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绿色能源应用中并联运行逆变器的新型鲁棒控制策略
摘要：本研究提出了一种适用于消费者住宅区的混合交流/直流微电网，该微电网采用可再生能源，以满足需求。目前，发电和消费经历了重大转变。其中一个趋势是将微电网整合到配电网中，其特点是可再生能源资源的高渗透率以及并联运行。可以采用传统的下垂控制来获得混合交流/直流微电网并联逆变器之间准确的稳态平均有功功率分配。假设具有相同下垂增益的相同逆变器会有相似的瞬态平均功率响应，并且单元之间不会有环流。然而，瞬时功率可能会受到不同线路阻抗的很大影响，从而导致逆变器之间流动的环流功率发生变化，尤其是在负载变化等意外干扰期间。如果该功率被逆变器吸收，则可能导致直流母线电压突然升高并使逆变器跳闸，进而导致整个混合微电网的性能下降。当混合发电机充当单向电源时，问题将进一步恶化。在这项研究工作中，我们提出了一种适用于混合微电网的新型分布式协调控制，该系统可应用于包括可变负载和混合能源的并网模式和孤岛模式。此外，为了选择最有效的控制器方案，设计了参与因子分析以约束直流母线电压并降低循环功率。此外，对于光伏电站和风力涡轮机，都使用了最大功率点跟踪 (MPPT) 技术，以便在环境条件存在差异时从混合电力系统中提取最大功率。最后，通过模拟结果确认了引入的混合微电网策略在不同模式下的可行性和有效性。
已出版版本的引用（APA）：Naji Alhasnawi，B.，H. Jasim，B.，Anvari-Moghaddam，A.，和Blaabjerg，F.（2020）。一种新的鲁棒控制策略
摘要：本研究提出了一种适用于消费者住宅区的混合交流/直流微电网，该微电网采用可再生能源，以满足需求。目前，发电和消费经历了重大转变。其中一个趋势是将微电网整合到配电网中，其特点是可再生能源资源的高渗透率以及并联运行。可以采用传统的下垂控制，以便在混合交流/直流微电网的并联逆变器之间获得准确的稳态平均有功功率分配。假设具有相同下垂增益的相同逆变器会有相似的瞬态平均功率响应，并且单元之间不会有循环电流流动。然而，瞬时功率可能会受到不同线路阻抗的很大影响，从而导致逆变器之间流动的循环功率发生变化，尤其是在负载变化等意外干扰期间。如果逆变器吸收了这种功率，可能会导致直流链路电压突然升高并跳闸，进而导致整个混合微电网的性能下降。当混合发电机充当单向电源时，问题会进一步恶化。在本研究工作中，我们提出了一种适用于混合微电网的新型分布式协调控制，该控制可应用于包括可变负载和混合能源的并网和孤岛模式。此外，为了选择最有效的控制器方案，设计了参与因子分析来约束直流母线电压并降低循环功率。此外，对于光伏电站和风力涡轮机，当环境条件存在差异时，最大功率点跟踪 (MPPT) 技术已被用于从混合电力系统中提取最大功率。最后，通过仿真结果证实了引入的混合微电网策略在不同模式下的可行性和有效性。
光伏储能电网的协调控制策略......
光伏系统存在惯性和阻尼支持，易受功率波动影响[2–3]。为了解决这些问题，虚拟同步发电机(VSG)被提出，并因其具有惯性、阻尼和电网频率调节等特点，在分布式发电系统中得到了广泛的应用[4-6]。因此，将VSG技术应用于光伏发电系统，设计光伏虚拟同步发电机(PV-VSG)对光伏发电系统的发展具有重要意义[7]。PV-VSG在进行最大功率点跟踪(MPPT)的同时，为电网提供惯性和阻尼支持，但其直流侧能量交换频率较高，容易引起直流母线电压波动，当直流侧能量不足以供应输出功率时，电压降低，导致逆变器故障，影响系统稳定性。为了维持稳定运行，光伏发电系统配备有储能单元[8–18]，储能单元的安装位置分为共直流母线式、共交流母线式和集中式。其中共交流母线型与集中式结构相似，储能单元位于光伏发电系统交流侧，控制简单，各部分可独立控制[8–14]。共直流母线型在直流侧设置储能单元，对直流侧能量交换有一定的缓冲作用，能量双向流动机制的存在使得储能电池与直流母线之间的能量交换可以通过双向DC/DC变换器实现[15–18]。光伏发电系统可变电流级数的差异导致储能单元大多位于发电系统直流侧，根据功率转换方式可分为单级式和双级式，双级式光伏发电系统的光伏组件有单独的Boost变换器控制，储能单元控制直流侧电压，光伏逆变器实现VSG算法。光伏组件、储能单元、光伏逆变器功能独立，控制相对简单，而单级式光伏发电系统功能分布不明确，需要进行协调控制，但据我们所知，这方面的研究尚缺乏。因此，本文对共直流母线结构的单级式光储并网发电系统的控制策略进行研究。
考虑分布式与集中式光伏发电协调的多时间尺度电力平衡分析
可再生能源因低碳经济的优势已成为重要的电力来源。氢气是一种清洁燃料，也引起了全世界的极大关注。可再生能源可用于生产氢能。张等人提出了一种可再生能源和氢气生产的协调控制新方法，加氢站和能源系统的运行经济性得到了改善（张等，2022）。到目前为止，许多工作都集中在可再生能源系统和能源互联网上（张，2018）。值得注意的是，光伏 (PV) 技术一直是可再生能源系统的热点。有着迫切的需求，但在不确定的环境中控制光伏系统仍然是一项重大挑战。傅等人（2019）研究了一种两级光伏结构，他们利用 μ 理论提出了一种有效的光伏电力整合技术。李等人（2019）研究了一种两级光伏结构，他们利用 μ 理论提出了一种有效的光伏电力整合技术。提出了一种最大功率点跟踪方法，可确保在部分阴影条件下稳定的光伏发电（Li等，2021）。随着可再生能源系统中光伏容量的增加，并网配置正在改变能源网络的运行模式（Eftekharnejad等，2015）。为了降低带电池储能的光伏发电系统的成本，郝等提出了一种双层控制方法，该方法也能确保稳定的光伏发电（郝等，2021）。值得一提的是，太阳能光伏项目将在未来电力组合的经济性中发挥重要作用（Vithayasrichareon等，2015）。最大的挑战之一是光伏组件的不确定性使配电网中的分布式发电规划格外困难。人们普遍认为，统计机器学习是建模光伏电力不确定性的有效技术（Fu等，2020）。对于带有光伏发电的配电网，经常需要配置无功功率装置来改善能源网络的性能（Fu，2022）。Fu等人提出了一种自适应无功功率控制策略来平衡电能质量和功率损耗之间的权衡，该方法增强了光伏系统接入电网的友好性（Fu等人，2015）。对于集中式光伏发电，功率因数控制和电压控制是光伏电网连接的关键技术。Awadhi和Moursi发明了一种新型集中式光伏电站控制器，以避免电压不平衡，并且瞬态响应也得到了增强（Awadhi和Moursi，2017）。Emmanuel等人提出了一种基于小波变异性的功率因数控制方法，并报道了功率因数对集中式光伏电站输出影响的分析结果（Emmanuel等人，2017）。学者们对分布式光伏发电的部署和控制进行了大量研究工作，但较少关注分布式光伏发电与集中式光伏发电之间的关系。