电力系统分析与控制的技术路线优化

电力系统分析与控制的技术路线的差异体现在机理分析和数学模型分析相互关系的不同上，主要存在下述两种典型的技术路线：

1）依赖于数学模型分析的技术路线。在这种技术路线下，对数学模型的分析主导甚至代替了对系统的研究，依赖于数学推导结果来阐明系统的动态特性，而机理分析只是对数学分析及其结果的解释，往往认为无足轻重。

2）以机理分析为核心，结合数学模型分析的技术路线。与此同时，也存在以机理分析为核心，结合数学模型分析的技术路线，其中对系统动态机理的分析与把握是研究的核心内容，而数学模型分析只是作为一种工具和手段，为机理分析的开展提供支持，研究结果的正确性首先是依靠机理分析而不是数学公式来保证的。

从经典控制理论的传递函数分析发展到现代控制理论的状态空间分析，控制理论与方法在各领域取得了巨大的成功，基于数学模型分析的方法几乎成为了动态系统分析的代名词。大到卫星、飞船的发射，小到车床、玩具的控制，不论其实际动态过程及物理意义如何，都可以描述为一组状态方程，利用经典的稳定理论、控制理论分析其动态特性，其研究主要体现为数学关系的抽象、数学模型的建立和数学模型的分析，总体上依赖于数学模型分析，而机理分析似乎并不重要。

其中的原因是，对于简单系统和简单现象，状态方程/传递函数充分、完整地描述了状态变量之间的动态关系，而且其数学特征与物理特征之间有着清晰的对应关系，因此对数学模型分析的同时也揭示了其中的动态机理，从而包含或者代替了机理分析。并且，数学方法具有固有的严谨性、精确性，这是直接机理分析方法所不具备的。也就是说，数学模型分析从更本质、更深入的层面，采用更严谨、更精确的方式阐明了系统的动态机理，能够包含或者代替机理分析，因而掩盖了后者的作用与必要性。

电力系统领域也存在着类似情况，在单机无穷大系统、等效两机系统为主要对象的研究中，采用基于数学模型分析的研究方法，运用经典稳定理论、控制理论，对电力系统动态机理进行了深入研究，取得了丰硕成果，因此这也成为了占主导地位的研究方法。受此鼓舞，这样的研究方法也被用于多机系统中，人们希望通过同样细致严谨的数学推导，得到同样无懈可击的结论。(www.xing528.com)

但是事实证明，多机系统动态问题是不可能完全依靠数学模型分析来解决的，也不存在“完美”的数学答案。电力系统存在的高维性、强非线性、不确定性、控制信息本地化等问题，都是数学方法难以分析和解决的。因而，完全基于数学模型对电力系统动态特性的分析与控制，是很困难甚至是不可行的^[3-5]。

1937年，贝塔朗菲提出了系统论，指出任何系统都是一个有机整体，它不是各个部分的机械组合或简单相加，系统的整体功能是各要素在孤立状态下所没有的性质。既然系统特性与各要素特性之间并不存在简单的组合关系，那么对系统数学模型进行全面、精确的推理分析也不是必需的，通过机理分析抓住问题的主要方面和关键因素，就能够准确地分析系统的基本特性。

由此可见，对于大电力系统这样的复杂系统，完全的数学模型分析，不仅在实践上是困难甚至不可行的，而且在理论上也是不必要的。而以机理分析为中心，结合数学模型分析方法往往具有更好的针对性、有效性，也可以有效地研究电力系统有关问题的机理、特点和解决办法，如同步阻尼分析法^[8]、复转矩系数分析法、阻抗扫描法，通过基本自动控制原理、频率响应特性等方法来研究系统动态特性，能够为控制器设计提供指导^{[3，5，9-12]}；基于在线辨识的方法通过利用实时信息避开了系统建模和分析问题^[13-17]；而智能控制方法，则利用人工智能策略克服系统非线性、不确定性的影响，可以大大提高控制的适用性^[2，18-19]。

综上所述，电力系统是一个有着上百年历史的学科，通过以数学模型分析为主的研究方法使我们已经较好地掌握了电力系统主要的动态现象及其基本机理。然而，面对实际的巨大多机系统，还有很多综合性更强、更为复杂的问题需要解决。这些问题不能够再仅仅依靠数学推导来分析研究，而需要牢牢把握其内在机理，通过研究确定系统存在什么问题，有什么特点和规律，内在机理是什么，解决的难点是什么，问题提供了什么样的可能条件，怎么控制是好的，选什么方法才能做到这种好的控制，从而有针对性地予以解决。

另一方面，电力系统大型仿真计算技术、时频域分析、智能控制等方面的方法也有了长足的发展，通过时域仿真、时频域联合计算与分析等方式，我们可以很方便地直接观察和分析多机系统的动态特性与机理，不再只是仅仅依靠数学推导来进行分析；通过在线信息利用和智能控制策略的结合，可以回避在系统建模和分析上的困难，较好地解决问题。可以预见，将来还会出现更为丰富多样的方式方法，能够更好地将机理分析与数学方法结合起来，帮助我们解决复杂多机系统的分析和控制问题。