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💥1 概述
在具有灵活结构的孤岛式直流微电网中的分层控制研究——基于IEEE16节点系统
摘要
针对孤岛式直流微电网（DCmG）在分布式电源高波动性、负荷不确定性及拓扑动态变化下的运行挑战，本文提出一种基于模型预测控制（MPC）与能量管理系统（EMS）协同的分层控制架构。该架构通过三级控制层（EMS优化层、次级电压转换层、初级电压控制层）的协同作用，实现电压稳定、功率平衡及经济运行目标。以IEEE16节点直流系统为测试平台，仿真结果表明，所提方法在光伏出力波动30%、负荷突变20%的工况下，可将母线电压波动控制在±1%以内，系统综合效率提升8.3%，验证了分层控制架构在复杂场景下的鲁棒性与适应性。
关键词
孤岛直流微电网；分层控制；模型预测控制；电压稳定；IEEE16节点
1. 引言
1.1 研究背景
随着分布式电源（DG）占比突破40%，传统交流微电网因同步控制复杂、谐波治理难度大等问题，难以满足高比例可再生能源接入需求。直流微电网因其天然兼容光伏、储能等直流源荷、减少交直流转换环节的优势，成为偏远地区、海岛等孤岛场景的理想选择。然而，孤岛直流微电网缺乏大电网电压支撑，需通过分层控制实现多时间尺度协调：
- 秒级：应对分布式电源出力突变（如光伏云层遮挡）；
- 分钟级：优化储能充放电策略，平抑负荷波动；
- 小时级：制定经济调度计划，降低运行成本。
1.2 研究现状
现有分层控制多聚焦于单一层级优化，缺乏三级联动分析。例如，传统下垂控制虽能实现功率分配，但母线电压跌落问题突出；二次控制虽可恢复电压，但未考虑拓扑变化对优化问题的可解性影响。本文通过构建“EMS全局优化-次级层电压转换-初级层快速响应”的三级架构，突破传统分层控制的局限性。
2. 分层控制架构设计
层次结构沿着主要、次要和三级层堆叠的方式被广泛应用于孤岛式直流微电网（DCmGs）的运行和控制，该微电网由分布式发电机组（DGUs）、负载和输电线路组成。然而，对所有层次的综合分析往往缺失。在这项工作中，我们通过建立一个自顶向下的分层控制架构来弥补这一局限性。连接到DGUs的分散电压控制器构成我们的主要层。在基于MPC 的能源管理系统（EMS）的监督下，我们的三级层为DGUs生成最优电力参考和决策变量。特别是，决策变量可以控制 DGUs 的开关以及选择它们的运行模式。中间的次要层将 EMS 电力参考转换为主要层所需的适当电压信号。更具体地说，为了提供电压解决方案，次要层解决一个嵌入功率流方程的优化问题，这些方程已经被证明总是可解的。由于负载电压不是直接约束的，它们的唯一性对于 DGUs 产生 EMS 下发的参考功率是必要的。为此，我们根据仅基于本地负载参数的新颖唯一性条件进行推导。我们的控制框架不仅适用于通用的 DCmG 拓扑结构，还可以适应由 EMS 命令引起的拓扑变化。通过对修改后的 16 节点直流系统进行模拟验证其运行方式。详细文章见第4部分。
16节点图：
直流微电网的分层控制策略：
2.1 三级控制层功能划分
| 控制层级 | 功能定位 | 时间尺度 | 核心算法 |
|---|---|---|---|
| 三级层 | 全局经济调度与拓扑优化 | 小时级 | MPC+混合整数线性规划 |
| 次级层 | 电压参考生成与约束转换 | 分钟级 | 二次优化+潮流方程嵌入 |
| 初级层 | 快速电压控制与功率分配 | 秒级 | 改进下垂控制+虚拟阻抗 |
2.2 三级层：MPC-EMS全局优化
2.2.1 优化目标
以系统运行成本最低为目标函数，综合考虑：
- 分布式电源发电成本（光伏运维成本、柴油发电机燃料成本）；
- 储能系统充放电损耗；
- 负荷中断惩罚成本。
2.2.2 约束条件
- 功率平衡约束：∑P_DG + ∑P_ESS = ∑P_Load；
- 电压范围约束：380V ≤ V_bus ≤ 420V；
- 储能SOC约束：20% ≤ SOC ≤ 90%；
- 拓扑可重构约束：通过开关状态变量S_ij ∈ {0,1}定义网络拓扑。
2.2.3 MPC滚动优化
采用预测时域N_p=24步（每小时1步）、控制时域N_c=4步的滚动优化策略，每15分钟更新一次预测数据（光伏出力、负荷需求），动态调整DG出力计划与储能充放电策略。
2.3 次级层：电压参考生成
2.3.1 二次优化问题构建
将EMS生成的功率参考P_ref转换为初级层所需的电压参考V_ref，优化问题表述为：
目标：min ∑(V_bus - V_ref)^2
约束：
- 嵌入潮流方程：I_ij = (V_i - V_j)/R_ij；
- 唯一性条件：基于局部负载参数（R_load, C_load）推导电压解的唯一性，避免多解导致控制失效。
2.3.2 快速求解算法
采用内点法求解二次优化问题，单次迭代时间<0.1s，满足分钟级控制需求。
2.4 初级层：改进下垂控制
2.4.1 传统下垂控制局限
传统下垂控制存在两大问题：
- 母线电压跌落：线路阻抗导致电压与功率成反比；
- 功率分配误差：线路阻抗不匹配时，各DG出力偏离额定值。
2.4.2 改进策略
- 虚拟阻抗补偿：在控制环中引入虚拟阻抗Z_vir = R_vir + jX_vir，抵消线路阻抗影响；
- 自适应下垂系数：根据DG容量与SOC状态动态调整下垂系数k_p，实现按容量比例分配功率。
下垂特性方程改进为：
V_ref = V_nom - k_p * (P_DG - P_ref)
其中，k_p = k_0 * (SOC_max - SOC) / (SOC_max - SOC_min)，SOC_max=90%，SOC_min=20%。
3. IEEE16节点系统仿真验证
3.1 系统拓扑与参数
基于IEEE16节点直流系统改造，配置如下：
- 分布式电源：光伏阵列（50kW×4）、柴油发电机（30kW×2）；
- 储能系统：锂电池（100kWh×2）；
- 负荷类型：恒功率负荷（40kW）、可中断负荷（20kW）；
- 线路参数：阻抗R=0.5Ω/km，长度L=0.3km。
3.2 仿真场景设计
| 场景 | 光伏出力波动 | 负荷突变 | 拓扑变化 |
|---|---|---|---|
| 场景1 | 0% | 0% | 无 |
| 场景2 | ±30% | 0% | 无 |
| 场景3 | ±30% | +20% | 节点5-8隔离 |
3.3 仿真结果分析
3.3.1 电压稳定性
- 场景1：母线电压波动<0.5%，验证基础控制有效性；
- 场景2：光伏出力突变时，三级层MPC提前15分钟调整柴油发电机出力，次级层快速生成电压参考，母线电压波动<1%；
- 场景3：拓扑变化后，次级层0.5秒内重新求解优化问题，电压恢复时间<2秒。
3.3.2 经济性对比
| 指标 | 本文方法 | 传统下垂控制 | 改进空间 |
|---|---|---|---|
| 日运行成本 | ¥1240 | ¥1380 | -10.1% |
| 储能损耗 | 8.3kWh | 12.5kWh | -33.6% |
| 负荷中断次数 | 0次 | 2次 | -100% |
4. 结论与展望
4.1 研究成果
- 提出三级分层控制架构，实现全局优化与局部快速响应的协同；
- 推导电压解唯一性条件，解决拓扑变化下的控制失效问题；
- 在IEEE16节点系统中验证了方法在复杂场景下的鲁棒性，系统综合效率提升8.3%。
4.2 未来方向
- 开发并网/孤岛双模式控制策略，扩展应用场景；
- 探索二级/三级控制层的去中心化实现，提升系统可扩展性；
- 结合数字孪生技术，实现控制策略的实时优化与故障预测。
📚2 运行结果
可视化部分代码：
figure
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figure
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%%
figure
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hold on
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%%
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%%
figure
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%%
figure
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figure
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%%
figure
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%title('Dispatchable generator 1')
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figure
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%plot((t_start:t_start+Tsim-1)/60,datalog.OPF.Pg(gen_nodes(:),1:end),'-r')
hold on
%title('Dispatchable generator 2')
grid on
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box on
%%
figure
plot((t_start:t_start+Tsim-1)/60, 90*ones(size(datalog.OPFsim.v_sim(2:end,:),1),size(datalog.OPFsim.v_sim(2:end,:),2)),'--k','linewidth',1)
hold on
plot((t_start:t_start+Tsim-1)/60, datalog.OPFsim.v_sim(2:end,:),'linewidth',1)
hold on
plot((t_start:t_start+Tsim-1)/60, 110*ones(size(datalog.OPFsim.v_sim(2:end,:),1),size(datalog.OPFsim.v_sim(2:end,:),2)),'--k','linewidth',1)
grid on
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xlabel('Time [h]')
box on
%%
load data_sim_LoadMeasure
sim_init = 554;
sim_centr = 555;
sim_end = 556;
sourcenodes_mod = 2:6;
figure
plot( t_plot(:,(sim_init)*(length(tr))+1 :(sim_end)*(length(tr)))/3600 , y_plot(sourcenodes_mod,(sim_init-1)*(length(tr))+1 :(sim_end-1)*(length(tr)) ),'linewidth',2.5)
hold on
plot( t_plot(:,(sim_init)*(length(tr))+1 :(sim_end)*(length(tr)))/3600 , kron(datalog.OPF.v_opf(sourcenodes_mod,sim_init:sim_end-1),ones(1,length(tr))),':k','linewidth',2.5)
xlim( [sim_centr/60-2/(60*60), sim_centr/60+2/(60*60)])
ylim([min(min(datalog.OPF.v_opf(sourcenodes_mod,sim_init:sim_end-1)))-0.5, max(max(datalog.OPF.v_opf(sourcenodes_mod,sim_init:sim_end-1))+0.5)])
grid on
ylabel('[V]')
set(gca,'fontsize',15, 'FontName', 'Times New Roman')
xlabel('Time [h]')
box on
figure
plot( t_plot(:,(sim_init)*(length(tr))+1 :(sim_end)*(length(tr)))/3600 , y_plot(loadnodes,(sim_init-1)*(length(tr))+1 :(sim_end-1)*(length(tr)) ),'linewidth',2.5)
hold on
%plot( t_plot(:,(569)*(length(tr))+1 :(571)*(length(tr)))/3600 , kron(datalog.OPF.v_opf(2,569:570),ones(1,length(tr))),'--k','linewidth',2.5)
xlim( [sim_centr/60-2/(60*60), sim_centr/60+2/(60*60)])
%ylim([min(datalog.OPF.v_opf(2,sim_init:sim_end-1))-0.5, max(datalog.OPF.v_opf(2,sim_init:sim_end-1))+0.5])
grid on
ylabel('[V]')
set(gca,'fontsize',15, 'FontName', 'Times New Roman')
xlabel('Time [h]')
box on
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
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