CN105140907A - 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置 - Google Patents

直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN105140907A
CN105140907A CN201510510693.3A CN201510510693A CN105140907A CN 105140907 A CN105140907 A CN 105140907A CN 201510510693 A CN201510510693 A CN 201510510693A CN 105140907 A CN105140907 A CN 105140907A
Authority
CN
China
Prior art keywords
direct
grid
current micro
consistency
virtual
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510510693.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105140907B (zh
Inventor
李鹏
王玉龙
于航
赵波
周金辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN201510510693.3A priority Critical patent/CN105140907B/zh
Publication of CN105140907A publication Critical patent/CN105140907A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105140907B publication Critical patent/CN105140907B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本发明公开了一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置,方法包括:将多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;通过非线性误差一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化虚拟阻抗,及控制DC-DC变换器的输出电压。装置包括:第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、构建模块和第四获取模块。本发明能够实时动态调整直流微网下垂控制的虚拟阻抗,维持直流微网母线电压在额定值附近,提高了直流微网系统电压质量。

Description

直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置
技术领域
本发明涉及新能源电力系统中直流微网领域,尤其涉及一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置。
背景技术
微网可以有效整合各种分布式发电技术,为新能源及可再生能源分布式发电的规模化应用提供了有效的技术途径。随着分布式电源种类的增加和数量的增长、直流负荷的普及,配电网结构的复杂多样,交流微网难以全面满足日益增长的供用电需求,为保证新能源及可再生能源的高效利用,提高直流微网系统的电能质量和供电可靠性,以及更好地满足用户的多元化电力需求,直流微网技术应运而生,已成为微网技术发展的必然趋势之一。
多智能体的一致性协议仅需相邻分布式电源的信息,在联合连通的网络中就能实现领航跟随一致,其收敛速度更快,动态响应能力更好,非常适合用于直流微网的控制研究。
1、直流下垂控制方法分析
2台直流微源并联的直流微网系统戴维南简化模型如图1所示,其中DC-DC变换器用戴维南等效模型代替。
由图1可知:
V L = V r e f - I d c 1 R d 1 - I d c 1 R 1 V L = V r e f - I d c 2 R d 2 - I d c 2 R 2 - - - ( 1 )
式中,VL为负荷侧电压,R1和R2分别为支路1、2的线路电阻;Vref为DC-DC变换器输出侧直流电压参考值,取直流母线的额定电压;Idc1和Idc2分别为第1、2个DC-DC变换器输出电流;Rd1和Rd2分别为第1、2个DC-DC变换器下垂控制的下垂系数,又称为虚拟阻抗。
将式(1)进一步化简得:
I d c 1 I d c 2 = R d 2 + R 2 R d 1 + R 1 = R d 2 R d 1 + R 2 - R d 2 R d 1 R 1 R d 1 + R 1 - - - ( 2 )
式(2)表明当忽略线路阻抗或者Rdi>>Ri,(i=1,2)时,可以通过调节下垂控制的虚拟电阻来实现有功功率在DC-DC变换器之间的精确分配,即但是在实际直流微网中,线路阻抗Ri并非可以完全忽略,此时只有当才能消除功率分配误差,实现功率精确分配,然而如果Rdi的取值比较大时,会直接影响直流系统的稳定性。
由上述分析可知,线路阻抗以及直流下垂控制的虚拟阻抗对直流微网系统的功率分配和电压稳定性的影响较大。当考虑线路阻抗时,各DC-DC变换器的输出电压并不完全一样,这样有可能导致负荷功率分配的不精确。若采取简单的固定虚拟阻抗,当虚拟阻抗取值较大时虽然可以满足功率精确分配的要求,但是有可能导致直流母线电压的崩溃;若虚拟阻抗取值较小,虽然可以满足直流电压稳定性的要求,但是功率分配的精确度将大大降低。
发明内容
本发明提供了一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置,本发明在满足直流电压稳定性的前提下提高了功率分配的精确度,详见下文描述:
一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法,所述控制方法包括以下步骤:
将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
通过非线性误差一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
其中,所述控制方法还包括:
构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
其中,所述直流微网虚拟领航者多智能体结构具体为:
将直流微网系统的额定期望值作为一个虚拟领航者智能体;将直流微网中的每个直流分布式电源以及其控制器作为一个分布式电源智能体;各分布式电源智能体跟随虚拟领航者智能体的状态。
一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置,所述控制装置包括:
第一获取模块,用于将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
第二获取模块,用于通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
第三获取模块,用于通过非线性一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
其中,所述控制装置还包括:
构建模块,用于构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
第四获取模块,用于根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
本发明提供的技术方案的有益效果是:本发明充分考虑线路阻抗等因素对直流微网系统的影响,针对直流微网的运行特性,提出了直流微网自适应下垂控制方法。理论分析和仿真实验的结果表明,本发明能够根据直流微网系统的运行状况在线实时动态调整直流微网下垂控制的虚拟阻抗,在合理分配负荷功率的同时,维持直流微网母线电压在额定值附近,提高了直流微网系统的电压质量。此外,在今后的研究中,还可以采用该发明实现含多个分布式电源的交直流混合微电网的功率协调控制。
附图说明
图1为直流微网戴维南等效电路示意图;
图2为直流微网虚拟领航者多智能体结构图;
图3为自适应的下垂控制原理示意图;
图4为自适应控制框图;
图5为直流微网的系统控制框图;
图6为独立直流微网系统的结构示意图;
图7为控制方式切换下直流母线电压变化曲线示意图;
图8为控制方式切换下直流微网系统的电流分配曲线示意图。
图9为直流负荷突降情况下直流母线电压变化曲线示意图;
图10为直流负荷突降情况下直流微网系统的电流分配曲线示意图;
图11为直流负荷突降情况下虚拟阻抗变化曲线示意图。
图12为一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置的结构示意图;
图13为一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置的另一结构示意图。
附图中,各部件的列表如下:
1:第一获取模块;2:第二获取模块;
3:第三获取模块;4:构建模块;
5:第四获取模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
针对背景技术中的问题,本发明实施例提出一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置,该发明根据负荷情况自适应地改变虚拟阻抗,能够在保证负荷功率精确分配的同时兼顾直流系统的电压稳定,维持直流微网母线电压在额定值附近,保证直流微网电压达到稳态指标,详见下文描述:
实施例1
一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法,该控制方法包括以下步骤:
101:将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
102:通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
103:通过非线性一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
其中,在步骤101之前,该控制方法还包括:
构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
其中,直流微网虚拟领航者多智能体结构具体为:
将直流微网系统的额定期望值作为一个虚拟领航者智能体;将直流微网中的每个直流分布式电源以及其控制器作为一个分布式电源智能体;各分布式电源智能体跟随虚拟领航者智能体的状态。
综上所述,本发明实施例通过上述步骤101-步骤103不但能够抑制复杂、动态环境对直流微网的影响,提高直流微网的电压质量以及动态响应能力,同时还能够兼顾直流微网的功率分配和电压稳定,使得直流微网更加安全稳定地运行。
实施例2
下面结合具体的计算公式、例子、附图对实施例1中的方案进行详细的描述,详见下文描述:
201:构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
参见图2,根据直流微网中各分布式电源的特点,建立直流微网系统的虚拟领航者多智能体结构:将直流微网系统的额定期望值作为一个虚拟领航者智能体;将直流微网中的每个直流分布式电源以及其控制器作为一个分布式电源智能体(DGAgent)。各DGAgent跟随虚拟领航者智能体的状态,在一致性控制协议的作用下,通过智能体之间的相互作用、信息交互,最终实现一致。
202:根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议;
多智能体网络中的每一个智能体都能用一阶动态模型来描述:其中,xi(t)为第i个虚拟领航者智能体的电压状态,ui(t)为控制器的输入,即为需要设计的一致性反馈控制律,它只与第i个虚拟领航者智能体及其邻居虚拟领航者智能体的状态有关;为第i个虚拟领航者智能体状态的导数;n为虚拟领航者智能体的个数。另外,常将含有额定期望值的虚拟领航者智能体看作是第0个智能体。
为提高直流微网系统的动态响应能力和收敛速度,本发明实施例选用的一致性协议的基本形式为:
u i ( t ) = Σ j ∈ N i a i j f ( x j ( t ) - x i ( t ) ) + x · 0 ( t ) - b i ( x i ( t ) - x 0 ( t ) ) , ( i = 1 , 2 , ... n ) - - - ( 3 )
式中,xj(t)为第j个虚拟领航者智能体的电压状态;为设计的关于自变量h的已知函数,且假设h·f(h)≥0。在一致性协议中h=xj(t)-xi(t);Ni为第i个虚拟领航者智能体的邻居集;aij≥0是一个非负实数,它表示虚拟领航者智能体j传递给虚拟领航者智能体i的信息所加的权重,当虚拟领航者智能体j没有向虚拟领航者智能体i传递信息时aij=0,因此aij≥0;
同理bi表示虚拟领航者智能体i传递给虚拟领航者智能体0的信息所加的权重,bi≥0。在直流微网系统中,为达到即插即用的目的,取aij=aji;将虚拟领航者看作是第0个智能体,其状态为x0(t)。
当考虑线路阻抗等因素对直流微网系统的影响时,下垂控制中的虚拟阻抗应跟随直流微网系统负荷以及直流电压的变化而变化。而多智能体一致性协议仅需相邻分布式电源的信息,只要求网络是联合连通的,则直流微网系统可达到领航跟随一致性,其收敛速度更快,动态响应能力更好。
203:将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集Ni的直流微网一致性协议;
其中,为了保证直流微网在功率精确分配的同时直流微网系统电压的稳定性,取各虚拟领航者智能体的状态为DC-DC变换器输出侧电压,将多智能体一致性协议应用到所建立的直流微网虚拟领航者多智能体结构中,可得基于智能体邻居集Ni的直流微网一致性协议:
V i ( t ) · = Σ j ∈ N i a i j f ( V j ( t ) - V i ( t ) ) + V 0 r e f · - b i ( V i ( t ) - V 0 r e f ) , ( i = 1 , 2 , ... n ) - - - ( 4 )
式中,V0ref为虚拟领航者智能体所包含的直流母线电压参考值;为V0ref对应的导数;Vj(t)和Vi(t)分别为虚拟领航者智能体j和i所包含的电压值;为Vi(t)对应的导数 f ( V j ( t ) - V i ( t ) ) = e V j ( t ) - V i ( t ) s i g n ( V j ( t ) - V i ( t ) ) | V j ( t ) - V i ( t ) | .
204:通过基于智能体邻居集Ni的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
令ei(t)=Vi(t)-V0ref,将式(4)化简可得直流微网系统的非线性误差一致性协议:
e i ( t ) · = Σ j ∈ N i a i j f ( e j ( t ) - e i ( t ) ) - b i e i ( t ) , ( i = 1 , 2 , ... n ) - - - ( 5 )
式中,ei(t)为虚拟领航者智能体i所包含的电压值Vi(t)与虚拟领航者智能体0所包含的直流母线电压参考值V0ref之间的误差;为ei(t)对应的导数;ej(t)为虚拟领航者智能体j所包含的电压值Vj(t)与虚拟领航者智能体0所包含的直流母线电压参考值V0ref之间的误差。函数f的含义同公式(3),本发明实施例对此不做赘述。
考虑到直流微网中电压和电流的关系,取b为电压电流耦合系数,可得关于虚拟阻抗动态调节量ΔR的非线性一致性协议为:
ΔR i · = b e i ( t ) · , ( i = 1 , 2 , ... n ) - - - ( 6 )
式中,为虚拟阻抗动态调节量ΔRi对应的导数。
式(5)和(6)即为所设计的非线性误差一致性控制协议。该一致性协议以电压偏差为输入,通过比较本地DC-DC变换器输出电压偏差与其邻居集(j∈Ni)DC-DC变换器输出电压偏差,得到虚拟阻抗动态调节量。
参见图3和图4,通过该控制协议得到的虚拟阻抗动态调节量ΔRi与额定虚拟阻抗Rdi相加,就可以实现根据负荷和电压情况实时自适应地调整直流下垂控制中的虚拟阻抗的大小,此时的虚拟阻抗用Rdi(t)表示:
R d i ( t ) = R d i + ∫ ΔR i · d t , ( i = 1 , 2 , ... n ) - - - ( 7 )
为判断直流微网控制系统的稳定性,考虑一个候选李雅普诺夫函数:
V ( e ( t ) ) = 1 2 Σ i ∈ Γ e i 2 ( t ) - - - ( 8 )
显然,V(e(t))是关于e(t)的半正定函数,Γ={1,2,…,n},可知:
V · ( e ( t ) ) = Σ i ∈ Γ e i ( t ) e · i ( t ) = Σ i ∈ Γ e i ( t ) ( - b i e i ( t ) + Σ j ∈ N i a i j f ( e j ( t ) - e i ( t ) ) ) = - Σ i ∈ Γ b i e i 2 ( t ) - 1 2 Σ i ∈ Γ Σ j ∈ N i ( e j - e i ) a i j f ( e j ( t ) - e i ( t ) ) - - - ( 9 )
式中,为V(e(t))的导数。函数f的含义同公式(3),本发明实施例对此不做赘述。
由于(ej-ei)f(ej(t)-ei(t))≥0,得故由李雅普诺夫函数说明该直流微网控制系统是稳定的。
205:对直流微网外环进行控制,通过比例复数积分对内环进行控制。
为了实现直流微网母线电压和直流微网功率分配的更有效控制,本发明实施例在上述多智能体一致性理论的自适应下垂控制的基础上,提出一种直流微网多环控制,直流微网系统的控制框图如图5所示。
首先,图5外环采用上述的多智能体一致性自适应下垂控制,依靠本地电压Vi和邻居集电压Vj,j∈Ni经一致性控制协议后可以得到自适应变化的虚拟阻抗Rdi(t),经过直流下垂控制后可实现系统功率的分配以及系统电压的稳定。
其次,在内环控制中,鉴于传统的电压环采用比例积分(PI)控制无法消除直流微网系统中输出电压的稳态误差,本发明实施例中的电压环控制采用比例复数积分(PCI)控制,以实现直流微网系统电压的零稳态误差控制,提高直流微网系统的动态响应能力。通过内环控制器输出的V作为DC-DC变换器输出电压的参考给定值,与三角载波比较产生PWM波用于控制开关器件的开通与关断,从而控制DC-DC变换器的输出电压。内环控制有利于提高直流微网系统输出电压的稳定性,减少谐波,降低不对称负荷和扰动对直流微网系统的影响,提高直流微网系统的鲁棒性能。
综上所述,本发明实施例通过上述步骤201-步骤205不但能够抑制复杂、动态环境对直流微网的影响,提高直流微网的电压质量以及动态响应能力,同时还能够兼顾直流微网的功率分配和电压稳定,使得直流微网更加安全稳定地运行。
实施例3
下面结合具体的实例,对实施例1、2中的方案进行可行性验证,详见下文描述:
为验证本方法的正确性和可行性,在Matlab/Simulink平台中搭建直流微网仿真模型,并在传统控制和本方法下进行对比分析。
参见图6,本方法建立了3台直流微源并联运行的独立直流微网系统,将独立直流微网系统作为仿真系统。仿真系统中,每个DC-DC变换器的结构都相同,但是其额定容量不同,直流微电源DG1的额定容量为3kW、直流微电源DG2的额定容量4kW、直流微电源DG3的额定容量9kW;仿真系统中直流母线电压的参考值为560V,允许的电压偏差为额定电压的5%;DC-DC换流器的输出线路电阻分别为R1=0.4Ω,R1=0.7Ω,R1=0.3Ω。起始状态下直流负荷为Rload=40Ω。仿真时间为10s。
算例1
为对比所提方法的控制性能,仿真系统首先在传统的下垂控制方式下运行。在传统下垂控制中,虚拟阻抗Rdi取固定值。在2s时,切换控制方式,接入本发明实施例所提的控制方法。
由图7和8可知,由于线路电阻等因素的影响,当直流微网系统采用传统下垂控制时,各微电源的输出电流分配不合理,导致直流母线电压波动较大,说明,传统下垂控制并不能保证直流母线电压的稳定性;2s时,当采用本控制方法时,在保证各微电源输出电流合理分配的基础上,直流母线电压恢复到额定值附近,保证了直流母线电压的稳定性。
算例2
5s时,直流负荷从40Ω突变为20Ω,利用本方法,对所建立的直流微网系统进行仿真分析。
当采用本方法时,由图9和图10可知,在直流负荷发生变化时,直流微电源根据实时动态变化的虚拟阻抗Rdi,迅速跟踪负荷变化,通过合理分配直流负荷,维持直流母线电压在允许电压偏差范围内;由图11可知,直流微网系统的虚拟阻抗为动态变化的,随着微电源输出电流的变化,各虚拟阻抗也随之改变。
实施例4
本发明实施例还提供了一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置,参见图12,该控制装置包括:
第一获取模块1,用于将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
第二获取模块2,用于通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
第三获取模块3,用于通过非线性一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
其中,参见图13,该控制装置还包括:
构建模块4,用于构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
第四获取模块5,用于根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
本发明实施例对上述模块的执行主体不做限制,可以为单片机、PC机等具有计算功能的器件,具体实现时,本发明实施例对此不做限制。
综上所述,本发明实施例通过上述模块能够抑制复杂、动态环境对直流微网的影响,提高直流微网的电压质量以及动态响应能力,同时还能够兼顾直流微网的功率分配和电压稳定,使得直流微网更加安全稳定地运行。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外,其他器件的型号不做限制,只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图,上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法,其特征在于,所述控制方法包括以下步骤:
将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
通过非线性误差一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
2.根据权利要求1所述的一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法,其特征在于,所述控制方法还包括:
构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
3.根据权利要求2所述的一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法,其特征在于,所述直流微网虚拟领航者多智能体结构具体为:
将直流微网系统的额定期望值作为一个虚拟领航者智能体;将直流微网中的每个直流分布式电源以及其控制器作为一个分布式电源智能体;各分布式电源智能体跟随虚拟领航者智能体的状态。
4.一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置,其特征在于,所述控制装置包括:
第一获取模块,用于将获取到的多智能体一致性协议应用到直流微网虚拟领航者多智能体结构中,获取基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议;
第二获取模块,用于通过基于虚拟领航者智能体邻居集的直流微网一致性协议获取直流微网系统的非线性误差一致性控制协议;
第三获取模块,用于通过非线性一致性控制协议、比例复数积分对直流微网系统进行控制,获取自适应动态变化的虚拟阻抗,以及控制DC-DC变换器的输出电压。
5.根据权利要求4所述的一种直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制装置,其特征在于,所述控制装置还包括:
构建模块,用于构建直流微网虚拟领航者多智能体结构;
第四获取模块,用于根据直流微网虚拟领航者多智能体结构获取多智能体一致性协议。
CN201510510693.3A 2015-08-19 2015-08-19 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置 Active CN105140907B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510510693.3A CN105140907B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510510693.3A CN105140907B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105140907A true CN105140907A (zh) 2015-12-09
CN105140907B CN105140907B (zh) 2018-03-06

Family

ID=54726165

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510510693.3A Active CN105140907B (zh) 2015-08-19 2015-08-19 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105140907B (zh)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105790314A (zh) * 2016-03-08 2016-07-20 南京邮电大学 一种基于自适应动态规划的分布式发电机协调控制方法
CN105847438A (zh) * 2016-05-26 2016-08-10 重庆大学 基于事件触发的多智能体一致性控制方法
CN106712085A (zh) * 2017-01-13 2017-05-24 东北电力大学 基于多智能体系统的孤岛微网电压/频率分布式二级控制方法
CN106877398A (zh) * 2017-03-23 2017-06-20 燕山大学 基于多智能体的微电源分散协调控制方法
WO2017152682A1 (zh) * 2016-03-10 2017-09-14 东南大学 一种基于分布式预测控制策略的微电网电压恢复方法
CN107645173A (zh) * 2016-07-21 2018-01-30 全球能源互联网研究院 一种分析下垂控制对直流电网动态电压稳定性影响的方法
CN107706939A (zh) * 2017-09-26 2018-02-16 燕山大学 Cps概念下的微网中考虑时滞和丢包问题的分布式控制方法
CN107769213A (zh) * 2017-10-31 2018-03-06 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种多换流器并联的交直流配电网潮流计算方法
CN108206544A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 上海交通大学 基于一致性协议的多微网协调控制方法
CN110048497A (zh) * 2019-04-23 2019-07-23 清华大学 直流微电网的控制方法
CN110707680A (zh) * 2019-11-26 2020-01-17 南京工程学院 直流微电网功率精确分配和母线电压偏差优化控制方法
CN110797902A (zh) * 2019-11-29 2020-02-14 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种直流配电网改进主从控制方法
CN111555258A (zh) * 2020-06-08 2020-08-18 南京工程学院 一种直流微网的改进自适应下垂控制方法
CN112242699A (zh) * 2019-07-18 2021-01-19 华北电力大学(保定) 孤立直流微电网改进自适应有源阻尼控制方法
CN112688295A (zh) * 2020-12-17 2021-04-20 电子科技大学 基于电流一致性的直流微网自适应下垂控制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101777769A (zh) * 2010-03-24 2010-07-14 上海交通大学 电网的多智能体优化协调控制方法
CN102215260A (zh) * 2011-06-02 2011-10-12 北京理工大学 一种具有连通性保持的多智能体系统协同控制方法
CN102916481A (zh) * 2012-08-16 2013-02-06 深圳微网能源管理系统实验室有限公司 一种直流微网系统及其能量管理方法
CN104158169A (zh) * 2014-05-16 2014-11-19 湖南工业大学 一种光伏直流微网母线电压控制方法
CN104578042A (zh) * 2015-02-03 2015-04-29 上海电力学院 直流微网的下垂控制改进方法
CN104578045A (zh) * 2015-02-09 2015-04-29 上海电力学院 独立直流微网智能功率分配方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101777769A (zh) * 2010-03-24 2010-07-14 上海交通大学 电网的多智能体优化协调控制方法
CN102215260A (zh) * 2011-06-02 2011-10-12 北京理工大学 一种具有连通性保持的多智能体系统协同控制方法
CN102916481A (zh) * 2012-08-16 2013-02-06 深圳微网能源管理系统实验室有限公司 一种直流微网系统及其能量管理方法
CN104158169A (zh) * 2014-05-16 2014-11-19 湖南工业大学 一种光伏直流微网母线电压控制方法
CN104578042A (zh) * 2015-02-03 2015-04-29 上海电力学院 直流微网的下垂控制改进方法
CN104578045A (zh) * 2015-02-09 2015-04-29 上海电力学院 独立直流微网智能功率分配方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李鹏等: "基于非线性多智能体系统的微网分布式功率控制方法", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105790314B (zh) * 2016-03-08 2017-03-29 南京邮电大学 一种基于自适应动态规划的分布式发电机协调控制方法
CN105790314A (zh) * 2016-03-08 2016-07-20 南京邮电大学 一种基于自适应动态规划的分布式发电机协调控制方法
WO2017152682A1 (zh) * 2016-03-10 2017-09-14 东南大学 一种基于分布式预测控制策略的微电网电压恢复方法
CN105847438B (zh) * 2016-05-26 2019-01-25 重庆大学 基于事件触发的多智能体一致性控制方法
CN105847438A (zh) * 2016-05-26 2016-08-10 重庆大学 基于事件触发的多智能体一致性控制方法
CN107645173A (zh) * 2016-07-21 2018-01-30 全球能源互联网研究院 一种分析下垂控制对直流电网动态电压稳定性影响的方法
CN108206544B (zh) * 2016-12-19 2021-09-07 上海交通大学 基于一致性协议的多微网协调控制方法
CN108206544A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 上海交通大学 基于一致性协议的多微网协调控制方法
CN106712085A (zh) * 2017-01-13 2017-05-24 东北电力大学 基于多智能体系统的孤岛微网电压/频率分布式二级控制方法
CN106712085B (zh) * 2017-01-13 2019-06-28 东北电力大学 一种基于多智能体系统的孤岛微网电压/频率分布式二级控制方法
CN106877398A (zh) * 2017-03-23 2017-06-20 燕山大学 基于多智能体的微电源分散协调控制方法
CN106877398B (zh) * 2017-03-23 2020-05-29 燕山大学 基于多智能体的微电源分散协调控制方法
CN107706939A (zh) * 2017-09-26 2018-02-16 燕山大学 Cps概念下的微网中考虑时滞和丢包问题的分布式控制方法
CN107706939B (zh) * 2017-09-26 2021-01-08 燕山大学 Cps概念下的微网中考虑时滞和丢包问题的分布式控制方法
CN107769213A (zh) * 2017-10-31 2018-03-06 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种多换流器并联的交直流配电网潮流计算方法
CN107769213B (zh) * 2017-10-31 2020-09-01 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种多换流器并联的交直流配电网潮流计算方法
CN110048497A (zh) * 2019-04-23 2019-07-23 清华大学 直流微电网的控制方法
CN110048497B (zh) * 2019-04-23 2020-10-09 清华大学 直流微电网的控制方法
CN112242699A (zh) * 2019-07-18 2021-01-19 华北电力大学(保定) 孤立直流微电网改进自适应有源阻尼控制方法
CN112242699B (zh) * 2019-07-18 2023-09-08 华北电力大学(保定) 孤立直流微电网的改进自适应有源阻尼控制方法
CN110707680A (zh) * 2019-11-26 2020-01-17 南京工程学院 直流微电网功率精确分配和母线电压偏差优化控制方法
CN110797902A (zh) * 2019-11-29 2020-02-14 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种直流配电网改进主从控制方法
CN110797902B (zh) * 2019-11-29 2024-01-26 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种直流配电网改进主从控制方法
CN111555258A (zh) * 2020-06-08 2020-08-18 南京工程学院 一种直流微网的改进自适应下垂控制方法
CN112688295A (zh) * 2020-12-17 2021-04-20 电子科技大学 基于电流一致性的直流微网自适应下垂控制方法
CN112688295B (zh) * 2020-12-17 2022-11-01 电子科技大学 基于电流一致性的直流微网自适应下垂控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105140907B (zh) 2018-03-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105140907A (zh) 直流微网多智能体自适应下垂一致性协调控制方法及装置
Morstyn et al. Model predictive control for distributed microgrid battery energy storage systems
EP3872948B1 (en) Edge computing-based multi-agent load regulation and control method
CN102055241B (zh) 集成的实时功率和太阳能电场控制系统
CN104578045B (zh) 独立直流微网智能功率分配方法
Lai et al. Distributed power control for DERs based on networked multiagent systems with communication delays
CN111614122A (zh) 一种基于事件触发机制的孤岛微电网分层控制策略
CN105811421A (zh) 一种基于改进型下垂控制的微电网辅助主从控制方法
CN107230983A (zh) 一种基于功率控制的电力弹簧应用系统及其控制方法
Lam et al. Primary frequency H∞ control in stand-alone microgrids with storage units: A robustness analysis confirmed by real-time experiments
CN111525688A (zh) 一种基于5g网络的电力物联配电网系统和互联方法
Wandhare et al. Reconfigurable hierarchical control of a microgrid developed with PV, wind, micro-hydro, fuel cell and ultra-capacitor
CN105870975A (zh) 一种微电网结构及其电能质量控制方法
CN103700036A (zh) 一种适于电力系统多时间尺度的暂态稳定性投影积分方法
CN108683178A (zh) 变电站操作票自动生成方法
CN108471109B (zh) 直流多微网系统的统一分布式控制方法及系统
Michi et al. An overview of the HVDC transmission system models in planning tools: the Italian experience
CN104600694B (zh) 考虑经济调度和环流抑制的微网能量优化方法
CN105281327A (zh) 考虑离散和连续决策变量的大规模配电网最优潮流计算方法
CN106877309A (zh) 主从控制模式下直流微电网的稳定性判定方法
CN106026070A (zh) 基于下垂控制的直流微电网变换器解耦控制方法
CN110676836B (zh) 基于扰动观测器的buck变流器并联动态补偿方法以及系统
CN110071503B (zh) 分布式输配协同无功优化的二次规划模型构建方法及系统
CN105391060A (zh) 含微电网的配电网优化调度方法
Shahid An overview of control architecture for next generation smart grids

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Li Peng

Inventor after: Wang Yulong

Inventor after: Yu Hang

Inventor after: Li Xinming

Inventor after: Lian Panjie

Inventor after: Zhao Bo

Inventor after: Zhou Jinhui

Inventor before: Li Peng

Inventor before: Wang Yulong

Inventor before: Yu Hang

Inventor before: Zhao Bo

Inventor before: Zhou Jinhui

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant