面向微电网频率控制的目标调整模型预测控制

研究问题

当未测得的净负荷变化使系统平衡点发生偏移时，微电网频率控制器如何在线更新运行目标？

方法

本项目开发了面向微电网频率调节的**目标调整模型预测控制（MPC）**框架。该方法结合：

• 滚动时域优化 —— 在每个时间步上求解基于预测窗口的约束最优控制问题。
• 扰动估计 —— 根据测得的系统响应估计一个近似恒定的综合扰动。
• 平衡目标计算 —— 将扰动估计映射为系统状态和操纵输入的可行稳态目标。

论文在由联络线和两台发电机组构成的线性三区域频率控制模型上进行了仿真。报告的研究未在 MPC 目标中使用扰动预测或随机不确定性范围。

个人贡献

Frederik Banis 是主要期刊论文的第一作者。他开发了目标调整 MPC 公式，设计了仿真实验，并撰写了论文。合作者贡献了指导、方法建议和审阅。

验证与关键结果

• 经典 MPC 与目标调整 MPC 均能在综合负荷扰动变化后调节仿真频率。
• 目标调整方法展示了如何利用在线扰动估计更新稳态状态和输入参考值。
• 在论文报告的实验中，目标调整方法并未表现出优于经典 MPC 的优势。

该方法发表于同行评审期刊 IET Renewable Power Generation（2019年）。截至2026年3月，论文被引用20次（Google Scholar）。

成果

• 期刊论文： DOI 10.1049/iet-rpg.2019.0487
• 会议论文： MEDPOWER 2018 — Utilizing flexibility in Microgrids using MPC.
• 相关软件： SINDYc 与 MCMC 框架（Zenodo）
• 博士论文： Efficient Operation of Energy Grids，DTU，2020。DOI 10.11581/DTU.00000334

合作者

• 丹麦技术大学 DTU Compute —— Henrik Madsen、Niels Kjølstad Poulsen（导师）
• Daniela Guericke（合著者）

状态与后续

状态： 已发表（2019年）。该方法基础在后续的分层微电网控制和 SINDYc 用户建模工作中得到扩展。

向当前研究的迁移： 此处开发的序贯决策框架——在信息不完全可用的条件下进行约束优化——正是现在驱动生物医学传感自适应波形设计的方法基础。