基于强化学习的直流微电网分布式经济下垂控制

针对直流微电网在传统下垂控制下整体运行成本偏高且存在电压静态偏差的问题,提出一种基于强化学习的完全分布式经济下垂控制策略.通过分布式一致性算法寻找系统最优经济运行点,并利用偏差调整和Adam算法优化经济下垂系数,以提高计算的速度与效率;通过改进强化学习原理进行电压的二次优化控制.利用MATLAB/Simulink搭建具有不同运行成本单元的直流微电网仿真模型,结果验证了所提策略的有效性和优越性以及即插即用特性.     

基于模型预测控制的PWM整流器直接功率控制

针对传统三相电压型PWM整流器直接功率控制开关频率不固定、控制滞后等问题,提出了一种基于模型预测控制的直接功率控制策略来控制三相PWM整流器。该方法采用供电电源的平均电压矢量作为控制过程的基矢量进行电压空间矢量调制(space vector pulse width modulation,SVPWM),用模型预测控制器代替传统的PI控制器或滞环比较器进行有功功率和无功功率控制,依据系统控制要求设计预测控制器的优化性能指标,求解优化性能指标得出控制时域内最优控制量进行控制。该方法实现简单,且能有效降低直流侧母线电压纹波和交流侧电流失真度。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于OPF的MMC-MTDC自适应下垂控制策略

传统下垂控制无法解决模块化多电平换流器多端直流MMC-MTDC(modular multilevel converter multiterminal DC)输电系统中换流站功率裕度和系统功率协调分配的问题,为此提出一种最优潮流下自适应下垂控制策略。首先根据电压变化方向与实时裕度设计MMC自适应下垂控制器;然后分析传统下垂控制无法解决MTDC中直流线路阻抗产生电压偏差的缺陷,针对影响直流网络潮流的因素,构建约束条件以及目标函数求解潮流优化分配下垂系数;最后通过直流电压差值实时计算权衡系数来分配两种下垂曲线所占比例。在PSCAD/EMTDC中建立5端MTDC模型,分别在稳态与暂态工况下对比两种控制方式,结果表明该控制策略可以避免换流站满载、减少线路损耗实现系统功率优化分配。     

一致性算法下光储直流微网改进下垂控制

针对在孤岛状态下独立运行的光储直流微电网,提出了一种基于一致性算法的改进下垂控制策略.在二次控制中采用了一种事件触发控制下的分布式平均一致性算法,使直流微电网内各单元之间只需在满足事件触发机制时与邻居单元通信,即可完成二次电压恢复和功率均分控制.系统通过该策略可协调功率分配和维持母线电压稳定,在保证控制性能的同时有效减...     

交直流混合配电网分布式无功电压互动控制策略

交直流混合配电网的无功电压控制是保证其高效可靠运行的关键。为此,提出一种基于有限时间控制的分布式无功电压互动控制策略,在无集中控制器的架构下实现交流子网与直流子网间的无功电压互动支撑。该方法构建了分布式去中心化协同控制架构,利用有限时间控制实现多逆变器间的分布式一致性协同,同时保障无功功率增量的精确均分,避免多个下垂控制逆变器间的无功环流问题,进一步提高电压质量。相对于传统的一致性策略,所提出的策略收敛速度更快,且可适应系统各种扰动。为了验证该控制策略的控制效果,在PSCAD/EMTDC中建立了交直流混合配电网仿真模型,在多种工况下验证了系统分布式互动支撑及无功均分策略的有效性和适应性。     

基于有限时间一致性的直流微电网分布式协同控制

直流微电网的控制目标主要是实现维持电压稳定和负荷比例分配,传统的下垂控制无法同时兼顾两个控制目标,而集中控制存在依赖中央控制器等弊端。文中提出一种基于有限时间一致性的直流微电网分布式控制策略,在下垂控制的基础上,提出包括电流矫正控制和电压调节控制的分布式二次控制。该策略基于多代理系统及其分布式交互协议实现,各分布式电源代理仅与邻居交互输出电流信息,通过有限时间一致性协议,完成各分布式电源的输出电流按比例分配,并利用平均输出电流进行电压协同调节。所述控制策略以分布式的方式实现,能够满足分布式电源即插即用的要求,采用有限时间一致性算法具有较好的收敛性能。为验证该策略的控制效果,在PSCAD/EMTDC中建立了详细的直流微电网模型进行仿真。结果表明所述策略可以有效地完成直流微电网电压稳定和负荷比例分配的控制目标。     

考虑脉冲负载影响的直流微电网变换器模型预测控制策略

围绕含脉冲负载的直流微电网稳定运行问题,设计了抑制脉冲负载影响的直流微电网中变换器的预测控制策略.所设计的模型预测控制器是一种最优鲁棒协调控制器,可直接应用于直流微电网中混合储能系统,并减轻脉冲功率负载的负面影响.在分析直流微电网构成基础上,推导了系统动态模型以开发模型预测控制器,同时将系统硬约束引入控制策略中,进而采用线性矩阵不等式方法求解模型预测控制条件.利用搭建的直流微电网测试平台进行了实验研究,实验结果验证了新型模型预测控制策略的有效性.     

大规模海上风电场的双层分布式有功控制

传统集中式的风电场有功控制策略在风电场规模较大时面临中央控制器计算负担重、鲁棒性差等问题,完全分布式控制的收敛性受通信延迟和迭代次数的影响显著.为此,提出了一种双层分布式的控制结构.上层控制基于分布式一致性算法进行设计,降低通信系统的建设投资和缓解集中控制器的求解负担.下层控制采用基于模型预测控制(Model Pred...     

基于电感辨识的内置式永磁同步电机电流模型预测控制

为了开发内置式永磁同步电机的电流模型预测控制算法,针对被控对象模型的非线性特点在控制器的设计过程中通过扩张转速相关状态的方式获得线性的预测模型,将d-q坐标系下的定子电压和电流的二次不等式形式的约束用一系列的线性不等式来近似以简化预测算法的复杂性,由此把该模型预测控制问题转化为线性约束系统的多参数二次规划问题,通过离线求解获得全部最优控制状态反馈规律,解决了传统模型预测控制算法在线计算量大的问题.同时考虑到参数的时变特性,采用带遗忘因子的递推最小二乘法对交直轴电感参数进行在线辨识,将辨识结果用于扩张状态的参数和目标控制电压的计算中,提高了该电流控制器的鲁棒性.     

基于改进MPC的混合储能系统控制策略

当直流微电网母线功率发生波动时,混合储能系统能有效维持母线电压的稳定.混合储能系统控制策略通常采用基于PI控制的双闭环控制算法.但由于内环PI调节的滞后性,会出现动态响应速度不佳的问题.提出了一种基于多步预测的模型预测控制(MPC)混合储能系统双闭环优化控制策略,多步预测MPC可降低传统MPC的预测误差,将改进后的MPC作为控制内环来解决传统双闭环控制内环动态响应速度不佳的问题.实验结果表明,与传统MPC作为内环的双闭环相比,优化控制策略减小了系统超调量,与基于PI的传统双闭环控制相比,提高了混合储能系统的动态响应速度,使母线电压突变时电压的恢复时间减少了51％,验证了双闭环优化控制策略的有效性.     

基于DCT的真双极直流配电网电压-电流二级控制

在真双极直流配电网中,由于线缆阻抗的差异,底层传统下垂控制在实现较小的电压偏差和较高的分流精度时,存在着有矛盾,影响系统的稳定性和运行的经济性。为此,文中在底层控制的基础上提出一种基于DC/DC变换器(DC/DC transformer,DCT)的适用于真双极拓扑的电压-电流二级控制策略。该控制策略基于通信采集同极性并联DCT的电流和异极性串联DCT的电压,采用一致性算法使电流控制与电压控制均达到收敛,从而实现负荷的合理分配并有效抑制正负极电压的不平衡。在PSCAD/EMTDC平台中搭建真双极直流配电网模型进行仿真验证,仿真和评价结果验证了该控制策略在不同工况下的有效性、对不同拓扑的适应性及配网发生故障时的可靠性。     

动态电压恢复器的模型预测控制

为了提高动态电压恢复器的响应速度和稳态精度,提出了基于模型预测控制的控制策略,详细分析了控制器参数设计方法。在分析动态电压恢复器主电路模型的基础上,采用内环电流控制器对模型进行改进,得出模型预测控制所需的被控对象一步预测模型,设计了模型预测控制器。所提控制算法克服了基于非参数预测模型的模型预测控制由于算法复杂、参数调整困难,计算量大,很难直接应用到电力系统这样的快速实时系统中的问题,同时实现了预测控制滚动优化、反馈校正的优点。在满意的稳定精度下,明显提高了系统的动态响应速度。与经典控制策略的实验对比分析,     

双重化PWM整流器自抗扰模型预测直接功率控制

针对车载双重化脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器控制性能易受到模型不确定性和列车运行条件(输入电压、功率等级、电路参数等)变化影响的问题,提出一种基于自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)和模型预测直接功率控制(model predictive direct power control,MPDPC)的双闭环控制算法。其中,外环基于自抗扰控制理论,构建了基于误差驱动的ADRC(error-based ADRC,EADRC)控制器调节直流侧电压;内环结合基于内模原理的功率补偿方案使用两步MPDPC算法实现电流信号的控制。仿真和实验将所提自抗扰模型预测直接功率控制(ADRC-MPDPC)算法与传统基于比例积分的直接功率控制(proportional integral-based direct power control,PI-DPC)算法和PI-MPDPC方法进行对比,结果表明所提策略在系统启动、负载变化及工况切换等场景表现出更优的动态特性和鲁棒性能。     

基于数据驱动的孤岛直流微电网二次控制

针对孤岛直流微电网,提出一种数据驱动的无模型二次控制策略.利用直流微电网系统输入、输出的过程数据以及偏格式动态线性化方法建立系统的数据模型.通过设计新型的无模型二次功率和电压控制器,分布式电源按其容量成比例地输出功率,同时使用最大电压补偿的方法恢复系统母线电压.通过数学分析严格证明该直流微电网系统在不同运行条件下是闭环控制稳定的.最后,利用MATLAB/Simulink仿真和RTDS实验平台,验证了所提控制策略的有效性.     

基于灵活虚拟惯性控制的直流充电桩协同控制

直流系统具有小惯性、弱阻尼特征，而直流充电桩系统的负载投切相对频繁，会对母线电压稳定产生较大的影响。采用灵活虚拟惯性控制技术作为一次控制，使直流充电桩系统具备一定的惯性与阻尼支撑，从而改善直流充电桩控制系统的动态性能；采用惯性中心协同控制策略作为二次控制，调整各充电桩系统的输入电能，并对虚拟参数进行二次调节，从而保障各系统能在不同的参数下实现电压响应的一致性；利用反推法重新构造电流内环，以弥补传统比例积分控制动态性能较弱的问题。仿真结果验证了所提控制策略的有效性。     

基于模型预测控制的MMC-HVDC系统控制策略研究

为提高基于模块化多电平换流器的直流输电系统(MMC-HVDC)电流内环的动态响应速度,提出了一种MMC-HVDC系统的模型预测控制(Model predictive control, MPC)方法。该方法通过预测模型、反馈校正和滚动优化得到最优的电压控制量,克服了传统双闭环控制PI参数整定困难和动态响应慢的问题。针对外环PI控制器参数对系统参数敏感的问题,对PI控制器参数进行了自适应调整,根据控制器的输入偏差和输出的大小来调整PI参数,提高了控制器的鲁棒性。针对子模块电容的均压问题,采用了基于排序法的最近电平调制(NLM)均压调制算法,有效地实现了子模块电容电压的平衡。最后,通过Matlab/Simulink平台搭建了5电平的MMC-HVDC系统仿真模型。仿真结果表明了该控制策略的有效性和可行性。     

基于DDPG算法的微网负载端接口变换器自抗扰控制

直流微电网是新能源综合利用的重要形式,但其中的分布式接口往往存在着强随机性扰动,这给直流变换器的稳压控制带来了诸多问题。为了尽可能地抑制控制器参数固定时这种不确定性特征引起的不利影响,提出了一种利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法整定线性自抗扰控制器参数的方法。依靠引入了智能算法的自抗扰微电网控制系统,实现了控制器参数的自适应调整,从而实现了微电网接口变换器的稳定运行。通过仿真对比了各类典型工况下,DDPG-LADRC与传统线性自抗扰控制器(linearactivedisturbance rejection control, LADRC)、双闭环比例-积分控制器的性能差异,验证了所提控制策略的有效性。而参数摄动下的鲁棒性分析结果结合多项指标下的系统整体性分析,充分体现了控制器参数的智能化调整所带来的多工况自适应性增益的优越性,具备较强的工程价值。