一种直流微电网的分布式协调控制方法与流程

本发明涉及直流微电网能量协调控制技术领域，尤其是涉及一种直流微电网的分布式协调控制方法。

背景技术：

随着大量新能源发电在传统电网中的渗透率不断提高，微电网技术应运而生。微电网技术是一种将分布式电源、负荷、储能装置等有机整合在一起的小型发配电系统。目前对于微电网的研究大多集中在交流微电网，但光伏、风力发电等新能源发电单元产生的电能大部分为直流电，采用直流微电网不仅省去了交直流变换装置，减小成本、降低损耗，并且电网内不存在频率稳定、无功功率等问题，因此，对直流微电网系统的研究正在受到广泛的关注。母线电压是反应系统稳定运行和功率平衡的关键指标。系统内功率不平衡时会引起母线电压的波动，母线电压过高说明系统内有功功率过剩，反之，则系统内功率不足。因此，控制直流母线电压稳定通常是直流微电网的重要目标。

能量管理系统是微电网潮流管理的必要手段，其管理方式主要有基于规划管理和最优化管理。其中最优化管理考虑了系统运行的经济效益，因而在国内外引起广泛的关注。

针对直流微电网的控制方法，主要分为集中式控制与分布式控制。集中式控制采用系统中可控单元统一向中央控制器发送和接收状态指令，对通信网络的稳定性要求较高，并且导致系统运营成本较高，且分布式电源的高渗透率与微电网的可拓展性使得传统的集中式优化协调管理缺乏灵活性与可拓展性。相比较而言，分布式控制适应性更强，更能满足分布式电源即插即用的要求。

多智能体系统作为分布式结构中的一种，具有良好的启发性和自主性，尤其适用于复杂的微网能量管理。在多智能体系统的分布式控制中，最基本的问题即多智能体系统的一致性。多智能体多智能体系统的一致性优化算法能够实现电力系统的分布式优化运行，这种分布式控制结构仅需要获得本地智能体及其邻居智能体的信息，网络通信压力小，满足即插即用。可控电力设备通过通信网络实现信息交互，并通过局部通信网络与其他智能体进行信息交互，实现整个微电网系统的协调优化运行。

在目前针对微网的能量管理策略研究中，大部分研究针对传统交流微电网。在针对直流微电网的研究中，涉及可再生能源利用最大化和发电成本最小化这类经济目标的较少。因此，提出一种能够在直流微电网中实现运行成本最低，并合理分配各单元输出功率，同时能够快速实现母线电压稳定及电网功率平衡的多目标控制策略方法十分有必要。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种直流微电网的分布式协调控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种直流微电网的分布式协调控制方法，包括以下步骤：

步骤1：根据直流微电网系统中的分布式电源，结合供需平衡条件和容量限制，建立系统的总发电成本函数模型；

步骤2：各发电单元及其智能体控制器获取本地信息，并初始化；

步骤3：采用改进的多智能体一致性算法对发电成本函数求解，获得各单元的成本微增率和输出功率，同时稳定直流母线电压；

步骤4：进行下一时刻的算法迭代，对获得的信息进行处理，最后输出最优功率；

进一步地，所述步骤1中的总发电成本函数模型，其描述公式为：

式中，PB.i为储能单元i的输出功率，SB为可控储能单元的集合，ai、bi、ci为相应的函数系数，i为自然数，Ci表示发电单元i的运行成本。

进一步地，所述步骤1中的供需平衡条件，其描述公式为：

式中，PG为所有分布式发电单元的输出功率，SL为所有负荷单元的集合，PD.i为储能单元i的本地有功需求。

进一步地，所述步骤1中的容量限制，其描述公式为：

式中，PB.i(k)、分别对应为k时刻储能单元i的输出功率最小值、实际值和最大值，SOCB.i(k)、分别对应为k时刻储能单元i的剩余电量最小值、实际值和最大值。

进一步地，所述步骤2中的初始化的过程包括以下分步骤：

步骤201：获取储能单元i智能体测量到的本地负荷信息和有功功率，获取各单元的成本微增率；

步骤202：根据拓扑图形成拉普拉斯矩阵和邻接矩阵。

进一步地，所述步骤3中的多智能体一致性算法的算法改进包括定义辅助变量并进一步定义储能单元的输出功率和引入电压稳定函数并进一步设置修改后的一致性协议。

进一步地，所述的储能单元的输出功率的计算公式为：

式中，aij表示智能体i和j之间的通信拓扑权重，Ni表示储能单元i的邻居单元集合，和分别表示t时刻智能体i和j的辅助变量，dic为储能单元i与其本地需求有功负荷之间的权重系数，PD.c表示与权重系数对应的本地有功需求。

进一步地，所述的修改后的一致性协议，其描述公式为：

式中，L表示拉普拉斯矩阵，λ(t)为t时刻可控运行单元成本，为t时刻可控运行单元成本的导数，ε为直流母线电压误差因子，Udc为直流母线电压的设定值，U为直流母线电压的实际值。

进一步地，所述步骤4中对获得的信息进行处理包括以下分步骤：

步骤401：当采用一致性算法后出现某个发电单元的输出功率超出其限定值时，修改输出功率的功率限值并设置可控储能单元的输出功率约束；

步骤402：当一致性算法迭代结束后，判断输出功率是否越限后根据可控储能单元的输出功率约束输出相应的有功功率。

进一步地，所述步骤401中的可控储能单元的输出功率约束，其具体描述公式为：

式中，λ^*为最优增量成本，和分别为储能单元i的输出功率最小值和最大值。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)本发明采用改进的多智能体一致性算法对直流微电网运行成本模型求解，改进的一致性算法具有良好的收敛性，速度较快，可以稳定地收敛到最大功率点；通过各智能体与邻居智能体交换增量成本信息，并获得自身直流母线电压值，相比于传统的集中式控制，通信负担小。

(2)本发明在满足可控储能单元运行成本最低的前提下，同时实现了分布式电源的最大消纳、发电功率最优和直流母线电压稳定，实现了直流微电网的多目标协调控制。

附图说明

图1为本发明所采用的直流微电网结构示意图；

图2为本发明提出的控制方法流程图；

图3为本发明采用的各智能体通信网络拓扑结构图；

图4为本发明实施例中得到的成本微增率收敛图；

图5为本发明实施例中得到的各可控单元的最优输出功率收敛图；

图6为本发明实施例中的直流母线电压变化曲线图；

图7为本发明实施例与传统集中式控制方法下的直流母线电压变化曲线对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

图1为本发明所采用的直流微电网结构，由图1可以看出，直流微电网中主要包括分布式发电单元、储能单元和负荷单元。直流微电网通过静态转换开关(STS)与主网相连，因此直流微网可以工作在两种模式下：并网模式和孤岛模式，本发明中仅考虑直流微电网工作在孤岛模式下。直流微电网结构分为通信结构和物理结构两层，通信结构由控制单元对应的智能体组成，物理结构由电网中控制单元组成。每个智能体可以接收和采样相应的本地物理单元及其邻居单元的指令和信息，在接收到相应的信息后在智能体内进行迭代，从而更新本地物理单元的信息。

本发明控制方法的具体步骤流程如图2所示，包括以下步骤：

步骤一、根据直流微电网系统中的分布式电源，结合供需平衡条件和容量限制，建立系统的总发电成本函数。

直流微电网系统的总发电成本函数的表达式为：

式中，PB.i为储能单元i的输出功率，SB为可控储能单元的集合，ai、bi、ci为相应的函数系数，i为自然数，Ci表示发电单元i的运行成本，储能单元分为充电与放电两种状态，放电时符号为正，充电时符号为负。

直流微电网供需平衡条件为：

式中，PG为所有分布式发电单元的输出功率，SL为所有负荷单元的集合，PD.i为储能单元i的本地有功需求。

可控储能单元的运行容量限制为：

式中，PB.i(k)、分别对应为k时刻储能单元i的输出功率最小值、实际值和最大值，SOCB.i(k)、分别对应为k时刻储能单元的剩余电量最小值、实际值和最大值。

当不考虑输出功率和剩余电量限制时，可以利用拉格朗日乘子法，将目标函数转化为：

式中：η为拉格朗日乘子。对变量PB.i和η求导，得到目标函数的最优条件：

将成本Ci对输出功率PB.i的导数定义为第i个储能单元的成本微增率λi，由最优条件可知，成本目标函数的最优解是各个储能单元的成本微增率λi相等且保持功率平衡，即：

λ1＝λ2＝…＝λi＝λ^* i∈SB

式中：λ^*为最优增量成本。即满足“等微增率原则”时，直流微电网系统的运行成本最小。此时，对应的最优增量成本和最优输出功率之间的关系为：

式中：为各单元的的最优输出功率，即：

步骤二、各发电单元及其智能体控制器获取本地信息，并初始化。

如图1所示，直流微电网的结构分为通信结构和物理结构两层，初始化信息的具体内容包括：

(1)单元i的智能体i获取测量到的本地负荷信息PD.i和有功功率PB.i，计算各单元的成本微增率λi。

(2)根据拓扑图形成Laplace矩阵，形成邻接矩阵。

Laplace矩阵的定义如下：

直流微电网的各个节点之间通过通信网络进行信息交换，通信网络图可以用G＝{V,E,A}表示，定义图G是一个无向网络，其中V＝{v1，v2，…vn}为节点集合，n为节点总数；E为各节点间构成的边的集合，A为描述节点和边之间关系的邻接矩阵。如果在节点Vi和Vj间存在通信路径，则Vi和Vj是彼此的邻居，即认为两者之间存在一条无向边，该连接表示为(Vi,Vj)，且(Vi,Vj)∈E，特别地在无向图中，(Vi,Vj)∈E等同于(Vj,Vi)∈E；其在邻接矩阵A＝{aij}中对应的邻接矩阵元素，aij＝aji＞0，否则aij＝aji＝0，对角线元素aii＝0。因此，定义顶点的邻居集合为Ni＝{j∈v：(vj，vi)∈E}。节点Vi对应的入度为由di组成的度矩阵D＝diag{dij}，则图G的Laplace矩阵定义为L＝D-A，其中lij＝-aij，

步骤三、采用改进的多智能体一致性算法对发电成本函数求解，获得各单元的成本微增率和输出功率，同时稳定直流母线电压。

一致性算法在群体控制、复杂动态网络、协调控制等多方面有较广泛的应用。作为寻找直流微电网最优经济运行点的方法，其具有收敛速度快、收敛条件简单的特点。

在传统的多智能体一致性算法中，假设有n个智能体，定义动态方程：

式中，ui(t)为控制变量，xi(t)为状态变量表示网络中不同智能体的状态，上标·表示导数，控制变量的具体控制规律如下：

写成矩阵形式则为：

该算法通过各智能体与相邻智能体交换信息，将两个智能体之间的状态差不断减小直至达到所有智能体的一致性，这种方法无需全局信息，只需要获得相邻的局部信息。

本发明采用的改进的多智能体一致性算法，为了解决经济优化问题，采用λ作为一致性变量，当每个智能体迭代到最优增量成本时，同时能获得最优输出功率。考虑到各可控单元的成本微增率不同，输出功率的上下限不同，分布式一致性算法通信网络中的延迟也不可忽视，即保证策略的鲁棒性。即保证策略的鲁棒性。假设智能体之间的通信时刻由t表示，定义辅助变量定义储能单元的输出功率为：

式中，aij表示智能体i和j之间的通信拓扑权重，Ni表示储能单元i的邻居单元集合，和分别表示t时刻智能体i和j的辅助变量，dic为储能单元i与其本地需求有功负荷之间的权重系数，如果单元有本地有功需求，则取值为1，否则为0，PD.c表示与权重系数对应的本地有功需求，j，c为自然数。

本发明提出的通信协议如下：

λi(0)＝aiPB.i(0)+bi

其中，λi(0)、PB.i(0)分别为λ、PB.i初始值；上标·表示导数值；各单元的输出功率迭代满足：

可以看出，该一致性协议在满足功率平衡条件的基础上，能够迭代到最优输出功率，同时满足等微增率准则，可以得到可控运行单元的最低成本。

化简后的矩阵形式为：

针对直流微电网中母线电压可能出现的波动，在一致性协议的基础上，引入电压稳定函数，利用一致性协议控制直流母线电压值至额定值，使直流母线电压能够收敛到系统设定的额定值。修改后的一致性协议为：

式中，L表示拉普拉斯矩阵，λ(t)为t时刻可控运行单元成本，为t时刻可控运行单元成本的导数，ε为直流母线电压误差因子，Udc为直流母线电压的设定值，U为直流母线电压的实际值，当直流母线电压的设定值大于直流母线电压的实际值时，输出功率增加；若相反则需要减小，当个智能体单元的增量成本迭代达到一致时，直流母线电压实际值达到额定设定值。

步骤四、进行下一时刻的算法迭代，对获得的信息进行处理，最后输出最优功率。

当采用一致性算法时，有可能导致某个发电单元的输出功率超出其限定值，此时应修改输出功率的功率限值。考虑输出功率的限制范围，可控储能单元的输出功率约束可以修改为：

式中，λ^*为最优增量成本，和分别为储能单元i的输出功率最小值和最大值。

当一致性算法迭代结束后，判断输出功率是否越限，再根据功率约束输出相应的有功功率。

为证明本发明协调控制策略方法的有效性，本实施例搭建了直流微电网的结构仿真模型，如图1所示。微电网模型运行在孤岛状态，直流母线电压额定值为380V；仿真系统中包含两组光伏发电单元，最大功率分别为100kW和150kW；三组储能单元，容量均为30kWh，各单元初始SOC分别为70％、65％、60％，文中选取SOC的范围为20％～90％；系统初始负荷包含200kW直流负荷。

本实施例所采用的通信拓扑结构如图3所示，所对应的邻接矩阵为：

各储能单元的成本参数和控制参数如表1和表2所示。

表1成本参数

表2控制参数

为了验证本发明的一致性算法对直流母线电压的稳定作用。针对直流微电网的运行，在20s时突然减小80kW的直流负荷1，在35s时再增加100kW的交流负荷2。并将得到的结果与传统的下垂控制方法做对比。

图4为本发明模型采用的一致性算法得到的最优成本微增率。系统中所有可控储能单元的成本微增率λ在5s内收敛到相同值，且最优成本微增率λ^*＝12.68元/kW。

图5为本发明模型采用的一致性算法得到的最优输出功率。通过图5分析发现，各储能输出功率在11s内收敛到最优输出功率，储能1、储能2、储能3的最优输出功率分别为PB.1＝18.11kW，PB.2＝17.61kW，PB.3＝30.7kW，即完成了该微网的最优能量管理。

图6为本发明模型采用的一致性算法对直流母线电压变化的控制。当微电网稳定运行后，在20s时减小80kW的直流负荷，在35s时增加100kW的交流负荷，得到的直流母线电压波形如图7所示。可以看出，在负荷出现波动后的5s内，改进的一致性算法能够响应并将波动的直流母线电压重新稳定至额定值。

图7为本发明模型采用的一致性算法对直流母线电压变化的控制与传统下垂控制方法的对比。通过对图7进行分析可以看出，本发明中提出的方法对稳定直流母线电压的效果较为显著。

表3为本发明模型采用的一致性算法与传统下垂控制方法得到的直流微电网运行成本。采用本发明设计的分布式一致性算法得到的直流微电网系统的运行成本比下垂方法控制的运行成本降低了13％。

可以看出，本发明模型提出的多智能体一致性算法有效的降低了直流微电网的运行成本，实现了在运行成本最低的基础上合理分配各单元输出功率，同时能够快速实现直流母线电压稳定及电网功率平衡的多目标控制。

表3不同控制方法下的运行成本

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。