基于人工原生动物优化器的分数阶PID控制器在多区域互联电力系统负载频率调节中的应用研究

为解决传统负载频率调节(LFR)系统响应速度慢、适应性差的问题，Ghareeb Moustafa团队创新性地将人工原生动物优化算法(APO)与分数阶PID控制器(FOPID)相结合，开发出APO-FOPID控制策略。该研究在双区域非再热热力发电系统中验证了控制器性能，结果显示其较传统PID及最新算法(NNA、ARA)显著降低了调节时间、超调量和误差积分(ITAE)，为智能电网频率控制提供了高效解决方案。

　　

在现代电力系统中，维持多区域电网频率稳定如同走钢丝——既要应对负荷突变带来的瞬时冲击，又要克服传统控制器"反应迟钝"的顽疾。当风电、光伏等间歇性能源大规模接入时，这个问题愈发棘手。现有PID控制器就像拿着固定节拍器的指挥家，面对复杂多变的"电力交响乐"常常力不从心。更令人头疼的是，灰狼算法、粒子群优化(PSO)等主流优化方法在参数整定中容易陷入局部最优，就像GPS导航遇到死胡同，无法为控制系统找到全局最优路径。

沙特阿拉伯吉赞大学(Jazan University)电气与电子工程系的研究团队从自然界获得灵感——原生动物通过光合自养、异养觅食和休眠繁殖等策略，在复杂环境中展现出惊人的适应能力。受此启发，研究人员首次将人工原生动物优化器(APO)这一生物启发算法引入电力系统控制领域，为分数阶PID控制器(FOPID)的参数整定开辟新路径。

这项发表在《Scientific African》的研究构建了双区域非再热热力系统模型，通过三个关键实验验证性能：首先建立包含调速器、涡轮机和发电机的两区域数学模型；接着采用APO算法优化FOPID的五个参数(K_p、K_i、K_d、λ、μ)，以时间加权绝对误差积分(ITAE)为目标函数；最后在MATLAB/Simulink中模拟阶跃负载扰动场景，对比分析APO-FOPID与传统方法的动态响应特性。

问题建模与FOPID控制器设计

研究团队将非再热涡轮机、调速器和发电机模块转化为传递函数模型，其中区域间联络线功率ΔP_TIE和频率偏差Δf₁/Δf₂作为关键状态变量。FOPID控制器通过分数阶微积分算子(s^-λ和s^μ)拓展了传统PID的调节维度，其传递函数如公式(1)所示，能更精细地捕捉系统动态特性。

APO算法的生物启发机制

APO算法模拟了原生动物的三种生存策略：在"自养模式"下，个体像趋光性生物般向最优解移动；"异养模式"中则通过随机游走探索解空间；当陷入局部最优时，"休眠与繁殖"机制会重置部分个体位置。这种混合策略使APO在探索与开发间取得平衡，其核心公式(14)-(19)展现了光照强度适应系数与邻域交互权重的动态调节过程。

性能验证与对比分析

在单区域0.1pu负荷阶跃测试中，APO-FOPID的ITAE值降至0.05358，较NNA算法降低10.23%。动态响应曲线显示，频率偏差Δf₁的调节时间从2.46秒缩短至1.95秒，超调量减少32%。当双区域同时出现负荷扰动时，APO-FOPID展现出更强鲁棒性——联络线功率波动的最大幅值比ARA优化方案降低21.5%，验证了分数阶算子对非线性动态的适应优势。

这项研究的突破性在于首次将生物启发优化与分数阶控制理论相结合，就像为电力系统装上了"智能自适应调节器"。APO-FOPID控制器无需复杂硬件改造，仅通过软件算法升级就能提升现有电网的稳定性，特别适合可再生能源占比高的新型电力系统。未来研究可进一步验证该算法在含风电、光伏的混合系统中的表现，并探索其在微型电网中的分布式控制应用。正如研究者指出，这种"自然启发+数学精密"的交叉创新，为智能电网时代的频率控制难题提供了极具前景的解决方案。