CN109904924B - 直流微电网分布式最优母线电压控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种直流微电网分布式最优母线电压控制方法，包括以下步骤；以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元(DG)最优负荷分配及各发电单元所在节点的母线电压平均值；各发电单元通过将各自最优负荷分配和当前输出功率做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值(即参考值)和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量2；各发电单元在各自电压‑电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制。本发明可实现直流母线电压无差控制的同时最优化负荷在各参与电压调节的发电单元间的分配。

Description

直流微电网分布式最优母线电压控制方法

技术领域

本发明涉及一种直流微电网分布式最优母线电压控制策略，属于智能电网技术领域。

背景技术

微电网作为智能电网发展的过度，能够促进可再生能源渗透率，并提高供电可靠性。直流微电网具有不存在无功和相位问题、效率高、绿色环保等优点。因此，直流微电网是实现智能电网安全、可靠、高效、清洁的关键，是未来供用电领域的重要模式。在直流微电网中具有大量逆变器接口的发电单元，为了实现各发电单元间电流分配，下垂控制模式在直流微电网中有大量应用。然而，传统下垂控制具有以下缺点：1)由于受线路阻抗影响，难以实现准确负荷分配；2)直流母线电压存在稳态偏差。目前为止，虽然提出了一些方案以克服传统下垂控制的缺点，然而，这些方案大多通过中央控制器，采用集中式控制方式实现。这种集中式控制方式容易受单点故障影响，并且可扩展性较差。此外，很少研究实现直流微电网母线电压恢复控制的同时，根据各发电单元的发电成本在各发电单元间最优化分配直流微电网中的负荷需求。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足，提供了一种多直流微电网分布式最优母线电压控制策略。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：直流微电网分布式最优母线电压控制方法，为直流微电网中每个参与电压调节的发电单元配置一个智能体，各智能体之间构建一个通信网络，且通过相邻智能体之间的通信和迭代计算实现直流微电网分布式最优母线电压控制，包括以下步骤；

1)以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配参考值；

2)以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值；

3)各发电单元通过将各自最优负荷分配参考值和当前输出功率做差，并通过比例积分控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分控制器得到电压控制补偿量2；

4)各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，通过调整各发电单元电压到新的电压参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制。

所述以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配即分布式最优负荷分配算法，包括以下步骤：

2-1)建立最优负荷分配优化模型，如下式所示：

其中，C_i(P_i)＝a_iP_i ²+b_iP_i+c_i，为第i个分布式电源的发电成本函数，P_i表示第i个分布式电源输出的功率，P_refi代表第i个发电单元的最优负荷分配参考值,P_i和

分别代表第i个发电单元的输出功率的下限和上限,P_Load代表直流微电网中的负荷需求，a_i、b_i、c_i均为大于0的参数，n为参与直流微电网母线电压调节的发电单元的个数。

2-2)通过下式进行迭代，直到算法收敛：

其中，P_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的输出功率，ξ为学习率参数；λ_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的发电成本微增率，λ_i(k)为第i个发电单元在第k次迭代时的发电成本微增率，e_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的辅助计算变量，e_i(k)为第i个发电单元在第k次迭代时的辅助计算变量，N_i为第i个发电单元对应的智能体i的邻居智能体集合，d_i,j为信息交互因子，ψ()为分段函数如下式所示：

其中，

为第i个发电单元的发电成本微增率的上限值：

λ_i为第i个发电单元的发电成本微增率的下限值：λ_i＝2a_iP_i+b_i；

2-3)算法收敛后，得到各发电单元的最优负荷分配参考值P_refi(k)，k为算法收敛时的迭代次数。

所述的信息交互因子d_i,j为如下公式所示：

其中，n_i和n_j分别代表第i和第j个智能体的邻居个数,ε为常数。

所述以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值即分布式平均母线电压发掘算法，包括以下步骤：

3-1)通过下式进行迭代，直到算法收敛：

其中，

为第i个发电单元在第k次迭代时观测到的直流微电网母线电压平均值，v_i(0)为算法初始时刻第i个发电单元所在节点母线电压，d_i,j为信息交互因子；

3-2)算法收敛后，各发电单元以分布式方式观测得到直流母线平均节点电压

k为算法收敛时的迭代次数。

所述步骤3)，包括以下步骤：

按照如下公式计算补偿量1即δv_i,1、补偿量2即δv_i,2：

其中，k_p1,k_i1,k_p2,k_i2表示比例积分控制器参数，P_refi为最优负荷分配参考值,P_i为测量到的第i个发电单元当前输出功率,v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值,

为直流母线电压平均值；S为复变量。

所述各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值通过下式得到

其中，v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值，

为计算得到的新的电压参考值，i_i为第i个发电单元的输出电流，m_i为第i个发电单元的下垂系数。

所述的下垂系数m_i通过如下规则设计：

其中，v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值，v_min为容许的最小母线电压值，P_i,nom为第i个发电单元输出功率的额定值。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.本发明分布式实施，可分布式地处理计算和通信任务，提高系统可靠性和灵活性。

2.本发明可以克服传统下垂控制具有稳态电压偏差的缺点。

3.本发明可分布式地最优化负荷在各参与电压调节的发电单元间的分配，降低系统运行成本。

4.本发明基于完全分布式方式实施，可扩展性好，易于满足发电单元即插即用的需求。

附图说明

图1是直流微电网分布式最优母线电压控制原理图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

如图1所示，本发明针对直流微电网分布式最优母线电压控制策略，首先以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配；以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值；各发电单元通过将各自最优负荷分配和当前输出功率做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值(即参考值)和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量2；各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，通过调整各发电单元电压到参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制。

本发明包括以下步骤：

1)设计直流微电网分布式最优母线电压控制架构，并为直流微电网中每个参与电压调节的发电单元配置一个智能体，各智能体之间构建一个通信网络，且通过相邻智能体之间的通信和迭代计算实现直流微电网分布式最优母线电压控制。

2)设计由各智能体构成的多智能体系统的通信拓扑。

3)分布式最优负荷分配算法：以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配。

4)分布式平均母线电压发掘算法：以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值。

5)各发电单元通过将各自最优负荷分配和当前输出功率做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值(即参考值)和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量2。

6)各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，通过调整各发电单元电压到参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制。

1、设计直流微电网分布式最优母线电压控制架构，并为直流微电网中每个参与电压调节的发电单元配置一个智能体，各智能体之间构建一个通信网络，且通过相邻智能体之间的通信和迭代计算实现直流微电网分布式最优母线电压控制如下：

为了分布式实现直流微电网最优母线电压控制，需要为直流微电网中每个参与电压调节的发电单元分配一个智能体，智能体命名为智能体i(其中i为智能体编号)，每个智能体都应具有以下功能：获取本地信息(该发电单元当前输出功率P_i，当前节点电压v_i)；与邻居智能体通信，并实施算法计算。本实施里采用具有A/D接口和通信接口的微处理器。

2、设计由各智能体构成的多智能体系统的通信拓扑：

为了提高通信系统的可靠性，设计的通信拓扑应当满足：在任意一个通信链路故障时，任意两个智能体之间依然能实现通信。

基于设计的通信拓扑，定义如下信息交互因子：

其中，n_i和n_j分别代表第i和第j个智能体的邻居个数。ε为常数，其影响算法收敛速度。

3、以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配如下：

建立最优负荷分配优化模型，如下式所示：

其中，C_i(P_i)＝a_iP_i ²+b_iP_i+c_i，为第i个分布式电源的发电成本函数，P_refi代表第i个发电单元的最优负荷分配参考值,P_i和

分别代表第i个发电单元的输出功率的下限和上限,P_Load代表直流微电网中的负荷需求。

通过下式进行迭代，当达到恰当(设定的)的迭代次数(如50次，100次)时，认为算法收敛。

其中，P_i(0)为第i发电单元在算法初始时刻时的输出功率，ξ为算法学习率参数；d_i,j为信息交互因子，ψ()为分段函数分别如下式所示：

算法收敛后，得到各发电单元的最优负荷分配参考值P_refi(k)，k为算法收敛时的迭代次数。

4、以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值如下：

通过下式进行迭代，当达到恰当的(设定的)迭代次数(如50次，100次)时，认为算法收敛。

其中，

为第i个发电单元在第k次迭代时观测到的直流微电网母线电压平均值，v_i(0)为算法初始时刻第i个发电单元所在节点母线电压，d_i,j为2-2)所述信息交互因子；

算法收敛后，各发电单元以分布式方式观测得到直流母线平均节点电压

k为算法收敛时的迭代次数。

5、各发电单元通过将各自最优负荷分配和当前输出功率做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值(即参考值)和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分(PI)控制器得到电压控制补偿量2，包括以下步骤：

按照如下公式计算补偿量δv_i,1和δv_i,2：

其中，k_p1,k_i1,k_p2,k_i2表示比例积分(PI)控制器参数，P_refi为的最优负荷分配,P_i为测量到的第i个发电单元当前输出功率,v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值(即参考值),

为直流母线电压平均值；

6、各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，通过调整各发电单元电压到参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制，包括以下步骤：

按照如下公式计算得到新的电压参考值，从而可以通过调整各发电单元电压到参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制。

其中v_nom直流微电网的直流母线电压标称值(即参考值)，

为计算得到的新的电压参考值，i_i为第i个发电单元的输出电流，m_i为第i个发电单元的下垂系数，并通过如下规则设计：

其中v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值(即参考值)，v_min为容许的最小母线电压值，P_i,nom为第i个发电单元输出功率的额定值。

Claims (6)

1.直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于，为直流微电网中每个参与电压调节的发电单元配置一个智能体，各智能体之间构建一个通信网络，且通过相邻智能体之间的通信和迭代计算实现直流微电网分布式最优母线电压控制，包括以下步骤；

1)以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配参考值；

2)以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值；

3)各发电单元通过将各自最优负荷分配参考值和当前输出功率做差，并通过比例积分控制器得到电压控制补偿量1；各发电单元通过将直流母线电压标称值和直流母线电压平均值做差，并通过比例积分控制器得到电压控制补偿量2；

4)各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值，通过调整各发电单元电压到新的电压参考值，实现直流微电网分布式最优母线电压控制；

所述以分布式方式得到各参与电压调节的发电单元最优负荷分配即分布式最优负荷分配算法，包括以下步骤：

2-1)建立最优负荷分配优化模型，如下式所示：

其中，C_i(P_i)＝a_iP_i ²+b_iP_i+c_i，为第i个分布式电源的发电成本函数，P_i表示第i个分布式电源输出的功率，P_refi代表第i个发电单元的最优负荷分配参考值,P _i和

分别代表第i个发电单元的输出功率的下限和上限,P_Load代表直流微电网中的负荷需求，a_i、b_i、c_i均为大于0的参数，n为参与直流微电网母线电压调节的发电单元的个数；

2-2)通过下式进行迭代，直到算法收敛：

其中，P_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的输出功率，ξ为学习率参数；λ_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的发电成本微增率，λ_i(k)为第i个发电单元在第k次迭代时的发电成本微增率，e_i(0)为第i个发电单元在算法初始时刻的辅助计算变量，e_i(k)为第i个发电单元在第k次迭代时的辅助计算变量，N_i为第i个发电单元对应的智能体i的邻居智能体集合，d_i,j为信息交互因子，ψ()为分段函数如下式所示：

其中，

为第i个发电单元的发电成本微增率的上限值：

λ_i 为第i个发电单元的发电成本微增率的下限值：λ_i ＝2a_i P_i +b_i；

2-3)算法收敛后，得到各发电单元的最优负荷分配参考值P_refi(k)，k为算法收敛时的迭代次数。

2.根据权利要求1所述的直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于所述的信息交互因子d_i,j为如下公式所示：

其中，n_i和n_j分别代表第i和第j个智能体的邻居个数,ε为常数。

3.根据权利要求1所述的直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于所述以分布式方式得到各发电单元所在节点的直流母线电压平均值即分布式平均母线电压发掘算法，包括以下步骤：

3-1)通过下式进行迭代，直到算法收敛：

其中，

为第i个发电单元在第k次迭代时观测到的直流微电网母线电压平均值，v_i(0)为算法初始时刻第i个发电单元所在节点母线电压，d_i,j为信息交互因子；

3-2)算法收敛后，各发电单元以分布式方式观测得到直流母线平均节点电压

k为算法收敛时的迭代次数。

4.根据权利要求1所述的直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于所述步骤3)，包括以下步骤：

按照如下公式计算补偿量1即δv_i,1、补偿量2即δv_i,2：

其中，k_p1,k_i1,k_p2,k_i2表示比例积分控制器参数，P_refi为最优负荷分配参考值,P_i为测量到的第i个发电单元当前输出功率,v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值,

为直流母线电压平均值；S为复变量。

5.根据权利要求4所述的直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于所述各发电单元在各自电压-电流下垂控制函数基础上增加上述补偿量1和补偿量2，得到新的电压参考值通过下式得到

其中，v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值，

为计算得到的新的电压参考值，i_i为第i个发电单元的输出电流，m_i为第i个发电单元的下垂系数。

6.根据权利要求5所述的直流微电网分布式最优母线电压控制方法，其特征在于，所述的下垂系数m_i通过如下规则设计：

其中，v_nom为直流微电网的直流母线电压标称值，v_min为容许的最小母线电压值，P_i,nom为第i个发电单元输出功率的额定值。

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