研究背景

微电网规模的不断扩大会导致集中式控制越来越困难，基于多智能体系统（MAS）的分布式一致性算法逐渐成为了研究热点。集中式控制依赖中央控制器实现微源功率、电压、频率及负荷消耗的集中优化，完成对分布式微源控制器的调控，系统通信及数据处理量大、鲁棒性差的问题会导致整个系统崩溃。基于MAS的分布式控制利用相邻智能体的局部通信代替中央控制器，通信结构简单，能够有效避免单点故障，可靠性更高。

论文所解决的问题及意义

本文针对电能远距离输送导致的电压偏离额定值问题，提出基于误差迭代的微电网电压协同分层控制策略。在多智能体微电网中，分布式微源与相邻微源进行通信并接收电压信息，采用误差迭代一致性算法自动修正下垂控制的参考电压，使各微源输出电压趋于一致，满足容量合理分配及母线电压要求，从而使系统稳定运行。

针对弱电网状态下的电压波动与畸变问题，本文提出基于虚拟领导者的误差迭代一致性跟踪控制，引入虚拟领导者提供电压基准值，微源电压收敛于电压基准，提高一致性控制系统对电网参数变化的自适应能力及系统稳定性。

图1 微电网多智能体模型

论文方法及创新点

本文采用如图2所示的基于误差迭代的电压协同分层控制框图。底层的微源内部采用下垂控制；上层基于误差迭代的电压协同控制中，通过一致性协同控制器得到微源逆变器输出电压与邻居电压后送入各智能体控制器得到新的电压值，并送回对应微源中，自动修正电压的参考值。

图2 基于误差迭代的电压协同分层控制

弱电网工况下微电网的拓扑结构如图3所示。由于时变非线性线路阻抗的影响，微源处于弱电网状态，公共连接点电压对于微源的扰动、逆变器端电压的扰动及负荷的扰动变得特别敏感。当用电负荷发生变化时，会影响各微源的输出功率，从而导致微源与母线连接的并网点电压幅值发生变化，随后PCC的电压会发生波动，严重时会使系统逐渐失稳。

图3 弱电网工况下的微电网拓扑结构

多智能体微电网在弱电网状态下采用基于虚拟领导者的误差迭代一致性跟踪控制。本文引入虚拟领导者提供精确的电压基准值信息，与微源电压值共同参与误差迭代计算，使各微源的输出电压保持一致并且持续地跟随设定的电压基准值，提升系统动态性能。基于虚拟领导者的一致性跟踪控制框图如图4所示，其中电压基准值由Cs表示。

图4 基于虚拟领导者的一致性跟踪控制

结论

针对负荷变化时采用传统下垂控制会产生电压偏差的问题，本文提出了基于误差迭代的电压协同分层控制策略，针对清洁能源渗透率高带来的弱电网问题进行建模，并提出了基于虚拟领导者的误差迭代一致性跟踪控制策略。

1）误差迭代一致性算法可以消除传统下垂控制由线路阻抗带来的电压偏差问题，使各微源在额定范围内逐渐趋于一致，保证了母线电压的稳定和系统的正常运行，并且在负荷突增的情况下依然有效。同时也采用了局部通信，大大地减小了通信压力。

2）基于虚拟领导者的误差迭代一致性跟踪控制避免了弱电网状态下各微源的参考电压不断变化的现象，由虚拟领导者提供电压基准值并使微源不断跟踪，有效抑制了弱电网带来的电压波动，保证电压的平稳和系统的稳定。

本文编自2022年第4期《电气技术》，论文第一作者为宫晶赢，1997年生，硕士研究生，研究方向为新能源与分布式发电。

引用本文

宫晶赢, 丁惜瀛, 毕明涛. 基于虚拟领导者一致性的大规模微电网智能协同分层控制[J]. 电气技术, 2022, 23(4): 42-47. GONG Jingying, DING Xiying, BI Mingtao. Intelligent collaborative hierarchical control of large-scale microgrid based on virtual leader uniformity. Electrical Engineering, 2022, 23(4): 42-47.