自适应下垂系数的孤岛微电网无功均分策略

程勇，成琦，姚磊茹，赵建文; CHENG Yong; CHENG Qi; YAO Leiru; ZHAO Jianwen

引 en

自适应下垂系数的孤岛微电网无功均分策略

程勇
机构：
西安科技大学电气与控制工程学院/西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,西安, 710054
×
，成琦
机构：
西安科技大学电气与控制工程学院/西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,西安, 710054
×
，姚磊茹
机构：
西安科技大学电气与控制工程学院/西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,西安, 710054
×
，赵建文
机构：
西安科技大学电气与控制工程学院/西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,西安, 710054
×

西安科技大学电气与控制工程学院/西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室,西安, 710054；

Adaptive droop coefficient-based reactive power sharing strategy for islanded microgrid

CHENG Yong
Affiliation：
School of Electrical and Control Engineering/Xi'an Key Laboratory of Electrical Equipment Condition Monitoring and Power Supply Security,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054 ,China
×
，CHENG Qi
Affiliation：
School of Electrical and Control Engineering/Xi'an Key Laboratory of Electrical Equipment Condition Monitoring and Power Supply Security,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054 ,China
×
，YAO Leiru
Affiliation：
School of Electrical and Control Engineering/Xi'an Key Laboratory of Electrical Equipment Condition Monitoring and Power Supply Security,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054 ,China
×
，ZHAO Jianwen
Affiliation：
School of Electrical and Control Engineering/Xi'an Key Laboratory of Electrical Equipment Condition Monitoring and Power Supply Security,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054 ,China
×

School of Electrical and Control Engineering/Xi'an Key Laboratory of Electrical Equipment Condition Monitoring and Power Supply Security,Xi'an University of Science and Technology,Xi'an 710054 ,China；

作者简介:

程勇,男,博士,副教授,研究方向为电气非线性控制系统．chengbati@gmail.com

中图分类号:TM743

文献标识码:A

DOI:10.13878/j.cnki.jnuist.20230726001

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出版信息

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目录contents

摘要 Abstract
关键词 Keywords
0 引言
1 预备知识
1.1 预备知识:图论
1.2 预备知识:一致性算法
2 孤岛微电网传统下垂控制原理
2.1 传统下垂控制
2.2 传统下垂控制的功率特性
3 改进的下垂控制
3.1 自适应无功下垂系数的设计
3.2 平均电压的获取
4 仿真验证
4.1 分布式观测器验证
4.2 无功均分验证
4.2.1 无功功率效果验证
4.2.2 动态变化下的控制效果
5 结论
参考文献

摘要

在孤岛微电网中,由于线路阻抗的不匹配,常常导致传统的下垂控制无法完成分布式电源(DG)之间无功功率的均分．为了消除DG之间的无功不均分,首先分析了传统下垂控制无法完成无功均分的原因,设计了可自适应调节的无功下垂系数,使无功下垂系数可以满足无功均分的条件,从而解决无功功率无法均分的问题．为了使无功均分控制器具有更高的灵活性和可靠性,设计了动态分布式观测器,并证明了其收敛性．动态分布式观测器可以使DG以分布式的方式更加灵活可靠地获取所需的信息．通过4个不同的算例对所提的控制策略进行验证,仿真结果验证了所提控制策略的优越性和有效性．

Abstract

In the islanded microgrid,the mismatch in line impedance hinders the traditional droop control from achieving an equal distribution of reactive power among Distributed Generation (DG) sources.To address this problem and enhance the flexibility and reliability of the controller,this paper analyzes the reasons behind the failure of traditional droop control and proposes an adaptive droop coefficient that can be dynamically adjusted to meet the conditions for reactive power sharing.Additionally,a dynamic distributed observer is designed and its convergence is proven,which allows DG sources to obtain necessary information flexibly and reliably in a distributed manner.Finally,the proposed control strategy is verified through simulations in four different scenarios,and the results demonstrate its superiority and effectiveness.

关键词

微电网；自适应；无功功率均分；分布式控制

Keywords

microgrid ； adaptive ； reactive power sharing ； distributed control

0 引言
为了解决分布式发电的不可控性，微电网技术应运而生^[1]．微电网可以在并网和孤岛两种模式下运行^[2]．由于缺乏大电网的支持，孤岛微电网通常采用传统的下垂控制来对分布式电源（DG）输出的功率进行分配^[3-4]．然而，由于线路阻抗之间的差异，常常导致传统的下垂控制无法完成无功均分^[5-6]．DG之间的无功不均分对微电网的控制带来很大的影响．为了解决这个问题，目前主要有虚拟阻抗控制和改进下垂控制两种方法．
虚拟阻抗控制法通过添加虚拟阻抗来消除线路阻抗之间的差异，从而实现无功功率的均分^[7-9]．文献^[10]提出一种虚拟阻抗控制方法，通过优化算法来筛选合适的虚拟阻抗，实现了无功均分．然而，这种方法需要指定虚拟阻抗的可行范围，并且馈线的长度会影响虚拟阻抗的值，均分效果受到影响．文献^[11]通过在线估计馈线阻抗来设计与各逆变器相匹配的虚拟阻抗．但是其所估计的馈线阻抗值是否精确直接影响无功均分的效果．为了更精准地实现无功功率的均分，自适应虚拟阻抗成为主流方法．文献^[12]根据DG输出的实际无功功率与其参考值之间的误差，设计了自适应虚拟阻抗控制器．文献^[13]运用一致性算法设计出可以自适应调节的虚拟阻抗．虽然虚拟阻抗方法可以成功地解决线路阻抗不匹配带来的无功功率无法均分的问题，但虚拟阻抗的引入会改变DG输出的等效阻抗，从而改变公共耦合点（Point of Common Coupling，PCC）的电压，进而影响系统的电能质量．
改进下垂控制法主要通过下垂控制的参考电压或者无功下垂系数来实现无功均分．文献^[14]通过对线路阻抗的辨识，将其与无功均分条件下的线路阻抗进行比较，并将两者之差作为补偿项，对下垂控制的参考电压进行补偿，实现了无功均分．但是其控制过程较为繁琐，无功均分精度过于依赖辨识结果．文献^[15]通过给常规频率有功下垂中加入无功扰动项，在无功下垂中引入有功补偿项，改变下垂控制的参考电压，改善了无功功率的均分，但无法实现精确均分．文献^[16]通过给下垂控制引入无功功率与输出电压的微分项，得到下垂控制的参考电压，从而实现无功功率的均分．这种方法需要知道线路阻抗的值，但在实际微电网中线路阻抗是难以测量的．文献^[17]设计了自适应下垂系数，通过改变无功下垂系数从而实现DG之间的无功均分．但是其对信息的获取过度依赖于中央处理器，控制方法缺乏灵活性．
综上所述，现有无功均分控制方法主要存在以下几个问题:1）虚拟阻抗带来压降; 2）无功均分的精度不高; 3）控制方法需要知道馈线信息; 4）集中式控制的可靠性和灵活性欠佳．基于此，本文首先对无功功率无法均分的原因进行了分析，提出一种可自适应调节下垂系数的无功均分策略．所提控制策略可以自适应调节无功下垂系数，使其满足无功均分的条件，在实现无功的精确均分的同时不需要知道馈线信息，也不会引起压降; 所设计的分布式动态观测器，可以实时观测控制过程中所需要的信息，提高了控制器的灵活性和可靠性．
1 预备知识
1.1 预备知识:图论
用G=（V，E）表示多智能体系统的拓扑结构图.其中:V为节点，相当于微电网中的DG; E为边，相当于通信线路．在图G中，A=[a_ij]n×n称为G的邻接矩阵，若DG之间存在通信关系，则a_ij=1，否则a_ij=0．定义节点的度为d_i=∑a_ij（j∈N_i），则图G的度矩阵为D=diag（d₁，d₂，···，d_n）．定义L=D-A是图G中的拉普拉斯矩阵．
1.2 预备知识:一致性算法
在多智能体系统中，各智能体通过彼此之间的信息交换，利用一致性的算法使智能体的状态参数达到某个相同的值．若将每个智能体（节点）作为一个由 $\dot{x_{i}} = u_{i}$ 描述的一阶系统状态，其中u_i是智能体i的邻近状态函数的输入，则一阶一致性控制问题变成去寻找y_i，使得所有状态的x_i收敛于一个共同的平衡点．通用的实施方案是采取式（1）描述的一阶一致性协议:

\dot{x_{i}} = y_{i} = \sum_{j \in N_{i}} α_{i j} (x_{j} - x_{i}) .

(1)

结合图论的相关知识，式（1）可以进一步改写为 ${\dot{x}}_{i} = - L x$ ，其中x为x_i构成的列向量．
2 孤岛微电网传统下垂控制原理
2.1 传统下垂控制
逆变器的等效结构如图1所示．图1中，U∠φ为逆变器输出的电压，P和Q分别为逆变器输出的有功功率和无功功率，X为电感，R为电阻，Z∠θ为线路阻抗．从图1可得逆变器输出的功率如下:

\{\begin{matrix} P_{i} = \frac{U_{P C C}}{Z_{i}} [(U_{i} c o s φ_{i} - U_{P C C}) c o s θ_{i} + \\ U_{i} s i n φ_{i} s i n θ_{i}], \\ Q_{i} = \frac{U_{P C C}}{Z_{i}} [(U_{i} c o s φ_{i} - U_{P C C}) s i n θ_{i} + \\ U_{i} s i n φ_{i} c o s θ_{i}] . \end{matrix}

(2)

图1 逆变器等效功率传输模型
Fig.1 Equivalent model of inverter interface power transmission
又因为在高压微电网中线路阻抗以感性为主，即θ≈90°，且逆变器输出电压的相角φ很小，所以存在如下关系:

\{\begin{matrix} s i n φ = φ, \\ c o s φ = 1, \\ s i n θ = 1, \\ c o s θ = 0 . \end{matrix}

(3)

则逆变器输出的功率可以近似地表示为

\{\begin{matrix} P_{i} \approx \frac{U_{P C C}}{X_{i}} U_{i} φ_{i} \\ Q_{i} \approx \frac{U_{P C C}}{X_{i}} (U_{i} - U_{P C C}) . \end{matrix}

(4)

由式（4）可知，逆变器输出的有功功率与输出电压的相角φ有关，输出的无功功率与输出电压的幅值有关．因此，可推导出传统的下垂控制表达式如下:

\{\begin{matrix} U_{i} = U_{n} - n_{i} Q_{i}, \\ ω_{i} = ω_{n} - m_{i} P_{i} . \end{matrix}

(5)

式（5）中，m和n分别为有功下垂系数和无功下垂系数．
2.2 传统下垂控制的功率特性
在孤岛微电网中，因为频率是全局变量^[18]，即各个DG的频率是相等的．结合下垂表达式（5）可知有功功率是可以均分的，即m₁P₁=m₂P₂=···=m_iP_i．然而，由于线路阻抗的不匹配导致了DG输出电压的不相等，使得DG之间无法满足n₁Q₁=n₂Q₂=···=n_iQ_i的均分关系，DG之间的电压差为

Δ U = n_{i} Q_{i} - n_{j} Q_{j}

(6)

由式（4）—（6），ΔU可以重新写为

Δ U = \frac{U_{n} - U_{P C C}}{1 + \frac{X_{2}}{U_{P C C} n_{2}}} - \frac{U_{n} - U_{P C C}}{1 + \frac{X_{1}}{U_{P C C} n_{1}}} .

(7)

由式（7）可知，要想消除因电压差带来的无功不均分，必须满足如下关系:

\frac{X_{2}}{n_{2}} = \frac{X_{1}}{n_{1}} .

(8)

3 改进的下垂控制
3.1 自适应无功下垂系数的设计
当线路阻抗X和无功下垂系数n不能满足式（8）的关系时，无功功率就无法均分．通常假定微电网的线路阻抗是不变的，因此可以改变无功下垂系数n，使其可以满足式（8），从而实现无功均分．
自适应无功下垂系数的下垂控制如下:

\{\begin{matrix} U_{i} = U_{n} - n_{i}^{*} Q_{i}, \\ n_{i}^{*} = \int n_{i} [1 + (U_{i} - U_{ave})] d t . \end{matrix}

(9)

式中: $n_{i}^{*}$ 为调节后的自适应无功下垂系数; U_ave为DG间输出的平均电压．
由式（7）、（8）可知，由于线路阻抗的不匹配导致了DG输出电压之间存在差值，即在线路阻抗匹配的情况下，各个DG输出的电压是相等的且等于它们的平均电压．因此，式（9）引入DG输出电压U_i与DG输出的平均电压U_ave．而常数1的引入是为了保证自适应无功下垂系数是在最初设置的无功下垂系数的值上进行自适应调整的．整个控制过程如图2所示．
图2 自适应下垂控制框图
Fig.2 Block diagram of adaptive droop control
在无功功率均分以前，U_i-U_ave不为0，这个差值会调节 $n_{i}^{*}$ ，使 $n_{i}^{*}$ 随着U_i-U_ave的变化而变化， $n_{i}^{*}$ 的值会调节DG_i的输出电压值U_i，从而使DG输出的电压趋近于平均电压U_ave，如此循环，直至U_i-U_ave趋近于0．此时，各个DG输出的电压趋于相等且等于平均电压U_ave，各个DG输出电压之间的差值趋近于0，即式（7）中ΔU→0，也就是说，此时的 $n_{i}^{*}$ 满足n₁Q₁=n₂Q₂=···=n_iQ_i的条件，同时， $n_{i}^{*}$ 与X_i也满足式（8）的关系，无功功率实现了均分．
但是无功下垂系数的变化会影响系统的稳定性，因此必须对其进行限制，使其在满足自适应变化的同时保持电压在稳定范围内^[19]．
3.2 平均电压的获取
上文通过设计自适应无功下垂系数实现了无功功率的均分，整个控制过程中平均电压U_ave发挥着至关重要的作用．如何准确可靠地获取U_ave，存在以下两个问题:
1）虽然在集中式的控制方式下，DG可以通过中央处理器直接获取，但是集中式控制的灵活性、可靠性较差，而分布式控制可以很好地解决过度集中带来的问题．
2）在分布式一致性算法中，一阶离散一致性算法可以使变量收敛至状态变量的平均值^[20]．然而，当系统处于时变状态时，迭代后的平均值也会随之发生变化^[21-22]．
因此，所设计的无功均分控制策略要通过动态分布式的方式获取平均电压U_ave，避免上述问题．
在多智能体系统中，各智能体可以通过分布式协同控制的方法来解决同步问题和跟踪问题，这种分布式方法具有更高的灵活性和可靠性．在孤岛微电网中，整个微电网系统可以被视为多智能体系统，而受控的DG可以被看作智能体．因此，下文将引入分布式算法来增加所设计控制器的灵活性和可靠性．引入如下分布式观测器获取实时U_ave的值:

\{\begin{matrix} {\dot{v}}_{i} = α [\sum_{j \in N_{i}} a_{i j} ({\hat{x}}_{j} - {\hat{x}}_{i}) + \sum_{j \in N_{i}} a_{i j} (u_{j} - u_{i})], \\ {\hat{x}}_{i} = u_{i} + v_{i} . \end{matrix}

(10)

式中，α＞0，表示增益系数．
定理1 对于输入的动态信号，观测器（10）可以观测到所有动态输入信号的实时平均值，且收敛误差是有界的，具体如下:

\underset{t \to \infty}{l i m} e_{i} (t) = |{\hat{x}}_{i} (t) - \frac{1}{n} \sum_{j}^{n} u_{j} (t)| ⩽ \frac{Δ}{λ_{2}} .

(11)

式中:

Δ = \frac{1}{α} \sqrt{α λ_{2} (n + 1) d_{1}^{2} + (n + 1) d_{2}^{2}} .

(12)

因为在实际的电力系统中，电力系统的状态信号u_i和状态信号的导数都是有界的，因此，对动态信号做出如下假设．
假设1 对于动态输入信号u_i满足如下条件:

\{\begin{matrix} u_{i} ⩽ d_{1} < \infty, \\ u_{i} ⩽ d_{2} < \infty . \end{matrix}

(13)

定义如下矩阵:

\frac{1_{n} 1_{n}^{T}}{n} = M,

(14)

则收敛误差

e = \hat{x} - M u .

(15)

其中:e， $\hat{x}$ ，u分别为e_i， $\hat{x_{i}}$ ，u_i构成的列向量．
对（15）求导可得:

\begin{matrix} \dot{e} = \dot{\hat{x}} - M \dot{u} = \\ \dot{u} - α L \hat{x} - M \dot{u} - α L u = \\ - α L (\hat{x} - M u) + α L M u - α L u + \dot{u} - M \dot{u} = \\ - α L e + α L M u - α L u + \dot{u} - M \dot{u} \end{matrix}

(16)

在式（16）中令:

α L M u - α L u + \dot{u} - M \dot{u} = B,

(17)

则式（16）可写为

\dot{e} = - α L e + B

(18)

解微分方程（18）可得:

e (t) = e x p (- α L t) e (0) + \int_{0}^{t} e x p (- α L t) B (τ) d τ .

(19)

根据文献^[23]，可得范数的上界为

\begin{matrix} | e (t) | ⩽ e x p (- α λ_{2} t) ∥ e (0) ∥ + \\ \int_{0}^{t} e x p (- α λ_{2} t) ∥ B (τ) ∥ d τ ⩽ \\ e x p (- α λ_{2} t) ∥ e (0) ∥ + \frac{1}{α λ_{2}} \underset{0 ⩽ τ ⩽ t}{s u p} ∥ B (τ) ∥ ⩽ \\ \frac{1}{α λ_{2}} \underset{0 ⩽ τ ⩽ t}{s u p} ∥ B (τ) ∥ . \end{matrix}

(20)

式（20）中，λ₂为L的最小非零特征值．
根据假设1可得:

\begin{matrix} ∥ L M u ∥^{2} ⩽ λ_{2} n d_{1}^{2}, ∥ L u ∥^{2} ⩽ λ_{2} d_{1}^{2}, \\ ∥ \dot{u} ∥^{2} ⩽ d_{2}^{2}, ∥ M \dot{u} ∥^{2} ⩽ n d_{2}^{2} . \end{matrix}

(21)

把式（21）代入式（20）可得:

| e (t) | ⩽ \frac{1}{α λ_{2}} \sqrt{α^{2} λ_{2} (n + 1) d_{1}^{2} + (n + 1) d_{2}^{2}} .

(22)

从（20）和（22）可以看出，误差e可以收敛至有界误差，且误差大小和收敛速度与α有关，α越大收敛速度越快，收敛误差越小．证明完毕．
因此，各个DG可以通过所提出的动态分布式观测器（10），仅仅使用自己和相邻DG输出的电压来分布式地实时获取U_ave的值，从而保证无功均分策略具有更高的灵活性和可靠性．
4 仿真验证
4.1 分布式观测器验证
为了分布式地获取DG的实时平均电压，首先验证本文所提的分布式观测器是否可以动态获取输入信号的平均值，在Matlab/Simulink搭建仿真模型进行算例分析，整个仿真过程为10 s．为了能更加直观地表示出观测结果，仿真中只在输入信号中设置一个动态信号．设输入信号x=[40sin t，20，30，10]，其中，40sin t用来模拟动态信号．仿真结果如图3所示．
由图3可以看出:当输入信号中含有动态信号时，本文设计的分布式观测器所观测的平均值也会随着动态信号的变化而变化，并在动态信号40sin t的值为±40时取得最大平均值和最小平均值; 当α越大时，观测器所获得的平均值之间的误差越小，验证了上文所得出的结论．图3结果表明了所提分布式观测器的有效性，即可以通过所设计的观测器来获取DG的实时平均电压．
图3 不同α下分布式控制器获取的动态平均值
Fig.3 Dynamic average values obtained by distributed controllers under different α
4.2 无功均分验证
为了验证本文所提出的控制策略的有效性，在Matlab/Simulink搭建仿真模型进行算例分析．整个仿真过程设置为3 s，并在4个不同场景下对控制策略进行验证来保证其有效性．系统的仿真参数如表1、2所示．
表1 DG参数
Table1 DG parameters
4.2.1 无功功率效果验证
上文对分布式获取动态平均电压的效果进行了验证，下文验证所提的控制策略的无功均分精度以及对PCC电压的影响．
表2 负载参数
Table2 Load parameters
1）算例1:无功均分精度
为了说明所提的控制策略可以实现通过调节下垂系数实现无功功率的精确均分，在t=0.5 s之前，微电网使用传统的下垂控制对DG输出的功率进行分配，在t=0.5 s之后，使用本文所提的控制策略．仿真结果如图4所示．
图4 无功均分精度仿真结果
Fig.4 Simulation results of reactive power sharing accuracy
由图4b可知，在t=0.5 s时使用所提的控制策略，DG输出的有功功率会发生轻微的波动，大约经过0.1 s的时间后，就会恢复至t=0.5 s以前的有功功率稳态均分情况下的值，表明所提出的控制策略不会影响有功功率的均分．由图4a、c、d可知，在t=0.5 s时，各个DG输出的无功功率Q、无功下垂系数n和nQ都开始发生变化，大约在t=1.3 s时，Q和n的值趋于稳定，各个DG的nQ趋于一致，根据2.2无功均分的条件可知，实现了无功功率实现了精确均分．由图4e可知，在整个控制过程中各个DG输出电压的波动范围远小于5%，表明所提的控制策略可以很好抑制电压波动，保证了整个系统的稳定性．根据式（9）可知，在完成整个控制过程中所需的信息仅仅只有电压和无功功率，并不需要知道线路阻抗的信息．
2）算例2:PCC压降
为了说明本文所提的控制策略可以避免PCC的压降，与文献^[13]所提的控制策略进行对比．简单起见，只给出文献^[13]策略下无功功率均分效果nQ的图．仿真结果如图5所示．
由图5a可以看出，文献^[13]所提的控制方法虽然可完成无功功率的均分，但是t=0.5 s控制器投入时，DG的nQ产生的振荡比较大，并且其完成无功均分所需要的时间也更长．由图5b、c可以看出，本文所提的控制策略完成无功均分后，PCC的电压是保持不变的，从而保证了电能质量，而文献^[13]所提的控制策略虽然也完成了无功均分，但是PCC产生了压降．上述结果证明了本所提控制策略的优越性．
4.2.2 动态变化下的控制效果
一个好的控制器必须在系统条件发生突变时也能完成控制任务，因此，下文将在常见的负荷变化和线路阻抗变化的情况下对所提控制器的控制效果进行验证．
1）算例3:负荷变化
在本节中，通过研究负载发生变化时各个DG输出的无功功率的情况，验证本文提出的控制策略的有效性．在t=1.0 s时接入负载2和负载3，在t=2.0 s时断开负载3．仿真结果如图6所示．
由图6a、b、c可以看出，在t=1.0 s和t=2.0 s系统负荷发生变化时，DG输出的无功功率和无功下垂系数也随之发生变化，DG的nQ在每次负荷变化后的很短时间内重新达到一致，表明无功功率仍然可以均分．在整个控制过程中，DG输出的电压始终远小于5%，验证了在负荷变化的情况下本文所提控制策略的有效性．
图5 不同控制策略PCC压降仿真结果
Fig.5 Simulation results of PCC voltage drop with different control strategies
图6 负荷变化仿真结果
Fig.6 Simulation results of load variation
2）算例4:线路阻抗变化
由于无功功率的不均分是由于线路阻抗的不匹配引起的，因此在运行过程中改变系统的线路阻抗，在t=1.0 s时，分别给DG3和DG4的线路并联上额外阻抗，在t=2.0 s时，断开DG4并联的阻抗，来验证本文的控制策略的有效性．仿真结果如图7所示．
由图7a、b、c可以看出，当线路阻抗发生变化时，DG输出的无功功率发生了较大的波动，无功下垂系数的变化范围也比较大，各个DG的nQ达到一致所需要的时间也更长，但还是可以完成无功功率的均分.由图7d可知，虽然线路阻抗变化时系统会产生较大的波动，但是DG输出的电压还是可以保持在稳定的范围内，表明所提的控制策略可以在线路阻抗变化的情况下很好地完成无功功率的均分．
5 结论
本文针对孤岛微电网中无功功率不均分和控制器的灵活性与可靠性的问题，设计了一种可自适应调节下垂系数的分布式无功功率均分策略，得出以下结论:
1）所提的自适应调节下垂系数的控制策略可以通过改变DG的无功功率下垂系数完成无功功率的精确均分，并且可以保证DG的输出电压在稳定范围内．与现有控制策略相比，不知道馈线信息也不会引PCC的压降．
2）基于一致性算法的分布式观测器可以动态追踪获取DG输出电压的动态平均值，提高了所提的自适应调节下垂系数控制策略的灵活性和可靠性．
图7 线路阻抗变化仿真结果
Fig.7 Simulation results of line impedance variation
参考文献
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基本信息

中图分类号: TM743
文献标识码: A
DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.20230726001

基金信息

资助项目陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-308)；

引用信息

稿件历史

收稿日期: 2023-07-26

参考文献

[1] 侯帅丞,陈家伟,张秀琴.微电网逆变器的自适应滑模控制策略研究[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2018,10(2):153-159;HOU Shuaicheng,CHEN Jiawei,ZHANG Xiuqin.Adaptive sliding mode control strategy for inverter in microgrid[J].Journal of Nanjing University of Information Science & Technology(Natural Science Edition),2018,10(2):153-159
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自适应下垂系数的孤岛微电网无功均分策略

Adaptive droop coefficient-based reactive power sharing strategy for islanded microgrid

摘要

Abstract

关键词

Keywords

0 引言

1 预备知识

1.1 预备知识:图论

1.2 预备知识:一致性算法

(1)

2 孤岛微电网传统下垂控制原理

2.1 传统下垂控制

(2)

(3)

(4)

(5)

2.2 传统下垂控制的功率特性

(6)

(7)

(8)

3 改进的下垂控制

3.1 自适应无功下垂系数的设计

(9)

3.2 平均电压的获取

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

4 仿真验证

4.1 分布式观测器验证

4.2 无功均分验证

4.2.1 无功功率效果验证

4.2.2 动态变化下的控制效果

5 结论

参考文献

基本信息

基金信息

引用信息

稿件历史

参考文献