本發(fā)明屬于智能電網(wǎng)控制領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法。

背景技術(shù)：
為提高新能源利用率以及大電網(wǎng)對可再生能源的接納能力，通常將包含分布式電源、儲能和負(fù)荷的小型發(fā)電廠以微電網(wǎng)的形式接入大電網(wǎng)。微電網(wǎng)是與外部電網(wǎng)隔離、能夠自治運(yùn)行的小型電力系統(tǒng)。通過靜態(tài)開關(guān)的切換，它能夠運(yùn)行在孤島和并網(wǎng)兩種模式。如何使得兩種模式平滑切換、保證微電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。微電網(wǎng)運(yùn)行在并網(wǎng)模式時(shí)，其頻率和電壓穩(wěn)定由大電網(wǎng)支撐，當(dāng)切換到孤島運(yùn)行模式時(shí)，微電網(wǎng)控制系統(tǒng)需要保證其電壓和頻率同步。而微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)多種不同類型的分布式電源間的協(xié)調(diào)控制是系統(tǒng)運(yùn)行控制的關(guān)鍵。此外，由于分布式電源模型參數(shù)會因老化、熱效應(yīng)等因素發(fā)生緩慢變化，負(fù)荷隨機(jī)擾動、以及微電網(wǎng)自身運(yùn)行模態(tài)切換等導(dǎo)致微電網(wǎng)系統(tǒng)動態(tài)具有不確定性。目前針對分布式發(fā)電機(jī)的協(xié)調(diào)控制主要有集中式控制、分散式控制與分布式控制三種策略。集中式控制要求中央控制器在復(fù)雜的雙向通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下收集所有分布式發(fā)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)信息，并統(tǒng)一下達(dá)控制指令，其建設(shè)成本高，并且容易發(fā)生單點(diǎn)故障，降低系統(tǒng)可靠性；在分散式控制模式下，每臺分布式發(fā)電機(jī)的控制指令的計(jì)算與實(shí)施均在本地完成，可擴(kuò)展性較強(qiáng)，但在這種模式下各分布式發(fā)電機(jī)之間沒有必要的信息交互，難以協(xié)調(diào)各分布式發(fā)電機(jī)的輸出，進(jìn)而導(dǎo)致無法滿足系統(tǒng)運(yùn)行要求；而分布式控制模式可以管理和控制大量的分布式發(fā)電機(jī)，僅利用鄰域信息即可達(dá)到較好的控制效果，成本低廉，可擴(kuò)展性強(qiáng)。然而，上述三種模式都依賴于精確已知的分布式發(fā)電機(jī)模型，由于分布式電源模型參數(shù)會因老化、熱效應(yīng)等因素發(fā)生變化，負(fù)荷隨機(jī)擾動、以及微電網(wǎng)自身運(yùn)行模態(tài)切換等都會導(dǎo)致微電網(wǎng)系統(tǒng)動態(tài)具有不確定性。而現(xiàn)有的三種控制策略無法補(bǔ)償分布式發(fā)電機(jī)的不確定性動態(tài)，導(dǎo)致實(shí)際控制效果會有所降低。因此，考慮分布式發(fā)電機(jī)具有不確定性動態(tài)并且聯(lián)合考慮其輸出電壓和頻率穩(wěn)定的問題有待解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明所解決的技術(shù)問題在于提供一種基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，通過建立分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型和發(fā)電機(jī)電壓幅值和相角跟蹤誤差動態(tài)，基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法設(shè)計(jì)出近似最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)和近似最優(yōu)控制率，使得多個(gè)分布式電源之間相互協(xié)調(diào)，使得其輸出電壓的幅值和相角跟蹤到領(lǐng)導(dǎo)者，維持微電網(wǎng)系統(tǒng)頻率和電壓穩(wěn)定，同時(shí)實(shí)現(xiàn)各個(gè)分布式發(fā)電機(jī)之間負(fù)荷功率均分。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，包括如下步驟：步驟1：建立分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型，所述分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型包括三相全橋電壓源型逆變器的動態(tài)模型和三環(huán)控制模型，三相全橋電壓源型逆變器的動態(tài)模型通過park變換轉(zhuǎn)換為dq坐標(biāo)系下的模型，三環(huán)控制模型中的三環(huán)分別為功率環(huán)、電壓外環(huán)和電流內(nèi)環(huán)；步驟2：在分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型中，根據(jù)微電網(wǎng)運(yùn)行模式選取領(lǐng)導(dǎo)者，建立輸入變量與輸出變量的關(guān)系，并構(gòu)建系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)，所述輸入變量為下垂控制的電壓幅值參考值和相位參考值，輸出變量為發(fā)電機(jī)的輸出電壓幅值和相角；步驟3：在系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)中，定義最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)和對應(yīng)的耦合哈密頓函數(shù)，得到最優(yōu)控制率的形式和耦合的HJB方程，從而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法設(shè)計(jì)出近似最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)和近似最優(yōu)控制率，所述最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)是指每臺分布式發(fā)電機(jī)消耗最小的能量來達(dá)到同步跟蹤時(shí)的性能指標(biāo)函數(shù)。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，步驟1中的分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型為：yi＝hi(xi)其中，xi＝[δi,Pi,Qi,φdi,φqi,γdi,γqi,ildi,ilqi,vodi,voqi,iodi,ioqi]T，δi為第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓的相角，Pi,Qi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出的有功功率和無功功率，φdi,φqi,γdi,γqi是由電壓環(huán)和電流環(huán)通過PI控制實(shí)現(xiàn)而構(gòu)造的輔助變量，ildi,ilqi是三相逆變器輸出電流的d軸分量和q軸分量，vodi,voqi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓幅值的d軸分量和q軸分量，iodi,ioqi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電流幅值的d軸分量和q軸分量，ui是控制輸入，F(xiàn)(xi)、G(xi)和hi(xi)分別為模型對應(yīng)的非線性函數(shù)。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，步驟1中的功率環(huán)采用下垂控制得到電壓環(huán)控制器的電壓幅值和相角參考信號。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，下垂控制具體為：其中，δsi和vsi分別是下垂控制的電壓幅值和相角參考信號，mi和ni是下垂控制系數(shù)，Pi和Qi分別是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出的有功功率和無功功率，是第i臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓相角參考值，是第i臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓控制器的電壓幅值參考信號。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟1中的電壓外環(huán)和電流內(nèi)環(huán)均采用PI控制器且?guī)в星梆佈a(bǔ)償項(xiàng)。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟2中選取領(lǐng)導(dǎo)者的具體方法為：在并網(wǎng)運(yùn)行模式下，將主網(wǎng)的電壓和相位作為領(lǐng)導(dǎo)者信息；在孤島運(yùn)行模式下，選取任意一臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓和相位作為領(lǐng)導(dǎo)者信息。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟2中系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)的控制目標(biāo)表示為：選定輸入使得輸出跟蹤到領(lǐng)導(dǎo)者信息其中，δsi和vsi分別是下垂控制的電壓幅值和相角參考信號，δi為第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓的相角，vodi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓幅值的d軸分量，yleader,1和yleader,2分別為領(lǐng)導(dǎo)者的電壓幅值和相位。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟2中的系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)為：其中，lij和εij分別是L和ξ的元素，L為通信拓?fù)鋱D的拉普拉斯矩陣，ξ＝diag(εi)，I是拓?fù)鋱D的節(jié)點(diǎn)集合，uj是控制輸入，I2是2×2的單位矩陣，其中，ωj是角頻率，ωcj是濾波器截止頻率，δsj和vsj分別是下垂控制的電壓幅值和相角參考信號，是第j臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓相角參考值，是第j臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓控制器的電壓幅值參考信號，mj和nj是下垂控制系數(shù)，vodj,voqj是第j臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓幅值的d軸分量和q軸分量，iodj,ioqj是第j臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電流幅值的d軸分量和q軸分量，Cfj是濾波電容。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟3中近似最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)為：其中，是近似權(quán)重矩陣，φci是評判網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)。進(jìn)一步的，本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，步驟3中近似最優(yōu)控制率為：其中，是近似權(quán)重矩陣，φui是執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)。本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：1、本發(fā)明的協(xié)調(diào)控制方法使得微電網(wǎng)中N臺分布式發(fā)電機(jī)的輸出電壓的幅值和相角趨于一致，在并網(wǎng)模式下跟蹤到主網(wǎng)的電壓和相角，在離網(wǎng)模式下跟蹤到領(lǐng)導(dǎo)者的電壓和相角，最終實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)頻率和電壓穩(wěn)定，同時(shí)實(shí)現(xiàn)各個(gè)分布式發(fā)電機(jī)之間負(fù)荷功率均分；2、本發(fā)明的協(xié)調(diào)控制方法基于多智能體一致性的思想，采用自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法可以一定程度上減小控制系統(tǒng)對分布式發(fā)電機(jī)的模型的依賴性，保證微電網(wǎng)運(yùn)行的安全與穩(wěn)定；3、本發(fā)明的協(xié)調(diào)控制方法整體設(shè)計(jì)架構(gòu)采用分布式控制模式，建設(shè)成本低廉，可擴(kuò)展性強(qiáng)。附圖說明圖1是本發(fā)明的基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法流程圖。具體實(shí)施方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施方式，所述實(shí)施方式的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實(shí)施方式是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。如圖1所示，一種基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃的分布式發(fā)電機(jī)協(xié)調(diào)控制方法，具體包括以下步驟：步驟1、建立基于三相逆變器的分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型，該模型包含兩部分，第一部分是三相全橋電壓源型逆變器的動態(tài)模型，該模型通過park變換轉(zhuǎn)換為dq坐標(biāo)系下的模型，便于后續(xù)實(shí)現(xiàn)dq解耦控制；第二部分是三環(huán)控制模型，其中包含功率環(huán)，電壓外環(huán)和電流內(nèi)環(huán)。功率環(huán)中通過設(shè)定下垂控制策略來得到電壓外環(huán)的電壓參考信號，并且實(shí)現(xiàn)功率均分；電壓環(huán)和電流環(huán)采用的是解耦控制方式，分別采用PI控制器，并且?guī)в星梆佈a(bǔ)償項(xiàng)。構(gòu)建P-δ和Q-v下垂控制策略：其中，δsi和vsi分別是下垂控制的電壓幅值和相角參考信號，mi和ni是下垂控制系數(shù)，Pi和Qi分別是第i臺分布式發(fā)電機(jī)的有功功率和無功功率，是第i臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓相角參考值，是第i臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓控制器的電壓幅值參考信號。最終得到基于三相逆變器的分布式發(fā)電機(jī)的大信號動態(tài)模型：yi＝hi(xi)其中，xi＝[δi,Pi,Qi,φdi,φqi,γdi,γqi,ildi,ilqi,vodi,voqi,iodi,ioqi]T，δi為第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓的相角，Pi,Qi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出的有功功率和無功功率，φdi,φqi,γdi,γqi是由電壓環(huán)和電流環(huán)通過PI控制實(shí)現(xiàn)而構(gòu)造的輔助變量，ildi,ilqi是三相逆變器輸出電流的d軸分量和q軸分量，vodi,voqi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓幅值的d軸分量和q軸分量，iodi,ioqi是第i臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電流幅值的d軸分量和q軸分量，ui是控制輸入，F(xiàn)(xi)、G(xi)和hi(xi)為模型對應(yīng)的非線性函數(shù)。步驟2、在分布式發(fā)電機(jī)大信號動態(tài)模型中，根據(jù)微電網(wǎng)運(yùn)行模式選取領(lǐng)導(dǎo)者，建立輸入變量與輸出變量的關(guān)系，并構(gòu)建系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)，所述輸入變量為下垂控制的電壓幅值參考值和相位參考值，輸出變量為發(fā)電機(jī)的輸出電壓幅值和相角。控制目標(biāo)是使得每臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓的幅值和相角都同步跟蹤到領(lǐng)導(dǎo)者，因此首先根據(jù)微電網(wǎng)運(yùn)行模式選取領(lǐng)導(dǎo)者，在并網(wǎng)運(yùn)行模式下，將主網(wǎng)的電壓和相位作為領(lǐng)導(dǎo)者信息；在孤島運(yùn)行模式下，選取任意一臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓和相位為領(lǐng)導(dǎo)者?？刂颇繕?biāo)用數(shù)學(xué)來表示為：選定輸入輸出構(gòu)建如下跟蹤誤差動態(tài)：其中，lij和εij分別是L和ξ的元素，L為通信拓?fù)鋱D的拉普拉斯矩陣，ξ＝diag(εi)，I是拓?fù)鋱D的節(jié)點(diǎn)集合，I2是2×2的單位矩陣。其中，ωj是角頻率，ωcj是濾波器截止頻率，δsj和vsj分別是下垂控制的電壓幅值和相角參考信號，是第j臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓相角參考值，是第j臺分布式發(fā)電機(jī)的電壓控制器的電壓幅值參考信號，mj和nj是下垂控制系數(shù)，vodj,voqj是第j臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電壓幅值的d軸分量和q軸分量，iodj,ioqj是第j臺分布式發(fā)電機(jī)輸出電流幅值的d軸分量和q軸分量，Cfj是濾波電容。步驟3：由于f(xi)這部分動態(tài)較為復(fù)雜，且具有不確定性，因此考慮f(xi)未知的情況下設(shè)計(jì)分布式協(xié)調(diào)控制器，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法來解決。在系統(tǒng)跟蹤誤差動態(tài)中，為了使得每臺分布式發(fā)電機(jī)消耗最小的能量來達(dá)到同步跟蹤，先定義第i臺分布式發(fā)電機(jī)關(guān)于跟蹤誤差的本地性能指標(biāo)函數(shù)：再通過定義耦合哈密頓函數(shù)，可求出最優(yōu)控制率的形式：其中Vei*為Vi(ei(t))對ei的偏導(dǎo)。進(jìn)而可得到耦合的HJB方程：其中，Ni為第i節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，Q和R是權(quán)重矩陣。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似，即評判網(wǎng)絡(luò)和執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)來分別近似最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)Vi(ei(t))和最優(yōu)控制率ui*。詳細(xì)步驟如下：步驟3-1：評判網(wǎng)絡(luò)用來近似最優(yōu)性能指標(biāo)函數(shù)。理想近似：其中，Wci為評判網(wǎng)絡(luò)理想權(quán)重矩陣，φci為評判網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)，εci為評判網(wǎng)絡(luò)近似誤差。實(shí)際近似：步驟3-2：計(jì)算評判網(wǎng)絡(luò)輸出誤差。步驟3-3：設(shè)計(jì)控制率ui，使得如下誤差函數(shù)最小化：令由梯度下降算法可得評判網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣更新率：其中，αi是評判網(wǎng)絡(luò)系數(shù)。步驟3-4：執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)用來近似最優(yōu)控制率。理想近似：其中，Wui為執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)理想權(quán)重矩陣，φui為執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)，εui為執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)近似誤差。實(shí)際近似：步驟3-5：計(jì)算執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)輸出誤差。步驟3-6：選取執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)。由梯度下降算法可得執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣更新率其中，βi是執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)系數(shù)。最終的控制率形式以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣的更新動態(tài)如下：以上所述僅是本發(fā)明的部分實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)，這些改進(jìn)應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。