实现智能电网温度高精度远程在线控制，控制系统如图1所示。

智能电网温度的连续时间动态模型如下：

式中：x（t）、u（t）、φ（t）分别为温度状态向量、执行器输出向量和噪声向量分别为温度传感器节点和执行器节点数量。

图1　智能电网温度高精度远程在线控制系统Fig.1　Smart grid temperature high-precision remote online control system

温度传感器在T周期内对智能电网温度状态进行采集，采集时间序列用Ss=｛T，2T，…，kT，…｝进行描述，其中k∈N。时间触发器以T为周期对触发条件进行检测，如果触发条件不符合则将当前采样值传输至其他节点，触发序列为St=｛t1，t2，…，tk，…｝⊆Ss。因此，针对执行器节点，状态值为：

为了使系统输入状态保持稳定，将触发条件设置成：

式中：δ＞0为描述阈值系数；e（t）为误差向量，可通过下式求出：

所以，执行器输出为：

触发时刻可描述成：

在智能电网中，温度远程在线控制系统的目标为将不同位置的温度控制在设定值内，也就是研究一种控制方法使下述控制目标函数值达到最小：

1.2智能电网温度高精度远程在线控制方法

通过模糊免疫PID控制方法实现智能电网温度的高精度控制，因为该方法无需掌握智能电网温度精确的数学模型，只需通过人工控制规则构建控制决策表确定温度值。

模糊免疫PID控制方法中的智能电网温度控制器是依据生物系统的免疫机理提出的一种非线性控制器，其比例系数KP1=K（1－ηf（x（t）））随控制器输出的改变而发生变化，其中，η用于描述控制稳定效果。本节模糊免疫PID控制方法可通过下式实现：

式中：KP、KI、KD分别用于描述系统的比例系数、积分系数和微分系数；e（t）为误差；Δe（t）为误差差值；T（s）为控制时间。将x（t）代入式（7）中，使目标函数值达到最小。

1.3基于改进模糊免疫PID的智能电网温度高精度控制

模糊免疫PID控制方法应用广泛，控制效果较佳。然而智能电网温度控制系统属于灰性系统，温度受很多参数的影响，具有滞后性。模糊免疫PID控制方法不适用于智能电网温度的控制。本节通过灰色系统的理论与方法对其进行改进，针对智能电网温度不确定部分构建灰色模型，通过计算令智能电网温度控制系统的灰量尽可能白化。

1.3.1智能电网温度控制中不确定性部分的灰色估计

在对模糊免疫PID控制方法进行改进前，首先需对实现不确定性灰色估计。

通过下式对智能电网温度高精度远程在线控制系统不确定部分进行描述：

式中：D（x，t）为描述系统的不确定部分；V为描述和系统相关但不能精准确定的量，V=（V1，V2，…，Vn）；xT=（x1，x2，…，xn）；f（t）用于描述和系统无关的部分。

通过灰色系统理论中的累加方法可获取Vi（i= 1，2，…，n）和f（t），则可获取D（x，t）和xT=（x1，x2，…，xn）间的关系，得到相应状态的不确定量D（x，t）。

由N个非线性不确定子系统组成的符合非线性不确定系统的状态方程为：

式中：a为n×n矩阵；b为n维列向量。D（x，t）不能通过测量直接获取，可依据测量数据通过下式间接求出：

不确定性部分的灰色估计实现过程如下：

1）构建原始离散数据序列x（0）i（k），其中i=1，2，…，n，k=1，2，…，N，且有N≥n；

2）求出x（0）i（k）的累加生成离散序列x（1）i（k）；

3）通过下式求出B矩阵：

其中，BTB需可逆，若不可逆，则需增加N，直至BTB可逆。

4）通过x（0）i（k）与式（11）求出D（0）（k）的离散序列，其中，k=1，2，…，N；

5）通过下式求出D（1）（k）的累加生成离散序列：

通过下式求出不确定部分参数的估计值：

1.3.2基于改进不确定性灰色补偿控制的温度高精度远程在线控制改进

改进的灰色补偿控制方法将智能电网不确定性、时变性和多干扰等特征均看作灰色系统，通过灰色预测补偿控制技术实现补偿控制，若控制器和选择的参数合理，可获取很高的智能电网温度控制效果。

改进的灰色补偿控制方法的实现过程如下：

1）通过模糊免疫PID控制方法对智能电网温度高精度远程在线控制系统进行N次采样，获取N组数据，通过上节不确定性部分的灰色估计实现过程对不确定部分的模型参数V进行估计。

2）求出估计参数后，通过下式依据估计参数获取灰色补偿控制律：

3）将下式看作控制器的输出：

式中：up为采用模糊免疫PID控制方法的控制器的输出。

2　实验结果分析

将PID方法和PLC方法作为对比，通过Matlab模拟智能电网模糊控制箱与Simulink进行仿真实验，从而验证该方法的有效性。

假设智能电网温度初始值为30℃，设定温度是25℃，通过仿真获得了图2所示的曲线。

图2　本文方法温度控制仿真结果Fig.2　Simulation results using the temperature control method in this paper

分析图2可以看出，该方法的响应时间为5 min左右，在8 min左右时温度就达到了设定温度的稳定状态，超调量相对较低，一直低于8%，说明该方法的温度控制效果较好。

图3描述的是理想智能电网温度变化规律与采用该研究方法、PID方法和PLC方法得到的智能电网温度变化仿真结果。

图3　3种控制方法仿真结果曲线Fig.3　Simulation results by three control methods

分析图3可以看出，采用PID方法对智能电网温度进行控制得到的温度变化曲线振荡严重，非常不稳定，这主要是由于PID方法不能使用智能电网温度变化的大滞后与长延时。PLC方法控制下的温度变化曲线在达到稳定状态后没有出现振荡严重的问题，然而在达到稳态之前的温度控制过程中，仍具有严重的超调与振荡，说明PLC方法能耗较高，主线超调和振荡现象的原因为模型不准确。本文方法控制下的智能电网温度变化曲线较为稳定，动态与静态特性均较佳，和理想温度变化曲线吻合，基本未出现超调与振荡现象。

为了定量验证本文方法的精度，采用本文方法、PID方法和PLC方法对智能电网温度进行控制，得到的绝对误差和相对误差如表1所示。

表1　智能电网温度控制精度比较结果Tab.1　Results of smart grid temperature control precision comparisons

假设智能电网温度测量值N的实际值是N′，则绝对误差ε可通过下式求出：

绝对误差为测量值偏离实际值大小的体现，但其不能比较不同测量结果的可靠程度，本节通过测量值绝对误差与测量值之比对其进行评价：

式中：τ为相对误差。

分析表1可以看出，本文方法的温度控制绝对误差和相对误差均明显低于PID方法和PLC方法，说明本文方法的整体控制精度较高，控制结果可靠有效，通过本文方法能够对智能电网温度高精度远程在线控制系统的不确定性进行有效补偿，使系统动态和静态特性均较佳，完成智能电网温度的高精度控制，降低温度超调与振荡，不仅大大增强了系统的准确性，而且减少了智能电网温度控制过程中的能耗。

3　结语

本文提出一种新的新型智能电网的温度高精度实时控制改进方法。建立新型智能电网温度高精度实时控制系统与温度控制模型，并结合模糊免疫PID控制方法对新型智能电网温度的进行高精度实时控制；针对智能电网的缺陷特征，依据灰色系统的理论进行改进，利用建立的灰色模型，对智能电网温度控制系统的灰量进行白化处理，将智能电网的缺陷特征作为灰色系统，通过灰色预测补偿控制技术对缺陷特征进行补偿控制，完成新型智能电网的温度高精度实时控制方法的改进。实验结果表明，与传统方法相比，改进的温度控制方法控制精度高，同时可改善弱温度控制过程中的振荡与超调问题。

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（编辑徐花荣）

Research and Improvement of the High-Precision Remote Online Control of Smart Grid Temperature

LIU Guitao，LI Ji，GUO Hairu
（School of Computer and Information Science，Hubei Engineering University，Xiaogan 432000，Hubei，China）

The temperature control of the smart grid by the traditional method relies mainly on the established temperature change model.However，the time variability，uncertainty，muftidisturbance and other defects of the new smart grid system reduces the precision of the temperature change model to a large extent，leading to failure to control the temperature accurately.For this purpose，this paper proposes a new intelligent power grid temperature high-precision real-time control method.First，the new intelligent power grid temperature highprecision real-time control system and temperature control model is established，and the fuzzy immune PID control method is used for the high-precision real time control of the smart grid temperature.To address the defects of the smart grid，improvement is made according to the grey system theory and the grey model is established，and the ash of the smart grid temperature control system is whitened and the characteristics of the smart grid defects are regarded as a grey system and compensation control is conducted through the grey prediction compensation control technology to complete the improvement of the temperature high-precision real-time control method.The experimental results show that compared with the traditional methods，the improved temperature control method is of high precision，and can improve the oscillation and overshoot of the weak temperature control process.

smart grid；temperature；high precision；remote online control

1674-3814（2016）07-0096-05

TM732

A

2015年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目（B2015042）。

Scientific Research Program of Hubei Provincial Department of Education in 2015（B2015042）.

2016-05-09。

刘桂涛（1972—），男，硕士，副教授，主要研究方向为控制与电气节能；

李骥（1978—），男，硕士，讲师，主要研究方向为系统集成；

郭海如（1978—），男，硕士，副教授，研究方向为单片机与智能控制。