DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33986-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41545396
تاريخ النشر: 2026-01-16
المؤلف: Mohamed Ayman وآخرون
الموضوع الرئيسي: التحكم في الترددات في أنظمة الطاقة
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية استراتيجية التحكم التنبؤي التكيفي (AMPC) التي تهدف إلى تعزيز التحكم في تردد الحمل (LFC) في أنظمة الطاقة ذات المنطقة الواحدة والمنطقتين، وخاصة في سياق تقلبات الحمل، وعدم اليقين في المعلمات، والاضطرابات الناتجة عن مصادر الطاقة المتجددة. يستخدم إطار عمل AMPC تحديد النظام عبر الإنترنت من خلال طريقة المربعات الصغرى التكرارية (RLS) المدمجة مع نهج تحسين الأفق المتراجع، مما يتيح التكيف في الوقت الحقيقي والتنظيم التنبؤي الذي يأخذ في الاعتبار قيود النظام. تشير نتائج المحاكاة إلى أن AMPC يتفوق بشكل كبير على وحدات التحكم التقليدية PI/PID، حيث يحقق أوقات استقرار تتراوح بين 0.5-1 ثانية في أنظمة المنطقة الواحدة، مقارنة بـ 30 ثانية لوحدات التحكم PI، بينما يقضي بفعالية على الزيادة ويقلل من النقص من \(4.5 \times 10^{-3}\) إلى \(1 \times 10^{-3}\). في أنظمة المنطقتين، يقلل AMPC أوقات الاستقرار من 20-40 ثانية (PID) إلى 1-2 ثانية ويقلل من النقص بمقدار مرتبة.
تظهر النتائج أيضًا أنه تحت الاضطرابات الديناميكية و الرياح، يحد AMPC من الانحرافات من القمة إلى القمة لتكون تقريبًا صفرًا، بينما تظهر وحدات التحكم PI انحرافات تصل إلى \(26.5 \times 10^{-3}\). تكشف التحليلات المقارنة أن AMPC يتفوق باستمرار على وحدات التحكم الأخرى المعتمدة على التحسين، مثل تلك التي تم تحسينها بواسطة بحث التناغم (HS)، خوارزمية جيب التمام (SCA)، تحسين التعلم القائم على التعليم (TLBO)، وخوارزمية المفترس البحري (MPA)، مما يثبت أنها حل قوي وقابل للتوسع لشبكات ذات عزم منخفض مع تكامل عالٍ للطاقة المتجددة. ستستكشف الأبحاث المستقبلية محاكاة أكثر تعقيدًا، بما في ذلك تحليلات نطاق التردد واعتبارات عدم اليقين في النظام وتأخيرات الاتصال.
النتائج
في قسم المحاكاة والنتائج، يتم تقييم فعالية وحدة التحكم التنبؤية التكيفية المقترحة (AMPC) مقابل وحدة تحكم PI التقليدية في أنظمة الطاقة ذات المنطقة الواحدة والمنطقتين. تتضمن دراسة الحالة الأولى اضطراب حمل خطوة بقيمة 0.1 p.u.، حيث تظهر AMPC أداء ديناميكي متفوق، محققةً استعادة أسرع واستجابات أكثر سلاسة مقارنةً بوحدة التحكم PI. من الجدير بالذكر أن AMPC تقضي على الاهتزازات وتقلل بشكل كبير من وقت الاستقرار، مما يؤكد فعاليتها المحسنة في الحفاظ على استقرار النظام.
في دراسة الحالة الثالثة، يتم تحليل تأثير توليد الرياح كاضطراب باستخدام نفس معلمات نظام الطاقة ذو المنطقة الواحدة. يتم حساب طاقة الرياح باستخدام المعادلة \( P = \frac{1}{2} \rho C_p A V^3 \)، حيث \( \rho \) هو كثافة الهواء، و\( C_p \) هو معامل القدرة، و\( A \) هو المساحة الممسوحة، و\( V \) هو سرعة الرياح. تشير النتائج إلى أن AMPC تتفوق على وحدة التحكم PI في ظل ظروف اضطراب الرياح، مما يظهر نقصًا أصغر، وتقليل الاهتزازات، ووقت استقرار أسرع بشكل ملحوظ. تؤكد هذه النتائج قدرة AMPC على إدارة الاضطرابات الناتجة عن مصادر الطاقة المتجددة بفعالية، مما يعزز استقرار النظام.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة الضوء على الدور الحاسم للتحكم في تردد الحمل (LFC) في الحفاظ على استقرار أنظمة الطاقة الكهربائية الحديثة، وخاصة في سياق زيادة تكامل مصادر الطاقة المتجددة (RES). تؤكد الورقة أن استراتيجيات LFC التقليدية، التي تعتمد على وحدات التحكم التناسبية-التكاملية (PI) أو التناسبية-التكاملية-المشتقة (PID) الثابتة، غير كافية للظروف الديناميكية وغير الخطية السائدة في الشبكات ذات العزم المنخفض المعاصرة. تكافح هذه الطرق التقليدية للتكيف مع الاضطرابات الكبيرة وظروف التشغيل المتغيرة، مما يؤدي إلى تنظيم تردد ضعيف وفشل محتمل في النظام.
لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون وحدة تحكم نموذجية تنبؤية تكيفية (AMPC) تقوم بتحديث نموذجها الداخلي باستمرار باستخدام تحديد النظام عبر الإنترنت بواسطة المربعات الصغرى التكرارية (RLS). يسمح هذا النهج التكيفي بالتحكم الدقيق في ديناميات النظام وتحسين استقرار التردد، حتى في مواجهة تقلبات الحمل الكبيرة والاضطرابات الناتجة عن RES. يتضمن تصميم AMPC تقنيات تحكم متقدمة وخوارزميات تحسين، مما يعزز من قوتها ومرونتها مقارنةً بالطرق التقليدية. تظهر النتائج أن AMPC تتفوق بشكل كبير على وحدات التحكم التقليدية، محققةً أوقات استقرار أسرع، وتقليل الزيادة، وتحسين استقرار النظام بشكل عام، مما يسد الفجوة بين القوة والقدرة على التكيف في الشبكات الكهربائية الحديثة المترابطة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33986-5
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41545396
Publication Date: 2026-01-16
Author(s): Mohamed Ayman et al.
Primary Topic: Frequency Control in Power Systems
Overview
This research paper introduces an Adaptive Model Predictive Control (AMPC) strategy aimed at enhancing load-frequency control (LFC) in both single-area and double-area power systems, particularly in the context of load variations, parameter uncertainties, and disturbances from renewable energy sources. The AMPC framework employs online system identification through Recursive Least Squares (RLS) integrated with a receding-horizon optimization approach, enabling real-time adaptation and predictive regulation that accounts for system constraints. Simulation results indicate that the AMPC significantly outperforms traditional PI/PID controllers, achieving settling times of 0.5-1 seconds in single-area systems, compared to 30 seconds for PI controllers, while effectively eliminating overshoot and reducing undershoot from \(4.5 \times 10^{-3}\) to \(1 \times 10^{-3}\). In double-area systems, the AMPC reduces settling times from 20-40 seconds (PID) to 1-2 seconds and minimizes undershoot by an order of magnitude.
The findings further demonstrate that under dynamic and wind disturbances, the AMPC limits peak-to-peak deviations to approximately zero, while PI controllers exhibit deviations as high as \(26.5 \times 10^{-3}\). Comparative analyses reveal that the AMPC consistently surpasses other optimization-based controllers, such as those optimized by Harmony Search (HS), Sine-Cosine Algorithm (SCA), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), and Marine Predator Algorithm (MPA), establishing it as a robust and scalable solution for low-inertia grids with high renewable energy integration. Future research will explore more complex simulations, including frequency domain analyses and considerations of system uncertainties and communication delays.
Results
In the section on simulation and results, the effectiveness of the proposed Adaptive Model Predictive Controller (AMPC) is evaluated against a conventional PI controller in both single and double area power systems. The first case study involves a step-load disturbance of 0.1 p.u., where the AMPC exhibits superior dynamic performance, achieving faster recovery and smoother responses compared to the PI controller. Notably, the AMPC eliminates oscillations and significantly reduces settling time, confirming its enhanced effectiveness in maintaining system stability.
In the third case study, the impact of wind generation as a disturbance is analyzed using the same single-area power system parameters. The wind power is calculated using the equation \( P = \frac{1}{2} \rho C_p A V^3 \), where \( \rho \) is the air density, \( C_p \) is the power coefficient, \( A \) is the swept area, and \( V \) is the wind speed. The results indicate that the AMPC outperforms the PI controller under wind disturbance conditions, demonstrating a smaller undershoot, reduced oscillations, and a significantly faster settling time. These findings underscore the AMPC’s capability to effectively manage disturbances from renewable energy sources, thereby enhancing system stability.
Discussion
The discussion section of the paper highlights the critical role of Load Frequency Control (LFC) in maintaining the stability of modern electrical power systems, particularly in the context of increasing integration of Renewable Energy Sources (RES). The paper emphasizes that traditional LFC strategies, which rely on fixed-gain Proportional-Integral (PI) or Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers, are inadequate for the dynamic and nonlinear conditions prevalent in contemporary low-inertia grids. These conventional methods struggle to adapt to significant disturbances and varying operating conditions, leading to poor frequency regulation and potential system failures.
To address these challenges, the authors propose an Adaptive Model Predictive Controller (AMPC) that continuously updates its internal model using online Recursive Least Squares (RLS) system identification. This adaptive approach allows for precise control of system dynamics and improved frequency stability, even in the face of substantial load variations and disturbances from RES. The AMPC’s design incorporates advanced control techniques and optimization algorithms, enhancing its robustness and flexibility compared to traditional methods. The results demonstrate that the AMPC significantly outperforms conventional controllers, achieving faster settling times, reduced overshoot, and improved overall system stability, thereby bridging the gap between robustness and adaptability in modern interconnected power grids.