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在上述过程中, 我们没有考虑DER出力的上下限约束, 实际上这一约束在迭代过程中很容易满足。当某一DER的出力在迭代过程中达到边界时, 只需要将其出力固定在边界上, 其余DER继续参与控制。根据等微增率准则, 该方式下得到的成本是最优的。为了保证迭代控制得以继续, 那些出力固定的DER的微增率仍然参与迭代, 其唯一作用是在邻居之间传递信息, 而与自身的实际出力无关, 因此是“虚拟”的微增率。而由于各DER实际的出力已反映在频率变化中, 因此这种方式不影响算法的收敛性。
4.算例验证
本文算例搭建的仿真系统含2台传统发电机, 3台光伏发电装置, 1台储能装置, 以及对应的负荷。我们分别模拟了负荷突然增加和突然降低两种情况下微网频率和各DER出力的变化, 为了验证本文方法的效果, 我们以集中式方法和通过分布式算法收集全局信息再进行控制的方法作为对比算例。结果表明月, 本文提出的方法有更快的收敛速度, 且在负荷较大时, 光伏电池全部满发, 在负荷较小时, 传统电机均达到出力最小限制, 光伏之间按照预测最大可用发电容量分配功率。
我们计算了4种不同情况下通过集中式内点法求得的最小成本, 并与本方法得到的结果进行对比, 可以发现两者基本一致。因此, 本方法保证了发电成本的最优。
在存在测量误差的情况下, 我们对比了采取两阶段方法与只采取次梯度法调频的效果, 结果显示, 只采取次梯度法造成了频率的震荡, 而采取两阶段法后系统频率可以恢复稳定。
此外, 在点对点通信系统分别存在0.03 s和0.1 s的通信时延的情况下, 我们对比了本文提出的方法与另两种方法的频率控制效果, 结果显示, 本文的方法在存在通信时延的情况下具有更快的频率恢复速度。
文章还利用一个实际的独立系统进行了上述仿真验证, 得到了同样的结论, 限于篇幅不再列出。
5.结语
本文提出了一种全分布式的微网频率控制方法, 该方法在实现频率恢复的同时能够保证微网发电成本的最小, 提高可再生能源的利用率及其合理分配。基于分布式的次梯度算法和平均一致算法, 各发电或储能单元只需要与邻居交互成本微增率, 通信负担很轻, 系统可靠性相比集中式控制显著提高。仿真结果表明, 本文方法具有很好的频率恢复动态品质, 并且当系统存在测量误差、通信时延或局部故障的情况下本文方法都能保证系统频率稳定, 具有一定的工程应用价值, 特别适用于缺乏专业人员值守的微网。
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