張雅琴，魏文軍,2

(1. 蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院，蘭州 730070；2. 蘭州交通大學(xué) 光電技術(shù)與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州 730070)

微電網(wǎng)是指由分布式電源(distributed generator，DG)、電力電子設(shè)備和負(fù)載等構(gòu)成的小規(guī)模電力系統(tǒng).其具有并網(wǎng)和孤島兩種運(yùn)行方式[1-2].孤島運(yùn)行時(shí)，多臺(tái)DG并聯(lián)運(yùn)行，共同承擔(dān)負(fù)載功率，微電網(wǎng)依靠自身的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)保證頻率及電壓穩(wěn)定.但由于DG多采用光伏、風(fēng)電等可再生能源發(fā)電設(shè)備，輸出功率受自然因素制約，具有隨機(jī)性、間歇性和控制困難等缺點(diǎn)，因此，孤島模式下的微電網(wǎng)優(yōu)化控制問題得到了廣泛關(guān)注[3-5].

目前，常見的控制方法主要有集中式、分散式和分布式三種[6].傳統(tǒng)的集中式控制，主要是采用微電網(wǎng)控制中心(microgrid central control,MGCC)采集和處理全網(wǎng)的信息，通過向底層設(shè)備發(fā)出指令來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)和控制功能.雖然這種方法的調(diào)節(jié)精度高，但因中心節(jié)點(diǎn)要采集和處理大量的數(shù)據(jù)，若中心節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，將波及整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài).文獻(xiàn)[7]提出了一種基于虛擬阻抗的分散控制方法，該方法利用虛擬阻抗來平衡線路阻抗的影響，有較高的可靠性，能滿足DG即時(shí)從微電網(wǎng)接入或切除的要求，但功率分配精度低，母線電壓也得不到保證.文獻(xiàn)[8]提出了一種基于公共母線電壓的分散式控制方法，提高了功率分配的精度，但它不適用于無公共母線的微電網(wǎng)系統(tǒng).

多智能體系統(tǒng)(multi-agent system,MAS)是由某些具有自治性、社會(huì)性、反應(yīng)性和預(yù)動(dòng)性作用的智能體，以相互交換信息的方式構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).通過一致性算法，可以在無需獲取所有智能體信息的情況下，智能體僅需與相鄰智能體通信，最終使所有個(gè)體達(dá)到協(xié)調(diào)一致狀態(tài)[9-11].MAS因具有協(xié)調(diào)性好、通信線路少等優(yōu)點(diǎn)，被應(yīng)用于微電網(wǎng)協(xié)同控制中.文獻(xiàn)[12]結(jié)合MAS理論與微電網(wǎng)控制問題，將DG視為智能體，多臺(tái)DG構(gòu)成多智能體系統(tǒng).文獻(xiàn)[13-14]提出了一種分布式協(xié)調(diào)控制策略，通過調(diào)節(jié)使電壓和頻率維持穩(wěn)定，同時(shí)實(shí)現(xiàn)功率均分，但該方法需要接收系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的信息，造成信息量過大等問題.文獻(xiàn)[15-16]利用MAS一致性算法，每臺(tái)智能體僅通過與鄰居智能體交換電壓、頻率信息，就能估算出全網(wǎng)的平均信息，優(yōu)化下垂控制的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)各DG輸出功率的精確分配，并進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)壓調(diào)頻.文獻(xiàn)[17]提出了一種基于一致性算法的微電網(wǎng)控制策略，實(shí)現(xiàn)了調(diào)壓調(diào)頻和功率分配，但在負(fù)荷較小或DG裝機(jī)容量較大時(shí)，會(huì)造成功率分配不均，且一致性算法的收斂速度慢，造成系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間過長.

本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，將多智能體快速一致性算法應(yīng)用到微電網(wǎng)中，每臺(tái)DG及其逆變器視為一個(gè)智能體，僅需鄰居智能體間交換功率信息，就可以計(jì)算出全網(wǎng)的平均功率和總功率，用于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)頻率、電壓穩(wěn)定和功率分配.按照備用功率比例承擔(dān)突增的負(fù)荷，解決了由于各電源容量不同造成的功率分配不合理的問題，同時(shí)提高了系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，最后通過仿真算例對該策略進(jìn)行了驗(yàn)證.

1 多智能體系統(tǒng)快速一致性算法

(1)

式中：xi、ui分別表示智能體i的狀態(tài)變量和輸入變量，經(jīng)典的一致性協(xié)議[18]如下：

(2)

式中：Ni表示多智能體i的鄰居集合.

基于局部信息反饋的快速一致性協(xié)議[18]如下：

(3)

式中：k1i表示智能體i的反饋增益，k2i表示智能體i與鄰居智能體j的差值增益，通過調(diào)節(jié)k1i、k2i的大小，可以縮短狀態(tài)變量的收斂時(shí)間；ni(t)表示智能體i的鄰居智能體數(shù)，且與它的入度相等，即ni(t)=dii.

定理[19]：在MAS中，當(dāng)且僅當(dāng)L所對應(yīng)的圖G包含一棵有向生成樹時(shí)，協(xié)議(3)可使該系統(tǒng)的狀態(tài)變量達(dá)到漸近一致收斂，即

x1∞=x2∞=…=xn∞≈xave.

(4)

將式(3)代入式(1)中，有

(5)

寫成矩陣形式并化簡后得到

(6)

式中：E為n階單位矩陣；n階對角矩陣K1=diag(k11,k12,…,k1n),K2=diag(k21,k22,…,k2n),ΔK1=diag(k1/(a11+1),…,kn/(anm+1)).

因此，該算法可取代傳統(tǒng)一致性對每一個(gè)智能體狀態(tài)變量的獲取和計(jì)算，節(jié)約通信時(shí)間，提高運(yùn)算速度.

2 基于快速一致性的微電網(wǎng)分布式優(yōu)化控制策略

本文所提策略以分層控制為架構(gòu)，系統(tǒng)整體控制結(jié)構(gòu)如圖1所示,各控制層的主要作用如下：

1) 一次控制層：以基于P-f的下垂控制為基礎(chǔ)，初步實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)頻率穩(wěn)定以及電源出力的分配.但下垂控制會(huì)產(chǎn)生頻率偏差，無法保證系統(tǒng)頻率維持在額定值.

2) 二次控制層：利用快速一致性算法計(jì)算出各臺(tái)DG的頻率補(bǔ)償量，消除一次控制產(chǎn)生的頻率偏差.

3) 三次控制層：利用快速一致性算法計(jì)算出DG備用功率均值和每臺(tái)DG增加的功率，按照備用功率比例分配輸出功率，解決了DG出力不合理的問題.

2.1 一次控制層設(shè)計(jì)

當(dāng)微電網(wǎng)以孤島狀態(tài)運(yùn)行時(shí)，逆變器通常采用P-f下垂控制方式，控制方程為[20]

(7)

m1P1=m2P2=…=mnPn=C2.

(8)

由式(8)可知，逆變器輸出功率與下垂系數(shù)成反比，通過調(diào)節(jié)下垂系數(shù)可以實(shí)現(xiàn)逆變器輸出功率的比例分配，但因?yàn)橄麓箍刂茣?huì)產(chǎn)生頻率偏差，因此需要在二次控制中彌補(bǔ)該偏差.

2.2 二次控制層設(shè)計(jì)

為確保系統(tǒng)輸出頻率維持在額定值，每臺(tái)DG需進(jìn)行頻率補(bǔ)償.若各智能體單獨(dú)計(jì)算各自的頻率補(bǔ)償量，會(huì)因各臺(tái)逆變器頻率補(bǔ)償量不一致而無法相互協(xié)調(diào).為避免這一影響，可選取各臺(tái)逆變器補(bǔ)償量的平均值作為逆變器共同的頻率補(bǔ)償量[17]，即

Pi,pu-1)=C1(Pave,pu-1).

(9)

(10)

2.3 三次控制層設(shè)計(jì)

由DG輸出的有功功率和額定功率計(jì)算出相應(yīng)的備用有功功率，即

(11)

將其作為狀態(tài)變量，由快速一致性算法(式(5))得到備用有功功率均值，進(jìn)而求出總備用有功功率，即：

(12)

當(dāng)負(fù)荷增加Pd后，每臺(tái)DG的功率補(bǔ)償量和輸出功率為：

(13)

此時(shí)，通過調(diào)節(jié)下垂系數(shù)來控制各電源的輸出功率，使之滿足

(14)

最后，將更新后的下垂系數(shù)送至下垂控制環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)分布式電源出力的合理分配.

3 仿真分析

為驗(yàn)證基于快速一致性的微電網(wǎng)控制策略的有效性，通過Matlab/Simulink仿真軟件搭建了如圖2所示的微電網(wǎng)仿真模型.

仿真過程如下：0～2 s，系統(tǒng)帶動(dòng)負(fù)載1 并達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行；t=2 s時(shí)，負(fù)載2投入運(yùn)行.仿真參數(shù)如表1所列.

表1 仿真參數(shù)

為驗(yàn)證本文控制策略在頻率調(diào)節(jié)和功率分配兩個(gè)方面的有效性，將按照以下三種情形進(jìn)行仿真分析：

1) 僅采用下垂控制：從圖3可以看出，t=2 s時(shí)，系統(tǒng)因負(fù)載2的突然切入，有功負(fù)荷增加了10 kW，受下垂控制方程影響，此時(shí)系統(tǒng)頻率下降.因此，傳統(tǒng)的下垂控制會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)頻率在較大負(fù)荷波動(dòng)時(shí)偏離額定值.

從圖4(a)可看出，各DG以4∶3∶2∶1的比例承擔(dān)系統(tǒng)有功負(fù)荷.2 s后，由于負(fù)載2的突然接入，DG2的輸出功率已超出其最大值(6 kW)，以最大運(yùn)行狀態(tài)工作的電源，不僅無法滿足用戶需求，還會(huì)降低設(shè)備壽命，給系統(tǒng)帶來安全隱患.

2) 采用傳統(tǒng)一致性算法的控制策略：在一次控制的基礎(chǔ)上，增加基于傳統(tǒng)一致性的頻率和功率控制層.由圖3可看出，經(jīng)過一致性算法計(jì)算得到的頻率補(bǔ)償量補(bǔ)償至下垂控制環(huán)節(jié)后，約2.4 s時(shí)，頻率恢復(fù)到額定值.從圖4(b)可以看到，通過有功功率控制環(huán)節(jié)，各DG按照備用有功功率比例進(jìn)行負(fù)荷分配，約t=3 s時(shí)，功率輸出才達(dá)到穩(wěn)定，該策略在一致性算法下雖然可以實(shí)現(xiàn)頻率補(bǔ)償和功率控制，但恢復(fù)時(shí)間過長.

3) 采用基于快速一致性算法的控制策略：在二次和三次控制層中采用快速一致性算法.

從圖5(a)可看出，傳統(tǒng)一致性算法下的有功功率標(biāo)幺值在6 s時(shí)逐漸收斂至平均值，而快速一致性算法(圖5(b))在2 s時(shí)就已達(dá)到了收斂值，收斂速度提高為原來的3倍左右.從圖3可以看出，約t=2.1 s時(shí)，系統(tǒng)頻率恢復(fù)至額定頻率50.01 Hz左右，恢復(fù)時(shí)間提高了近40%.從圖4(c)可以看到，約t=2.2 s時(shí)輸出有功功率達(dá)到穩(wěn)定值，DG1～DG4按備用功率比例6∶2∶2∶1分擔(dān)系統(tǒng)增加的10 kW負(fù)荷，輸出功率均低于最大值，電源出力分配更加合理.

從圖6可看出，在2 s時(shí)，由于負(fù)載2的接入系統(tǒng)電壓幅值突增，在采用快速一致性算法的控制策略下，電壓幅值迅速恢復(fù)至311 V，電壓達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)；另外，約t=2.2 s時(shí)DG1～DG4的無功按備用功率比例6∶2∶2∶1分擔(dān)系統(tǒng)突增的10 kvar無功負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的無功功率分配.

通過對比可知，基于快速一致性的微電網(wǎng)控制策略，不僅實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)頻率穩(wěn)定和功率合理分配，還提高了一致性的收斂速度，縮短了系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間.

4 結(jié)論

本文結(jié)合多智能體系統(tǒng)分布式控制理論，將快速一致性算法應(yīng)用于微電網(wǎng)的電壓、頻率控制和功率分配中.該控制策略解決了傳統(tǒng)下垂控制存在頻率偏差和功率分配不合理的問題，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度，增加了系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性，更具有現(xiàn)實(shí)意義.