信息物理融合的孤岛微网有功协同控制方法

智能电网背景下的孤岛微网是典型的信息物理系统(CPS),在面对通信安全威胁、需求侧主动参与控制、分布式电源"即插即用"等新问题时,需要拓展传统的信息物理融合思维,开发不完全依赖于中央控制器的协同技术。基于此,提出了含有以频率为触发信号的需求侧单元、可再生能源发电、柴油发电及电池储能单元的孤岛微网有功控制模型。提出了一种完全分布式的协同控制方法使系统能以经济最优的方式实现频率的快速恢复,分为一致项、频率反馈和反馈系数设定这3个部分。其中一致项控制各发电单元遵循等微增率准则运行,频率反馈控制系统频率的快速恢复,计及了全局感知信息和误差校对信息的反馈系数,提高了系统的控制性能。仿真算例验证了所述模型与方法的有效性与可靠性。     

基于一致性算法的孤岛型微电网群实时协同功率分配

孤岛型微电网通过互联构成微电网群,将有利于提高其整体的经济性与供电可靠性。由于缺乏主网支撑,孤岛型微电网群对功率的实时平衡要求较高。文中针对孤岛型微电网群的实时功率分配问题,运用多智能体一致性理论提出孤岛型微电网群实时协同功率分配的框架。在此基础上对微电网调节成本进行建模,以各微电网的调节成本作为一致性状态变量设计一致性功率分配算法,使得各微电网共同承担微电网群系统的功率不平衡量,从而达到降低调节成本的目的。算例仿真表明,一致性功率分配算法可有效解决孤岛型微电网群的实时功率分配问题。     

协同遗传算法在微网孤岛下的环保经济调度

主要研究了孤岛模式下的微网环保经济调度问题,即在满足微网安全运行约束和负荷需求的条件下,优化分布式电源的出力,使微网的发电成本和排放成本最小。分析建立了微网环保经济调度的数学模型,考虑了分布式电源的燃料消耗、维护费用、排放成本、微网运行约束条件以及负荷需求等因素。研究了协同遗传算法的多种群并行运算机制与合作池特征,并将其用于调度模型求解。仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

孤岛微网信息物理系统可靠性建模与评估

为考察信息系统对微网可靠性的影响,从信息物理融合的角度提出孤岛微网可靠性建模与评估方法,更细致全面地刻画微网可靠性水平与运行风险。依据孤岛微网信息物理元件交互影响机理,基于马尔科夫过程理论建立了新的断路器元件三状态可靠性模型,为分析信息物理间接作用提供方法;考虑通信网络复杂性和冗余特征,借鉴传统通信网络利用关联矩阵和深度优先搜索评估连通性的方法,建立了基于连通性评价的信息系统可靠性模型;考虑孤岛微网优化运行状态对故障后果分析的影响,运用计及优化运行策略的系统状态生成方法,建立优化模型并求解。在此基础上,基于序贯蒙特卡罗模拟法,提出孤岛微网信息物理融合可靠性评估算法。通过对算例进行仿真测试,验证所提模型和方法的可行性和有效性,研究成果有助于推动微网可靠性评估的进一步发展。     

微网的实时调度策略

微网中新能源的实际出力和负荷实际值与预测值有一定误差,为了达到能量的实时平衡,系统面临着如何调度微源消除不平衡功率的问题。应对微网的实时调度,提出了微网并网与孤网状态下的几种实时调度策略。研究了微网的实时调度模型与算法,并进行了算例分析。     

基于一致性的微网分布式能量管理调度策略

基于多智能体一致性理论,设计了具有完全分布式特征的微网能量管理调度策略,以解决集中式控制方式通信压力大和无法满足即插即用要求的问题。以可控发电单元和储能单元运行成本最低为目标函数,结合微网功率平衡和发电单元出力的约束条件,建立了分布控制式微网最优经济调度模型。根据多智能体及一致性理论设计了微网的分布式能量管理调度算法,给出了该方法的具体实施步骤。通过在IEEE-14节点微电网系统中的仿真算例,验证了所提出调度策略的正确性和有效性。     

基于乌鸦搜索算法的孤岛微网多目标优化调度

为促进孤岛微网中可再生能源的消纳,减小负荷峰谷差。文中在孤岛微网中引入价格型需求响应,以微网运行成本最低和柴油发电机出力最少为目标,综合考虑功率平衡、抽水蓄能机组启停与工况转换等约束条件,构建了含风电、抽水蓄能和柴油发电机的孤岛微网多目标优化调度模型,并采用乌鸦搜索算法进行求解。仿真结果表明:在孤岛微网中引入价格型需求响应能有效削减负荷峰谷差,经济效益显著。与粒子群优化算法相比,乌鸦搜素算法在收敛速度和全局寻优的能力上具有明显优势。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

基于负荷分类调度的孤岛型微网能量管理方法

目前,国内外对微网运行的能量管理研究已取得了一定的成果,但是,主要是针对并网型微网运行的研究,而对孤岛型微网能量管理的研究还相对较少。因此,针对孤岛型微网的运行特点,研究了微网中的需求侧管理与调度方法,建立了孤岛型微网能量管理的优化调度模型。首先分析了在微网中开展需求侧管理的意义,将微网内的负荷按重要程度和用电特性分为三类,并作为可调度的对象。其次以总运行费用与停电损失之和最小为目标,计及停电量约束、储能设备运行约束和备用容量约束等条件,建立了孤岛型微网能量管理的混合整数规划模型,并使用CPLEX软件进行求解。算例结果表明,引入需求侧管理增加了孤岛型微网能量管理的灵活性,提高了可再生能源发电的利用率,降低了微网的运行成本。     

基于协同进化遗传算法的微网经济环保调度

为合理调度分布式电源使微网经济和可靠运行,提出一种基于协同进化遗传算法实现微电网分布式电源出力调度的方法。建立了冷热电联产型的微网经济环保调度模型,新增考虑热备用约束条件;建立分阶段目标函数,将蓄电池虚拟放电和充电价格计入群体寻优目标函数;给合协同进化遗传算法,使用群体寻优目标函数和精英寻优目标函数寻求分阶段经济调度最优解;给出了孤网和并网运行方式下的调度策略。通过算例分析了并网和孤网两种运行方式下冬季的经济调度方案,结果表明调度模型和算法是有效的。     

基于一致性算法的微网分布式有功均衡控制

为实现微网内可控型分布式电源(distributed generator,DG)按有功容量分配负荷以避免其过载,建立了基于一致性算法的分布式有功均衡控制模型。不依赖于中央控制器,而是通过Agent与邻居Agent之间的局部通信,根据自身信息及获取到的邻居信息来实时更新自己的信息,作为可控DG的指令以实时调整自身有功输出。此外,建立了考虑通信延时的有功均衡控制模型。基于Matlab/Simulink仿真验证了所提均衡控制策略可以达到有功均衡的效果,解决了部分DG过载的问题,且系统电压和频率稳定。另外,讨论了延时对系统的影响,验证了延时过大会使系统均衡精度变差。     

基于智能一致性算法的微网功率控制策略研究

由于分布式电源(DG)特性的差异,应用传统的下垂控制策略会导致微电网功率分配不均匀,严重时影响微电网系统运行的稳定性。为此,提出了一种基于智能一致性算法的微电网功率控制策略。该方法采用临近DG的无功信息,通过一致性算法使得各DG的无功全局收敛一致。此外,从数学上证明了一致性算法的收敛性和稳定性。最后,建立小型微电网实验系统验证了所提控制策略的有效性。结果表明,所提控制策略可实现有功和无功的合理均分,具有较好的稳态和动态性能。     

孤岛运行模式下微网实时能量管理策略

针对包含柴油发电机、光伏发电、储能装置以及负荷的独立微网系统,提出孤岛运行模式下微网实时能量管理策略。实时监测储能装置数据,对下一时刻储能装置能量状态进行预测,结合净负荷功率大小采用相应的调度策略。柴油发电机通常关闭作为备用电源,充当电压/频率支撑单元的储能装置不接受功率调度,通过留有一定调节裕量以自动吸纳微网内的剩余功率,非电压/频率支撑单元的储能装置接受功率指令调度参与负荷供电。当储能装置能量状态接近下限时,考虑柴油发电机计划开机时间提前将其开启,保证负荷不间断供电。柴油发电机投入运行后,建立能量优化模型。最后,通过实验验证所提策略的合理性,为孤岛运行模式下微网能量管理的实际工程应用提供指导以及参考。     

孤岛微网多场景机会约束动态调度

风光出力与负荷在时空分布上具有波动性和间歇性,该文按风速段拟合风电预测误差分布,采用Beta分布拟合光伏出力分布,按时段拟合负荷分布.根据风速和调度时段的不同采用卷积推广方法求解各场景下约束条件成立的分布函数.以微电网运行维护成本和环境成本最小为目标,构建微电网多目标机会约束动态调度模型.采用改进多目标教与学算法对模型进行求解.算例验证了模型与算法的有效性.然后采用蒙特卡罗模拟法产生随机场景进行调度.其结果表明,与传统机会约束调度(单场景)相比,多场景机会约束动态调度的后验置信水平更高,进一步确保了系统的安全性,提高了策略的鲁棒性.     

基于改进Gossip算法的多微网孤岛系统分布式电力交易策略

多微网系统的去中心化是微电网的重要发展趋势。关注多微网系统的分布式控制策略,将Gossip算法应用于由多个微电网组成的组合孤岛系统中;给出零售市场的电力交易模型,追求使多微网系统全局目标函数最小化的电价;基于双向平衡Gossip算法实现多微电网的电价决策;为保证安全隐私,设计一种具有隐私保护功能改进Gossip算法,以增加迭代次数为代价,避免成本函数共享。最后,通过算例仿真验证了采用Gossip算法的电力交易策略对孤岛运行状态下的分布式多微网系统的有效性。     

孤岛微网系统柴发配置分析

微网技术是新能源及可再生能源并网发电规模化应用的有效途径,可在一定程度上解决孤立海岛或偏远地区的供电问题。利用柴油发电机作为孤岛型微网的主要能源支撑时,其型号选取、容量确定等因素均直接对系统的供电可靠性产生影响,并间接影响系统的经济性能。本文以某海岛孤岛型微网系统为例,提出了柴油发电机设备的优化配置方法。经研究分析表明,在兼顾考虑微网系统经济效益、可再生能源利用比例、污染物排放以及柴发寿命等因素的情况下,可得到具有最佳综合性能的柴发优化配置结果。     

基于伪分层架构的孤岛交流微网可调度下垂控制

提出了一种适用于孤岛交流微网的可调度下垂控制方法。该方法利用一阶惯量实现伪分层控制架构,可实现微网内分布式电源在较小的时间尺度上自动分配功率,并在较大的时间尺度上服从调度指令。该方法不仅包含有功功率调节和频率恢复控制,还含有无功调节控制和电压控制。即使给定的功率控制参考值不可行,所提方法仍然适用。最后,通过Matlab/Simulink的仿真验证了该方法的有效性。     

基于改进一致性算法的孤岛直流微电网储能系统分布式控制策略

针对孤岛直流微电网中多个储能单元的协调控制,提出了一种基于改进一致性算法的储能系统分布式控制策略。首先,提出了一种改进一致性算法,并证明该算法相比经典一致性算法收敛时间更短。然后,基于改进一致性算法,提出了一种储能系统分布式控制策略,通过合理调节各储能单元的功率,维持了直流母线电压的稳定、避免了储能电池的过充过放。该策略具有两种运行模式,分别适用于微电网有扰动与无扰动的情况,在及时调节储能单元功率的同时,减少了控制所需的通信量和计算量。最后,搭建了孤岛直流微电网系统仿真算例,仿真验证了所提控制策略的有效性及其在控制时间方面的优越性。     

基于自适应ANN的孤岛微网群电压频率分布式协同控制

针对孤岛微网群稳定运行难度大,电压频率控制极为复杂的问题,本文提出了一种适用于含多逆变器分布式电源(distributed generations, DGs)微网群(microgrid cluster, MGC)的智能电压频率协同控制方法。首先,该方法利用Lyapunov理论和基于逆变器DG的动态特性设计了基于模型化的控制器;然后,利用人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)来近似上述动态特性,从而得到不需要DG参数先验信息的智能控制器,此外,所提控制器不需要使用电压和电流PI控制器;最后,通过不同场景下的仿真分析,验证了所提控制器的有效性,另外,本文还利用Lyapunov分析,证明了跟踪误差和神经网络权值最终一致有界,从而可实现了较好的电压和频率动态调节。     

多智能体系统的交直流混合微网群一致性协同控制

针对交直流混合微网群组成结构的复杂性、源-网-荷高度电力电子化趋势等新特点,提出一种基于离散一致性算法的智能多级控制策略,对交、直流微网群的组网形式及群级协调控制进行了详细研究。在用户需求发生变化时,基于多智能体系统构建稀疏通信网络,对微电网群内各分布式设备实现就地分布式控制,邻近智能体间进行通信,节省通信时间;分析了通信延时对一致性算法收敛稳定性的影响。仿真结果表明,当构建的随机矩阵D的对角元素不为0时,通信延时不会对一致性算法的收敛性产生影响,但会影响收敛的形式及时间;另外,多智能体系统可以实现"即插即用",维持交直流混合微网的稳定性。