CN114421509A - 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法 - Google Patents

一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114421509A
CN114421509A CN202210108260.5A CN202210108260A CN114421509A CN 114421509 A CN114421509 A CN 114421509A CN 202210108260 A CN202210108260 A CN 202210108260A CN 114421509 A CN114421509 A CN 114421509A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy storage
storage system
adaptive
control
distributed
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.)
Pending
Application number
CN202210108260.5A
Other languages
English (en)
Inventor
张承慧
孙悦
赵大端
曹向阳
李岩
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.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
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 Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202210108260.5A priority Critical patent/CN114421509A/zh
Publication of CN114421509A publication Critical patent/CN114421509A/zh
Priority to PCT/CN2023/072805 priority patent/WO2023143284A1/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
    • H02J3/241—The oscillation concerning frequency
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/48—Controlling the sharing of the in-phase component
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明提供了一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，建立微电网储能系统控制模型；基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差和动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差和动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；利用频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统控制模型进行自适应控制。本发明有效提高微电网储能系统抵抗扰动的能力，并保证系统一致性与指数收敛性。

Description

一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法
技术领域
本发明属于微电网控制技术领域，具体涉及一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
微电网作为由分布式发电单元，储能系统、负载及相关能量转换装置和保护装置组成的智能自治型小型发配电网，是促进可再生能源接入大电网的重要纽带。为了追求微电网利润最大化，光伏、风电等可再生能源通常工作在最大功率跟踪模式，此时需要储能系统平抑功率波动，并维持可再生能源与负载间的供需平衡。此外，储能系统还在削峰填谷、改善电能质量、提高系统稳定性等方面发挥重要作用。因此，微电网储能系统的控制问题得到广泛关注。
分布式协同控制已广泛应用于微电网储能系统中。在多智能体系统框架下，储能系统通过稀疏通信网络仅与其邻居进行信息交互，可以实现频率与电压稳定、以及功率分配等协同控制目标。与传统的集中式控制相比，分布式控制可以解决微电网可靠性和可扩展性差的问题。
但是，在常用的微电网分层控制架构下，储能系统的荷电状态均衡问题难以解决，且难以抵抗未知有界扰动(如电流/电压的测量噪声)，影响系统的稳定运行。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，本发明基于分布式协同控制理论，引入动态控制增益，提出自适应控制方法，在解决微电网储能系统频率恢复、有功功率分配和荷电状态均衡的协调控制问题的同时，有效提高微电网储能系统抵抗扰动的能力，并保证系统一致性与指数收敛性。
根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：
一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，包括以下步骤：
建立微电网储能系统控制框架；
基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；
利用分布式自适应频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统进行控制。
作为可选择的实施方式，建立微电网储能系统控制框架的具体过程包括建立储能系统状态空间模型，为弥补下垂控制引发的频率偏差，并考虑到未知有界干扰对储能系统的影响，引入辅助控制变量，建立二级控制模块。
作为可选择的实施方式，还包括以下步骤，基于代数图论构建储能系统之间的通信拓扑，以描述微电网储能系统的通信网络。
作为可选择的实施方式，所述分布式自适应频率恢复策略为：
Figure BDA0003494094740000031
其中，
Figure BDA0003494094740000032
为储能系统i的频率全局输出误差，ωref为设定的参考频率，sgn(·)表示符号函数，
Figure BDA0003494094740000033
与
Figure BDA0003494094740000034
为动态控制增益。
作为进一步限定的实施方式，
Figure BDA0003494094740000035
与
Figure BDA0003494094740000036
动态控制增益的自适应率为：
Figure BDA0003494094740000037
Figure BDA0003494094740000038
Figure BDA0003494094740000039
Figure BDA00034940947400000310
其中，b1，b2，c1，c2，d1，d2为正常数，且
Figure BDA00034940947400000311
Figure BDA00034940947400000312
作为可选择的实施方式，分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略：
Figure BDA00034940947400000313
其中，
Figure BDA00034940947400000314
为储能系统i的荷电状态与有功功率的全局输出误差，
Figure BDA00034940947400000315
与
Figure BDA00034940947400000316
为动态控制增益。
作为进一步限定的实施方式，
Figure BDA0003494094740000041
与
Figure BDA0003494094740000042
为动态控制增益，其自适应率为：
Figure BDA0003494094740000043
Figure BDA0003494094740000044
Figure BDA0003494094740000045
Figure BDA0003494094740000046
其中，b3，b4，c3，c4，d3，d4为正常数，且
Figure BDA0003494094740000047
Figure BDA0003494094740000048
一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制系统，包括：
控制框架建立模块，被配置为建立微电网储能系统控制框架；
控制策略确定模块，被配置为基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；
自适应控制执行模块，被配置为利用分布式自适应频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统进行控制。
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明为了实现未知干扰下微电网储能系统频率恢复、有功功率恢复和荷电状态均衡，提出了一种分布式自适应控制方法，通过引入动态控制增益提高系统抗扰动能力，能够有效实现频率、有功功率和荷电状态控制目标。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本实施例的储能系统分布式控制框图；
图2是交流微电网测试系统通信拓扑图；
图3(a)-(c)是负载变换测试仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，分布式自适应控制方法的具体流程包括：
建立微电网储能系统控制模型；
基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；
利用分布式自适应频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统进行控制。
下面以一具体实施例，从以下几个方面进行详细介绍。
1：建立微电网储能系统控制框架，确定控制目标。
2：考虑未知干扰对储能系统的影响，设计分布式自适应控制方法。
3：基于Lyapunov稳定性定理，证明发明控制方法的一致性与收敛性。
4：搭建微电网储能系统的仿真测试系统，验证发明控制方法的有效性。
首先：
1：微电网储能系统控制框架
1.1：储能系统状态空间模型
在微电网中，储能系统由多个电池、逆变器与LC滤波器组成，利用储能系统输出电流，第i个储能系统的荷电状态水平可表示为：
Figure BDA0003494094740000071
对其进行积分，建立以下储能系统模型
Figure BDA0003494094740000072
其中，Ei(0)表示第i个储能系统初始荷电状态，Ii与Vi为直流输出电流与电压，Ci为初始容量，Pi为有功功率。
1.2：储能系统控制框架
基于下垂控制策略，储能系统能够快速响应系统中负荷的波动，维持系统频率稳定，建立f-P下垂控制：
Figure BDA0003494094740000073
其中，ωi表示第i个储能系统的输出频率，
Figure BDA0003494094740000074
是频率标称设定值，mi是有功下垂系数。
但是，下垂控制作为一种对等控制，会造成实际频率偏离设定值，且影响有功功率分配的准确性。因此，设计二级控制弥补下垂控制引发的频率偏差，并考虑到未知有界干扰对储能系统的影响，引入辅助控制变量
Figure BDA0003494094740000075
与
Figure BDA0003494094740000076
基于储能系统模型(2)，建立如下二级控制：
Figure BDA0003494094740000077
Figure BDA0003494094740000078
Figure BDA0003494094740000081
其中fi(ωi)与
Figure BDA0003494094740000082
为满足Lipschitz条件的未知干扰。
在以上控制结构下，可实现微电网储能系统控制目标：(1)频率恢复，(2)按比例分配有功功率，(3)荷电状态均衡。
2：分布式自适应控制方法
2.1：通信拓扑
为了描述微电网储能系统的通信网络，基于代数图论构建储能系统之间的通信拓扑。假设微电网中包含N个智能体(储能系统)，无向图G(V,E,A)中节点集合V＝{v1,v2,…vN}表示所有储能系统的集合，边集合
Figure BDA0003494094740000083
表示能够进行信息交互的通信链路，A＝[aij]∈RN×N则表示邻接矩阵，若(vi,vj)∈E，则aij>0，否则，aij＝0。定义第i个节点的邻居节点集合为Ni＝{j|(vj,vi)∈E}，则无向图G的入度矩阵为D＝diag{di}∈RN×N，且
Figure BDA0003494094740000084
无向图G的拉普拉斯矩阵定义为L＝D-A。定义牵制矩阵G＝diag{gi}∈RN×N，若节点i能够得到领导者的参考信息，则gi>0，否则，gi＝0。
2.2：频率控制器
为了实现未知干扰下储能系统的频率恢复，基于一致性理论，设计如下分布式自适应频率恢复策略：
Figure BDA0003494094740000085
其中，
Figure BDA0003494094740000086
为第i个储能系统的频率全局输出误差，aij为邻接矩阵中的元素，表示第i个储能系统与第j个储能系统间的连接权重，gi为牵制矩阵中的元素，表示第i个储能系统与参考频率间的连接权重，ωi与ωj分别表示第i个与第j个储能系统的频率，ωref为设定的参考频率，sgn(·)表示符号函数。
Figure BDA0003494094740000091
与
Figure BDA0003494094740000092
为动态控制增益，可提高抵抗未知有界干扰能力，其自适应率为：
Figure BDA0003494094740000093
Figure BDA0003494094740000094
Figure BDA0003494094740000095
Figure BDA0003494094740000096
其中，b1，b2，c1，c2，d1，d2为正常数，
Figure BDA0003494094740000097
与
Figure BDA0003494094740000098
是
Figure BDA0003494094740000099
与
Figure BDA00034940947400000910
的辅助修正项，且
Figure BDA00034940947400000911
2.3：有功功率与荷电状态控制器
为了实现未知干扰下储能系统的有功功率分配和荷电状态均衡，基于一致性理论，设计如下分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略：
Figure BDA00034940947400000912
其中，
Figure BDA00034940947400000913
为第i个储能系统的荷电状态与有用功率的全局输出误差，aij为邻接矩阵中的元素，表示第i个储能系统与第j个储能系统间的连接权重，k为增益系数，Ei，Pi，mi与Ej，Pj，mj分别表示第i个与第j个储能系统的荷电状态、有功功率和下垂系数。
Figure BDA0003494094740000101
与
Figure BDA0003494094740000102
为动态控制增益，可提高抵抗未知有界干扰能力，其自适应率为：
Figure BDA0003494094740000103
Figure BDA0003494094740000104
Figure BDA0003494094740000105
Figure BDA0003494094740000106
其中，b3，b4，c3，c4，d3，d4为正常数，
Figure BDA0003494094740000107
与
Figure BDA0003494094740000108
是
Figure BDA0003494094740000109
与
Figure BDA00034940947400001010
的辅助修正项，且
Figure BDA00034940947400001011
3：一致性与收敛性分析
为验证所发明的分布式自适应控制方法的有效性，以频率恢复策略为例，详细论证其一致性与收敛性。
3.1：构造Lyapunov函数
为实现将储能系统频率恢复至设定参考值的控制目标，将频率跟踪误差定义为：
Figure BDA00034940947400001012
其导数为
Figure BDA00034940947400001013
由于频率全局误差
Figure BDA00034940947400001014
则
Figure BDA00034940947400001015
其中动态控制增益对角矩阵
Figure BDA00034940947400001016
干扰向量fω＝[f1(ω1),f2(ω2),…,f3(ω3)]T。
构造如下Lyapunov函数
Figure BDA0003494094740000111
Figure BDA0003494094740000112
Figure BDA0003494094740000113
其中，待定常数η>0。
3.2：一致性与收敛性分析
分别对构造的V1 ω、
Figure BDA0003494094740000114
进行求导、放缩：
Figure BDA0003494094740000115
Figure BDA0003494094740000116
将式(16)与(17)相加：
Figure BDA0003494094740000117
满足η>ξω。
对式(18)放缩：
Figure BDA0003494094740000118
对式(19)求解：
Figure BDA0003494094740000119
以上过程证明了频率一致性跟踪误差eω以不小于2ηλmin的速度指数收敛至0，实现频率恢复控制目标，其中，λmin为矩阵的最小非零特征值。
基于以上分析，证明了发明的储能系统分布式自适应控制方法的能快速实现控制目标，并有效抵御未知有界扰动对系统的影响。
4：仿真测试
为了验证所发明控制方法的有效性，基于MATLAB/Simulink平台搭建了交流微电网测试系统进行负载变化测试。在仿真测试中，参考频率设为ωref＝314rad/s，储能系统的初始荷电状态设定为E(0)＝[68％,67.8％,67.6％,67.4％,67.2％]T，有界干扰设定为fi(·)＝0.2sin(t)，通信拓扑如图2所示。
该负载变化仿真测试总时长为35s，具体步骤设计如下：
(1)阶段一：0s-2s。在t＝0s时，系统只接入初级控制，负载1,2,4,5正常运行；
(2)阶段二：2s-15s。在t＝2s时，系统接入分布式二级控制，负载1,2,4,5正常运行。
(3)阶段三：15-25s。在t＝15s时，负载3插入系统，所有负载正常运行。
(4)阶段四：25s-25s。在t＝25s时，负载3被拔出，负载1,2,4,5正常运行。
仿真测试结果图如图3(a)-(c)所示。由图可看出，分布式二级控制接入后，实现了频率补偿、有功功率分配与荷电状态均衡。在负载3被插上和拔出系统时，在产生微小波动后，频率快速恢复稳定，同时保证了有功功率分配和荷电状态均衡。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，包括以下步骤：
建立微电网储能系统控制框架；
基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；
利用分布式自适应频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统进行控制。
2.如权利要求1所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，建立微电网储能系统控制框架的具体过程包括建立储能系统状态空间模型，为弥补下垂控制引发的频率偏差，并考虑到未知有界干扰对储能系统的影响，引入辅助控制变量，建立二级控制模块。
3.如权利要求1所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，还包括以下步骤，基于代数图论构建储能系统之间的通信拓扑，以描述微电网储能系统的通信网络。
4.如权利要求1所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，所述分布式自适应频率恢复策略为：
Figure FDA0003494094730000011
其中，
Figure FDA0003494094730000012
为储能系统i的频率全局输出误差，ωref为设定的参考频率，sgn(·)表示符号函数，
Figure FDA0003494094730000021
与
Figure FDA0003494094730000022
为动态控制增益。
5.如权利要求4所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，
Figure FDA0003494094730000023
与
Figure FDA0003494094730000024
动态控制增益的自适应率为：
Figure FDA0003494094730000025
Figure FDA0003494094730000026
Figure FDA0003494094730000027
Figure FDA0003494094730000028
其中，b1，b2，c1，c2，d1，d2为正常数，且
Figure FDA0003494094730000029
Figure FDA00034940947300000210
6.如权利要求1所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略：
Figure FDA00034940947300000211
其中，
Figure FDA00034940947300000212
为储能系统i的荷电状态与有功功率的全局输出误差，
Figure FDA00034940947300000213
与
Figure FDA00034940947300000214
为动态控制增益。
7.如权利要求6所述的一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法，其特征是，
Figure FDA00034940947300000215
与
Figure FDA00034940947300000216
为动态控制增益，其自适应率为：
Figure FDA00034940947300000217
Figure FDA00034940947300000218
Figure FDA0003494094730000031
Figure FDA0003494094730000032
其中，b3，b4，c3，c4，d3，d4为正常数，且
Figure FDA0003494094730000033
Figure FDA0003494094730000034
8.一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制系统，其特征是，包括：
控制框架建立模块，被配置为建立微电网储能系统控制框架；
控制策略确定模块，被配置为基于一致性理论，根据储能系统的频率全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应频率恢复策略，根据储能系统的荷电状态与有功功率的全局输出误差并引入动态控制增益，制定分布式自适应有功功率分配和荷电状态均衡策略；
自适应控制执行模块，被配置为利用分布式自适应频率恢复策略、有功功率分配和荷电状态均衡策略，对微电网储能系统进行控制。
9.一种电子设备，其特征是，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7中任一项所述的方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7中任一项所述的方法中的步骤。
CN202210108260.5A 2022-01-28 2022-01-28 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法 Pending CN114421509A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210108260.5A CN114421509A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法
PCT/CN2023/072805 WO2023143284A1 (zh) 2022-01-28 2023-01-18 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210108260.5A CN114421509A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114421509A true CN114421509A (zh) 2022-04-29

Family

ID=81279202

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210108260.5A Pending CN114421509A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN114421509A (zh)
WO (1) WO2023143284A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023143284A1 (zh) * 2022-01-28 2023-08-03 山东大学 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117691628B (zh) * 2024-01-11 2024-04-19 暨南大学 分布式优化抗扰控制策略的方法、系统、设备和介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9882386B2 (en) * 2014-04-23 2018-01-30 Nec Corporation Consensus-based distributed cooperative control for microgrid voltage regulation and reactive power sharing
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
CN111371112A (zh) * 2020-04-15 2020-07-03 苏州科技大学 孤岛微电网异构电池储能系统分布式有限时间控制方法
CN112671034B (zh) * 2020-12-16 2022-05-03 浙江工业大学 一种基于分布式二层控制的孤岛式交流微电网频率恢复及功率最优分配方法
CN113346574B (zh) * 2021-05-19 2022-06-03 山东大学 储能电池协同控制方法及系统
CN114421509A (zh) * 2022-01-28 2022-04-29 山东大学 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023143284A1 (zh) * 2022-01-28 2023-08-03 山东大学 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023143284A1 (zh) 2023-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108683192B (zh) 一种电力现货市场的出清方法、系统、设备及存储介质
Eriksson et al. Optimizing DC voltage droop settings for AC/DC system interactions
Yang et al. Dynamic event-triggered robust secondary frequency control for islanded AC microgrid
CN114421509A (zh) 一种未知扰动下微电网储能系统的分布式自适应控制方法
Li et al. An improved coordination control for a novel hybrid AC/DC microgrid architecture with combined energy storage system
Yang et al. Adaptive cooperative terminal sliding mode control for distributed energy storage systems
CN111291978A (zh) 一种基于Benders分解的两阶段储能方法及系统
CN110070286B (zh) 电网多灾种耦合连锁故障分析方法及系统
Wu et al. Distributed coordination control for suppressing circulating current in parallel inverters of islanded microgrid
Vu et al. Model predictive control for power control in islanded DC microgrids
Safari et al. A mathematical model of SOFC power plant for dynamic simulation of multi-machine power systems
CN115207935B (zh) 一种提高电压薄弱区域暂态电压稳定的无功协调优化方法
Zaery et al. Distributed economic dispatch for islanded DC microgrids based on finite-time consensus protocol
CN113890039B (zh) 一种多端柔性直流配电网潮流调度优化方法
Li et al. Distributed control strategy for global economic operation and bus restorations in a hybrid AC/DC microgrid with interconnected subgrids
Irmak et al. Event‐triggered distributed secondary control for enhancing efficiency, reliability and communication in island mode DC microgrids
Yildirim et al. Intelligent frequency stabilization of low-inertia islanded power grids-based redox battery
Lin et al. Distributed q-learning droop control for frequency synchronization and voltage restoration in isolated ac micro-grids
Mc Namara et al. Control strategies for automatic generation control over MTDC grids
CN116154791B (zh) 一种协同多可控资源的功角稳定控制方法、系统及终端
Nia et al. Droop-Based DC Microgrids Analysis and Control Design Using a Weighted Dynamic Aggregation Modeling Approach
Islam et al. Optimized controller design for an islanded microgrid using non-dominated sorting sine cosine algorithm (NSSCA)
CN115864403A (zh) 基于交直流配电系统交互作用的控制方法、装置、设备
Zhang et al. Distributed cooperative control of BESSs in AC and DC hybrid microgrid and its energy Internet paradigm
Liu et al. Multi-objective cooperative controller design for rapid state-of-charge balancing and flexible bus voltage regulation in shipboard DC microgrids

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination