基于分布式Raft 算法的直流微電網(wǎng)功率協(xié)調(diào)控制

劉瑜超，劉 勝，王景芳，徐殿國

（1. 哈爾濱工程大學(xué)智能科學(xué)與工程學(xué)院，黑龍江省哈爾濱市 150001；2. 哈爾濱工程大學(xué)煙臺研究院，山東省煙臺市 264006；3. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動化學(xué)院，黑龍江省哈爾濱市 150001）

0 引言

用于整合可再生能源及各類分布式能源的直流微電網(wǎng)具有良好應(yīng)用前景［1］。隨著電力電子以及控制和通信算法等技術(shù)的發(fā)展，不同的分布式電源（distributed generator，DG）將組成多個微電網(wǎng)，在大電網(wǎng)內(nèi)提供基礎(chǔ)能量，提高電網(wǎng)效率和穩(wěn)定性［2］。

為實現(xiàn)碳中和的目標(biāo)，需要提高可再生能源的滲透率，但由此帶來的問題是，微電網(wǎng)的DG 不僅數(shù)量多、地理位置分散，而且系統(tǒng)控制節(jié)點(diǎn)和約束條件多、波動性強(qiáng)。分布式優(yōu)化控制在實現(xiàn)微電網(wǎng)內(nèi)部自治及實時控制方面具有顯著優(yōu)點(diǎn)。在變換器控制層中加入分布式算法優(yōu)化控制，可以提高系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制能力。因此，分布式算法被廣泛應(yīng)用于微電網(wǎng)中［3-6］，實現(xiàn)微電網(wǎng)中DG 之間的信息共享［7］。在多節(jié)點(diǎn)模型中，如何保證節(jié)點(diǎn)通信可靠性成為一大難題。將DG 與儲能系統(tǒng)（energy storage system，ESS）功率曲線函數(shù)作為限制條件參與電網(wǎng)控制，同時，采用觸發(fā)式通信可以減少通信失敗帶來的影響［8］。通過預(yù)測負(fù)荷和可再生能源輸出功率可以減少通信負(fù)擔(dān)［9］，但隨著電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)增加，電網(wǎng)的收斂速度變慢?；贒G 分組合作的思路，實現(xiàn)主動配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化控制，可以提高收斂速度［10-11］，但由于通信拓?fù)涔潭?，降低了分布式網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

此外，光伏由于其隨機(jī)性和間歇性特點(diǎn)，影響了微電網(wǎng)穩(wěn)定性和可靠性［12］。為了減小光伏節(jié)點(diǎn)對系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制和經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的影響，通過運(yùn)用人工智能算法（如傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型支持向量機(jī)［13］、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［14］和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）可以使光伏預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確，其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）和長短期記憶（long shortterm memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)在光伏發(fā)電預(yù)測中應(yīng)用較多［15-16］。采用深度學(xué)習(xí)可以減少光伏波動對系統(tǒng)的影響，提升微電網(wǎng)的穩(wěn)定性。

綜上，為了解決多個節(jié)點(diǎn)之間的通信問題，兼顧可再生能源動態(tài)變換因素，本文針對含有DG 的直流微電網(wǎng)，以交替方式在電壓和功率下垂曲線之間修正，消除電壓下垂曲線的偏差，保證功率合理的在DG 間分配。首先，通過分析DG 及ESS 功率曲線建立不同的約束條件，修正下垂控制引起的電壓偏差，改善DG 電壓不相等引起的環(huán)流，減少功率損耗。同時，根據(jù)DG 的功率輸出成本函數(shù)分配功率，定義評價系數(shù)。其次，根據(jù)歷史光伏發(fā)電數(shù)據(jù)，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)LSTM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期的光伏發(fā)電功率預(yù)測，實現(xiàn)電網(wǎng)功率協(xié)調(diào)控制和經(jīng)濟(jì)優(yōu)化，提高微電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。最后，采用二次規(guī)劃優(yōu)化求解考慮電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性條件下的最優(yōu)功率分配，基于分布式一致Raft 算法的通信方式，在微電網(wǎng)中實現(xiàn)二次控制中的分布式協(xié)同控制，利用儲能作為電壓和功率的輔助調(diào)節(jié)，使直流微電網(wǎng)更安全可靠穩(wěn)定。本文所提分布式控制方法未固定通信拓?fù)?，且通過各節(jié)點(diǎn)之間的緊密聯(lián)系而得到有效信息，保證節(jié)點(diǎn)資源的充分利用。

1 直流微電網(wǎng)建模及控制

本文以一個并聯(lián)型直流微電網(wǎng)為例進(jìn)行建模分析，選取發(fā)電機(jī)、光伏、儲能等既包含可再生能源也具備穩(wěn)定發(fā)電機(jī)供電的典型微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，具體如圖1 所示。圖中:第1、2 號端口連接三相發(fā)電機(jī)G1、G2，第3 號端口連接光伏（PV），第4 號端口連接ESS，第n號端口為任意電源或ESS，組成一個典型的并聯(lián)微電網(wǎng)。各端口通過AC/DC 或DC/DC 變換器與母線連接。G1 和G2 采用的發(fā)電機(jī)模型為PSCAD 中自帶的仿真模型［17-18］，PV 以PSCAD 中的光伏電池板為基礎(chǔ)建模，ESS 模擬蓄電池充放電曲線，建立一個小型直流充放電站，輔助G1 和G2實現(xiàn)削峰填谷維持微電網(wǎng)電壓功率穩(wěn)定。在微電網(wǎng)運(yùn)行中，G1 主要維持電壓穩(wěn)定，當(dāng)母線電壓穩(wěn)定后，G1 切換下垂控制，與G2 共同維持微電網(wǎng)的電壓功率平衡。由于PV 的波動性和功率約束，通過評價系數(shù)αpv調(diào)節(jié)其功率輸出，根據(jù)二次規(guī)劃得出G1 和G2 的評價系數(shù)αG參考值，實時更新至控制器中，再結(jié)合ESS 調(diào)節(jié)整個系統(tǒng)電壓和功率平衡，實現(xiàn)微電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時進(jìn)行經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)節(jié)，控制方式如圖1 所示。

圖1 直流微網(wǎng)控制方式Fig.1 Control mode of DC microgrid

1.1 評價系數(shù)

考慮到光伏的不確定性和影響電機(jī)輸出的不確定因素，本文定義評價系數(shù)αPV和αG，αPV為光伏可出力程度，光伏系統(tǒng)功率輸出的不穩(wěn)定性通過該系數(shù)體現(xiàn)；αG為不同因素對發(fā)電機(jī)發(fā)出功率的影響。通過評價系數(shù)實時調(diào)節(jié)微電網(wǎng)在運(yùn)行期間不同電源的輸出，在保證電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的條件下實現(xiàn)一定的經(jīng)濟(jì)效益。

考慮DG 和ESS 在微電網(wǎng)中下垂特性，定義λi為第i個電源節(jié)點(diǎn)的功率參考分配系數(shù)，則該系數(shù)表達(dá)式為:

結(jié)合評價系數(shù)，定義G1、G2、PV、ESS 功率函數(shù)Φi(t)如式（2）所示［8］。

式中:Φi(t)為第i個電源節(jié)點(diǎn)在t時刻的功率函數(shù)；CPV、CDG、CESS分別為PV 電源節(jié)點(diǎn)、DG 電源節(jié)點(diǎn)和ESS 電源節(jié)點(diǎn)的容量；PPV(t)、PDG(t)、PESS(t)分別為PV 電源節(jié)點(diǎn)、DG 電源節(jié)點(diǎn)和ESS 電源節(jié)點(diǎn)在t時刻的輸出功率；αDG為DG 電源節(jié)點(diǎn)的評價系數(shù)。

1.2 ESS 建模及控制

直流微電網(wǎng)儲能節(jié)點(diǎn)要求輸出穩(wěn)定且可控的ESS。本文建立一個蓄電池模型，如附錄A 圖A1 所示，采用等效受控源表示，根據(jù)該節(jié)點(diǎn)輸出電流Ibat的大小和方向得到輸出電壓Ebat的充放電曲線。當(dāng)直流微電網(wǎng)連接儲能節(jié)點(diǎn)時，協(xié)調(diào)光伏或功率削峰填谷，提高了微電網(wǎng)的穩(wěn)定性和光伏利用率。

為使ESS 更好地起到削峰填谷作用，儲能輸出的Buck-Boost 變換器采用雙閉環(huán)比例-積分（PI）恒功率控制來調(diào)節(jié)輸入至母線的電壓和功率。外環(huán)功率差值經(jīng)PI 環(huán)節(jié)后與實時電流產(chǎn)生的偏差再通過PI 調(diào)節(jié)輸出脈寬調(diào)制（pulse width modulation，PWM）信號控制蓄電池平穩(wěn)充放電，使輸出電壓波動變小，降低對直流母線電壓的影響。蓄電池輸出函數(shù)如式（3）所示。

式中:Eb為蓄電池的空載電壓；E0為蓄電池的恒定電壓；K為極化電壓；Q為蓄電池總?cè)萘?；A為指數(shù)區(qū)域的幅值；B為指數(shù)區(qū)域時間常數(shù)的倒數(shù)；I(t)為t時刻的電流。輸出函數(shù)曲線如附錄A 圖A2 所示。

1.3 分布式Raft 算法

因微電網(wǎng)中的風(fēng)光等可再生能源和實時調(diào)度計劃多變，在微電網(wǎng)控制中，對微電網(wǎng)通信穩(wěn)定性、可用性、容錯性要求越來越高。為了保證分布式系統(tǒng)能夠滿足其特性，保證數(shù)據(jù)的一致性、高可用性以及跨地域的分區(qū)容錯，分布式理論被廣泛研究［3-6，8，10-11］，但上述文獻(xiàn)忽略了系統(tǒng)應(yīng)用中的實際算法使用和適配情況。本文對比Paxos 等其他算法［19］強(qiáng)化了主節(jié)點(diǎn)的地位，使控制層流程和描述更清晰，對于故障排查和檢修提供了極大的便利。

分布式Raft 算法中的一致性是指分布式系統(tǒng)中有多個節(jié)點(diǎn)，在不同的系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)訪問數(shù)據(jù)的時候應(yīng)該是同樣的結(jié)果。其主要思想是通過網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)與其鄰接節(jié)點(diǎn)間的信息交互，根據(jù)迭代控制策略，使得所有節(jié)點(diǎn)的一致性變量趨于一致。表達(dá)式為［20］:

式中:x?i(t)為t時刻第i個節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量xi(t)的導(dǎo)數(shù)；Ni為與第i個節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)集合；αij為第i個和第j個節(jié)點(diǎn)之間通信網(wǎng)絡(luò)有向圖的連接矩陣元素，表示邊權(quán)重，當(dāng)?shù)趇個節(jié)點(diǎn)不能接收第j個節(jié)點(diǎn)的信息時，αij=0；反之，αij=1。經(jīng)過反復(fù)迭代使得節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量趨于一致。

可用性要求分布式系統(tǒng)能夠在一些節(jié)點(diǎn)異常的情況下仍然保證數(shù)據(jù)通信服務(wù)?？紤]到微電網(wǎng)的控制需要及時響應(yīng)，如一個請求在一個節(jié)點(diǎn)寫入之后在其他節(jié)點(diǎn)讀取，則該數(shù)據(jù)的更新能夠被讀到，也被稱為強(qiáng)一致性。分布式Raft 算法相比與傳統(tǒng)通信方式能夠模擬主從通信，且避免單點(diǎn)故障。其工作原理為一個Raft 集群包含若干節(jié)點(diǎn)，Raft 將節(jié)點(diǎn)分為3種狀態(tài):主節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、從節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、候選狀態(tài)，每種狀態(tài)負(fù)責(zé)不同的任務(wù)［19］。主節(jié)點(diǎn)狀態(tài)負(fù)責(zé)保持與上層控制信息的通信，從節(jié)點(diǎn)狀態(tài)負(fù)責(zé)響應(yīng)，候選狀態(tài)作為異常情況處理，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

通過建立直流微電網(wǎng)母線與節(jié)點(diǎn)的通信圖，可以更清晰得到系統(tǒng)平衡點(diǎn)和母線狀態(tài)、節(jié)點(diǎn)與母線以及節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，如附錄A 圖A3 所示，其中，節(jié)點(diǎn)內(nèi)部之間的通信僅與節(jié)點(diǎn)本地的功率信號及評價系數(shù)有關(guān)。

2 所提優(yōu)化控制方法

2.1 所提優(yōu)化控制方法分析

對于光伏評價系數(shù)αPV設(shè)置，通過收集光伏數(shù)據(jù)，采用基于LSTM 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理學(xué)習(xí)，得到短期預(yù)測功率值，進(jìn)行歸一化后得出該天某時刻的光伏評價系數(shù)αPV，并傳輸至二次控制。在二次控制層中采用分布式Raft 算法，僅需本地變換器的功率值和通過LSTM 網(wǎng)絡(luò)得到的評價系數(shù)傳入本地變換器即可。

根據(jù)傳統(tǒng)下垂控制得到直流微電網(wǎng)的下垂公式為:

式中:ui為t時刻第i個電源節(jié)點(diǎn)的電壓；uref(t)為t時刻電源節(jié)點(diǎn)的參考電壓；m為初始分配系數(shù)；Pi(t) 為t時刻第i個電源節(jié)點(diǎn)的輸出功率；(t)為t時刻第i個電源節(jié)點(diǎn)的參考功率。

設(shè)置初始分配系數(shù)，節(jié)點(diǎn)的參考功率與負(fù)載功率關(guān)系為:

式中:Pload(t)為t時刻的負(fù)載功率。

為能通過評價系數(shù)控制各電源節(jié)點(diǎn)的功率和電壓，下垂公式結(jié)合式（2）為:

式中:αi為第i個電源節(jié)點(diǎn)的評價系數(shù)；Ci為第i個電源節(jié)點(diǎn)的容量；mi為第i個電源節(jié)點(diǎn)的初始分配系數(shù)。

可見，電壓調(diào)節(jié)與功率分配系數(shù)相關(guān)。當(dāng)初始分配系數(shù)設(shè)定后，待系統(tǒng)運(yùn)行后將由評價系數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)功率分配。運(yùn)行中為了獲得優(yōu)化的發(fā)電機(jī)功率評價系數(shù)，定義目標(biāo)函數(shù)為:

式中:x為該函數(shù)的最優(yōu)解；A、Aeq為系數(shù)矩陣；b、beq為常數(shù)項；lb、ub分別為x的下限和上限；X為變量矩陣；H為參數(shù)矩陣；f為系數(shù)矩陣。該矩陣形式的設(shè)置是為了方便在Matlab 中求解計算。本文仿真算例中的計算過程如附錄A 所示。

對于光伏節(jié)點(diǎn)中的αPV，因為其不確定性較強(qiáng)，所以采用LSTM 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)光伏數(shù)據(jù)，通過預(yù)測方式得到αPV?？紤]多因素影響光伏節(jié)點(diǎn)發(fā)電功率P，本文設(shè)置了多元回歸方程如式（12）所示［20］。該回歸方程更符合實際情況，且相比于其他評價系數(shù)［20］，考慮因素更多，實際使用中預(yù)測值的平均絕對誤差百分比更低，可以為電網(wǎng)提供更準(zhǔn)確的評價系數(shù)。

式中:G為總輻射日總量；T為日平均溫度；W為風(fēng)力等級；a、b、c分別為G、T、W的相關(guān)系數(shù)；d為擬合回歸方程常數(shù)。

數(shù)據(jù)計算得到功率值后，在短期時間段內(nèi)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化，使結(jié)果值映射到區(qū)間[0，1]內(nèi)，其轉(zhuǎn)換函數(shù)為:

式中:x為待標(biāo)準(zhǔn)化的值；x′為離差標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

最后，得到各節(jié)點(diǎn)功率控制函數(shù)為:

式中:Bi、Di、ki、bi均為參數(shù)。

由各端功率變換范圍的約束可得:

將式（14）代入式（15）得:

式（16）表示確保系統(tǒng)功率在光伏波動的情況下，通過優(yōu)化發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)函數(shù)滿足負(fù)載要求。微電網(wǎng)中發(fā)電機(jī)G1、G2 和PV 采用下垂控制，實時監(jiān)測電壓偏差和功率偏差，當(dāng)某一偏差超出一定范圍時，將ESS 接入電網(wǎng)，提供或吸收能量，維持系統(tǒng)功率平衡。PV 和ESS 通過串聯(lián)Buck-Boost 電路來調(diào)節(jié)輸入直流母線的電壓和功率，蓄電池模型采用恒功率控制方式。最終，可通過控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)得到穩(wěn)定的電壓和功率輸出。

通過上述分析，本文所提直流微電網(wǎng)優(yōu)化控制流程圖如附錄A 圖A4 所示。系統(tǒng)啟動設(shè)置初始節(jié)點(diǎn)功率分配值，使直流母線電壓快速穩(wěn)定在設(shè)定值，在啟動前預(yù)先設(shè)置發(fā)電機(jī)G1 為定直流電壓控制。系統(tǒng)開始穩(wěn)定運(yùn)行時，根據(jù)采樣和系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)之間信息的傳遞，計算出節(jié)點(diǎn)實際功率和參考功率之間的差值。儲能和光伏通過Buck-Boost 變換器的雙閉環(huán)PI 控制器調(diào)節(jié)，發(fā)電機(jī)G1 和G2 節(jié)點(diǎn)的AC/DC變換器通過具有下垂和優(yōu)化方程的控制器進(jìn)行調(diào)節(jié)。在二次控制中，從預(yù)測光伏數(shù)據(jù)得到的評價系數(shù)與發(fā)電機(jī)的約束條件建立二次最優(yōu)規(guī)劃方程組，通過MATLAB 求解得到αG，再通過Raft 算法傳輸至直流微電網(wǎng)中，實現(xiàn)功率優(yōu)化協(xié)調(diào)控制。系統(tǒng)初始時先按初始設(shè)定比例分配功率。啟動后，通過LSTM 分析數(shù)據(jù)得到光伏節(jié)點(diǎn)的評價系數(shù)，結(jié)合負(fù)載信息與發(fā)電機(jī)的約束條件進(jìn)行二次最優(yōu)規(guī)劃，求出電機(jī)評價系數(shù)。然后，再將其通過Raft 算法傳遞至各變換器中，更新參考值，調(diào)節(jié)電壓和功率，實時檢測母線電壓和功率的偏差。如果偏差超過設(shè)定值則通過儲能節(jié)點(diǎn)補(bǔ)充。LSTM 網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)數(shù)據(jù)處理過程如附錄B 所示。

2.2 通信延時對系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

為了研究通信延時對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，通過理論分析得到系統(tǒng)在加入延時環(huán)節(jié)前的開環(huán)和閉環(huán)傳遞函數(shù)，系統(tǒng)控制框圖如附錄A 圖A5 所示。

由附錄A 圖A5（a）可以推導(dǎo)得到電流內(nèi)環(huán)開環(huán)傳遞函數(shù)Gi(s)為:

式中:K1為換流器的放大倍數(shù)；Ts為PWM 開關(guān)周期的一半；R、L分別為交流側(cè)輸入電阻和電感；Kip和Kii分別為電流內(nèi)環(huán)PI 控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)。

由附錄A 圖A5（b）可知，在電壓外環(huán)中，G1(s)為電流內(nèi)環(huán)調(diào)節(jié)的閉環(huán)傳遞函數(shù)，可近似為一階慣性環(huán)節(jié)，表達(dá)式為:

G2(s)為變換器輸出傳遞函數(shù)，表達(dá)式為:

式中:RL為負(fù)載電阻；Um為電源電壓幅值；C為直流側(cè)濾波電容；udc為直流測電壓。

由此可以推導(dǎo)出電壓外環(huán)開環(huán)傳遞函數(shù)Guo(s)為:

式中:Kup和Kui分別為電壓外環(huán)PI 控制器的比例和積分系數(shù)。

由于PI 調(diào)節(jié)零極點(diǎn)抵消電流控制對象函數(shù)的極點(diǎn)，電壓外環(huán)開環(huán)傳遞函數(shù)可以簡化為:

由此可以推導(dǎo)出系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)Gu(s)如式（22）所示，其控制框圖如附錄A 圖A5（c）所示。

對于本文所提控制方法而言，加入延時環(huán)節(jié)e-τs后繪制系統(tǒng)零極點(diǎn)圖（τ為參數(shù)，且τ∈(0，5)，間隔為0.05 s）如附錄A 圖A6 所示?？梢钥闯?，隨著延時的增加，系統(tǒng)的零極點(diǎn)始終在s域的左半平面，系統(tǒng)穩(wěn)定。

3 仿真結(jié)果分析

本文基于PSCAD/EMTDC 搭建如圖1 所示的四端并聯(lián)直流微電網(wǎng)仿真模型，該模型由2 個發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)，一個光伏節(jié)點(diǎn)以及一個儲能節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。其中，直流母線電壓為400 V，發(fā)電機(jī)組即發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)1 和2 的輸出為220 V 交流電，通過AC/DC 變換器整流輸出400 V 電壓后接入微電網(wǎng)，光伏模型組的輸出電壓為285 V，由Buck-Boost 變換器升壓至400 V 與直流母線相連，ESS 通過Buck-Boost 變換器升壓至400 V 與直流母線相連。微電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的電壓如附錄A 表A1 所示。

3.1 光伏模型數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果

本文光伏數(shù)據(jù)來自比利時電網(wǎng)2021 年1 月至4 月的光伏數(shù)據(jù)，如附錄A 圖A7 所示。每隔15 min 記錄一個發(fā)電值。在對模型進(jìn)行訓(xùn)練之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，提升模型的收斂速度。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行模型訓(xùn)練后，采用平均絕對誤差百分比來衡量模型的預(yù)測性能，預(yù)測結(jié)果如圖A8所示。此預(yù)測結(jié)果作為計算光伏評價系數(shù)的參考輸入。

3.2 直流微電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)及故障仿真分析

為了驗證所提方法在微電網(wǎng)中的有效性，本文從負(fù)載突變和通信出現(xiàn)故障2 個方面對圖1 中的微電網(wǎng)進(jìn)行仿真分析。通過預(yù)測光伏的評價系數(shù)得出光伏輸出功率，二次規(guī)劃求解最優(yōu)值得到2 個發(fā)電機(jī)的參考功率值。在每個周期中調(diào)節(jié)得到相應(yīng)值，儲能作為輔助調(diào)節(jié)電壓和功率差值補(bǔ)償功率或電壓波動，實現(xiàn)微電網(wǎng)的穩(wěn)定、功率協(xié)調(diào)控制和經(jīng)濟(jì)優(yōu)化運(yùn)行。

3.2.1 Raft 算法與下垂控制仿真的對比

為了驗證所提方法在直流微電網(wǎng)運(yùn)行中的有效性和可靠性，分別采用分布式Raft 算法和傳統(tǒng)下垂控制方式進(jìn)行仿真對比。假設(shè)在第2 s 至第6 s 時系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行，在t=6 s 時，負(fù)載功率由100 kW 突變至130 kW，且設(shè)置節(jié)點(diǎn)1 通信故障，驗證各節(jié)點(diǎn)不能及時更新功率參考值時，電網(wǎng)在負(fù)載突變和通信故障時系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

基于下垂控制方式的系統(tǒng)直流母線電壓、參考功率和實際功率的仿真波形分別如圖2（a）、（b）、（c）所示。圖中:Vbus為直流母線實際電壓；Pload為負(fù)載功率；P、P、P分別為發(fā)電機(jī)電源節(jié)點(diǎn)G1、G2、光伏電源節(jié)點(diǎn)的參考功率；PG1、PG2、Ppv分別為發(fā)電機(jī)電源節(jié)點(diǎn)G1、G2、光伏電源節(jié)點(diǎn)的實際功率。在t=6 s 時，由于負(fù)載功率發(fā)生突變，僅依靠下垂控制調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)功率滿足電壓功率平衡條件，直流母線電壓因為功率缺額而下降，產(chǎn)生較大波動，系統(tǒng)的穩(wěn)定性相對較差。在功率優(yōu)化方面，系統(tǒng)依靠發(fā)電機(jī)G1 提供補(bǔ)償功率，無法滿足式（12）建立的發(fā)電優(yōu)化模型。

基于所提分布式Raft 算法的系統(tǒng)直流母線電壓、參考功率和實際功率的仿真波形分別如圖2（d）、（e）、（f）所示。系統(tǒng)在第2 s 至第6 s 的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行階段，電壓穩(wěn)定在額定電壓400 V，發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)G1、G2 和光伏節(jié)點(diǎn)PV 根據(jù)自身評價系數(shù)更新調(diào)整功率參考值，通過分布式Raft 算法將參考值傳遞至各節(jié)點(diǎn)并控制各節(jié)點(diǎn)的實時功率。當(dāng)t=6 s 時，負(fù)載功率發(fā)生突變，電壓波動非常小，能夠維持電壓穩(wěn)定。此外，在負(fù)載需求突變且無更新的功率參考值時，由于ESS 釋放功率的速度比發(fā)電機(jī)端提高功率的速度快，經(jīng)過儲能及時補(bǔ)償功率值，發(fā)電機(jī)端功率在儲能荷電狀態(tài)下降時，根據(jù)設(shè)置的優(yōu)化方程和節(jié)點(diǎn)之間通信逐漸補(bǔ)償差額，從而減少發(fā)電機(jī)端快速提高功率的損耗，延長設(shè)備使用壽命。

圖2 基于下垂控制方式和Raft 通信網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果Fig.2 Simulation results based on droop control mode and Raft communication network

3.2.2 基于Raft 算法的節(jié)點(diǎn)分析

采用分布式Raft 算法對于任意節(jié)點(diǎn)可在原主節(jié)點(diǎn)故障后通過投票競爭成為新主節(jié)點(diǎn)，保證通信正常，該通信方式不需要中央節(jié)點(diǎn)，任意節(jié)點(diǎn)的退出不影響微電網(wǎng)控制，保證了直流微電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)之間通信的可靠性。當(dāng)主節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障后，不同節(jié)點(diǎn)競選主節(jié)點(diǎn)后微電網(wǎng)通信仿真結(jié)果如圖3 所示。其中，圖3（a）為節(jié)點(diǎn)1 作為主節(jié)點(diǎn)時各節(jié)點(diǎn)收發(fā)信息波形，節(jié)點(diǎn)1 傳輸?shù)男畔ㄋ泄?jié)點(diǎn)的功率和評價系數(shù)收發(fā)，而其他從節(jié)點(diǎn)僅接收本地信息和該節(jié)點(diǎn)的評價系數(shù)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)1 發(fā)生故障導(dǎo)致無法成為主節(jié)點(diǎn)后，節(jié)點(diǎn)2 通過投票競爭成為新的主節(jié)點(diǎn)，各節(jié)點(diǎn)收發(fā)信息仿真結(jié)果如圖3（b）所示。分布式Raft 算法能在某節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障后通過隨機(jī)投票競選的方式繼續(xù)保證節(jié)點(diǎn)通信正常，同時使得控制層流程清晰，便于對故障排查和檢修。

圖3 不同節(jié)點(diǎn)成為主節(jié)點(diǎn)后微電網(wǎng)通信圖Fig.3 Microgrid communication diagram after different buses becoming master buses

綜上，由于分布式Raft 算法中保障了數(shù)據(jù)一致性，同時具有數(shù)據(jù)直觀的優(yōu)點(diǎn)，對于人工集中控制操作起到輔助作用。此外，由于采用了分布式控制，局部出現(xiàn)故障時將不影響全網(wǎng)的操作，具有較高的可靠性。本文所提的基于分布式Raft 算法的功率協(xié)調(diào)控制在負(fù)載突變或節(jié)點(diǎn)通信出現(xiàn)故障時，節(jié)點(diǎn)仍保留故障前的傳遞值等情況，直流微電網(wǎng)通過節(jié)點(diǎn)通信，維持電網(wǎng)的功率平衡，保證了電網(wǎng)在通信故障時的穩(wěn)定性。所提控制方法與傳統(tǒng)下垂控制方法相比，各個節(jié)點(diǎn)間均可以直接建立數(shù)據(jù)鏈路，便于全局范圍內(nèi)的資源協(xié)調(diào)共享，優(yōu)化了微電網(wǎng)的功率協(xié)調(diào)控制。

4 結(jié)語

計及直流微電網(wǎng)中的光伏和發(fā)電機(jī)組不確定性，提高微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性，本文提出了一種基于分布式Raft 算法的直流微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化功率協(xié)調(diào)控制方法。該方法定義了光伏和發(fā)電機(jī)組的評價系數(shù)，利用LSTM 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行光伏預(yù)測以及結(jié)合發(fā)電機(jī)成本函數(shù)進(jìn)行二次規(guī)劃求解，并通過分布式Raft 算法對直流微電網(wǎng)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制。該方法能夠有效調(diào)節(jié)直流母線電壓，實現(xiàn)了微電網(wǎng)功率合理分配和經(jīng)濟(jì)優(yōu)化，并保證了節(jié)點(diǎn)通信的穩(wěn)定可靠。同時，充分利用各節(jié)點(diǎn)資源，提高可再生能源的利用率。最后，通過PSCAD/EMTDC 建立了四端直流微電網(wǎng)仿真模型，仿真結(jié)果驗證了該方法在維持直流微電網(wǎng)穩(wěn)定的同時提高其經(jīng)濟(jì)性，減少了通信故障產(chǎn)生的不利影響。該方法也能夠有效減少直流微電網(wǎng)中DG 投切帶來的微電網(wǎng)通信問題，提高了直流微電網(wǎng)的拓展性。

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