3、能源互联网中分布式协调控制算法设计
本文通过分析系统中环流产生的原因,得出结论,若想有效的抑制系统中环流,必须要控制系统中输出电压幅值和相角同时一致。因此本文以相角-有功功率和电压幅值-无功功率以及电压电流双闭环控制方法为基础建立大信号模型,建模充分考虑能源互联网中电压非线性特性,提出了带有领导者的多智能体一致性算法的输入-输出反馈线性化控制方法,针对系统中功率的波动,分别对系统中输出电压相角和电压幅值进行调整,实现实时跟踪系统领导者状态。系统领导者信息可以是人为设定的状态也可以是主电网的信息,若领导者信息系统来自于主电网,则能源互联网可以实时跟踪主电网信息,从而实现系统的热备用状态。无论系统的领导者信息来自哪里,提出的控制算法都可以使系统状态实现一致,从而可以有效抑制系统中环流,可以提高系统安全性。所采用的多智能体一致性算法为分布式控制算法,每个控制器只需要与自己相邻的控制器通信即可实现有效的控制。因此所提出的算法分别从物理的角度和控制信息的角度提高了系统的稳定性。系统控制流程图如图2所示:
图2系统控制流程图
4、算例分析
为验证提出的结构和控制算法的可靠性,本文搭建一个小型的系统进行仿真,包括四台分布式发电单元和五项负载,仿真过程中充分考虑各种情况,包括负载突变,部分分布式电源失效等情况,通过与传统控制算法对比验证了所提出算法的有效性。仿真过程如下:仿真开始时,系统中接入五个负载,四个分布式电源同时运行,在0.4s时,DG-4切出,由DG-1,DG-2和DG-3进行供电,在0.7s时,Ld4和Ld5切出,因此由三个分布式电源30kW的有功功率负载进行供电。在对比仿真中,0.2s加入所提出的控制算法。图3和图5分别是传统控制算法控制下的电压相角及幅值控制效果,图4和图6分别是所提出控制算法控制下的控制效果。可以看出传统的控制算法不能够保证系统输出相关指标的一致,而本文提出的算法可以,进一步的由于可以有效的控制系统输出电压幅值和相角,因此提出的算法可以有效地抑制环流。
图3未加入多智能体控制的输出电压相角
