山东大学博士学位论文
际系统模型阶次很高且不易获得的难题。在线递推闭环子空间辨识算法具有较好的数值稳定性和较低的时间复杂度，为实现“现辩现控＂思想中的“控＂打下基础。
中国电科院８机３６节点系统的仿真结果表明，所提出的在线递推闭环子空间模型辨识算法，能够有效地辨识和跟踪包含系统的主导低频振荡模式的状态空间模型，并实现附加阻尼控制器参数的在线调整。基于广域信息的附加阻尼控制器能有效地抑制系统的区间低频振荡。
３）针对最优控制不能在优化求解过程中考虑控制约束的不足，提出了基于模型预测理论的广域阻尼控制策略，用以实现“现辩现控”思想中的“控”。在辨识得到的系统模型的基础上，用输出扰动对系统状态进行增广，得到系统的输出扰动模型，以防止系统输出产生静态偏差。通过Ｋａｌｍａｎ滤波器得到输出扰动模型状态的估计值。在利用辨识模型得到闭环形式的预测方程后，分别建立表征在无限时域内系统响应偏离参考轨迹的代价和施加阻尼控制的代价的目标函数。考虑到控制输入的约束，最优控制量通过求解以当前系统状态为初始状态的最优控制问题得到。在线模型辨识和控制量的优化求解在有限时间间隔内反复进行。该控制策略是在线模型辨识和控制器参数在线更新的有机结合，实现了电力系统低频振荡的自适应控制，因此克服了基于离线辨识设计的固定参数控制器的固有缺点，解决了由于运行方式复杂多变和参数的不确定性与时变性引起的控制性能降低问题。采用模型预测、滚动优化和反馈校正策略可以预知系统在控制措施下的演化轨迹，避免了控制的负效应。
中国电科院８机３６节点系统仿真结果表明，系统状态空间模型和模型预测控制律更新的最大耗时小于采样时间间隔，控制器能够满足在线应用的要求。控制器可以有效地抑制系统的区间低频振荡模式，并且具有与ＰＳＳ和其他模型预测阻尼控制器相互协调和适应系统运行方式变化的能力。
关键词：低频振荡；特征值分析；系统辨识；自适应控制；广域测量系统ＩＩＩ