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集中式的微电网控制依赖于微网集中控制器, 后者通过复杂的通信网络采集全网的信息, 经过集中式的优化计算后将控制指令下发给各分布式电源和储能装置。这种控制方式不仅增加了通信网络和控制器的造价, 而且可靠性差, 存在单点失效的问题, 无法适应即插即用的要求, 复杂的通信网络也引入了严重的通信时延, 降低频率恢复速度。
相反地, 分布式控制将电源和储能视为独立的智能体, 各智能体之间基于点对点的通信, 只与直接相连的“邻居”之间进行通信并交换少量的信息, 整个系统通过迭代达到优化运行的目标。分布式控制只要求智能体之间的通信拓扑是连通的, 因而大大提高了控制系统的可靠性, 也符合微网对即插即用的要求。因此本文对全分布式的频率控制技术展开了研究。
2.模型建立: 考虑可再生能源发电与储能的经济性指标
考虑一个含有传统能源分布式电源, 可再生能源分布式电源, 以及储能装置的微电网, 其运行总成本等于各分布式电源的发电成本与储能的运行成本之和。我们的目标是使得在频率恢复的同时实现总成本的最小化, 同时提高可再生能源的利用率, 当无法消纳所有的可再生能源时, 则按照预测最大可用发电容量在各分布式电源之间合理分配功率。事实上, 按照下面的方法设置各装置的成本函数, 上述目标可统一为成本最小化问题:
(1) 传统能源的分布式电源: 其发电成本类似于大型电力系统中的火电机组, 可建模为有功出力的二次函数;
(2) 可再生能源的分布式电源: 由于我们的目标是提高可再生能源的利用率, 尽量避免弃光弃风, 因此其成本函数可设为实际出力与预测可用最大发电容量差值的平方, 再除以预测最大可用发电容量, 即能源利用率越高成本越低, 且该成本函数也具有二次函数形式;
(3) 储能装置: 储能装置的成本主要考虑充放电速率对装置寿命的影响, 因此也可设置为交换功率的二次函数, 成本随着交换速率绝对值的增加而增加, 与分布式电源不同的是, 其交换功率可正可负。
根据等微增率准则: 当系统总的成本最小时, 各分布式发电或储能(DER)成本函数的微增率相等, 或其出力在约束边界上。因此, 暂时不考虑DER的出力上下限约束, 则功率平衡问题可以表示成以功率失配量的平方最小为目标函数, 以各DER成本微增率相等为等式约束的凸优化问题, 下面我们介绍如何通过分布式的自律控制算法求解这一问题。
3.分布式自律控制方法
根据分布式次梯度算法, 各DER控制器可通过分布式通信和迭代控制求解上述凸优化问题。迭代的基本思路是: 各DER的微增率为其自身与“邻居”上一步迭代微增率的加权平均, 加上系统功率失配量平方的梯度项, 而后者恰好等于系统功率失配量乘以系数。由于系统功率失配量本地DER控制器无法获取, 因此我们采用频率与额定值的偏差来替代。可以证明, 当迭代收敛时, 各DER的成本微增率相等, 且系统的频率恢复至额定值, 相关内容请参见原文。因此, 迭代中各DER需要的信息仅为端口的频率测量值, 以及自身和其“邻居”传递过来的成本微增率, 信息交换量极少, 通信负担很轻。上述迭代过程如图2所示。
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