CN105978016B - 一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统优化控制方法，其特点是，包括对多端柔性直流输电系统中换流站总体控制策略进行优化选择，首先，对结合风功率预测数据的VSC‑MTDC系统进行基于NSGA2算法的多目标潮流优化计算；将优化结果中各换流站的直流电压及各换流站的有功功率作为整个多端柔性直流输电系统的参考值，将换流站的三种控制方式统一为广义下垂控制方式，利用参考值对各换流站具体的控制方式进行选择；各换流站根据通过α‑β‑γ程序送出的控制系数α、β、γ对控制方式进行优化，从而对多端柔性直流输电系统整体控制策略进行优化选择。

Description

一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统优化控制方法

技术领域

本发明属于电力输送技术领域，尤其涉及一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统优化控制方法。

背景技术

柔性直流输电是基于电压源换流器(Voltage Source Converter,VSC)的高压直流输电(HVDC)。多端柔性直流输电系统(VSC-MTDC)是在同一直流网络下，含有两个以上VSC换流站的柔性直流输电系统。

潮流优化能够改善系统潮流分布，调整多端柔性直流输电系统中各换流站的控制方式与控制参数，能够加强电网安全稳定，提高系统电压质量，减少电网运行费用。多端柔性直流输电系统运行稳定的重要前提就是直流电压的稳定，控制参数的选择对控制效果和系统稳定性也尤为重要。因此对网络中换流站的控制策略进行最优选择，是实现提高系统输电能力的关键。

现有对VSC-MTDC技术，尤其对直流电压控制方法的研究还处于起步阶段，大多直接从双端推广而来，缺乏深入的理论分析，对控制方式及控制参数的选择多采用稳态分析或经验选取。目前，对系统控制方法的研究仅是对系统中换流站进行分析，虽然能够使网络保持较稳定的运行，但并未对系统中数据进行分析，没有对交直流系统进行多目标潮流优化，并不能确切的给出最优情况下的运行点，并且少有考虑风电场群接入的应用场景的深入研究，存在着适用性差，效果不佳等不足。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统优化控制方法，这种方法是以充分考虑潮流优化为前提，对多端柔性直流输电系统中各换流站的控制进行优化选择，其方法科学合理，适用性强，效果佳。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，其特征是，它包括以下步骤：

1)输入网络中潮流的初始数据；

2)对结合风功率预测数据的多端柔性直流输电系统进行基于NSGA2算法的多目标潮流优化：

(1)将多目标模型转化为单目标模型，利用线性加权法，将多目标模型转化为单目标模型；由于权重系数的值直接反映个单目标在整体模型中的重要程度，首次估计时，令各权重系数相等，在以后的迭代中，根据各单目标函数数值对各权重系数进行相应的调整；

(2)求解单目标潮流优化模型，由于内点法收敛性好、鲁棒性强，非常适合求解连续性的问题，在计算时先将潮流优化中的离散变量视为连续变量，即不考虑离散约束，用内点法对问题求解并得到初始解；

(3)利用NSGA2求解潮流优化模型，NSGA2的核心主要有两部分，分别为非劣分层排序和拥挤度：

①对初始种群P₀设为父代种群，对其进行遗传产生子代种群Q₀,令s＝0；

②合并父代子代种群，进行非劣分层排序，即将新产生的种群R_S＝P_SUQ_S进行非劣分层排序，得到非劣前沿，并取前N个个体作为父代种群带入下一代中；

③对非劣前沿进行拥挤度排序；

④对P_s+1重复上面的操作，进行遗传、排序；

⑤达到终止条件则推出，否则s值减一，重复上述操作；

3)将潮流优化结果中直流电压V_dc及有功功率P带入到α-β-γ程序中计算：

最优潮流计算结束后将各换流站的直流电压V_dc与有功功率P作为参考值带入到α-β-γ程序中计算，常用的控制方式包括定电压控制、下垂控制及定功率控制，利用广义下垂控制方式将三种常用控制方式用直角坐标系下的一条直线表示，数学模型如下：

αV_dc+βP+γ＝0 (1)

式(1)中：α、β、γ为换流站的控制系数，V_dc为直流电压，P为有功功率，

此时，V_dc和P是经最优交直流潮流计算后得到，为已知量；而换流站的控制系数α、β、γ均为未知量；

4)求换流站控制系数α、β、γ，利用式(1)及潮流计算结果给出的直流电压V_dc及有功功率P作为参考值，求解各换流站的控制系数α、β、γ：

(1)β＝0即α≠0,β＝0,γ≠0时，在多端柔性直流输电系统中若存在定电压控制，那么整个系统中有且仅有一个换流站为定电压控制方式，根据实际需要将网络中某个换流站确定为定电压控制方式；

(2)β≠0即α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0时，将式(1)两边同时除以β，需要引入两个新的参数m_i，n_i：

将式(2)式(3)带入式(1)，得到：

n_i＝-m_iV_dc,ref,i-P_ref,i,i∈N_VSC (4)

式(2)-式(4)中参数m_i是下垂控制方式所示直线的斜率的倒数，n_i是系数γ_i与β_i的比值，

α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0两种情况分别为定功率控制和下垂控制，下垂控制中的斜率能够直接决定网络中各换流站不平衡功率的分配，同一网络中各换流站所承担的传输功率在确定的范围内，因此各换流站的斜率固定为4-8％，利用数学方法中的点斜式，对该控制方式中控制系数α、β、γ进行准确求解；

5)将得到的各换流站控制参数α、β、γ带入到对应的换流站模型中：

根据三个控制系数α、β、γ及确定的直流电压，再带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行在最优的控制状态下；

6)利用测量的直流电压及有功功率求参考电压及参考电流，并带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行的稳定且在最优状态下运行：

在得到各换流站的控制系数α、β、γ后，将测量电压V_DC.meas带入到下垂特性曲线，找到测量电压对应的功率，令其为有功控制器的输入功率参考值P_ref，再结合测量功率P_meas，经有功控制器输出有功电流参考值I_d.ref，从而维持网络的稳定；

7)优化过程结束，得到系统最优的控制。

本发明的一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，综合考虑了系统的潮流多目标优化，对多端柔性直流输电系统中换流站的控制方式进行调整，使系统运行在最优的状态下。具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。

附图说明

图1是一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法流程图；

图2是广义下垂控制部分的实现示意图；

图3是本发明的实施例电力系统交流网络示意图；

图4是本发明的实施例电力系统直流网络示意图；

图5是多目标潮流优化流程图；

图6是潮流优化结果示意图；

图7是某地一天24小时风功率波动情况示意图；

图8是优化前后网损对比示意图。

具体实施方式

本发明的一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，包括以下步骤：

1)输入网络中潮流的初始数据；

2)对结合风功率预测数据的多端柔性直流输电系统进行基于NSGA2算法的多目标潮流优化：

(1)将多目标模型转化为单目标模型，利用线性加权法，将多目标模型转化为单目标模型；由于权重系数的值直接反映个单目标在整体模型中的重要程度，首次估计时，令各权重系数相等，在以后的迭代中，根据各单目标函数数值对各权重系数进行相应的调整；

(2)求解单目标潮流优化模型，由于内点法收敛性好、鲁棒性强，非常适合求解连续性的问题，在计算时先将潮流优化中的离散变量视为连续变量，即不考虑离散约束，用内点法对问题求解并得到初始解；

(3)利用NSGA2求解潮流优化模型，NSGA2的核心主要有两部分，分别为非劣分层排序和拥挤度：

①对初始种群P₀设为父代种群，对其进行遗传产生子代种群Q₀,令s＝0；

②合并父代子代种群，进行非劣分层排序，即将新产生的种群R_S＝P_SUQ_S进行非劣分层排序，得到非劣前沿，并取前N个个体作为父代种群带入下一代中；

③对非劣前沿进行拥挤度排序；

④对P_s+1重复上面的操作，进行遗传、排序；

⑤达到终止条件则推出，否则s值减一，重复上述操作；

3)将潮流优化结果中直流电压V_dc及有功功率P带入到α-β-γ程序中计算：

最优潮流计算结束后将各换流站的直流电压V_dc与有功功率P作为参考值带入到α-β-γ程序中计算，常用的控制方式包括定电压控制、下垂控制及定功率控制，利用广义下垂控制方式将三种常用控制方式用直角坐标系下的一条直线表示，数学模型如下：

αV_dc+βP+γ＝0 (1)

式(1)中：α、β、γ为换流站的控制系数，V_dc为直流电压，P为有功功率，

此时，V_dc和P是经最优交直流潮流计算后得到，为已知量；而换流站的控制系数α、β、γ均为未知量；

4)求换流站控制系数α、β、γ，利用式(1)及潮流计算结果给出的直流电压V_dc及有功功率P作为参考值，求解各换流站的控制系数α、β、γ：

(1)β＝0即α≠0,β＝0,γ≠0时，在多端柔性直流输电系统中若存在定电压控制，那么整个系统中有且仅有一个换流站为定电压控制方式，根据实际需要将网络中某个换流站确定为定电压控制方式；

(2)β≠0即α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0时，将式(1)两边同时除以β，需要引入两个新的参数m_i，n_i：

将式(2)式(3)带入式(1)，得到：

n_i＝-m_iV_dc,ref,i-P_ref,i,i∈N_VSC (4)

式(2)-式(4)中参数m_i是下垂控制方式所示直线的斜率的倒数，n_i是系数γ_i与β_i的比值，

α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0两种情况分别为定功率控制和下垂控制，下垂控制中的斜率能够直接决定网络中各换流站不平衡功率的分配，同一网络中各换流站所承担的传输功率在确定的范围内，因此各换流站的斜率固定为4-8％，利用数学方法中的点斜式，对该控制方式中控制系数α、β、γ进行准确求解；

5)将得到的各换流站控制参数α、β、γ带入到对应的换流站模型中：

根据三个控制系数α、β、γ及确定的直流电压，再带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行在最优的控制状态下；

6)利用测量的直流电压及有功功率求参考电压及参考电流，并带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行的稳定且在最优状态下运行：

在得到各换流站的控制系数α、β、γ后，将测量电压V_DC.meas带入到下垂特性曲线，找到测量电压对应的功率，令其为有功控制器的输入功率参考值P_ref，再结合测量功率P_meas，经有功控制器输出有功电流参考值I_d.ref，从而维持网络的稳定；

7)优化过程结束，得到系统最优的控制。

下面利用附图和实施例对本发明作进一步描述。

参照图1，本发明提供一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，包括下列步骤：

1)输入网络中潮流的初始数据：

(1)确定多端柔性直流输电系统的模型，在原有的五端交流网络上接入一个三端直流网络，该三端直流网络连接在交流网的2、3、5三个节点，在交直流网络连接的节点处各有一个换流站，如图3及图4所示。

(2)给出多目标潮流优化的模型，将有功网损最小、电压的偏移量最小(即电压水平最好)及系统的静态电压稳定裕度最大三者同时作为优化目标，建立含VSC-HVDC的交直流系统的多目标潮流优化模型，模型如下：

Max.v_SM＝δ_min (7)

u_i.min≤u_i≤u_i.max,i∈N_A (13)

Q_i.min≤Q_i≤Q_i.max,i∈N_G∪N_C (14)

T_k.min≤T_k≤T_k.max,k∈N_T (15)

式(5-15)中：f_Q表示系统的总网损，P_k.loss表示支路k的网损，P_i.loss表示第i个VSC的网损；g_k表示支路k的电导，该支路两端的电压幅值分别为u_i和u_j，两端的相角度差为θ_ij，I_ci为第i个VSC的电流；a、b、c是计算换流器损耗的系数；u_i ^spec表示节点i的期望电压值，u_i ^max表示节点i的最大电压，u_i ^min表示节点i的最小电压；δ_min为收敛潮流的雅可比矩阵的最小奇异值；P_Gi和P_Di分别为节点i的有功发电功率和负荷功率；Q_Gi和Q_Di分别为节点i的无功发电功率和负荷功率；N_A、N_PQ、N_VSC、N_G、N_C、N_T、N_B分别代表所有节点集合、PQ节点集合、VSC节点集合、发电机节点集合、补偿电容器节点集合、变压器支路集合及所有支路集合；N_i表示与节点i相连的所有节点的集合(包括自身)；s表示平衡节点；G_ij和B_ij分别表示节点导纳矩阵中第i行第j列的实部和虚部；u_i.min和u_.imax分别表示节点i电压的下限和上限；Q_i＝Q_Gi-Q_Di表示节点i的注入无功功率，Q_i,min和Q_i,max分别表示其下限和上限；T_k表示变压器支路k的变比，T_k.min和T_k.max分别表示T_k的下限和上限。

2)对潮流进行多目标优化，如图5所示，是潮流优化的整体思路。模型分为两部分进行考虑：连续优化部分与离散优化部分，在连续优化部分采用内点法对将多目标转化为单一目标的潮流优化模型进行求解，在离散优化部分采用NSGA2算法求解仅含有离散变量的多目标潮流优化模型。

(1)化多目标模型为单目标模型：

利用线性加权法，对多目标优化问题中每个目标函数赋予一个权重系数w₁，w₂和w₃，其中w_i＞0且线性化后得到约束条件不变的单目标潮流优化模型：

Min.w₁f_Q+w₂d_v-w₃δ_min (16)

式(16)中：f_Q为有功网损，d_v为电压偏移量，δ_min为静态电压稳定裕度，

(2)求解单目标潮流优化模型。由于内点法收敛性好、鲁棒性强，非常适合求解连续性的问题。在计算时先将潮流优化中的离散变量视为连续变量，即不考虑离散约束，用内点法对问题求解并得到初始解。

(3)利用NSGA2求解潮流优化模型。NSGA2的核心主要有两部分，分别为非劣分层排序和拥挤度，具体步骤如下：

①对初始种群P₀设为父代种群，对其进行遗传产生子代种群Q₀,令s＝0；

②合并父代子代种群，进行非劣分层排序。即将新产生的种群R_S＝P_SUQ_S进行非劣分层排序，得到非劣前沿，并取前N个个体作为父代种群带入下一代中；

③对非劣前沿进行拥挤度排序；

④对P_s+1重复上面的操作，进行遗传、排序；

⑤达到终止条件则推出，否则s值减一，重复上述操作；

潮流优化结果如图6所示。

3)将潮流结果带入到α-β-γ程序中计算。最优潮流计算结束后将各换流站的直流电压V_DC与有功功率P作为参考值带入到α-β-γ程序中计算：

最优潮流计算结束后将各换流站的直流电压V_dc与有功功率P作为参考值带入到α-β-γ程序中计算，常用的控制方式包括定电压控制、下垂控制及定功率控制，利用广义下垂控制方式将三种常用控制方式用直角坐标系下的一条直线表示，数学模型如式(1)，此时，V_dc和P是经最优交直流潮流计算后得到，为已知量；而换流站的控制系数α、β、γ均为未知量；

4)求换流站控制系数α、β、γ，利用式(1)及潮流计算结果给出的直流电压V_dc及有功功率P作为参考值，求解各换流站的控制系数α、β、γ：

(1)β＝0即α≠0,β＝0,γ≠0时，式(1)表示为定电压控制，在多端柔性直流输电系统中若存在定电压控制，那么整个系统中有且仅有一个换流站为定电压控制方式，根据实际需要将网络中某个换流站确定为定电压控制方式；

(2)β≠0即α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0时，将式(1)两边同时除以β，需要引入两个新的参数m_i，n_i，如式(2)、式(3)、式(4)所示；

α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0两种情况分别为定功率控制和下垂控制，下垂控制中的斜率能够直接决定网络中各换流站不平衡功率的分配，同一网络中各换流站所承担的传输功率在确定的范围内，因此各换流站的斜率固定为4-8％，利用数学方法中的点斜式，对该控制方式中控制系数α、β、γ进行准确求解；

5)将得到的各换流站控制参数α、β、γ带入到对应的换流站模型中：

根据三个控制系数α、β、γ及确定的直流电压，再带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行在最优的控制状态下；

6)利用测量的直流电压及有功功率求参考电压及参考电流，并带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行的稳定且在最优状态下运行：

在得到各换流站的控制系数α、β、γ后，将测量电压V_DC.meas带入到下垂特性曲线，找到测量电压对应的功率，令其为有功控制器的输入功率参考值P_ref，再结合测量功率P_meas，经有功控制器输出有功电流参考值I_d.ref，从而维持网络的稳定，如图2所示。

7)优化过程结束，得到系统最优的控制策略。

情况1：正常运行方式

在非基于最优潮流的交直流网络最优控制策略的选择方法的前提下，对交直流网络的潮流进行计算，直流网络的三个换流站采用常规的电压控制方式，即一个定电压控制，其余为定有功功率控制。

表1未优化多端柔性直流输电系统部分潮流结果

情况2：对该五端柔性直流输电系统进行优化

表2优化后多端柔性直流输电系统部分潮流结果

表3控制系数

通过优化前后潮流结果可以看出：优化前直流网络中1节点和三节点为定功率控制方式，而直流网络中2节点为为定电压控制方式以维持电压的稳定。优化后直流网络中三个换流站的控制方式均为下垂控制方式以调节网络稳定性并保证网络运行在最优的状态下，通过优化前后两次网损比较可以看出优化的有效性。

情况3：考虑风电接入

考虑风电接入的情况下，图7为风功率数据，柱状图表示2015年某地一天(24小时)内每小时平均风功率波动情况提前一小时的预测数据，折线图表示为风功率实际数据。对比优化前后多端柔性直流输电系统网损的对比，如图8所示。取风功率发生波动时8h～10h风功率的波动情况对五端交直流网络进行仿真。验证了一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法选择的有效性。表4、5、6分别列出了在8h～10h时间段内直流网络中三个换流站的三个可变控制系数。

根据数据的变化可以看出，当9:00风功率达到60MW时，按实际要求换流站1的功率达到所需的负荷，因此当10:00风功率达到68MW时，由于换流站1已经达到所需负荷，不再吸收更多的功率，因此换流站1由下垂控制方式切换至定功率控制，而换流站3未达到最大负荷仍保持下垂控制方法。

表4换流站1控制参数

表5换流站2控制参数

表6换流站3控制参数

本发明的一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，旨在考虑基于最优潮流的基础上对多端柔性直流输电系统的控制进行最优化的选择，以使多端柔性直流输电系统在最优的运行状态下运行且可以根据功率的变化及时对各换流站的控制方式做出相应的调整。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案并不存在针对性，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制方法，其特征是，它包括以下步骤：

1)输入网络中潮流的初始数据；

2)对结合风功率预测数据的多端柔性直流输电系统进行基于NSGA2算法的多目标潮流优化：

(1)将多目标模型转化为单目标模型，利用线性加权法，将多目标模型转化为单目标模型；由于权重系数的值直接反映个单目标在整体模型中的重要程度，首次估计时，令各权重系数相等，在以后的迭代中，根据各单目标函数数值对各权重系数进行相应的调整；

(2)求解单目标潮流优化模型，由于内点法收敛性好、鲁棒性强，非常适合求解连续性的问题，在计算时先将潮流优化中的离散变量视为连续变量，即不考虑离散约束，用内点法对问题求解并得到初始解；

(3)利用NSGA2求解潮流优化模型，NSGA2的核心主要有两部分，分别为非劣分层排序和拥挤度：

①对初始种群P₀设为父代种群，对其进行遗传产生子代种群Q₀,令s＝0；

②合并父代子代种群，进行非劣分层排序，即将新产生的种群R_S＝P_SUQ_S进行非劣分层排序，得到非劣前沿，并取前N个个体作为父代种群带入下一代中；

③对非劣前沿进行拥挤度排序；

④对P_s+1重复上面的操作，进行遗传、排序；

⑤达到终止条件则推出，否则s值减一，重复上述操作；

3)将潮流优化结果中直流电压V_dc及有功功率P带入到α-β-γ程序中计算：

最优潮流计算结束后将各换流站的直流电压V_dc与有功功率P作为参考值带入到α-β-γ程序中计算，常用的控制方式包括定电压控制、下垂控制及定功率控制，利用广义下垂控制方式将三种常用控制方式用直角坐标系下的一条直线表示，数学模型如下：

αV_dc+βP+γ＝0 (1)

式(1)中：α、β、γ为换流站的控制系数，V_dc为直流电压，P为有功功率，

此时，V_dc和P是经最优交直流潮流计算后得到，为已知量；而换流站的控制系数α、β、γ均为未知量；

4)求换流站控制系数α、β、γ，利用式(1)及潮流计算结果给出的直流电压V_dc及有功功率P作为参考值，求解各换流站的控制系数α、β、γ：

(1)β＝0即α≠0,β＝0,γ≠0时，在多端柔性直流输电系统中若存在定电压控制，那么整个系统中有且仅有一个换流站为定电压控制方式，根据实际需要将网络中某个换流站确定为定电压控制方式；

(2)β≠0即α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0时，将式(1)两边同时除以β，需要引入两个新的参数m_i，n_i：

<mrow> <msub> <mi>m</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>V</mi> <mi>S</mi> <mi>C</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

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将式(2)式(3)带入式(1)，得到：

n_i＝-m_iV_dc,ref,i-P_ref,i, i∈N_VSC (4)

式(2)-式(4)中参数m_i是下垂控制方式所示直线的斜率的倒数，n_i是系数γ_i与β_i的比值，

α＝0,β≠0,γ≠0或α≠0,β≠0,γ≠0两种情况分别为定功率控制和下垂控制，下垂控制中的斜率能够直接决定网络中各换流站不平衡功率的分配，同一网络中各换流站所承担的传输功率在确定的范围内，因此各换流站的斜率固定为4-8％，利用数学方法中的点斜式，对该控制方式中控制系数α、β、γ进行准确求解；

5)将得到的各换流站控制参数α、β、γ带入到对应的换流站模型中：

根据三个控制系数α、β、γ及确定的直流电压，再带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行在最优的控制状态下；

6)利用测量的直流电压及有功功率求参考电压及参考电流，并带入到多端柔性直流输电系统中，从而确保整个多端柔性直流输电系统运行的稳定且在最优状态下运行：

在得到各换流站的控制系数α、β、γ后，将测量电压V_DC.meas带入到下垂特性曲线，找到测量电压对应的功率，令其为有功控制器的输入功率参考值P_ref，再结合测量功率P_meas，经有功控制器输出有功电流参考值I_d.ref，从而维持网络的稳定；

7)优化过程结束，得到系统最优的控制。