基于事件触发机制的孤岛微电网二次电压与频率协同控制仿真模型附Simulink仿真

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着分布式能源(如光伏、风电、储能等)的快速发展,微电网作为整合分布式能源、提高能源利用效率的有效形式,受到了广泛关注。孤岛微电网作为微电网的重要运行模式,在主网故障或检修时能够独立运行,保障关键负荷的供电可靠性,在偏远地区、海岛等场景中具有不可替代的作用。

然而,孤岛微电网中分布式能源的出力波动、负荷的随机变化以及线路阻抗的影响,容易导致电压和频率偏离额定值,影响供电质量和系统稳定性。传统的微电网控制策略分为一次控制和二次控制:一次控制通过下垂控制实现分布式电源之间的功率分配,但存在电压和频率的静态偏差;二次控制则用于消除这些静态偏差,实现电压和频率的精确调节。

但传统的二次控制多采用周期性通信机制,无论系统状态是否变化,控制器都按固定周期进行信息交互和控制指令更新,这会导致通信资源的浪费,增加网络负担,甚至可能因通信延迟影响控制性能。事件触发机制作为一种按需通信的策略,能够根据系统运行状态的变化动态决定是否进行通信和控制更新,在保证控制性能的前提下,有效减少通信量,提高系统的经济性和可靠性。

因此,研究基于事件触发机制的孤岛微电网二次电压与频率协同控制仿真模型,对于提升孤岛微电网的运行稳定性、降低通信成本、优化控制性能具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、相关理论基础

(一)孤岛微电网结构与运行特性

孤岛微电网主要由分布式电源(DG)、储能系统(ESS)、负荷、配电线路以及控制单元组成。分布式电源通常通过电压源逆变器(VSI)接入微电网,其输出功率受环境因素(如光照、风速)影响较大,具有较强的波动性;储能系统则用于平抑功率波动,维持系统功率平衡。

在孤岛运行模式下,微电网失去主网的支撑,电压和频率完全由内部的分布式电源和储能系统维持,系统的惯性较小,对功率扰动更为敏感。当负荷或分布式电源出力发生变化时,容易引发电压偏移和频率波动,需要通过有效的控制策略快速调节,以保证供电质量。

图片

图片

三、基于事件触发机制的二次电压与频率协同控制模型设计

(一)系统总体架构

基于事件触发机制的孤岛微电网二次电压与频率协同控制仿真模型的总体架构包括:分布式电源层、本地控制层、事件触发层、协同控制层和负荷层。

  • 分布式电源层:由光伏逆变器、储能逆变器等组成,通过电压源逆变器接入微电网,实现功率输出和电压 / 频率调节。
  • 本地控制层:实现一次下垂控制,采集本地电压、电流和功率信息,计算输出电压和频率的参考值,并执行协同控制层下发的二次控制指令。
  • 事件触发层:监测本地电压偏差、频率偏差以及与其他节点的信息交互误差,根据预设的触发条件判断是否触发通信和控制更新。
  • 协同控制层:基于事件触发的信息,通过一致性算法计算二次控制补偿量,消除电压和频率的静态偏差,实现全局协同调节。
  • 负荷层:包括各类交流负荷,其功率变化作为系统扰动输入。

图片

图片

图片

四、结论与展望

(一)结论

本研究构建了基于事件触发机制的孤岛微电网二次电压与频率协同控制仿真模型,通过仿真实验得出以下结论:

  1. 事件触发机制能够在保证电压和频率调节精度的前提下,大幅减少通信量(本实验中减少 75%),降低网络负担,提高系统的经济性。
  1. 所设计的二次协同控制算法结合事件触发机制,能够有效消除一次下垂控制产生的静态偏差,实现电压和频率的精确调节,各节点的一致性良好。
  1. 该模型在负荷扰动和通信受限(延迟、丢包)情况下具有较好的鲁棒性,能够维持孤岛微电网的稳定运行。

(二)展望

未来的研究可从以下方面展开:

  1. 优化事件触发条件,设计自适应阈值调整策略,根据系统运行状态(如扰动大小、通信负载)动态改变阈值,进一步平衡控制性能和通信量。
  1. 考虑分布式电源的非线性特性(如光伏的最大功率点跟踪、储能的荷电状态限制),将其纳入协同控制框架,提高模型的实用性。
  1. 研究多事件触发机制的融合策略,结合时间触发和事件触发的优势,应对复杂的微电网运行场景。
  1. 搭建硬件在环实验平台,验证仿真模型的实际应用效果,为工程实践提供参考。
  1. 扩展至含更多分布式电源和复杂拓扑的孤岛微电网,验证模型的扩展性和 scalability。

⛳️ 运行结果

图片

图片

图片

图片

🔗 参考文献

[1] 于永进,孙国强,樊英杰.基于动态事件触发机制的孤岛微电网频率控制方法研究[J].电力系统保护与控制, 2024, 52(20):60-71.

[2] 杨建军.抵御拒绝服务攻击的孤岛微电网分布式二次控制策略研究[D].东北大学,2022.

[3] 郭伟,赵洪山.基于事件触发机制的直流微电网多混合储能系统分层协调控制方法[J].电工技术学报, 2020, 35(5):12.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.191234.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值