江南大學與廣島大學合作的論文已獲《Science Progress》錄用。
論文資訊
Y. Chen, H. Zhao, M. Ogura, Y. Gao, and L. Peng,
“Data-driven dual-channel dynamic event-triggered load frequency control for multi-area power systems with uniform quantizer,”
Science Progress, 2025.
本研究針對電力系統的負載頻率控制（Load Frequency Control, LFC）問題，提出一種不依賴系統模型的資料驅動型控制方法。該方法在輸入通道與輸出通道中分別設計了動態事件觸發機制，可在顯著降低通訊負荷的同時，實現穩定且高效的頻率控制。除此之外，研究中還引入編碼–解碼機制以補償量化誤差，並從理論上保證了漸近追蹤性能。
模擬結果顯示，所提出的方法相較於傳統控制法，可在保持優異控制性能的情況下，將通訊頻率降低約 84%。此成果為下一代智慧電網中資料驅動型控制的實用化邁出了重要一步。