東南大學電氣工程學院、西門子電力自動化有限公司的研究人員呂振宇、蘇晨、吳在軍、竇曉波、李紅艷,在2017年第7期《電工技術學報》上撰文指出,由于線路阻抗分布不均,基于下垂控制的孤島型微電網需要引入二次調節手段以實現電壓及功率的優化控制。傳統的二次調節常通過微電網中心控制器(MGCC)實現,但由于存在中心節點,系統的可靠性及可擴展性差。
結論
本文提出了一種基于對等稀疏網絡的分布式二次調節策略,該策略利用離散一致性算法,僅通過與鄰居節點間的有限通信實現分布式單元功率均分及系統平均電壓的調節。由于控制節點間完全對等,不存在中心控制器,增加了控制的可靠性及靈活性。
利用Matlab/Simulink搭建孤島型微電網,在JADE平臺上開發分布式二次調節策略,聯合仿真所提策略的有效性,并與已有集中式、自治式策略進行對比。詳細分析通信延時對策略的影響,對通信網絡拓撲結構進行多目標優化,根據延時的抗干擾能力選擇最優拓撲結構。
微電網是一種由分布式電源、儲能設備、可控負荷及電力電子變流器等構成的局部電網,是智能電網的重要組成部分[1,2]。交流微電網的運行模式可分為并網及孤島兩種,孤島運行時,通常采用多臺分布式電源并聯運行的方式來承擔負荷功率以提高系統的供電可靠性。但是,分布式電源間的功率分配及微電網系統的電壓水平會影響系統運行效率及電能質量,因此孤島型微電網二次優化調節問題受到了廣泛的關注。
下垂控制是實現分布式電源間功率自治分配的有效方法[3-6]。但是,由于線路阻抗分布不均,各節點電壓不同,傳統的基于P-f特性或P-V特性的下垂控制無法實現無功功率或有功功率的高精度分配。因此,通常采用二次調節的方法優化系統的運行狀況[7-14]。
目前,二次調節的架構主要分為集中式和分散式兩種。傳統的集中式二次控制[7,8]常采用微電網中心控制器(MicroGridCenterController,MGCC)實現二次調節功能,由MGCC采集全網的運行信息,經優化計算后向底層控制發送指令。
這種方法調節準確度高,但控制速度低,數據通信量大,且存在中心節點,系統可靠性、可擴展性差。文獻[9,10]提出了基于全網絡的反饋控制系統實現二次調節,該方法雖無需中心節點,但每個節點都需與其余節點通信,數據傳輸量大,通信鏈路故障會對系統的控制效果及穩定性產生影響。
文獻[11,12]提出了基于虛擬阻抗的分散式控制方法,該方法無需通信線路,采用虛擬阻抗來平衡線路阻抗的影響,可靠性高,能滿足分布式電源“即插即用”的特性,但無法同時滿足功率分配精度及母線電壓要求。文獻[13]在底層和二級控制中引入了基于主導節點的連續一致性算法,實現了輸出功率的比例調節,但是主導節點的存在削弱了系統的可靠性。文獻[14]提出一種基于公共母線電壓的分散式控制方法,實現了無功功率的準確分配,但是只適用于存在公共母線的微電網系統,應用范圍受限。
基于稀疏對等網絡的分布式方法由于兼具集中和分散控制的優點,在電力系統中的應用越來越廣泛[15-20]。在集群控制方面,文獻[15]提出基于無中心控制器的光伏集群分布式協調策略實現光伏功率的均衡分配。文獻[16]提出基于一致性算法的微電網儲能系統協調控制方法實現充放電損耗最小。
文獻[17]基于分布式算法實現微電網自適應下垂控制策略,分析了系統的動態性能。在功率優化方面,文獻[18]提出基于分布式原-對偶次梯度算法的虛擬電廠最優調度策略。文獻[19]根據電動汽車充放電特性,提出基于無中心控制器的電動汽車最優調度策略。
在配網無功優化方面,文獻[20]提出基于分布式次梯度方法的分布式無功最優調度策略實現配電網損耗最少。上述研究成果在理論上證明了分布式算法在電力系統應用中的可行性,但均忽略了通信延時、通信協議等實際因素,尚缺乏實際應用的支撐。
本文在現有研究的基礎上,提出一種分布式二次優化調節策略以解決線路阻抗帶來的功率分配不均及電壓下跌問題。該策略在原有下垂控制的基礎上增加無中心節點的對等稀疏網絡以實現二次調節。
本文首先分析線路阻抗對下垂控制的影響,其次闡述所提的分布式二次控制策略,仿真分析說明了策略的有效性及網絡延時對控制性能的影響。最后,根據不同目標對網絡拓撲進行多目標優化,針對延時的抗干擾能力選擇最優拓撲。
系統連接結構
結論
為了克服孤島型微電網集中式或分散式二次調節策略的不足,本文設計了基于DMAS框架的分布式二次調節策略。該策略利用離散一致性算法,通過鄰居代理間的局部通信實現全局的可觀測,在負荷不平衡及線路阻抗未知的情況下實現了分布式單元的高精度功率分配及全網平均電壓調節。
從理論及仿真兩方面詳細分析了通信延時對控制策略的影響,根據最優網絡特性對通信拓撲進行了多目標優化,選擇本質譜半徑的變化率作為評價函數得到最優拓撲。最后,通過仿真說明了最優拓撲具有較好的抗延時干擾能力。