微电网系统的分布式优化下垂控制

针对微电网系统运行成本最优化问题,提出一种分布式优化下垂控制策略.首先,基于一致性理论,给出了一种分布式经济调度算法.采用矩阵摄动理论,分析了经济调度算法的收敛特性.其次,基于分布式优化调度解,设计一种新的分布式优化下垂控制器.在满足供需平衡以及各个发电单元运行约束的条件下,控制策略使得微电网系统运行成本最低.同时,提出的控制策略能够保证孤岛微电网的频率稳定在额定值.最后,通过仿真实例,验证了分布式优化下垂控制策略的有效性.     

具有容性负载的直流微电网系统分布式协同控制

针对一类具有容性负载的直流微电网系统, 提出了分布式协同控制方法. 具有容性负载的直流微电网是一类耦合动态互联非线性网络化系统, 可将DC-DC变换器在信息层视为智能体, 在每个子系统模块中, 引入容性负载电压观测器, 耦合并联非线性系统负载均衡控制设计问题可解耦成一阶积分器多智能体系统的输出一致性跟踪问题. 基于最近邻原则, 通过在控制器中引入比例、积分环节, 设计了增益可调的分布式协同PI控制律, 当有向图满足至少含有一棵生成树的条件下, 通过子系统间的局部交互, 可以实现负载均衡的目标. 通过分析增广系统矩阵的特征值证明了整个闭环系统的稳定性. 仿真和实验说明了所提出的控制方法的有效性及可行性.     

考虑状态受限和一致性的微电网二次控制

为解决交流微电网下垂控制产生的偏差问题, 本文采用二次控制对分布式电源输出电压和频率进行调节. 将微电网看成分布式多智能体系统, 智能体间通过稀疏网络进行通信, 运用多智能体一致性协议, 本文提出一种基 于障碍Lyapunov函数和自适应模糊系统的二次电压和频率控制器. 采用障碍Lyapunov函数设计控制器, 不但能保 持系统的稳定性, 还可使输出的电压和频率限制在预设的范围内. 采用自适应模糊系统可对系统中的一些参变量的 变化进行估计, 提高了控制器的鲁棒性. 本文给出了严格的稳定性证明. 通过对负载变化, 以及拓扑结构改变等的 仿真测试, 验证了所提方案的有效性.     

环形直流微电网的二次控制与稳定性分析

本文阐述了一种环形直流微电网系统分布式二次控制的稳定性分析方法,实现了微网系统的电压调控和电流分配.首先,借助多智能体系统的一致性算法,设计了局部观测器来估计所有分布式能源节点的平均电压.然后,基于观测器状态和邻居节点的电流信息设计了融合误差和动态反馈控制器,并通过解耦潮流代数方程得到了关于融合误差的闭环系统.进一步基于图论、线性系统理论和矩阵特征值扰动分析方法,得到了闭环系统的稳定性条件.最后,在环形直流微电网的仿真平台上验证了该方法的有效性.     

基于虚拟谐波阻抗的微电网谐波抑制控制策略

针对微电网中接入非线性负载带来的谐波污染问题,提出了基于虚拟谐波阻抗的微电网谐波抑制控制策略。分析了下垂控制原理,给出了2台逆变器并联运行的谐波抑制模型;采用基于二阶广义积分模型的方法检测谐波电流,并采用基于二阶广义积分模型改进的PR准比例谐振控制器实现了电压零稳态误差控制;分析了虚拟谐波阻抗控制策略及其实现。仿真和实验结果验证了该控制策略的正确性和可靠性。     

孤岛交流微网群中各微电网分布式有功–电压调控策略

孤岛交流微电网群中,为维持各微电网的电压稳定并实现经济性分配有功功率,本文提出了一种分布式有功–电压调控策略.首先,针对电压调控目标,为各微电网的分布式电源和储能设备都设计了反下垂控制器和电压二次控制器以调节输出电压至期望的参考值;其次,针对有功分配目标,还提出了各微电网及其内部发电设备的出功准则,并基于边际成本一致理...     

孤岛微电网异构电池储能系统的分布式有限时间次级控制

针对孤岛微电网异构电池储能系统频率、电压以及电池能量的一致性问题,考虑初级下垂控制,提出一种新的分布式有限时间次级控制策略.采用所提出的控制方案能够在有限时间内实现系统频率、电压恢复一致到额定值,并获得电池能量等级的均衡一致和期望的有功功率分配.该控制方法的优势在于整定时间的上界独立于系统的任意初始条件,能够保证微电网有限时间控制的及时性,同时基于Lyapunov方法分析控制策略的一致性收敛特性.最后,通过Matlab/Simulink仿真实验,结果进一步佐证了分布式有限时间次级控制策略的有效性.     

计划孤岛方式下微电源控制系统的仿真研究

研究微电网控制器优化控制问题,针对微电网运行应满足稳定性要求,在各微电源输出功率分配发生突变时,采用通常控制策略的微电源控制系统常常存在功率调节滞后的缺陷,致使系统频率和母线电压失去稳定.结合微电源的控制,对下垂特性进行优化,提出PQ-Vf控制策略,并设计了控制系统,通过对微电网由联网运行模式向孤岛运行模式切换过程以及孤岛运行模式下进行仿真分析,得到了微网中交流母线的电压和系统频率的动态响应特性曲线,仿真结果表明设计的控制系统能够维持系统稳定,克服了通常控制策略的缺陷.     

微电网的二次电压质量控制研究

由于不对称负载的接入,使得微电网中电压质量受到了严重的影响,基于d-q坐标系,通过二次控制策略对微电网的电压质量进行控制补偿.在微电网的控制器中,本地控制器作为基本的控制,配合二次控制器实现电压、电流的输出,通过调节参数来维持微网的稳定运行.二次控制器中对电压幅值、频率、电压不平衡及功率进行控制,实现电压幅值偏差、频率偏差的消除及电压不平衡补偿和功率的均分控制.最后通过仿真实验证明所提控制策略的有效性.     

基于信-能复合调制的多母线直流 微电网电流边缘控制策略

尽管直流微电网内新能源的分布式电流均衡控制已经得到了广泛的研究,但实际直流微电网中的通信线路往往是不可靠或者不存在的.基于此,提出一种在无传统通信网络环境下的多母线直流微电网的电流边缘控制策略,以实现电流均衡.首先,设计面向直流微电网的信息-能量复合调制(information-energy dual modulation, IEDM)策略,消除传统的通信设备和通信网络线路,实现新能源电源之间的信息交互.其次,构建多母线直流微电网的状态方程模型,进而将其转化为标准的异构多智能体模型.基于此模型,提出直流微电网内二级控制器的多智能体H_∞边缘协同控制策略,同时基于IEDM策略,设计周期性动态事件触发通信协议.最后,通过半实物仿真测试系统验证所提出的基于信息-能量复合调制的多母线直流微电网的电流边缘控制策略的有效性.     

Robust Distributed Cooperative Controller for DC Microgrids with Heterogeneous Sources

In a DC microgrid, a conventional solution for the primary control is droop control, which is achieved by imposing a virtual impedance on each converter. Its main drawbacks are the current sharing inaccuracy and the voltage deviation. To address these problems, we propose a robust distributed cooperative controller, which is an alternative to the droop mechanism. The controller is distributed in the sense that each one exchanges information with its neighboring converters, and hence no central controller is required. It is robust in the sense that parameters of power sources or load are not directly used to determine the controller parameters. A rigorous mathematical analysis is presented to guarantee the stability of the proposed controller, and simulation results are included to validate it.

     

新趋近律的直流微电网母线电压滑模控制设计

随着直流微电网技术的快速发展,直流微电网中母线电压的稳定性控制作为直流微电网正常平稳运行的关键,也成为了研究热点之一;针对直流微电网母线电压外环易受参数摄动和负荷扰动的影响,提出了一种扩张状态扰动观测器ESO(Extend state observer)与新型趋近律的滑模控制器NRSMC(New reaching law sliding mode control)相结合的复合控制器ESO-NRSMC;该控制器采用了一种新型趋近律方法来解决抖振现象与滑模面趋近时间之间的矛盾;同时扩张状态观测器将观测到的扰动值补偿到滑模控制器中,进一步提高控制器的抗扰动能力;还构造了Lyapunov函数来验证所设计的母线电压外环闭环控制系统的稳定性;最后通过仿真证明控制器ESO-NRSMC在微电网系统参数发生变化以及负载扰动的情况下,依然能够实现对直流微电网母线电压的稳定控制,具有较强的优越性和鲁棒性能。     

微电网的电流均衡/电压恢复自适应动态规划策略研究

含多类型分布式电源的微电网已经成为了未来电力系统的重要发展方向,其中风能和光能在降低化石能源消耗和二氧化碳排放等方面有着极大优势,考虑二者之间强互补性的协同调度已被广泛研究.但风/光协同调度的微电网多关注分钟级的调度或优化问题而非风/光波动下秒级的实时电流按容量比例精准分担,简称电流均衡,而精准电流均衡有助于可再生能源的高比例消纳.因此,本文提出了基于自适应动态规划的微电网电流均衡和电压恢复控制策略.首先,构建包含风电整流型电能变换器和光电升压型电能变换器的广义风光拓扑同胚升压变换器模型,其提供了后续控制器设计的模型基础.其次,本文将电流均衡和电压恢复问题转化为最优控制问题,基于此,每个能源主体的目标函数转化为获取最优控制变量和最小电压/电流控制偏差,进而转化为求解哈密顿?雅克比?贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程问题.基于此,提出了基于贝尔曼准则的分布式自适应动态规划控制策略以求取HJB方程的数值解,最终实现电流均衡和电压恢复.最后仿真结果验证了所提分布式自适应动态规划控制策略的有效性.     

微电网的电流均衡/电压恢复自适应动态规划策略研究

含多类型分布式电源的微电网已经成为了未来电力系统的重要发展方向,其中风能和光能在降低化石能源消耗和二氧化碳排放等方面有着极大优势,考虑二者之间强互补性的协同调度已被广泛研究.但风/光协同调度的微电网多关注分钟级的调度或优化问题而非风/光波动下秒级的实时电流按容量比例精准分担,简称电流均衡,而精准电流均衡有助于可再生能源的高比例消纳.因此,本文提出了基于自适应动态规划的微电网电流均衡和电压恢复控制策略.首先,构建包含风电整流型电能变换器和光电升压型电能变换器的广义风光拓扑同胚升压变换器模型,其提供了后续控制器设计的模型基础.其次,本文将电流均衡和电压恢复问题转化为最优控制问题,基于此,每个能源主体的目标函数转化为获取最优控制变量和最小电压/电流控制偏差,进而转化为求解哈密顿?雅克比?贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程问题.基于此,提出了基于贝尔曼准则的分布式自适应动态规划控制策略以求取HJB方程的数值解,最终实现电流均衡和电压恢复.最后仿真结果验证了所提分布式自适应动态规划控制策略的有效性.     

Distributed generation system control strategies with PV and fuel cell in microgrid operation

Control strategies of distributed generation (DG) are investigated for different combination of DG and storage units in a microgrid. In this paper the authors proposed a microgrid structure which consists of a detailed photovoltaic (PV) array model, a solid oxide fuel cell (SOFC) and various loads. Real and reactive power (PQ) control and droop control are developed for microgrid operation. In grid-connected mode, PQ control is developed by controlling the active and reactive power output of DGs in accordance with assigned references. Two PI controllers were used in the PQ controller, and a novel heuristic method, artificial bee colony (ABC), was adopted to tune the PI parameters. DGs can be controlled by droop control both under grid-connected and islanded modes. Droop control implements power reallocation between DGs based on predefined droop characteristics whenever load changes or the microgrid is connected/disconnected to the grid, while the microgrid voltage and frequency is maintained at appropriate levels. Through voltage, frequency, and power characteristics in the simulation under different scenarios, the proposed control strategies have demonstrated to work properly and effectively. The simulation results also show the effectiveness of tuning PI parameters by the ABC.     

Distributed Control of Multiple-Bus Microgrid With Paralleled Distributed Generators

A microgrid is hard to control due to its reduced inertia and increased uncertainties. To overcome the challenges of microgrid control, advanced controllers need to be developed. In this paper, a distributed, two-level, communication-economic control scheme is presented for multiple-bus microgrids with each bus having multiple distributed generators (DGs) connected in parallel. The control objective of the upper level is to calculate the voltage references for one-bus subsystems. The objectives of the lower control level are to make the subsystems' bus voltages track the voltage references and to enhance load current sharing accuracy among the local DGs. Firstly, a distributed consensus-based power sharing algorithm is introduced to determine the power generations of the subsystems. Secondly, a discrete-time droop equation is used to adjust subsystem frequencies for voltage reference calculations. Finally, a Lyapunov-based decentralized control algorithm is designed for bus voltage regulation and proportional load current sharing. Extensive simulation studies with microgrid models of different levels of detail are performed to demonstrate the merits of the proposed control scheme.      

Voltage and frequency regulation in autonomous microgrids using Hybrid Big Bang-Big Crunch algorithm

This paper proposes an optimal power control strategy for inverter-based Distributed Generation (DG) units in autonomous microgrids. It consists of power, voltage, and current controllers with Proportional-Integral (PI) regulators. The droop concept is used for the power control strategy. Static parameters in PI regulators may not ensure the most optimal solution due to inevitable changes happening in microgrid configuration and loads. In the proposed method, after occurring a load change in a standalone microgrid, parameters of the PI controller are dynamically adjusted to get the most optimal operating point that satisfies objective functions. The optimization problem is formulated as a multi-objective programming with objective functions of minimizing overshoot/undershoot, settling time, rise time, and Integral Time Absolute Error (ITAE) in the output voltage. These objective functions are combined using fuzzy memberships. The Hybrid Big Bang-Big Crunch algorithm (HBB-BC) is used to solve the optimization problem. The proposed methodology is simulated on a case study and according to obtained results, the suggested tuning of PI parameters leads to a better voltage response than previous methods. The case study is also solved using the Particle Swarm Optimization (PSO) and Big Bang-Big Crunch (BB-BC) algorithms and it is found that the HBB-BC gives a better solution than the PSO and BB-BC.