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摘要：
网络化自动发电控制（AGC）是实现电力系统负荷平衡的关键技术之一。基于时滞模型预测控制算法是最近研究AGC中的最新趋势。本文主要探讨了基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC研究。着重介绍了时滞模型的基本概念、建模方法、预测控制算法的标准形式及其在网络化AGC中的应用。
1. 引言
网络化AGC是电力系统的主要负载平衡技术之一，主要目标是维护系统的频率和电压稳定，同时满足系统的经济、安全等要求。无论是传统AGC还是网络化AGC，其本质是一个有效的控制问题，该问题的解决依赖于准确的系统建模、控制算法设计和计算技术。
2. 时滞模型预测控制算法
时滞是影响系统控制的一个重要因素，尤其在网络化AGC中，由于数据传输的延迟以及控制信号的响应时间等原因，时滞的影响更加突出。预测控制算法是时滞问题的一种有效解决方法。预测控制算法的基本思想是在时域上根据系统的动态方程建立预测模型，然后根据控制策略设计控制器。控制器采用预测模型进行预测，并将控制信号发送到被控对象。预测控制算法通常包括两个部分：系统建模和控制器设计。
时滞模型预测控制算法是一种基于时滞模型的预测控制算法。它的具体流程如下：
（1）时滞模型建模：时滞模型是采用差分方程离散化系统的时域动态方程。对于一个n级系统，其时滞模型可表示为：
$$ x(k+h)=f(x(k),x(k-1),...,x(k-n+1), u(k-n),u(k-n+1),...,u[k-m+1]) $$
其中，x是系统状态向量，u是控制向量，h是采样时间间隔。
（2）时滞模型优化：时滞模型用来预测系统状态以及未来一段时间内的控制效果。为了达到最优控制效果，需要对时滞模型进行优化，通常采用线性二次型目标函数，以及状态和控制输入的限制条件。
（3）模型预测控制器设计：模型预测控制器在控制器设计中采用时滞模型预测未来时刻系统状态，从而实现对系统的最优控制。模型预测控制器包括预测、优化和执行等三个阶段。
3. 基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC研究
基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC主要涉及的问题包括：时滞问题、控制器设计、通信问题等。
（1）时滞问题
时滞一般是由于数据传输和控制信号响应等因素引起的。时滞会严重影响系统的控制效果，因此需要对时滞问题进行建模和处理。
时滞问题的基本解决方法是将控制器引入差分方程模型中，通过预测控制器补偿时滞，从而达到更好的控制效果。同时，还可以将时滞问题形式化为分布式控制系统的一种单输入单输出的问题，并设计合适的控制器结构，有效地处理时滞问题。
（2）控制器设计
基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC需要设计合适的控制器结构来解决时滞问题，并实现对电力系统的最优控制。控制器设计的基本思想是根据电力系统的状态量和控制量设计一个目标函数，根据时滞模型进行优化，并设计一个最优控制器实现对系统的最优控制。
控制器设计的关键是选择合适的控制器结构，以提高网络化AGC系统的控制精度和系统性能。通常，控制器可以分为PID控制器、经验控制器和模型预测控制器。然而，基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC系统需要更高级别的控制器。
（3）通信问题
网络化AGC的通信系统需要确保硬实时性能、可靠性和适应性等要求。通信问题主要包括延迟、丢失、数据负载以及网络拓扑结构和算法等方面。
为了解决通信问题，提高网络化AGC的性能和可靠性，需要采用时滞模型预测控制算法等先进算法结合网络通信技术，进行一定程度的协同控制。在协同控制过程中，可以采用多通道机制、带宽分配策略、数据流量控制策略等技术来改善通信问题，提高网络化AGC的控制效果和性能。
4. 研究展望
基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC是未来电力系统中的重要研究方向。未来的研究应该突出以下几点：
（1）进一步提高时滞模型预测控制算法的智能化程度，提高控制器的自适应性和鲁棒性，提高控制器的控制效果和系统性能。
（2）加强通信网络的研究和开发，构建具有延迟、高带宽、低丢失的网络化AGC通信通道。
（3）开展相关风险和可靠性分析，优化网络化AGC的系统结构和算法，提高系统的安全性和可靠性，为电力系统的智能化建设提供技术保障。
5. 结论
基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC是未来电力系统的重要研究方向之一。时滞模型预测控制算法有望成为网络化AGC的主要控制算法。同时，电力系统的智能化技术迫切需要更加智能化、具有鲁棒性和自适应性的控制算法和网络化通信技术来提高电力系统的安全性、可靠性和经济性。