2.4. Преимущества и недостатки двух альтернативных методов синтеза многосвязных систем управления

Напомним, что в соответствии с классификацией, предложенной в п. 1.2, синтез динамических свойств многосвязных систем может осуществляться на основе двух альтернативных подходов:

1) формально-матричного;

2) глубокого эквивалентирования.

Прежде чем привести результаты сравнительного анализа применения этих подходов, уточним порядок выполнения этапов при первом из них с учетом материала п. 2.3.

Общая методика синтеза многосвязных ЭЭС формально-матричными методами включает пять этапов:

1) формирование ДУ движения для электромагнитных и электромеханических контуров, исходя из физических соображений (или традиционных представлений);

2) формирование нелинейной системы уравнений движения в определенной удобной форме (для энергосистем это уравнения Горева-Парка (2.22));

3) расчёт УР работы системы для дальнейшей линеаризации ее в области рабочей точки. Расчет частных производных (коэффициентов линеаризации в точке режима);

4) формирование линейной системы уравнений движения в области рассчитанного УР, т.е. формирование системы уравнений Коши ;

5) применение стандартных методов и программного обеспечения синтеза оптимального вектора управлений (коэффициентов регуляторов, максимально сдвигающих корни ХП в левую полуплоскость).

Преимущества и недостатки двух альтернативных методов эквивалентирования многосвязных систем управления для решения задач синтеза сведены в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Преимущества и недостатки методов эквивалентирования

	Преимущества	Недостатки
Формально-матричный метод	Высокий уровень формализации, наличие хорошо наработанной программно-математической базы	Для задач большой размерности потери связи между физическими свойствами элементов и математическими свойствами уравнений.
		Высокая трудоемкость задач, даже при использовании программного обеспечения, связанная с выполнением линеаризации для каждого рабочего режима.
		Трудности реализации методов синтеза при оперативном управлении реальными системами. Затруднения в оперативном сборе данных и реализации многомерного вектора управления, поскольку при формальном подходе на каждом шаге оперативного управления значения вектора управляющих воздействий могут значительно отличаться друг от друга
Метод глубокого эквивалентирования	Сохранение физических закономерностей (связь с реальными свойствами системы) при поиске оптимальных управлений.	Необходимость допущений при упрощении элементов и их обоснование. Высокая трудоемкость аналитических (ручных) исследований и слабая формализация задач
	Простота описания каждого элемента, позволяющая выполнять простые аналитические исследования, даже с учетом этапов расчета режимов и линеаризации.
	Возможность использования реальных данных для оперативного синтеза математической модели подсистемы (идентификации)