CN115800404B - 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法 - Google Patents

基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115800404B
CN115800404B CN202310046404.3A CN202310046404A CN115800404B CN 115800404 B CN115800404 B CN 115800404B CN 202310046404 A CN202310046404 A CN 202310046404A CN 115800404 B CN115800404 B CN 115800404B
Authority
CN
China
Prior art keywords
micro
output
grid
economic dispatch
power
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.)
Active
Application number
CN202310046404.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115800404A (zh
Inventor
张腾飞
程奕凌
宋健京
周霞
蔡子赟
于洋
刘明祥
解相朋
杨杨
杜红卫
蔡月明
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.)
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Nanjing University of Posts and Telecommunications
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 Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202310046404.3A priority Critical patent/CN115800404B/zh
Publication of CN115800404A publication Critical patent/CN115800404A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115800404B publication Critical patent/CN115800404B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明属于多微网协调控制技术领域，公开了基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，包括：所提方法由微电网间通信网络和微电网内通信网络支撑；结合下垂控制，引入频率/电压二次调节和三次经济调度，三次经济调度包括微电网间经济调度和微电网内经济调度；分布式电源代理在微电网内通信网络上通过一致性迭代更新下垂控制参数，完成频率/电压二次调节和微电网内经济调度，微电网代理在微电网间通信网络上通过一致性迭代计算各微电网的最优出力，完成微电网间经济调度；根据参与因子调整分布式电源出力，避免微电网的不确定性影响优化效果。本发明收敛速度快，可同时实现多个控制目标，在多微网的协调控制领域中具有良好的性能。

Description

基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法
技术领域
本发明属于多微网协调控制技术领域，具体是涉及基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法。
背景技术
在化石燃料枯竭以及“碳中和”目标的全球背景下，传统电力系统正积极向以可再生能源为主体的新型电力系统发展。通过就地消纳可再生能源，微电网(Microgrid, MG)为分布式电源(Distributed Generation, DG)接入配电网提供了桥梁。同时多个临近的微电网可通过互联形成多微网系统，通过微电网间的相互支撑可以提高运行的可靠性以及可再生能源的利用率；但是与单个微电网相比，多微网系统的控制更加复杂，需要同时考虑微电网之间的协调优化以及分布式电源的频率/电压稳定。
集中式分层控制被广泛地应用到多微网系统的控制中，一般分为三层：一次（下垂控制）、二次（频率/电压调节）和三次（经济调度）控制，如文献[CHE Liang, SHAHIDEHPOURMohammad, ALABDULWAHAB Ahmed, et al. Hierarchical coordination of a communitymicrogrid with AC and DC microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid,2015, 6(6): 3042-3051.]公开了一种集中式分层协调策略，用于控制多微网系统的功率分配以及频率/电压调节，但集中式控制依赖控制中心收集信息、优化求解并下发指令，这会增加求解时间并降低单点故障的鲁棒性，同时无法满足分布式电源广泛接入下系统的“即插即用”需求。与集中式控制相比，分布式控制具备良好的鲁棒性、扩展性以及均匀的计算负担。基于多代理系统(Multi-Agent System)的一致性算法是实现分布式控制的有效方法之一，如文献[ZAERY Mohamed, WANG Panbao, WANG Wei, et al. Distributed globaleconomical load sharing for a cluster of DC microgrids[J]. IEEE Transactionson Power Systems, 2020, 35(5): 3410-3420.]基于一致性算法计算全局最优成本微增率，最小化了多微网系统的整体运行成本。收敛性能是一致性迭代过程中的一项重要指标，但现有研究加快收敛速度的手段大多聚焦于设计最优的通信拓扑，如文献[MONDALSabyasachi, TSOURDOS Antonios, Optimal topology for consensus using geneticalgorithm[J], Neurocomputing, 2020, 404: 41-49.]针对网络设计提出了一种考虑收敛性能的多目标优化准则，用于微电网的分布式二次电压调节。然而在多微网系统中，类似于微电网或分布式电源投切的“即插即用”行为非常频繁，原本设计的最优通信拓扑在这种情况下会不适用，所以设计能加快收敛速度并且抗干扰能力强的有限时间一致性协议是非常必要的。此外，多微网系统的经济调度问题最显著的特点是不仅需要考虑各微电网自身的优化运行，还需要保证微电网间的功率互济满足调度策略，如文献[WU Kunming, LIQiang, Z. CHEN Ziyun, et al. Distributed optimization method with weightedgradients for economic dispatch problem of multi-microgrid systems[J],Energy, 2021, 222: 119898.]将多微网的经济调度问题建模为双层优化问题，并且利用加权矩阵处理约束条件；在经济调度问题中，可再生能源出力和负荷需求通常是基于其预测值处理的，即在某个调度时段内将其视为不变常数，但是在负载变化和可再生能源波动的情况下，多微网容易失去经济运行甚至稳定性；在面对不确定性时如何实时保持最佳运行点尚缺乏研究。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，结合一次下垂控制，提出频率/电压二次调节策略和经济调度策略；所述方法基于多代理系统及其分布式信息交互实现，各微电网代理(MG Agent, MA)/分布式电源代理(DG Agent, DA)与邻居节点交互运行信息，通过有限时间一致性协议，完成多种控制目标，实现多微网系统的优化协调运行。
基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，包括以下步骤：
步骤1：建立与多微网系统对应的信息-物理网络，其中物理网络提供电能传输，信息网络提供信息交互；信息网络包括由微电网代理MA组成的微电网间通信网络和由分布式电源代理DA组成的微电网内通信网络，每个微电网MG和分布式电源DG分别由相应的微电网代理MA和分布式电源代理DA控制；
步骤2：设计基于下垂控制的DG一次控制策略，结合所述信息-物理网络，引入频率/电压二次调节策略和三次经济调度策略；频率/电压二次调节策略由分布式电源代理DA在微电网内通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算下垂控制修正信号，以分布式的方式弥补下垂控制产生的频率/电压跌落，并实现有功功率、无功功率在DG间的按比例分配；
步骤3：将所述三次经济调度策略分为微电网MG间经济调度和微电网MG内经济调度，分别建立优化模型；MA在微电网间通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各MG的最优出力，完成MG间经济调度；DA在微电网内通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各DG的最优输出，完成MG内经济调度；
步骤4：在所述优化模型的基础上，考虑每个微电网MG内部可再生能源出力的不确定性和负荷的波动性，采用参与因子原则动态调整DG的出力，使每个MG吸收自身的功率波动，确保MG间的功率交互不受影响。
进一步的，步骤1中，所述物理网络包含m个微电网MG，用集合
Figure SMS_1
表示；微电网MG之间通过公共耦合点PCC实现互联，第k个微电网MG表示为MGk，
Figure SMS_2
，MGk内的分布式电源DG包含不可控分布式电源DG（如光伏发电和风力发电）和可控分布式电源DG（如微型燃气轮机）；因为在MGk中，总负荷需求和不可控分布式电源DG输出是基于历史数据和环境数据预测的，因此定义MGk的净负荷Ldk为总负荷需求与不可控分布式电源DG输出之差；MGk内包含mk个可控分布式电源DG，用集合
Figure SMS_3
表示，并且表示MGk内的第i个可控分布式电源DG为DGki，
Figure SMS_4
。
进一步的，步骤1中，信息网络包含微电网间通信网络和微电网内通信网络，具体为：
a.所述微电网内通信网络的数量等于微电网的数量m，其中与DGki对应的分布式电源代理DA表示为DAki，m个微电网内通信网络由m个有向图
Figure SMS_17
表示，分别与MG1
Figure SMS_6
MGm对应；对于MGk，
Figure SMS_13
，其微电网内通信网络由有向图
Figure SMS_11
建模，其中，非空节点集
Figure SMS_21
表示分布式电源代理DA集合，节点
Figure SMS_12
与DAki对应；边集
Figure SMS_20
表示分布式电源代理DA之间的通信线路；
Figure SMS_9
为邻接矩阵，
Figure SMS_14
的对角线元素
Figure SMS_5
，非对角线元素
Figure SMS_15
当且仅当DAkj与DAki之间存在通信线路，即
Figure SMS_8
；节点
Figure SMS_16
的入度定义为
Figure SMS_10
，定义
Figure SMS_19
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure SMS_7
和
Figure SMS_18
；
b.所述微电网间通信网络的数量等于1，其中与MGk对应的微电网代理MA表示为MAk；微电网间通信网络由有向图
Figure SMS_23
建模，其中，非空节点集
Figure SMS_26
表示微电网代理MA集合，节点
Figure SMS_30
与MAk对应；边集
Figure SMS_24
表示MA之间的通信线路；
Figure SMS_29
为邻接矩阵，
Figure SMS_33
的对角线元素
Figure SMS_35
，非对角线元素
Figure SMS_22
当且仅当MAk与MAs之间存在通信线路，即
Figure SMS_27
；节点
Figure SMS_31
的入度定义为
Figure SMS_34
，定义
Figure SMS_25
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure SMS_28
和
Figure SMS_32
。
进一步的，所述步骤2中DG的下垂控制具体方法为：
第k个微电网MGk内的第i个可控分布式电源DGki的下垂控制表达式为：
Figure SMS_36
(1a)，
Figure SMS_37
(1b)，
式中，
Figure SMS_38
为额定频率/电压；
Figure SMS_39
为DGki输出频率/电压；
Figure SMS_40
为DGki输出有功/无功功率；
Figure SMS_41
为有功/无功下垂系数。
进一步的，所述步骤2中频率/电压二次调节策略具体方法为：
a.频率二次调节策略
对于第k个微电网MGk，
Figure SMS_42
，根据其微电网内通行网络设计分布式频率二次调节策略，控制目标为：
Figure SMS_43
(2a)，
Figure SMS_44
(2b)，
式中，
Figure SMS_45
为频率二次调节的收敛时间；因为频率是全局变量，所以MGk内所有DG的频率跌落相等，由(1a)可知分布式电源DG的输出自然满足
Figure SMS_46
；设计基于有限时间一致性的频率-有功控制器如下：
Figure SMS_47
(3a)，
Figure SMS_48
(3b)，
式中，
Figure SMS_49
、
Figure SMS_50
和
Figure SMS_51
为控制增益；
Figure SMS_52
为辅助变量；
Figure SMS_53
；
Figure SMS_54
为DGki的下垂控制修正量；
Figure SMS_55
为DGkj的下垂控制修正量；
b.电压二次调节策略
同样对于MGk，
Figure SMS_56
，与频率不同，线路阻抗会使电压恢复和无功分配之间存在矛盾，所以电压二次调节策略的控制目标折中为：
Figure SMS_57
(4a)，
Figure SMS_58
(4b)，
式中，
Figure SMS_59
为电压二次调节的收敛时间；
首先设计电压观测器为
Figure SMS_60
(5)，
式中，
Figure SMS_61
为DGki的电压观测值；如果
Figure SMS_62
是无向图且包含一条有向生成树，则
Figure SMS_63
收敛至
Figure SMS_64
；
所以设计基于有限时间一致性的电压-无功控制器如下：
Figure SMS_65
(6a)，
Figure SMS_66
(6b)，
式中，
Figure SMS_67
和
Figure SMS_68
为控制增益；
Figure SMS_69
为辅助控制变量；
Figure SMS_70
为下垂控制修正量。
进一步的，所述步骤3中MG间经济调度具体方法为：
首先定义第k个微电网MGk，
Figure SMS_71
的剩余可用容量
Figure SMS_72
为
Figure SMS_73
(7)，
式中，
Figure SMS_74
为DGki的输出上限；
当存在某些MGs，
Figure SMS_75
内的分布式电源DG无法为其净负荷Lds提供足够功率时，即
Figure SMS_76
，这种情况下，MG之间开始提供功率支撑，补足MGs的缺额功率；微电网代理MA在微电网间通信网络上交互信息，以分布式的方式解决MG间的经济调度问题，其余MG根据调度结果增加其内部分布式电源DG输出功率以最优地支撑MGs；
定义集合
Figure SMS_77
为产生功率缺额的MG集合，定义集合
Figure SMS_78
为提供功率支撑的MG集合，MGk，
Figure SMS_79
的出力成本描述为如下的二次型函数
Figure SMS_80
(8)，
式中，
Figure SMS_81
为MGk的出力成本；
Figure SMS_82
为MGk的出力；
Figure SMS_83
、
Figure SMS_84
和
Figure SMS_85
为成本系数；
所以MG间经济调度模型为
Figure SMS_86
(9a)，
Figure SMS_87
(9b)，
Figure SMS_88
(9c)，
式(9a)表示目标函数，期望MGk，
Figure SMS_89
，的总出力成本最小；式(9b)表示功率平衡等式约束，其中
Figure SMS_90
为净负荷Lds的预测值；式(9c)为出力上下限不等式约束。
进一步的，求解MG间经济调度模型的具体步骤为：
首先基于优化模型(9a)-(9c)，构造如下的拉格朗日函数：
Figure SMS_91
(10)，
式中，
Figure SMS_92
为拉格朗日乘子；由等成本微增率准则可知，如果不考虑不等式约束，当MGk，
Figure SMS_93
的成本微增率相等时，MGk，
Figure SMS_94
的出力都达到最优，即式(10)解的必要条件是
Figure SMS_95
(11)，
式中，
Figure SMS_96
为MGk的成本微增率；结合式(8)可知
Figure SMS_97
(12)，
然后按照如下步骤，求解每个MGk，
Figure SMS_98
的最优出力值；
步骤3-1：首先不考虑不等式约束(9c)，定义
Figure SMS_99
，设计基于有限时间一致性的控制器
Figure SMS_100
(13)，
使
Figure SMS_101
，
Figure SMS_102
在有限时间内收敛至最优成本微增率
Figure SMS_103
，其中
Figure SMS_104
和
Figure SMS_105
为控制增益；由式(12)和等式约束(9b)可知：
Figure SMS_106
(14)，
步骤3-2：通过下式计算MGk，
Figure SMS_107
的最优输出：
Figure SMS_108
(15)，
步骤3-3：再将不等式约束(9c)考虑进来，比较
Figure SMS_110
与
Figure SMS_114
的大小，令
Figure SMS_116
如果
Figure SMS_111
；
Figure SMS_112
如果
Figure SMS_115
；定义
Figure SMS_117
为最优出力限制在上下限处的MG集合，
Figure SMS_109
为
Figure SMS_113
的一个子集，则考虑不等式约束(9c)的最优成本微增率重新写为：
Figure SMS_118
(16)，
结合式(14)和(16)得出
Figure SMS_119
和
Figure SMS_120
之间的关系为：
Figure SMS_121
(17)，
步骤3-4：基于式(17)，引入两个辅助变量
Figure SMS_122
(18)，
Figure SMS_123
(19)，
并基于有限时间一致性算法设计如下控制器：
Figure SMS_124
(20)，
Figure SMS_125
(21)，
式中，
Figure SMS_127
、
Figure SMS_129
、
Figure SMS_132
和
Figure SMS_128
为控制增益；控制器(20)-(21)能够在有限时间内使
Figure SMS_131
和
Figure SMS_133
分别收敛至
Figure SMS_134
和
Figure SMS_126
，所以
Figure SMS_130
；
步骤3-5：最后，计算每个MGk，
Figure SMS_135
的最优出力值为：
Figure SMS_136
(22)，
如果某些的出力超越了上下限约束，跳至步骤3-3，否则，结束。
进一步的，所述步骤3中MG内经济调度具体方法为：
MG间经济调度调节的是MG出力，MG内经济调度调节的是DG出力，DGki，
Figure SMS_137
的出力成本描述为如下的二次型函数
Figure SMS_138
(23)，
式中，
Figure SMS_139
为DGki的出力成本；
Figure SMS_140
、
Figure SMS_141
和
Figure SMS_142
为成本系数；MGk内经济调度模型为
Figure SMS_143
(24a)，
Figure SMS_144
(24b)，
Figure SMS_145
(24c)，
式中，
Figure SMS_146
为DGki的出力下限；
Figure SMS_147
为净负荷Ldk的预测值；
MG内经济调度模型(24)和MG间经济调度模型属于同类优化问题，求解步骤相同，所以参考式(22)，DGki的最优出力
Figure SMS_148
写为：
Figure SMS_149
(25)，
式中，
Figure SMS_150
为最优成本微增率；
Figure SMS_151
为最优出力限制在上下限处的DG集合。
进一步的，所述步骤4中采用参与因子原则动态调整DG的出力，具体步骤为：
因为MG间存在功率支撑，所以MGk，
Figure SMS_152
内的经济调度结果应满足
Figure SMS_153
(26)，
式中，
Figure SMS_154
为DGki本地净负荷的预测值，满足
Figure SMS_155
；
因为可再生能源出力的间歇性和负荷需求的波动性，DGki本地净负荷的实际值
Figure SMS_156
会围绕
Figure SMS_157
波动，在这种情况下，如果要保持MG之间的功率支撑不受影响，即
Figure SMS_158
的目标，需要调节MGk内的DG输出以满足
Figure SMS_159
(27)，
所以根据如下参与因子原则调节
Figure SMS_160
：
Figure SMS_161
(28)，
式中，
Figure SMS_162
为DGki的参与因子并且满足
Figure SMS_163
；
Figure SMS_164
为MGk的功率误差；因为在分布式方式下没有控制中心收集
Figure SMS_165
的信息，所以式(28)改写为
Figure SMS_166
(29a)，
Figure SMS_167
(29b)，
式中，
Figure SMS_168
为
Figure SMS_169
的本地测量值，通过设计如下的基于有限时间一致性算法的控制器，稳态时
Figure SMS_170
能够跟踪
Figure SMS_171
：
Figure SMS_172
(30)，
式中，
Figure SMS_173
和
Figure SMS_174
为控制增益；控制器(30)能够使
Figure SMS_175
在有限时间内收敛至
Figure SMS_176
；
由频率二次调节策略可知，下垂系数需满足
Figure SMS_177
，
Figure SMS_178
，所以基于参与因子原则计算得到的
Figure SMS_179
更新下垂系数，有
Figure SMS_180
(31)，
该信息会被发送至一次下垂控制层面。
本发明所述的有益效果为：
（1）本发明所述方法，其由DA组成的微电网内通信网络和MA组成的微电网间通信网络支撑，通过更新下垂控制参数，以分布式的方式实现了多个控制目标：频率/电压二次调节、各微电网自身优化运行以及微电网间的经济支撑，所提方法具有良好的优化协调效果，能有效提高系统“即插即用”能力；
（2）本发明提出一种新的有限时间一致性算法，用于频率/电压二次调节以及微电网/分布式电源最优出力计算，所述有限时间一致性算法能够加快收敛速率并实现有限时间内的收敛，满足多微网系统对收敛性能的需求；
（3）本发明通过应用参与因子原则，可再生能源出力/负荷需求不确定性的问题由各个微电网独立解决，动态调整可控分布式电源的出力；每个微电网内的分布式电源将其输出调节至最优运行点附近，防止不确定性影响微电网间的相互支撑，确保微电网间的功率交互不受影响。
附图说明
图1是与多微网系统对应的信息-物理网络示意图；
图2是整体控制框图；
图3是本发明实施例中多微网仿真模型示意图；
图4是本发明实施例中各代理间通信网络示意图；
图5是本发明实施例中频率/电压二次调节结果示意图，其中小图(a)是DG输出频率示意图，小图(b)是DG输出电压示意图；
图6是本发明实施例中MG间经济调度结果示意图，其中小图(a)是不考虑上下限约束时MG1&3&4的成本微增率，小图(b)是考虑上下限约束时MG1&3&4的成本微增率，小图(c)是MG1&3&4的最优出力，小图(d)是MG间的功率交互，小图(e)是辅助变量
Figure SMS_181
的迭代过程，小图(f)是辅助变量
Figure SMS_182
的迭代过程；
图7是本发明实施例中MG内经济调度结果示意图，其中小图(a)是MG1中功率误差的本地测量值，小图(b)是MG2中功率误差的本地测量值，小图(c)是MG3中功率误差的本地测量值，小图(d)是MG4中功率误差的本地测量值，小图（e）是MG3中DG的输出，小图（f）是MG4中DG的输出。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
本发明所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，包括以下步骤：
步骤1：建立与多微网系统对应的信息-物理网络，其中物理网络提供电能传输，信息网络提供信息交互。信息网络包含由微电网代理MA组成的微电网间通信网络和由分布式电源代理DA组成的微电网内通信网络，每个微电网MG和分布式电源DG分别由相应的MA和DA控制。
如图1所示，所述物理网络包含m个MG，用集合
Figure SMS_183
表示。MG之间通过公共耦合点PCC实现互联，第k个MG表示为MGk (
Figure SMS_184
)，MGk内的DG包含不可控DG（如光伏发电和风力发电）和可控DG（如微型燃气轮机）。因为在MGk中，总负荷需求和不可控DG输出是基于历史数据和环境数据预测的，因此定义MGk的净负荷Ldk为总负荷需求与不可控DG输出之差。MGk内包含mk个可控DG，用集合
Figure SMS_185
表示，并且表示MGk内的第i个可控DG为DGki (
Figure SMS_186
)。
如图1所示，所述微电网内通信网络的数量等于微电网的数量m，其中与DGki对应的DA表示为DAki，m个微电网内通信网络由m个有向图
Figure SMS_203
表示，分别与MG1
Figure SMS_194
MGm对应。对于MGk (
Figure SMS_202
)，其微电网内通信网络由有向图
Figure SMS_191
建模，其中，非空节点集
Figure SMS_196
表示DA集合，节点
Figure SMS_192
与DAki对应；边集
Figure SMS_198
表示DA之间的通信线路；
Figure SMS_193
为邻接矩阵，
Figure SMS_197
的对角线元素
Figure SMS_187
，非对角线元素
Figure SMS_201
当且仅当DAkj与DAki之间存在通信线路，即
Figure SMS_190
。节点
Figure SMS_199
的入度定义为
Figure SMS_188
，定义
Figure SMS_195
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure SMS_189
和
Figure SMS_200
。
如图1所示，所述微电网间通信网络的数量等于1，其中与MGk对应的MA表示为MAk。微电网间通信网络由有向图
Figure SMS_206
建模，其中，非空节点集
Figure SMS_211
表示MA集合，节点
Figure SMS_215
与MAk对应；边集
Figure SMS_207
表示MA之间的通信线路；
Figure SMS_209
为邻接矩阵，
Figure SMS_213
的对角线元素
Figure SMS_217
，非对角线元素
Figure SMS_204
当且仅当MAk与MAs之间存在通信线路，即
Figure SMS_210
；节点
Figure SMS_214
的入度定义为
Figure SMS_216
，定义
Figure SMS_205
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure SMS_208
和
Figure SMS_212
。
步骤2：设计基于下垂控制的DG一次控制策略，在此基础上结合步骤1所述的信息-物理网络，引入频率/电压二次调节策略和三次经济调度策略。频率/电压二次调节策略由DA在微电网内通信网络上进性信息交互，通过有限时间一致性算法计算下垂控制修正信号，以分布式的方式弥补下垂控制产生的频率/电压跌落，并实现有功功率、无功功率在DG间的按比例分配：
（1）所述DG的一次下垂控制具体方法为：
第k个微电网MGk内的第i个可控分布式电源DGki的下垂控制表达式为：
Figure SMS_218
(1a)，
Figure SMS_219
(1b)，
式中，
Figure SMS_220
为额定频率/电压；
Figure SMS_221
为DGki输出频率/电压；
Figure SMS_222
为DGki输出有功/无功功率；
Figure SMS_223
为有功/无功下垂系数；
（2）所述频率/电压二次调节策略具体方法为：
a.频率二次调节策略
对于
Figure SMS_224
，根据其微电网内通行网络设计分布式频率二次调节策略，控制目标为：
Figure SMS_225
(2a)，
Figure SMS_226
(2b)，
式中，
Figure SMS_227
为频率二次调节的收敛时间。因为频率是全局变量，所以MGk内所有DG的频率跌落相等，所以由(1a)可知DG的输出自然满足
Figure SMS_228
；所以设计基于有限时间一致性的频率-有功控制器如下
Figure SMS_229
(3a)，
Figure SMS_230
(3b)，
式中，
Figure SMS_231
，
Figure SMS_232
和
Figure SMS_233
为控制增益；
Figure SMS_234
为辅助变量；
Figure SMS_235
；
Figure SMS_236
为DGki的下垂控制修正量；
Figure SMS_237
为DGkj的下垂控制修正量；
b.电压二次调节策略
同样对于
Figure SMS_238
，与频率不同，线路阻抗会使电压恢复和无功分配之间存在矛盾，所以电压二次调节策略的控制目标折中为：
Figure SMS_239
(4a)，
Figure SMS_240
(4b)，
式中，
Figure SMS_241
为电压二次调节的收敛时间；
首先设计电压观测器为
Figure SMS_242
(5)
式中，
Figure SMS_243
为DGki的电压观测值；如果
Figure SMS_244
是无向图（有向图的一种特殊形式，任意两个节点之间为双向通信，即
Figure SMS_245
）且包含一条有向生成树，则
Figure SMS_246
可以收敛至
Figure SMS_247
；
所以设计基于有限时间一致性的电压-无功控制器如下
Figure SMS_248
(6a)
Figure SMS_249
(6b)
式中，
Figure SMS_250
和
Figure SMS_251
为控制增益；
Figure SMS_252
为辅助控制变量；
Figure SMS_253
为下垂控制修正量。
步骤3：将步骤2所述的三次经济调度策略分为MG间经济调度和MG内经济调度，分别建立优化模型；MA在微电网间通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各MG的最优出力，完成MG间经济调度。DA在微电网内通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各DG的最优输出，完成MG内经济调度。
（1）所述MG间经济调度具体方法为：
首先定义
Figure SMS_254
的剩余可用容量
Figure SMS_255
为
Figure SMS_256
(7)，
式中，
Figure SMS_257
为第k个微电网MG k 内的第i个可控分布式电源DG ki 的输出上限；P ki 为DG ki 输出有功功率。
当某些
Figure SMS_258
内的DG无法为其净负荷Lds提供足够功率时，即
Figure SMS_259
；这种情况下，MG之间开始提供功率支撑，补足MGs的缺额功率。MA在微电网间通信网络上交互信息，以分布式的方式解决MG间的经济调度问题。其余MG根据调度结果增加其内部DG输出功率以最优地支撑MGs。
定义集合
Figure SMS_260
为产生功率缺额的MG集合，定义集合
Figure SMS_261
为提供功率支撑的MG集合；
Figure SMS_262
的出力成本可描述为如下的二次型函数
Figure SMS_263
(8)，
式中，
Figure SMS_264
为MGk的出力成本；
Figure SMS_265
为MGk的出力；
Figure SMS_266
、
Figure SMS_267
和
Figure SMS_268
为成本系数。
所以MG间经济调度模型为：
Figure SMS_269
(9a)，
Figure SMS_270
(9b)，
Figure SMS_271
(9c)，
式(9a)表示目标函数，期望
Figure SMS_272
的总出力成本最小；式(9b)表示功率平衡等式约束，其中
Figure SMS_273
为净负荷Lds的预测值；式(9c)为出力上下限不等式约束。
首先基于上述优化模型，构造如下的拉格朗日函数：
Figure SMS_274
(10)，
式中，
Figure SMS_275
为拉格朗日乘子。由等成本微增率准则可知，式(10)解的必要条件是
Figure SMS_276
(11)，
式中，
Figure SMS_277
为MGk的成本微增率。结合式(8)可知
Figure SMS_278
(12)，
然后按照如下步骤，求解每个
Figure SMS_279
的最优出力值。
步骤3-1：首先不考虑不等式约束(9c)，定义
Figure SMS_280
，设计基于有限时间一致性的控制器
Figure SMS_281
(13)，
使
Figure SMS_282
在有限时间内收敛至最优成本微增率
Figure SMS_283
，其中
Figure SMS_284
和
Figure SMS_285
为控制增益。由式(12)和等式约束(9b)可知
Figure SMS_286
(14)，
步骤3-2：通过下式计算
Figure SMS_287
的最优输出：
Figure SMS_288
(15)，
步骤3-3：再将不等式约束(9c)考虑进来，比较
Figure SMS_289
与
Figure SMS_293
的大小，令
Figure SMS_296
如果
Figure SMS_291
；
Figure SMS_294
如果
Figure SMS_295
。定义
Figure SMS_297
为最优出力限制在上下限处的MG集合（
Figure SMS_290
为
Figure SMS_292
的一个子集），则考虑不等式约束(9c)的最优成本微增率可重新写为
Figure SMS_298
(16)，
结合式(14)和(16)得出
Figure SMS_299
和
Figure SMS_300
之间的关系为
Figure SMS_301
(17)，
步骤3-4：基于式(17)，引入两个辅助变量
Figure SMS_302
(18)，
Figure SMS_303
(19)，
并基于有限时间一致性算法设计如下控制器：
Figure SMS_304
(20)，
Figure SMS_305
(21)，
式中，
Figure SMS_307
、
Figure SMS_309
、
Figure SMS_312
和
Figure SMS_308
为控制增益。控制器(20)-(21)能够在有限时间内使
Figure SMS_310
和
Figure SMS_313
分别收敛至
Figure SMS_314
和
Figure SMS_306
。所以
Figure SMS_311
；
步骤3-5：最后，可以计算每个
Figure SMS_315
的最优出力值为
Figure SMS_316
(22)，
如果某些的出力超越了上下限约束，跳至步骤3-3，否则，结束。
（2）MG内经济调度具体方法为：
MG间经济调度调节的是MG出力，MG内经济调度调节的是DG出力，以
Figure SMS_317
为例，
Figure SMS_318
的出力成本也可描述为如下的二次型函数
Figure SMS_319
(23)，
式中，
Figure SMS_320
为DGki的出力成本；
Figure SMS_321
、
Figure SMS_322
和
Figure SMS_323
为成本系数。MGk内经济调度模型为
Figure SMS_324
(24a)，
Figure SMS_325
(24b)，
Figure SMS_326
(24c)，
式中，
Figure SMS_327
为DGki的出力下限；
Figure SMS_328
为净负荷Ldk的预测值。
MG内经济调度模型(24)和MG间经济调度模型(9)属于同类优化问题，求解步骤相同，所以参考式(22)，DGki的最优出力可以
Figure SMS_329
写为
Figure SMS_330
(25)，
式中，
Figure SMS_331
为最优成本微增率；
Figure SMS_332
为最优出力限制在上下限处的DG集合。
步骤4：在步骤3所述的优化模型基础上，考虑每个MG内部可再生能源出力的不确定性和负荷的波动性，通过采用参与因子原则动态调整DG的出力，使每个MG吸收自身的功率波动，确保MG间的功率交互不受影响。
所述采用参与因子原则动态调整DG的出力，具体方法为：
因为MG间存在功率支撑，所以
Figure SMS_333
内的经济调度结果应满足
Figure SMS_334
(26)，
式中，
Figure SMS_335
为DGki本地净负荷的预测值，满足
Figure SMS_336
。
因为可再生能源出力的间歇性和负荷需求的波动性，DGki本地净负荷的实际值
Figure SMS_337
会围绕
Figure SMS_338
波动，在这种情况下，如果要保持MG之间的功率支撑不受影响，即
Figure SMS_339
的目标，需要调节MGk内的DG输出以满足
Figure SMS_340
(27)，
所以根据如下参与因子原则调节
Figure SMS_341
：
Figure SMS_342
(28)，
式中，
Figure SMS_343
为DGki的参与因子并且满足
Figure SMS_344
；
Figure SMS_345
为MGk的功率误差。因为在分布式方式下没有控制中心收集
Figure SMS_346
的信息，所以式(28)改写为
Figure SMS_347
(29a)，
Figure SMS_348
(29b)，
式中，
Figure SMS_349
为
Figure SMS_350
的本地测量值，通过设计如下的基于有限时间一致性算法的控制器，稳态时
Figure SMS_351
能够跟踪
Figure SMS_352
；
Figure SMS_353
(30)，
式中，
Figure SMS_354
和
Figure SMS_355
为控制增益。控制器(30)能够使
Figure SMS_356
在有限时间内收敛至
Figure SMS_357
。
由频率二次调节策略可知，下垂系数需满足
Figure SMS_358
，所以基于参与因子原则计算得到的
Figure SMS_359
更新下垂系数，有
Figure SMS_360
(31)，
该信息会被发送至一次下垂控制层面。
综上，所提方法的整体控制框图如图2所示，其中，
Figure SMS_365
为电感电流；
Figure SMS_362
为滤波电感/电容；
Figure SMS_372
为DGki的输出电压/电流；
Figure SMS_364
和
Figure SMS_375
为电压控制环的电压参考值；
Figure SMS_368
和
Figure SMS_374
为电流控制环的电流参考值；
Figure SMS_367
、
Figure SMS_376
、
Figure SMS_361
、
Figure SMS_370
、
Figure SMS_366
和
Figure SMS_371
分别为
Figure SMS_369
、
Figure SMS_373
和
Figure SMS_363
的dq轴分量。
下面例举一个实施例对本发明所述的方法进行说明。
本实施例在MATLAB/Simulink软件中建立了多微网系统，如图3所示。该系统包含4个微电网：MG1 (包含DG11&12&13)，MG2 (包含DG21&22)，MG3 (包含DG31&32&33)，MG4 (包含DG41&42&43&44)，表1给出了各DG的参数设置以及本地初始净负荷的预测值，表2和表3分别给出MG和DG的出力成本系数。代理之间的通信网络基于MATLAB/Simulink中的一个模块S-Function建模，如图4所示，MA在微电网间通信网络上构成通信连接，DA在微电网内通信网络上构成通信连接，如果两个代理之间存在通信线路，设邻接矩阵的相关元素为1。系统的额定频率和额定电压分别设置为314rad/s和380V。
Figure SMS_377
Figure SMS_378
Figure SMS_379
仿真进程设置如下：1)在t=3s时，MG2内的总净负荷增加(85kW，10kVar)；2)在t=7s时，MG3的
Figure SMS_380
产生(+5kW，+5kVar)的波动；3)在t=8s时，MG4的
Figure SMS_381
产生(+10kW，+10kVar)的波动。
频率/电压二次调节效果如图5所示，其中图5的小图(a)是DG输出频率示意图，图5的小图(b)是DG输出电压示意图。由于下垂控制的特性，当DG有功/无功输出增加时其频率/电压都会相对额定值产生跌落；在二次调节策略的作用下，DG的频率都能够在1.5s内恢复至额定值；由于线路阻抗的影响，与频率不同，DG输出电压的平均值恢复至额定值。
MG间的经济调度结果如图6所示。从图6的小图(d)可以看出，在t=3s之前没有显著的负荷变化，4个MG都能维持自身的功率平衡，所以MG之间不存在功率交互；然而当MG2内的总净负荷在t=3s增加(85kW，10kVar)后，MG2无法保证功率平衡即使其内部DG全都以最大功率输出，所以MG1&3&4开始向MG2提供功率支撑。MA之间交互信息并计算MG1&3&4的最优出力。
如图6的小图(a)所示，当不考虑上下限约束时，MG1&3&4的成本微增率收敛至最优值，相应的最优出力为
Figure SMS_396
、
Figure SMS_384
和
Figure SMS_392
。因为
Figure SMS_389
，所以MG1的出力被设置为
Figure SMS_394
，然后
Figure SMS_397
；由式(18)-(19)可知，辅助变量
Figure SMS_399
和
Figure SMS_388
的初始值为
Figure SMS_395
、
Figure SMS_382
、
Figure SMS_391
和
Figure SMS_385
；如图6的小图(e)-(f)所示，
Figure SMS_393
和
Figure SMS_386
分别在有限时间内实现了一致；如图6的小图(b)所示，考虑上下限约束时
Figure SMS_398
；如图6的小图(c)所示，MG1&3&4的最优出力分别为
Figure SMS_383
、
Figure SMS_390
和
Figure SMS_387
；图6的小图(d)说明了MG1&3&4支撑MG2实现了整体功率平衡。
MG内的经济调度结果如图7所示。如图7的小图(c)-(d)所示，在t=7s和t=8s后，MG3&4内功率误差的本地测量值能在有限时间内分别收敛至一致值；如图7的小图(a)-(b)所示，由于没有负荷波动，MG1&2内功率误差的本地测量值始终为0；在式(29)的调节下，MG3&4内的DG会增加其输出来吸收负荷波动。在t=7s和t=8s时，MG3&4内的DG的最优输出以及参与因子分别在表4中给出。选取MG3进行分析，如图7的小图(e)所示，DG31&32&33的输出增量为0.85kW、1.9kW和2.25kW，与它们的参与因子成比例并且总和能够匹配5kW的负荷波动。
Figure SMS_400
将实施例的10s分为4个阶段，表5给出了运行成本的对比分析。Cost1代表使用本发明所提方法时各个阶段以及总的运行成本；Cost2代表不使用本发明所提方法，仅根据下垂系数分配功率时各个阶段以及总的运行成本。很显然，本发明所提方法具有更好的经济效益。
Figure SMS_401
从本实施例可以看出，采用本发明所提方法能够有效地实现多微网系统的优化协调。在下垂控制维持稳定的基础上，分布式电源的频率和电压平均值能恢复至额定值。所设计的有限时间一致性算法具备良好的收敛性能。MG间和MG内的经济调度使整个系统的运行成本显著降低。通过引入参与因子原则，MG可以吸收自身的不确定性，保证MG间的功率支撑不受影响。
以上所述仅为本发明的优选方案，并非作为对本发明的进一步限定，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的各种等效变化均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：建立与多微网系统对应的信息-物理网络，其中物理网络提供电能传输，信息网络提供信息交互；信息网络包括由微电网代理MA组成的微电网间通信网络和由分布式电源代理DA组成的微电网内通信网络，每个微电网MG和分布式电源DG分别由相应的微电网代理MA和分布式电源代理DA控制；
步骤2：设计基于下垂控制的DG一次控制策略，结合所述信息-物理网络，引入频率/电压二次调节策略和三次经济调度策略；频率/电压二次调节策略由分布式电源代理DA在微电网内通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算下垂控制修正信号，以分布式的方式弥补下垂控制产生的频率/电压跌落，并实现有功功率、无功功率在DG间的按比例分配；
步骤3：将所述三次经济调度策略分为微电网MG间经济调度和微电网MG内经济调度，分别建立优化模型；MA在微电网间通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各MG的最优出力，完成MG间经济调度；DA在微电网内通信网络上进行信息交互，通过有限时间一致性算法计算各DG的最优输出，完成MG内经济调度；
步骤4：在所述优化模型的基础上，考虑每个微电网MG内部可再生能源出力的不确定性和负荷的波动性，采用参与因子原则动态调整DG的出力，使每个MG吸收自身的功率波动；
所述步骤4中采用参与因子原则动态调整DG的出力，具体步骤为：
因为MG间存在功率支撑，所以第k个微电网MGk，
Figure QLYQS_1
内的经济调度结果应满足
Figure QLYQS_2
(26)
式中，
Figure QLYQS_3
为MG k 内的第i个可控分布式电源DGki本地净负荷的预测值，满足
Figure QLYQS_4
；
Figure QLYQS_5
为DGki的最优出力；
Figure QLYQS_6
为MGk的最优输出；
Figure QLYQS_7
为净负荷Ldk的预测值；
因为可再生能源出力的间歇性和负荷需求的波动性，DGki本地净负荷的实际值
Figure QLYQS_8
会围绕
Figure QLYQS_9
波动，在这种情况下，如果要保持MG之间的功率支撑不受影响，即
Figure QLYQS_10
的目标，
Figure QLYQS_11
为MGk的出力；需要调节MGk内的DG输出以满足
Figure QLYQS_12
(27)
Figure QLYQS_13
为DGki的输出有功功率；
所以根据如下参与因子原则调节
Figure QLYQS_14
：
Figure QLYQS_15
(28)
式中，
Figure QLYQS_16
为DGki的参与因子并且满足
Figure QLYQS_17
；
Figure QLYQS_18
为MGk的功率误差；因为在分布式方式下没有控制中心收集
Figure QLYQS_19
的信息，所以式(28)改写为
Figure QLYQS_20
(29a)
Figure QLYQS_21
(29b)
式中，
Figure QLYQS_22
为
Figure QLYQS_23
的本地测量值，通过设计如下的基于有限时间一致性算法的控制器，稳态时
Figure QLYQS_24
能够跟踪
Figure QLYQS_25
：
Figure QLYQS_26
(30)
式中，
Figure QLYQS_27
和
Figure QLYQS_28
为控制增益；控制器(30)能够使
Figure QLYQS_29
在有限时间内收敛至
Figure QLYQS_30
；
由频率二次调节策略可知，下垂系数需满足
Figure QLYQS_31
，
Figure QLYQS_32
，所以基于参与因子原则计算得到的
Figure QLYQS_33
更新下垂系数，有
Figure QLYQS_34
(31)
Figure QLYQS_35
为DG ki 的有功下垂系数；该信息会被发送至一次下垂控制层面。
2.根据权利要求1所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，步骤1中，所述物理网络包含m个微电网MG，用集合
Figure QLYQS_36
表示；微电网MG之间通过公共耦合点PCC实现互联，第k个微电网MG表示为MGk，
Figure QLYQS_37
，MGk内的分布式电源DG包含不可控分布式电源DG和可控分布式电源DG；因为在MGk中，总负荷需求和不可控分布式电源DG输出是基于历史数据和环境数据预测的，因此定义MGk的净负荷Ldk为总负荷需求与不可控分布式电源DG输出之差；MGk内包含mk个可控分布式电源DG，用集合
Figure QLYQS_38
表示，并且表示MGk内的第i个可控分布式电源DG为DGki，
Figure QLYQS_39
。
3.根据权利要求2所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，步骤1中，信息网络包含微电网间通信网络和微电网内通信网络，具体为：
a.所述微电网内通信网络的数量等于微电网的数量m，其中与DGki对应的分布式电源代理DA表示为DAki，m个微电网内通信网络由m个有向图
Figure QLYQS_46
表示，分别与MG1
Figure QLYQS_41
MGm对应；对于MGk，
Figure QLYQS_50
，其微电网内通信网络由有向图
Figure QLYQS_44
建模，其中，非空节点集
Figure QLYQS_53
表示分布式电源代理DA集合，节点
Figure QLYQS_45
与DAki对应；边集
Figure QLYQS_55
表示分布式电源代理DA之间的通信线路；
Figure QLYQS_43
为邻接矩阵，
Figure QLYQS_52
的对角线元素
Figure QLYQS_40
，非对角线元素
Figure QLYQS_48
当且仅当DAkj与DAki之间存在通信线路，即
Figure QLYQS_42
；节点
Figure QLYQS_49
的入度定义为
Figure QLYQS_54
，定义
Figure QLYQS_56
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure QLYQS_47
和
Figure QLYQS_51
；
b.所述微电网间通信网络的数量等于1，其中与MGk对应的微电网代理MA表示为MAk；微电网间通信网络由有向图
Figure QLYQS_59
建模，其中，非空节点集
Figure QLYQS_62
表示微电网代理MA集合，节点
Figure QLYQS_68
与MAk对应；边集
Figure QLYQS_57
表示MA之间的通信线路；
Figure QLYQS_64
为邻接矩阵，
Figure QLYQS_67
的对角线元素
Figure QLYQS_70
，非对角线元素
Figure QLYQS_60
当且仅当MAk与MAs之间存在通信线路，即
Figure QLYQS_63
；节点
Figure QLYQS_66
的入度定义为
Figure QLYQS_69
，定义
Figure QLYQS_58
的入度矩阵和拉普拉斯矩阵分别为
Figure QLYQS_61
和
Figure QLYQS_65
。
4.根据权利要求1所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，所述步骤2中DG的下垂控制具体方法为：
第k个微电网MGk内的第i个可控分布式电源DGki的下垂控制表达式为：
Figure QLYQS_71
(1a)
Figure QLYQS_72
(1b)
式中，
Figure QLYQS_73
为额定频率/电压；
Figure QLYQS_74
为DGki输出频率/电压；
Figure QLYQS_75
为DGki输出有功/无功功率；
Figure QLYQS_76
为有功/无功下垂系数。
5.根据权利要求4所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，所述步骤2中频率/电压二次调节策略具体方法为：
a.频率二次调节策略
对于第k个微电网MGk，
Figure QLYQS_77
，根据其微电网内通行网络设计分布式频率二次调节策略，控制目标为：
Figure QLYQS_78
(2a)
Figure QLYQS_79
(2b)
式中，
Figure QLYQS_80
为频率二次调节的收敛时间；因为频率是全局变量，所以MGk内所有DG的频率跌落相等，由(1a)可知分布式电源DG的输出自然满足
Figure QLYQS_81
；设计基于有限时间一致性的频率-有功控制器如下：
Figure QLYQS_82
(3a)
Figure QLYQS_83
(3b)
式中，
Figure QLYQS_84
、
Figure QLYQS_85
和
Figure QLYQS_86
为控制增益；
Figure QLYQS_87
为辅助变量；
Figure QLYQS_88
；
Figure QLYQS_89
为DGki的下垂控制修正量；
Figure QLYQS_90
为DGkj的下垂控制修正量；
b.电压二次调节策略
同样对于MGk，
Figure QLYQS_91
，与频率不同，线路阻抗会使电压恢复和无功分配之间存在矛盾，所以电压二次调节策略的控制目标折中为：
Figure QLYQS_92
(4a)
Figure QLYQS_93
(4b)
式中，
Figure QLYQS_94
为电压二次调节的收敛时间；
首先设计电压观测器为
Figure QLYQS_95
(5)
式中，
Figure QLYQS_96
为DGki的电压观测值；如果
Figure QLYQS_97
是无向图且包含一条有向生成树，则
Figure QLYQS_98
收敛至
Figure QLYQS_99
；
所以设计基于有限时间一致性的电压-无功控制器如下
Figure QLYQS_100
(6a)
Figure QLYQS_101
(6b)
式中，
Figure QLYQS_102
和
Figure QLYQS_103
为控制增益；
Figure QLYQS_104
为辅助控制变量；
Figure QLYQS_105
为下垂控制修正量。
6.根据权利要求1所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，所述步骤3中MG间经济调度具体方法为：
首先定义第k个微电网MGk，
Figure QLYQS_106
的剩余可用容量
Figure QLYQS_107
为
Figure QLYQS_108
(7)
式中，
Figure QLYQS_109
为第k个微电网MG k 内的第i个可控分布式电源DG ki 的输出上限；P ki 为DG ki 输出有功功率；
当存在某些MGs，
Figure QLYQS_110
内的分布式电源DG无法为其净负荷Lds提供足够功率时，即
Figure QLYQS_111
，这种情况下，MG之间开始提供功率支撑，补足MGs的缺额功率；微电网代理MA在微电网间通信网络上交互信息，以分布式的方式解决MG间的经济调度问题，其余MG根据调度结果增加其内部分布式电源DG输出功率以最优地支撑MGs；
定义集合
Figure QLYQS_112
为产生功率缺额的MG集合，定义集合
Figure QLYQS_113
为提供功率支撑的MG集合，MGk，
Figure QLYQS_114
的出力成本描述为如下的二次型函数
Figure QLYQS_115
(8)
式中，
Figure QLYQS_116
为MGk的出力成本；
Figure QLYQS_117
为MGk的出力；
Figure QLYQS_118
、
Figure QLYQS_119
和
Figure QLYQS_120
为成本系数；
所以MG间经济调度模型为
Figure QLYQS_121
(9a)
Figure QLYQS_122
(9b)
Figure QLYQS_123
(9c)
式(9a)表示目标函数，期望MGk，
Figure QLYQS_124
的总出力成本最小；式(9b)表示功率平衡等式约束，其中
Figure QLYQS_125
为净负荷Lds的预测值；式(9c)为出力上下限不等式约束。
7.根据权利要求6所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，求解MG间经济调度模型的具体步骤为：
首先基于优化模型(9a)-(9c)，构造如下的拉格朗日函数：
Figure QLYQS_126
(10)
式中，
Figure QLYQS_127
为拉格朗日乘子；由等成本微增率准则可知，如果不考虑不等式约束，当MGk，
Figure QLYQS_128
的成本微增率相等时，MGk，
Figure QLYQS_129
的出力都达到最优，即式(10)解的必要条件是
Figure QLYQS_130
(11)
式中，
Figure QLYQS_131
为MGk的成本微增率；结合式(8)可知
Figure QLYQS_132
(12)
然后按照如下步骤，求解每个MGk，
Figure QLYQS_133
的最优出力值；
步骤3-1：首先不考虑不等式约束(9c)，定义
Figure QLYQS_134
，设计基于有限时间一致性的控制器
Figure QLYQS_135
(13)
使
Figure QLYQS_136
，
Figure QLYQS_137
在有限时间内收敛至最优成本微增率
Figure QLYQS_138
，其中
Figure QLYQS_139
和
Figure QLYQS_140
为控制增益；由式(12)和等式约束(9b)可知：
Figure QLYQS_141
(14)
步骤3-2：通过下式计算MGk，
Figure QLYQS_142
的最优输出：
Figure QLYQS_143
(15)
步骤3-3：再将不等式约束(9c)考虑进来，比较
Figure QLYQS_145
与
Figure QLYQS_147
的大小，令
Figure QLYQS_150
如果
Figure QLYQS_146
；
Figure QLYQS_148
如果
Figure QLYQS_151
；定义
Figure QLYQS_152
为最优出力限制在上下限处的MG集合，
Figure QLYQS_144
为
Figure QLYQS_149
的一个子集，则考虑不等式约束(9c)的最优成本微增率重新写为：
Figure QLYQS_153
(16)
结合式(14)和(16)得出
Figure QLYQS_154
和
Figure QLYQS_155
之间的关系为：
Figure QLYQS_156
(17)
步骤3-4：基于式(17)，引入两个辅助变量
Figure QLYQS_157
(18)
Figure QLYQS_158
(19)
并基于有限时间一致性算法设计如下控制器：
Figure QLYQS_159
(20)
Figure QLYQS_160
(21)
式中，
Figure QLYQS_161
、
Figure QLYQS_164
、
Figure QLYQS_167
和
Figure QLYQS_162
为控制增益；控制器(20)-(21)能够在有限时间内使
Figure QLYQS_165
和
Figure QLYQS_168
分别收敛至
Figure QLYQS_169
和
Figure QLYQS_163
，所以
Figure QLYQS_166
；
步骤3-5：最后，计算每个MGk，
Figure QLYQS_170
的最优出力值为：
Figure QLYQS_171
(22)
如果某些的出力超越了上下限约束，跳至步骤3-3，否则，结束。
8.根据权利要求7所述的基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法，其特征在于，所述步骤3中MG内经济调度具体方法为：
MG间经济调度调节的是MG出力，MG内经济调度调节的是DG出力，DGki，
Figure QLYQS_172
的出力成本描述为如下的二次型函数
Figure QLYQS_173
(23)
式中，
Figure QLYQS_174
为DGki的出力成本；
Figure QLYQS_175
、
Figure QLYQS_176
和
Figure QLYQS_177
为成本系数；MGk内经济调度模型为
Figure QLYQS_178
(24a)
Figure QLYQS_179
(24b)
Figure QLYQS_180
(24c)
式中，
Figure QLYQS_181
为DGki的出力下限；
Figure QLYQS_182
为净负荷Ldk的预测值；
MG内经济调度模型(24)和MG间经济调度模型属于同类优化问题，求解步骤相同，所以参考式(22)，DGki的最优出力
Figure QLYQS_183
写为：
Figure QLYQS_184
(25)
式中，
Figure QLYQS_185
为最优成本微增率；
Figure QLYQS_186
为最优出力限制在上下限处的DG集合。
CN202310046404.3A 2023-01-31 2023-01-31 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法 Active CN115800404B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310046404.3A CN115800404B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310046404.3A CN115800404B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115800404A CN115800404A (zh) 2023-03-14
CN115800404B true CN115800404B (zh) 2023-05-30

Family

ID=85429240

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310046404.3A Active CN115800404B (zh) 2023-01-31 2023-01-31 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115800404B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112018786A (zh) * 2020-09-22 2020-12-01 西华大学 分层框架下的微电网分布式有限时间最优频率控制方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109687526B (zh) * 2019-03-06 2022-07-26 华北电力大学 一种基于一致性理论的孤岛微电网分层分布式控制策略
CN109962499B (zh) * 2019-03-25 2020-11-24 国家电网公司华中分部 一种电网多时间尺度调度方法
CN110048415A (zh) * 2019-05-06 2019-07-23 南京邮电大学 一种适用于并网型微电网的实时分布式经济调度方法
CN114552664B (zh) * 2022-04-24 2022-07-15 南京邮电大学 一种基于双层有向图的多微网优化协调运行控制方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112018786A (zh) * 2020-09-22 2020-12-01 西华大学 分层框架下的微电网分布式有限时间最优频率控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115800404A (zh) 2023-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. A distributed control scheme of thermostatically controlled loads for the building-microgrid community
Khooban et al. A novel deep reinforcement learning controller based type-II fuzzy system: Frequency regulation in microgrids
Lin et al. Controls of hybrid energy storage systems in microgrids: Critical review, case study and future trends
CN109687526B (zh) 一种基于一致性理论的孤岛微电网分层分布式控制策略
Kotra et al. Design and stability analysis of DC microgrid with hybrid energy storage system
Li et al. A distributed coordination control based on finite-time consensus algorithm for a cluster of DC microgrids
Liu et al. Decentralized multi-agent system-based cooperative frequency control for autonomous microgrids with communication constraints
Hosseini et al. Battery energy storage systems and demand response applied to power system frequency control
CN110265991B (zh) 一种直流微电网的分布式协调控制方法
Aryan et al. Design and analysis of novel QOEO optimized parallel fuzzy FOPI-PIDN controller for restructured AGC with HVDC and PEV
CN114362267B (zh) 考虑多目标优化的交直流混合配电网分散式协调优化方法
CN111725798A (zh) 一种用于直流微电网集群的分布式经济调度预测控制方法
CN113224769B (zh) 考虑光伏多状态调节的多时间尺度配电网电压优化方法
CN109787246A (zh) 考虑多微网并网的配电网动、静态无功设备优化配置方法
Xi et al. A novel automatic generation control method based on the ecological population cooperative control for the islanded smart grid
Liao et al. Distributed optimal active and reactive power control for wind farms based on ADMM
CN111276968A (zh) 基于奇异摄动的综合能源系统分布式趋同控制方法及系统
Zhao et al. Hierarchical distributed coordinated control strategy for hybrid energy storage array system
CN112467748A (zh) 三相不平衡主动配电网双时标分布式电压控制方法及系统
Liu et al. Fully distributed control to coordinate charging efficiencies for energy storage systems
CN109038654B (zh) 一种考虑分布式风电高渗透并网的配电系统优化运行方法
Klemets et al. A distributed algorithm for controlling continuous and discrete variables in a radial distribution grid
CN115800404B (zh) 基于有限时间一致性的多微网分布式优化协调控制方法
CN110518641A (zh) 一种交流微电网实现功率分配的分布式分层协调控制方法
CN115967078A (zh) 一种含分布式光伏的农村配电网电压分布式优化控制方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant