分布式发电机的逆变器接口在微电网系统中的控制方法
微电网系统的协同控制方法研究
微电网系统的协同控制方法研究随着能源需求的增长和可再生能源技术的发展，微电网系统在能源供应方面扮演着重要的角色。
微电网系统是一种基于可再生能源的分布式电源系统，具备独立运行的能力，并且可以与主电网进行互联互通。
为了提高微电网系统的效率和可靠性，协同控制方法成为了一个重要的研究领域。
微电网系统的协同控制方法旨在实现微电网内部各个组件之间的协同运行，并与主电网实现无缝切换和协同运行。
具体来说，协同控制方法包括能源管理、负荷调度、电池储能优化、分布式发电控制等方面。
下面将分别介绍这些方面的研究进展。
首先，微电网系统的能源管理是协同控制方法的核心。
能源管理包括对微电网中的可再生能源、储能设备和负荷进行管理和控制，以实现能源的高效利用和供需平衡。
目前，研究者们提出了许多能源管理策略，如基于模型预测控制（MPC）、模糊逻辑控制、遗传算法等方法。
这些方法能够根据实时的能源产量和负荷需求，通过智能控制算法实现微电网内部各个组件之间的协同工作，提高能源的利用效率和供电可靠性。
其次，负荷调度是微电网系统协同控制方法的关键环节之一。
负荷调度是指根据负荷需求和能源产量情况，合理地分配和调度负荷，以实现微电网系统的供需平衡和能效优化。
为了最大限度地减少能源浪费和降低能源成本，研究者们提出了不同的负荷调度策略，如基于优先级的负荷调度、基于负荷延迟的负荷调度等。
这些方法能够根据实时的负荷需求和能源产量进行合理的调度，确保微电网系统的供电质量和经济性。
此外，电池储能优化也是微电网系统协同控制的重要研究方向。
电池储能作为微电网系统中的重要组成部分，可以存储和释放电能，为系统提供备用能源。
针对电池储能的优化问题，研究者们提出了不同的算法和控制策略，如基于模糊逻辑的电池储能优化、基于强化学习的电池储能优化等。
这些方法能够通过智能控制算法对电池储能进行优化管理，提高微电网系统的供电可靠性和稳定性。
最后，微电网系统的分布式发电控制也是协同控制方法的重要组成部分。
分布式电源并网逆变器典型控制方法综述
１ 三相并网逆变器典型控制结构
三 相 并 网 逆 变 器 的 控 制 方 式 多 种 多 样 ，目 前 应 用较为广泛的主要 有 双 环 控 制 与 多 环 控 制［８，９］。由 于多环控制从其控制环节的拓扑结构及实现的功 能 方 面 看 也 可 归 为 双 环 控 制 ，下 面 主 要 从 双 环 控 制 的角度讨论逆变器的典型控制模式。
第２期 王成山等：分布式电源并网逆变器典型控制方法综述
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考。由于在分布式发 电 系 统 中，电 压 型 逆 变 器 应 用 较 为 广 泛 ，同 时 考 虑 到 三 相 较 单 相 逆 变 器 更 具 一 般 性 ，因 此 下 面 主 要 以 三 相 电 压 型 逆 变 器 为 例 介 绍 其 控制系统。
分布 式 电 源 系 统 的 初 始 运 行 点 为 Ａ，输 出 的 有功 功 率 和 无 功 功 率 分 别 为 给 定 的 参 考 值 Ｐｒｅｆ 与 Ｑｒｅｆ 时，系 统 频 率 为 ｆ０，分 布 式 电 源 所 接 交 流 母 线 处的电压为ｕ０。有 功 功 率 控 制 器 调 整 频 率 下 垂 特 性曲 线，在 频 率 允 许 的 变 化 范 围 内 （ｆｍｉｎ ≤ ｆ ≤ ｆｍａｘ），使 分 布 式 电 源 输 出 的 有 功 功 率 维 持 在 给 定 的参考值；无 功 功 率 控 制 器 调 整 电 压 下 垂 特 性 曲 线，在电压允许的变化范围内（ｕｍｉｎ ≤ｕ ≤ｕｍａｘ），输 出的无功功率维持在给定的参考值。
分布式电源接口逆变器的控制方法研究的开题报告
分布式电源接口逆变器的控制方法研究的开题报告1. 研究背景及意义随着能源消费结构的不断调整和能源消费方式的不断更新，分布式电源接口逆变器逐渐被广泛应用于太阳能发电、风力发电等分布式电源领域。
分布式电源接口逆变器通过将直流电能转换为交流电能，将分布式电源的电能输出到电网中，具有接入灵活、安装方便、使用安全等优点，大大提高了分布式电源系统的利用率和稳定性。
然而，分布式电源接口逆变器控制方法的研究和应用仍面临着一定的问题和挑战。
如何实现分布式电源的高效输出、电网的稳定运行和电力系统的安全可靠运行，是分布式电源接口逆变器控制方法需要解决的主要问题。
因此，开展分布式电源接口逆变器控制方法的研究，对于推动新能源发展、提高电能利用率、保障电力系统安全运行具有重要意义。
2. 研究内容及方法本研究将围绕分布式电源接口逆变器的控制方法展开研究，主要包括以下内容：（1）分析分布式电源接口逆变器的工作原理和特点，探究其在电力系统中的应用。
（2）研究分布式电源接口逆变器的控制方法和策略，包括最大功率点跟踪控制、同步控制、电流控制等。
（3）分别设计和实现分布式电源接口逆变器的控制算法与实验平台，并进行仿真验证。
（4）分析实验结果，探究分布式电源接口逆变器控制方法的优化方向和未来发展方向。
本研究将采用文献研究法、实验研究法、仿真分析法等多种研究方法，借助MATLAB/Simulink等工具对分布式电源接口逆变器进行仿真分析，并通过实验平台进行实验验证。
3. 预期成果及意义本研究预期实现以下成果：（1）深入了解分布式电源接口逆变器的工作原理和特点，掌握逆变器控制算法的原理和方法。
（2）设计并实现了三种不同的逆变器控制算法，并通过仿真和实验验证，分析其控制效果。
（3）通过对实验结果的分析，总结出分布式电源接口逆变器控制方法的优化方向和未来发展方向。
本研究的意义在于：提高分布式电源接口逆变器的输出效率和电网的稳定性，推动实现智能化、高效化的电能转换和利用，为我国新能源发展和电力系统优化提供技术支持。
分布式电源并网逆变器典型控制方法综述
Ｏｖ ｒ ｉｗ ｆ Ｔｙ ｉ ａ ｎｔ ｏ ｅ ｈ ｄ ｏ ｉ － ｎ ｃ ｅ ｎｖ ｒ ｅ ｓ ｅ ｖ ｅ ｏ ｐ ｃ ｌＣｏ ｒ ｌＭ ｔ ｏ ｓ ｆ ｒ Ｇｒ ｄ Ｃｏ ｎｅ ｔ ｄ Ｉ ｅ ｔ ｒ
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ｐ ｐｅ ｎ ｃ ｔ ｓ ｔ ｒ ｓ ｉ ｏｂ ｅ ｓ ｉ ｈｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ａ ｏｆｃ ｎｔｏｌｍ ｅ ｈ ｓ ｆ ｈｅ ｇｒｄ ｃ ｎｅ ｔ ｄ ｎｖ ｒｅ ｓ ａ ｒｉ ｄｉａ ｅ ｈｅ ｐ ｅ ｓｎｇ ｐｒ ｌ ｍ ｎ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｅ ｏ ｒ ｔ ｏｄ ｏｒ ｔ ｉ— ｏｎ ｃ ｅ ｉ ｅ ｔ ｒ
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微电网逆变器的控制方法综述
微电网逆变器的控制方法综述摘要：近年来微电网发展迅速，微电源大多是通过电力电子变换器接入微电网，而其中最为核心的器件就是逆变器，微电网逆变器的控制方法对于整个微电网系统的稳定运行具有重要的意义，本文是对微电网逆变器控制方法的综述，方便更加快捷的了解学术前沿。
关键词：微电网；逆变器；控制引言：微电网的迅速发展，需要多个逆变器并联以扩大容量来满足负荷的需求，而多个逆变器之间会产生较大的环流，危害功率器件。
本文先从微电网单逆变器出发，引入微电网多逆变器的控制策略，分析综述各个控制策略的优缺点。
1研究的背景与意义由于大电网规模庞大，灵活性较差，2018年巴西3.21大停电事故进一步揭露了大电网的弊端，这更加坚定了分布式电源特别是微电网的建设，以此来应对复杂多变的自然灾害和意外事故，保障电网的安全稳定运行[1]。
微电网是分布式电源和储能装置的结合体，其运行方式灵活多变，可以充分利用清洁自然能源并发挥其地理优势，对于城市小区或者偏远的郊区都能及时连续地供给电力，满足负荷需求[2]。
微电网中的微电源主要是由电力电子变换器进行转换接入，而这其中较为重要的器件之一就是逆变器，其大多采用小功率逆变器并联的形式，这样不仅可以增大系统的容量，而且还便于维修更换，有利于系统长期稳定运行。
而逆变器模块除了需要较好的稳定性，还需要优越的动态性能，这些都需要先进的控制策略来保证[3]。
2微电网单逆变器的下垂控制当今微电网逆变器并联控制连接形式主要分为有互联线以及无互连线，其中有互连线的连接方式研究的较多但易受到通讯线路的干扰，文献[4]提出了电压内环功率外环的改进控制策略，但是该方法不能实现热插拔。
而微电网的优势之一就是能满足用户即插即用的需求，因此，无互连线的控制成为了研究的大趋势[5-6]。
在国内，天津大学和合肥工业大学等科研院所对无互连线的控制技术进行了深入地研究。
其中天津大学的王成山教授在文献[5]中为了利用P-f/Q-U的控制策略，分析控制性能并选取了合适的参数使得逆变器的等效输出阻抗表现为感性的性质。
分布式新能源并网的微电网控制策略
分布式新能源并网的微电网控制策略摘要：近些年来，风能、太阳能等一系列新能源的应用正逐步崛起，新能源发电技术也受到全世界各国的重视，这将逐步缓解全球电能紧张并减轻全球各国对传统能源的依赖。
这些新能源发电并网的过程中，其不确定性等劣势逐步体现出来，对现有的电力网络及微电网带来了新的挑战。
本文将就分布式系新能源发电并网，对微电网提出三级控制的控制策略，并加以讨论。
关键词：分布式能源新能源微电网引言大部分电网的传统的发电模式都是以火力发电为主，其他能源为辅。
在我国，2020年上半年火力发电在整个发电行业占比达到75%。
火力发电优点是稳定性、可靠性高，但化石燃料的过度开采和储量逐年减少及随之排出酸性气体、粉尘造成大气污染，因此转换或减少对传统发电的依赖已经迫在眉睫。
近些年太阳能，风能等新能源的崛起让电力行业看见新的希望。
2019年，我国新能源发电机装机容量近20%，预计2023年新能源发电机装机容量达到29.3%。
以上海某电气集团为例，2020年在我国新疆单一地区新建分布式风电及光伏发电场的数量就有十余座。
但随着越来越多的新能源发电厂的并网也逐渐带来了一系列问题，其中单场容量低，分布分散及不稳定性高对电网控制的影响尤为显著。
为了应对这些问题，传统电网引入了微电网的概念，在本文中提出了三级控制的微电网控制策略，其中一级主控制和二级辅助控制与微电网本身的运行有关，而三级主网控制则是关于微电网和主电网的协调运行，在后续章节会分别详细讨论。
微电网及现有的微电网控制策略微电网属于大电网/智能电网的重要的一部分，由电源/分布式发电（DG）单元、储能系统、负荷及保护等部分组成。
它们协同工作，可靠地供电，并与配电系统的主电源系统以公共耦合点连接。
对于现有的电力系统，在微电网的控制结构上可以大体分为两种截然不同的控制方法——集中式控制和分散式控制。
现运行的完全集中式控制方式主要依赖于专用中央控制器收集、整理、计算的数据，并通过中央控制器和受控单元之间进行多次往复通信，以此来确定单个点上所有单元的控制动作。
分布式发电系统在微电网中的运行与控制研究
分布式发电系统在微电网中的运行与控制研究摘要：随着能源需求不断增长和对可再生能源利用的意识加强，分布式发电系统作为一种新兴的能源供应方式，受到了越来越多的关注。
微电网作为将分布式发电系统与传统发电系统相结合的一种新型电力系统，具有较高的灵活性和可靠性，在实现能源的可持续利用和供电可靠性方面具有重要作用。
本文旨在研究分布式发电系统在微电网中的运行与控制，探讨其中的关键技术和挑战。
1. 引言分布式发电系统是指将发电设备分布在用户侧，将电力系统的产、配、用同步起来的发电系统。
微电网是一种小型电力系统，由分布式发电系统、储能装置、传感器等设备组成，具有独立的供电能力。
分布式发电系统在微电网中的运行与控制对于提高电力系统的可靠性、适应性和经济性具有重要意义。
2. 分布式发电系统在微电网中的运行2.1 分布式发电系统的类型分布式发电系统可以分为光伏发电系统、风力发电系统、燃料电池发电系统等。
不同类型的分布式发电系统之间需相互协调配合，实现供电平衡和能量的有效利用。
2.2 微电网的拓扑结构微电网的拓扑结构包括单向供电和双向供电两种类型。
单向供电结构是指分布式发电系统向用户提供电力，用户之间无法相互供电；双向供电结构则是用户之间可以相互供电，实现电力的互补。
3. 分布式发电系统在微电网中的控制策略3.1 电力负荷管理通过对用户电力需求的监测和预测，采用合理的负荷管理策略，实现电力的平衡供应和需求侧管理，以提高电力系统的效率和可靠性。
3.2 能量管理与储能装置控制微电网中的储能装置可以对不稳定的能源供应进行平衡调节，降低电力系统的波动性。
能量管理和储能装置的控制策略需要根据实际情况和需求进行优化设计，实现能量的高效利用。
3.3 统一控制与协同控制微电网中的分布式发电系统需要通过统一的控制平台实现整体的协调与管理。
协同控制策略可以提高电力系统的可靠性，降低系统的运行成本。
4. 分布式发电系统在微电网中的挑战与展望4.1 通信技术与互联网微电网中的分布式发电系统需要通过通信技术实现信息的传递和数据的交互，提高电力系统的智能化和自动化水平。
微电网分布式控制理论与方法
微电网是指由各种分布式能源资源、负荷和能量存储设备构成的小型电力系统，通常可以独立运行或与传统电网连接并行运行。
微电网的分布式控制理论和方法是确保微电网安全稳定运行的关键。
下面将介绍微电网分布式控制的理论和方法。
一、微电网分布式控制理论1. 分布式控制思想：微电网采用分布式控制思想，即将控制策略和算法分散到各个部件中，在各个部件之间进行协调和通信，实现整体系统的协调运行。
2. 协同控制：微电网中的各个部件需要相互协作，通过信息交换和共同控制实现整体性能的优化。
3. 鲁棒性控制：考虑微电网系统中的不确定性因素，设计具有鲁棒性的控制策略，保证系统对外部扰动和变化具有稳定的响应能力。
二、微电网分布式控制方法1. 虚拟同步发电机控制：在微电网中引入虚拟同步发电机概念，通过控制各个部件的输出功率和频率来模拟传统电网的运行方式，实现微电网内部各个部件的协调运行。
2. 基于分散式功率控制的微网频率控制：通过分散的功率控制策略调节各个发电单元的输出功率，以维持微网的频率稳定。
3. 基于分布式能量管理的微网电压控制：通过分布式能量管理系统监测微网各个节点的电压情况，实现对微网电压的有效控制。
4. 智能控制算法：采用人工智能算法如神经网络、遗传算法等，优化微电网的运行策略，提高系统的性能和效率。
三、微电网分布式制关键技术1. 通信技术：建立微电网内部各个部件之间的通信网络，实现信息交换和控制命令传输。
2. 数据采集与处理：对微电网内部各种传感器采集的数据进行处理和分析，为控制决策提供准确的数据支持。
3. 安全性与可靠性：设计安全可靠的控制策略，确保微电网系统在各种异常情况下仍能保持稳定运行。
四、应用与展望微电网分布式控制理论和方法在实际应用中已取得了一定成果，但仍然需要不断完善和发展。
未来的发展方向包括：1. 智能化控制：引入更先进的智能控制算法，提高微电网的自适应性和鲁棒性。
2. 多能源协同控制：进一步研究多种分布式能源资源的协同控制方法，实现更高效的能量利用和系统运行。
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基于粒子群算法的微电网有功无功下垂控制苏海滨高孟泽张璐（华北水利水电大学电力学院河南郑州450045）摘要微电网是未来分布式发电系统的一个重要组成部分，能够集成可再生能源并改进能源管理模式。
微电网由多个分布式发电单元（DG）构成，通常带有电力电子逆变器接口。
为了提高供电质量和可靠性，微电网需要能够在并网和孤岛两种模式运行。
微电网不仅能够承受工作模式的突然改变，而且也能承受母线电压和系统频率的扰动。
本文提出了一种可以协调多个DG输出功率的新的下垂控制器优化方法，通过粒子群算法（PSO）优化得到最优下垂控制参数，并通过仿真实验验证所提控制方法的有效性和可行性。
关键词：分布式发电下垂控制器微电网最优控制粒子群算法Microgrid droop control of active and reactive power based on PSOSu Haibin Gao Mengze Zhang Lu（Electric Power School North China University of Water Resources and Electric Power Zhengzhou450045 China）Abstract Microgrids are an important part of future energy distribution systems that enable renewable energy integration and improved energy management capability. Microgrids consist of multiple distributed generation units that are usually integrated via power electric interface. In order to improve the quality and reliability of power supply, microgrids need to operate in both grid-connected and island modes. Microgrids are not only can suffer performance degradation as the operating conditions vary due to abrupt mode changes, but also can suffer the disturbances in bus voltages and system frequency. The paper presents droop controller design and optimization methods to stably coordinate multiple inverter-interfaced DGs. Optimal control parameters are obtained by particle swarm optimization, and the control performance is verified via simulation studies.Keywords：distributed generation, droop controller, microgrid, optimal control, particle swarm optimization1引言近年来，由于电力电子技术和信息技术的发展，分布式发电（DG）的性能和效率已得到显着改善。
逆变器接口的DG可以灵活地部署在电力系统中，以减轻高峰负荷对电网的压力，并提高电能质量和可靠性。
微电网是关于DG应用的一个先进理念，能够集成多个DG装置，并根据电力系统条件[1-5]在孤岛模式下自愈运行。
微电网被设计为电力系统中的自愈单元，包括敏感性负载和多个DG[1]。
这些功能提高配电控制灵活性的同时也会带来复杂的控制问题。
通常情况下，微电网与主电网并网运行，通过与电网快速的电能交换来支撑电网的频率和电压。
当电网中某处发生故障时，为了给负载提供不间断的电源，国家电网公司项目（2010GW1046）。
微电网需要与电网断开而独立运行。
根据两个操作模式（集成多个DG和孤岛模式下的自愈运行），本文所提方法的思路是通过优化控制参数来协调微电网中多个DG的输出功率，以提高微电网的控制性能。
当负载发生变化时，不需要通讯即可实现功率自动分配[6-8]。
在孤岛模式下，下垂控制器为了解决功率不匹配的问题会不断调整母线电压和系统频率，从而达到功率的合理分配。
本文提出基于粒子群算法的下垂控制器。
PSO算法是一种基于种群的随机搜索算法，具有较高的鲁棒性和适用性，它对复杂的系统具有出色的避免局部最小和不敏感性的能力[10]。
PSO算法使用于下垂控制器的时间加权误差代价函数中。
2微电网控制图1所示为包括多个DG的微电网原理图。
微电网通过一个断路器连接到电网。
正常工作时，微电网成为配电系统的一部分，由电网来维持公共耦合点的电压和系统频率。
当电网发生故障时，断开断路器，微电网在孤岛模式运行，为微电网内的重要负载继续供电，从而提高微电网的可靠性[9]。
在孤岛模式中，DG必须快速匹配功率平衡，以跟踪负载的需求，同时维持电能质量。
负载参考信号（V L,f L）图1微电网中多个DG使用下垂控制器协调控制的概念Fig.1 Concept of multiple DG coordination control usingdroop controllers in a microgridDG装置由两个控制器组成：DG协调控制器（即下垂控制器）和逆变器输出控制器。
下垂控制器控制输出功率，逆变器输出控制器控制输出电压。
本文重点研究DG下垂控制器（系统级）及在线控制参数优化。
下垂控制器是使多个DG之间协调发电的最有效方法，它可以快速调整输出功率以使系统稳定，并且不需要单元之间的实时通讯信息。
基于频率和电压的下垂控制器分别应用于有功和无功功率的平衡控制，如图2（a）和（b）所示。
可用公式表示为：()iLooiiRfffPP-++=*(1)()iiLoioiiMVVVQQ-++=*(2) 其中i是DG个数；i R和iM是下垂参数；oiP、oiQ、iV和f分别为正常工作点时本地测量有功功率、无功功率、母线均方根电压和系统频率。
大多数情况下，of和oiV为标幺值。
下垂参数一般设置为不同的数值，以使DG出功相对均衡。
由于下垂控制器通过调节系统频率或母线电压来减缓功率不匹配，为了保持电压和频率接近标幺值，负载功率的参考信号由微电网监控中心以一定的时间间隔周期性发送。
变量Lf和LV分别代表负载的频率和电压的参考信号。
（a）频率下垂控制器(a)Speed-Droop Controller（b）电压下垂控制器(b)V oltage-Droop Controller图2 下垂控制特性曲线Fig.2 Droop control characteristic curves下垂控制器逆变器参考电流f V V oiabc invf f V图3 DG 控制器的控制框图（所有变量在每个单元中表示）Fig.3 Control block diagram for DG controllers (allvariables are represented in per unit)实际上下垂控制器模拟了传统同步发电机的控制，所以微电网的负荷频率控制机制和传统电网是相同的。
系统中的DG 应有足够的能源储备，以保持微电网的稳定。
本文中，为了满足微电网中负载的变化，假设设计的DG 具有足够的额定功率。
图3显示了基于逆变器接口的DG 控制器在qd-旋转参考系中的控制框图。
逆变器控制器输入的参考电流d 轴和q 轴分量可以分别通过下垂控制器输出有功和无功功率获得。
下垂控制器的有功和无功参考功率分别通过公式（1）和（2）的下垂特性获得。
逆变器PI 控制器输出参考电压。
3 优化算法3.1 粒子群优化算法PSO 是一个以群为基础的智能搜索算法，是一个多元化的随机搜索，在寻找全局最优解方面具有优异的性能。
PSO 类似于鸟群或蜂群在一个区域寻找食物时的社会行为[10-11]。
该优化算法的性能是基于各粒子的智能运动和群间的协作。
在PSO 的标准版本中，每个粒子从一个随机位置开始搜索，并且其用本身已具有的最好知识和群众经验搜索整个空间。
该搜索规则可以通过简单的位置矢量[]in i i x x X ,,1 =和速度矢量[]in i i v v V ,,1 =方程表示，n 维搜索空间的矢量方程如下：()()kikki k i k i k i XXgb rd c X Xpb rd c wV V -⋅+-⋅+=+22111(3) 11+++=k ik ik iV X X(4)()Nw w k w w min max max -⋅-= (5)其中i 、k 和N 分别是粒子、迭代指数和总的迭代数量；ki V 和ki X 分别是粒子i 在k 次迭代的速度和位置矢量；w 为惯性权重；1c 和2c 是两个正的常数，通常设定为2.0；1rd 和2rd 是[0,1]间的随机数；k i Xpb 和kXgb 分别是粒子i 迄今达到的最好位置和群的最佳经验。
搜索空间的边界，代表一定的物理限制和参数约束。
根据以往的研究，找到边界附近的最优解是很困难的。
为了解决这个问题，本文中使用阻尼反射边界法[11]，可以更有效的在边界附近找到一个最优解。
当第i 个粒子的第j 个元素（1+k ij x ）越过边界（limj x ）时，位置和速度矢量作如下改变：()()[]()()[],,,,,,,,1111lim 11kj i k ij kj i k ikj i j k j i k i vv rd v V x x x X +-++-+⋅-== (6)其中rd 是[0，1]间的一个随机数。
3.2 下垂控制器优化在控制器优化过程中需要考虑控制性能、电能质量和鲁棒性。
控制参数优化最关键的问题是微电网的高维度和非线性导致的整个系统的复杂性。
下垂控制优化的标准是保持整个系统的稳定性和电能质量。
具体而言，需要满足以下条件：（1）整个微电网要按照功率参考值或负载需求稳定有效地控制DG 的输出功率。
（2）微电网的电压和频率应维持在标幺值附近（0.4kv 和50Hz ）。
控制器的优化目标是最小化误差积分代价函数，能够生成一个稳态误差较小的稳定系统。
有四种类型的误差最小化代价函数，即绝对误差积分、平方误差积分、时间加权绝对误差积分（ITAE ）和时间加权平方误差积分。