在可持续发展目标的压力下，可再生能源的发展日益重要。微网凭借其灵活性、可控性和友好的并网特性，为应对大规模分布式新能源接入和消纳提供了有力支持。分布式控制在微网电压调节中提供了高度的灵活性、可靠性和效率。分布式控制将通信和计算任务分配给每个分布式电源的本地控制器，从而消除了单点故障的脆弱性。分布式控制满足了高可靠性微网的需求，已成为微网二级控制的主要实现方法。

交流微电网的分布式电压恢复问题已得到广泛研究。然而，现有的二级电压控制策略都忽略了交流多微网系统中公共耦合点电压的协同调节。有必要建立一个合理的系统模型，以反映基于通信的公共耦合点电压控制协议与多微网系统中分布式电源之间的交互作用。另外，当多微网由串联的子微网组成时，如果公共耦合点电压调节依赖于传统的一致性控制目标，那么子微网之间的功率流动将不可能实现。进一步，有向通信网络以及与故障相关的参数可能是未知的，这进一步增加了通信和传感器故障下弹性控制问题的复杂性。

成果介绍

孙秋野教授、张化光教授等提出了一种基于包含控制的多微网系统中公共耦合点电压弹性调节策略。研究成果发表于IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第十卷第十一期：M. N. Zhai, Q. Y. Sun, R. Wang, and H. G. Zhang,  “Containment-based multiple PCC voltage regulation strategy for communication link and sensor faults,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 10, no. 11, pp. 2045–2055, Nov. 2023. doi: 10.1109/JAS.2023.123747 

首先，依赖反馈线性化技术处理分布式电源的非线性动态，使得交流微网的公共耦合点电压调节问题被转化为含有非线性动态的线性多智能体系统的输出反馈跟踪控制问题。在此基础上，设计了一种基于包含控制的分布式控制器来平衡电压调节和功率流动两个冲突目标。在将多个公共耦合点电压调节到合理的上下限时，子微网之间存在电压差，以实现功率流动。此外，考虑到全状态不可测量性和传感器中存在的潜在故障，设计了一种基于跟随者的自适应观测器，实现了微网在通信和传感器故障下的弹性运行。该策略避免了有向通信网络的全局信息和故障相关参数的应用。策略结构如图1所示。

图1  策略结构

本文在MATLAB/Simulink软件环境下对多微网系统进行了仿真测试。多微网系统是用四个子微网系统组合的，为简单起见，每个子微网仅由一个分布式电源组成，如图2中所示。另外，分布式电源之间通过图3所示的有向拓扑进行通信。

图2  测试的多微网系统

图3  通信结构

为了验证基于包含控制的公共耦合点电压弹性调节算法在多微网系统中的有效性，该算法最初仅依靠初级控制来维持电压稳定。如图4所示，一级控制成功地实现了电压稳定，并提供了及时的响应。但是，在差分模式下操作会使电压偏离标称值。在激活本文设计的二级控制算法后，公共耦合点电压被调节到一个由参考值构成的凸包内，电压恢复在合理范围内，并且公共耦合点电压之间存在电压差，实现了微网之间的功率流动。由于分离和随后的重新连接的子微网，公共耦合点电压波动,很快恢复到原来的值，表明该调节策略有效地保持了电压的稳定。同样，在负载暂时断开并切回后有效地恢复了所需的电压水平。此外，图5-7表示相应的电源电压，有功和无功功率的变化，进一步说明本文提出的电压调节的有效性。

图4  公共耦合点电压

图5  电源电压

图6  有功功率

图7  无功功率

综上所述，本文提出的基于包含控制的公共耦合点电压调压策略在负荷变换和即插即用场景下的有效性得到了验证，为保证微网系统的稳定运行提供了可靠的手段。

作者及团队

翟美娜，东北大学控制科学与工程专业博士研究生，研究方向包括微电网电压调节、容错控制、事件触发控制和自适应控制等。

孙秋野，教授、博士生导师。2007年毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，获工学博士学位。沈阳工业大学副校长，国家级教学名师, IET Fellow。近5年发表学术论文100余篇，论文SCI引用超3000次。授权发明专利100余项；作为前三完成人曾获得国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、辽宁省技术发明一等奖等重要奖项十余项。担任自动化学会能源互联网专委会秘书长、CCDC组委会副主席等。兼任《IEEE TNNLS》、《IET CPS: T&A》、《自动化学报》、《中国电机工程学报》、《控制与决策》等国内外权威期刊编委。主持国家变革性技术课题、国家自然科学基金重点项目、军科委后勤保障部重点课题、国家电网公司重点攻关项目等多项研究课题。

王睿，东北大学讲师。发表论文50余篇，授权发明专利20余项。作为第一作者，于2021年获得IEEE Transactions on Energy Conversion最佳论文奖。主要研究方向为网络能源系统中分布式发电的协同优化及其稳定性分析。担任Frontiers in Energy Research, Wireless Power Transfer的编辑或客座编辑。

张化光，东北大学教授，博士生导师，分别于1982年和1985年在吉林东北电力大学获得控制工程学士学位和硕士学位，1991年在南京东南大学获得热电工程及自动化博士学位。1992年加入东北大学自动控制系，从事博士后研究，为期两年。1994年以来，一直担任东北大学电气自动化研究所信息科学与工程学院教授和院长。撰写或合作撰写了280多篇期刊和会议论文和6本专著，并共同发明了90项专利。主要研究方向为模糊控制、随机系统控制、基于神经网络的控制、非线性控制及其应用。于2003年获得中国国家自然科学基金委员会颁发的杰出青年科学基金奖。2005年，被中国教育部授予长江学者称号。2012年，获得IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS杰出论文奖和2015年Andrew P. Sage最佳论文奖。担任IEEE CIS协会的E-Letter主席，IEEE计算智能协会自适应动态规划和强化学习技术委员会的前任主席。2008年至2013年，担任IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS、Automatica、IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS、IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS和Neurocomputing的副主编。

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