本發(fā)明涉及一種并網(wǎng)型微電網(wǎng)中多儲能單元的分布式協(xié)同控制方法，屬于電力系統(tǒng)控制與調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

微電網(wǎng)系統(tǒng)控制問題已成為電力工業(yè)界關(guān)注的熱點。微電網(wǎng)中分布式電源(如光伏、風(fēng)電等)、負(fù)荷的波動性給電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來諸多隱患。例如，由于分布式電源和負(fù)荷的不穩(wěn)定，在微電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間的公共耦合點處的功率會產(chǎn)生較大的波動，從而給大電網(wǎng)帶來額外的功率平衡負(fù)擔(dān)。

近年來，隨著儲能技術(shù)的快速發(fā)展，儲能設(shè)備在微電網(wǎng)中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。對于儲能單元而言，如何通過有效的控制手段使得儲能設(shè)備經(jīng)濟(jì)高效地運(yùn)行至關(guān)重要。在控制模式方面，由于微電網(wǎng)中分布式資源容量小、數(shù)量多、地域分散，若采用傳統(tǒng)的集中控制模式，則難以在有限的通信和計算資源條件下實現(xiàn)預(yù)期的控制目標(biāo)和控制性能。因此，微電網(wǎng)控制還需采用新的控制模式。

對于并網(wǎng)型微電網(wǎng)而言，儲能設(shè)備的控制須結(jié)合微電網(wǎng)實際需求制定合理的控制目標(biāo)，采用適用于微電網(wǎng)分布式資源特點的控制結(jié)構(gòu)和控制算法，實現(xiàn)儲能設(shè)備經(jīng)濟(jì)高效利用，從而保證微電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種并網(wǎng)型微電網(wǎng)中多儲能單元的分布式協(xié)同控制方法，該方法可以使得各個儲能單元具有相同的充電狀態(tài)和功率輸出比率，從而達(dá)到公平利用各儲能單元和防止儲能單元不均衡老化的目的。另外，這種方法還可以為微電網(wǎng)控制中心節(jié)約通信和計算資源，并且具有較好的魯棒性、自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明提供一種并網(wǎng)型微電網(wǎng)中多儲能單元的分布式協(xié)同控制方法，包括以下步驟：

步驟1，為了公平合理地利用多個儲能單元以及避免多個儲能單元不均勻老化問題，制定多個儲能單元具有相同的充電狀態(tài)和功率輸出率的控制目標(biāo)；

步驟2，為了平抑微電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間公共耦合點處的有功功率波動，減少微電網(wǎng)給電力系統(tǒng)帶來的額外調(diào)節(jié)負(fù)擔(dān)，制定微電網(wǎng)總有功功率跟蹤上級調(diào)度部門給定參考功率的控制目標(biāo)；

步驟3，為實現(xiàn)步驟1中的控制目標(biāo)，將多儲能單元的充電狀態(tài)和功率輸出率描述成一個二階的多智能體數(shù)學(xué)模型；

步驟4，為實現(xiàn)步驟2中的控制目標(biāo)，在微電網(wǎng)控制中心設(shè)計一個二階動態(tài)數(shù)學(xué)模型作為虛擬領(lǐng)導(dǎo)者模型，用于產(chǎn)生各儲能單元充電狀態(tài)和功率輸出率的參考值；

步驟5，根據(jù)步驟3中的多智能體數(shù)學(xué)模型，采用基于變結(jié)構(gòu)控制的分布式控制方法，給每個儲能單元設(shè)計分布式協(xié)同控制算法，以實現(xiàn)步驟1和2中所制定的兩個控制目標(biāo)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟1中將多個儲能單元具有相同的充電狀態(tài)和功率輸出率的控制目標(biāo)表示為：

s1＝s2＝…＝sn＝s0

p1＝p2＝…＝pn＝p0

其中，si、pi分別表示第i個儲能單元的充電狀態(tài)和功率輸出率，i＝1,2,…,n，n表示儲能單元的數(shù)量，s0、p0分別表示si和pi的參考值。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟2中將微電網(wǎng)總有功功率跟蹤上級調(diào)度部門給定參考功率的控制目標(biāo)表示為：

其中，ppcc和分別表示微電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間公共耦合點處的有功功率和上級調(diào)度部門下發(fā)的功率參考值。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟3中多智能體數(shù)學(xué)模型表示為：

其中，和分別表示si和pi的導(dǎo)數(shù)，ksoc表示負(fù)的常系數(shù)，μi表示第i個儲能單元的虛擬的控制輸入，i＝1,2,…,n，n表示儲能單元的數(shù)量。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟4中虛擬領(lǐng)導(dǎo)者模型表示為：

其中，和分別表示s0和p0的導(dǎo)數(shù)，kp是正比例系數(shù)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，步驟5中每個儲能單元的分布式協(xié)同控制算法為：

其中，ui是第i個儲能單元的積分器輸入信號，是第i個儲能單元的最大功率，sj、pj分別表示第j個儲能單元的充電狀態(tài)和功率輸出率，aij表示第i個儲能單元與第j個儲能單元之間的通信拓?fù)溧徑雨P(guān)系，α、β、γ均為正常數(shù)，sgn(·)表示符號函數(shù)。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案，若第i個儲能單元與第j個儲能單元之間有通信連接，則aij＝1，否則aij＝0。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：

1)可實現(xiàn)微電網(wǎng)的總功率跟蹤調(diào)度部門下發(fā)的功率指令；

1)可實現(xiàn)多個儲能單元的公平利用，防止儲能單元不均衡老化；

2)可為微電網(wǎng)控制中心節(jié)約通信資源和計算資源；

3)技術(shù)方法具有較好的魯棒性、自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例中并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說明：

微電網(wǎng)示例包括風(fēng)電、光伏、儲能單元、負(fù)載。本發(fā)明實施例的并網(wǎng)型微電網(wǎng)系統(tǒng)如圖1所示，針對該微電網(wǎng)系統(tǒng)示例，運(yùn)用本發(fā)明方法實施分布式協(xié)同控制的具體步驟如下：

步驟1)，為了公平合理地利用多個儲能單元以及避免多個儲能單元不均勻老化問題，制定多個儲能單元具有相同的充電狀態(tài)和功率輸出率的控制目標(biāo)。

將步驟1的控制目標(biāo)表示為：

s1＝s2＝…＝sn＝s0

p1＝p2＝…＝pn＝p0

其中，si、pi分別表示第i個儲能單元的充電狀態(tài)和功率輸出率，i＝1,2,…,n，n表示儲能單元的數(shù)量，s0、p0是si和pi的參考值。

步驟2)，為了平抑微電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間公共耦合點處的有功功率波動，減少微電網(wǎng)給電力系統(tǒng)帶來的額外調(diào)節(jié)負(fù)擔(dān)，制定微電網(wǎng)總有功功率跟蹤上級調(diào)度部門給定參考功率的控制目標(biāo)。

將步驟2的控制目標(biāo)表示為：

其中，ppcc和分別表示微電網(wǎng)與配電網(wǎng)之間公共耦合點處的有功功率和上級調(diào)度部門下發(fā)的功率參考值。

步驟3)，為實現(xiàn)步驟1中的控制目標(biāo)，將多儲能單元系統(tǒng)描述成一個二階的多智能體數(shù)學(xué)模型。

首先，根據(jù)儲能單元充電狀態(tài)與充電功率的關(guān)系，建立儲能單元的充電狀態(tài)數(shù)學(xué)模型：

這里，soci(t0)表示第i個儲能單元在t0時刻的充電狀態(tài)初始值；ηi＝1/(civdci)，ci表示第i個儲能單元的額定容量，vdci表示第i個儲能單元的直流電壓；pesui表示第i個儲能單元儲能單元的功率；

在儲能單元變流器的解耦控制作用下，儲能單元的實際功率等于其參考功率，即：

其中，表示第i個儲能單元的參考功率。

為便于調(diào)節(jié)儲能變換器的功率，在儲能單元的參考功率前串聯(lián)接入一個積分器，那么參考功率的動態(tài)數(shù)學(xué)模型為：

其中，ui是第i個儲能單元的積分器輸入信號，是的導(dǎo)數(shù)。

在上式的左右兩邊同時除以儲能單元的最大功率，得：

其中，是第i個儲能單元的最大功率。

定義虛擬控制輸入和功率輸出率上式可簡化為：

定義充電狀態(tài)si＝soci，并對儲能單元的充電狀態(tài)數(shù)學(xué)方程左右兩邊同時對時間t求導(dǎo)，得：

其中，為負(fù)常數(shù)。

對于具有相同參數(shù)的多個儲能單元系統(tǒng)，則有：

ksoc1＝ksoc2＝…＝ksocn＝ksoc

綜合上述建模過程，多個儲能單元系統(tǒng)已經(jīng)被表示成了二階多智能體數(shù)學(xué)模型，其充電狀態(tài)和功率輸出率描述為：

步驟4)，為了實現(xiàn)步驟2中的控制目標(biāo)，在微電網(wǎng)控制中心設(shè)計一個虛擬領(lǐng)導(dǎo)者模型，用于產(chǎn)生各儲能單元充電狀態(tài)和功率輸出率的參考值。

這個虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的數(shù)學(xué)模型為：

其中，kp是正比例系數(shù)。

步驟5)，根據(jù)步驟3中建立的多智能體數(shù)學(xué)模型，采用基于變結(jié)構(gòu)控制的分布式控制方法，給每個儲能單元設(shè)計分布式協(xié)同控制算法，以實現(xiàn)步驟1和步驟2所制定的兩個控制目標(biāo)。

所設(shè)計的分布式協(xié)同控制算法表達(dá)式如下：

其中，ui是第i個儲能單元的積分器輸入信號，是第i個儲能單元的最大功率，sj、pj分別表示第j個儲能單元的充電狀態(tài)和功率輸出率，aij是表示儲能單元i與j之間通信拓?fù)溧徑雨P(guān)系的常數(shù)(如有通信連接aij＝1，否則aij＝0)，α、β、γ都是正常數(shù)，sgn(·)表示符號函數(shù)。

為了保證分布式協(xié)同控制算法的收斂性，多儲能系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)以及分布式算法中的參數(shù)要求滿足以下條件：

a.儲能單元之間通信拓?fù)鋱D是連通的；

b.至少有1個儲能單元與虛擬領(lǐng)導(dǎo)者通信，即參數(shù)a0i是非零的；

c.參數(shù)β大于等于p0的最大變化率，即

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語(包括技術(shù)術(shù)語和科學(xué)術(shù)語)具有與本發(fā)明所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會用理想化或過于正式的含義來解釋。

以上所述，僅為本發(fā)明中的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可理解想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。