鄭子萱，倪扶瑤，汪 穎，謝 琦

（四川大學 電氣工程學院，四川 成都610065）

0 引言

直流微電網(wǎng)可應用在數(shù)據(jù)中心、現(xiàn)代樓宇、電動汽車充電站以及工業(yè)園區(qū)等場景中，起到提高供電效率與可靠性、提升用戶電能質(zhì)量［1-2］的作用。惡劣天氣、自然災害以及物理和網(wǎng)絡攻擊導致的非計劃性孤島等低頻／極端事件對系統(tǒng)運行造成了嚴重威脅［3］。此外，隨著高比例新能源和電動汽車的接入，隨機、波動的新能源出力以及不確定負荷沖擊等高頻／小干擾事件也將給直流微電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制帶來挑戰(zhàn)。

系統(tǒng)韌性體現(xiàn)了在各種干擾事件下系統(tǒng)適應、生存并恢復到原始狀態(tài)的能力，具有重要的研究意義。針對直流微電網(wǎng)的韌性研究主要集中在2 個方面：①直流微電網(wǎng)作為一種韌性資源［4-5］，在極端情況下利用本地發(fā)電系統(tǒng)提高大電網(wǎng)系統(tǒng)恢復能力；②提高直流微電網(wǎng)內(nèi)部重要負荷的生存能力。已有研究利用電力彈簧［6］、改進的控制策略［7］、抵御網(wǎng)絡攻擊［8］等方法增強系統(tǒng)的韌性。此外，學者們針對恢復韌性開展了廣泛的研究，而針對運行韌性的研究還有待進一步完善評價指標體系和評估方法［9］。

與交流系統(tǒng)不同，直流微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)不存在頻率穩(wěn)定、無功功率、相位跟蹤等問題，直流母線電壓是衡量直流微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)動態(tài)功率平衡的唯一標準［10］。此外，由于本地負荷通過變換器或直接通過直流母線供電，干擾事件中抑制直流母線電壓變化并縮短電壓恢復時間是直流微電網(wǎng)運行韌性提升的關鍵［11］?？紤]到電力系統(tǒng)韌性沒有普遍接受的定義［5］，本文研究的直流微電網(wǎng)運行韌性是指在各種高頻／小干擾和低頻／極端事件下維持直流母線電壓穩(wěn)定的能力。

結(jié)合了功率型和能量型儲能的混合儲能系統(tǒng)（HESS）是提升直流微電網(wǎng)韌性的有效措施［3，12］。文獻［13］基于直流母線電壓偏差大小提出了HESS 多模式分散控制策略。除了維持直流母線電壓穩(wěn)定，單次干擾事件發(fā)生后儲能系統(tǒng)的能量恢復對適應連續(xù)發(fā)生、不斷演變的極端事件具有重要意義。儲能單元的荷電狀態(tài)（SOC）水平反映了電池剩余容量的大小，文獻［14-15］研究了多個電池儲能系統(tǒng)SOC 均衡方法，避免了部分蓄電池的過充過放，提高了蓄電池的使用壽命。在HESS 中，功率型儲能系統(tǒng)的能量恢復保證了HESS 具有較好的可持續(xù)性［16］。然而，能量恢復與電壓調(diào)節(jié)在干擾事件下是一對矛盾體，二者的權衡還需進一步研究。上述研究普遍采用比例積分（PI）控制［13-16］進行儲能系統(tǒng)變換器控制，然而PI 控制系統(tǒng)的級聯(lián)結(jié)構與飽和效應將降低儲能系統(tǒng)的響應速度，不利于系統(tǒng)運行韌性的提升［17］。與PI 控制技術相比，有限控制集模型預測控制（FCS-MPC）具有采樣率較高、瞬態(tài)響應較快、控制靈活、易于實現(xiàn)線性和非線性系統(tǒng)的多目標和多約束控制等諸多優(yōu)勢［18］。文獻［19］針對電壓波動問題，提出了以成本控制為目標的基于模型預測控制（MPC）的主動配電網(wǎng)電壓控制策略；文獻［20-21］分別研究了應用于儲能型準Z源逆變器和儲能DC／DC變換器的FCS-MPC，實現(xiàn)了對參考信號的快速跟蹤；文獻［22］將虛擬電容控制與MPC 進行結(jié)合，減少了PI 電壓外環(huán)帶來的響應延時。目前針對HESS 的MPC 進行深入研究的文獻尚未見報道，文獻［23］建立了完整的直流微電網(wǎng)預測模型，實現(xiàn)了儲能單元與負荷、分布式電源（DG）、交流大電網(wǎng)等單元的協(xié)調(diào)控制，但是由多個單元間的通信延時和完整的系統(tǒng)模型帶來的計算量降低了儲能系統(tǒng)的響應速度，影響韌性提升效果。

本文首先基于直流微電網(wǎng)母線電壓動態(tài)特性提出了直流微電網(wǎng)運行韌性確定型度量方法，用于指導和評估韌性提升工作；然后針對超導磁儲能／電池（SMES／battery）HESS 設計了基于FCS-MPC 的HESS 控制方案用于提升直流微電網(wǎng)的運行韌性。超導磁儲能（SMES）采用單步長預測的預測電壓控制（MPVC）方法，可在干擾事件下快速充／放電，從而調(diào)節(jié)直流母線電壓；通過設計自適應權重系數(shù)實現(xiàn)了直流母線電壓控制與儲能能量的自動恢復；最后，通過算例驗證所提控制方案的有效性與可行性，并與PI 控制下的單一電池儲能系統(tǒng)、HESS 對直流微電網(wǎng)運行韌性的提升效果進行對比分析。

1 直流微電網(wǎng)結(jié)構與韌性度量

1.1 直流微電網(wǎng)結(jié)構

本文所研究的含有HESS 的直流微電網(wǎng)基本拓撲結(jié)構如圖1 所示。直流微電網(wǎng)通過并網(wǎng)逆變器與交流大電網(wǎng)互聯(lián)，其主要包括負荷單元、分布式發(fā)電單元與儲能單元，各個單元通過變換器接入直流母線。光伏與風電系統(tǒng)運行在最大功率點跟蹤模式，輸出功率隨著光照輻射強度和風速的變化而變化。SMES 和電池分別通過DC／DC 變換器與直流母線連接，這種混合儲能的拓撲結(jié)構具有充／放電過程可控的特點，可以提升系統(tǒng)壽命、減少電池容量配置［12］。

圖1 含有HESS的直流微電網(wǎng)基本拓撲結(jié)構Fig.1 Basic topology of DC microgrid with HESS

直流微電網(wǎng)的動態(tài)特性可基于母線等效電容模型進行分析，該模型將直流母線視為能夠快速吸收或釋放電能的等效電容。直流微電網(wǎng)母線電壓的微分方程如式（1）所示。

其中，Cbus為等效直流母線電容；Udc為直流母線電壓；iG為電壓源換流器（VSC）輸出電流；iDG為DG 輸出電流；iHESS為HESS 輸出電流；iLoad為從直流母線流入負載的總電流。由式（1）可知，負荷、DG出力以及直流微電網(wǎng)與交流系統(tǒng)交換功率的變化均會引起直流母線電壓變化。

1.2 直流微電網(wǎng)運行韌性度量

對韌性水平進行量化可指導和評估韌性提升工作。電力系統(tǒng)的可靠性通過停電頻率和持續(xù)事件進行衡量，而運行韌性的評價則更關注干擾事件發(fā)生后系統(tǒng)性能的變化［5］。直流母線電壓反映了系統(tǒng)動態(tài)功率平衡，圖2 為單次干擾事件（非計劃性脫網(wǎng)）下直流母線電壓的變化曲線。圖中，Udc_o為直流母線的初始額定電壓；Udc_m為干擾事件過程中直流母線電壓跌落的最低值；t1為干擾事件發(fā)生的時間；t2為直流母線電壓跌落至Udc_m的時間；t3為直流母線電壓恢復到Udc_o的時間。本文將直流母線電壓標幺值作為歸一化的系統(tǒng)性能，參考利用受干擾后系統(tǒng)性能函數(shù)在整個恢復過程中的積分與恢復時間之比進行韌性度量的方法［24］，提出了直流微電網(wǎng)運行韌性系數(shù)Rop如式（2）所示。

其中，Udc(t)為直流母線電壓實際值。Rop趨于∞表示完美韌性，即特定干擾事件不會導致直流母線電壓發(fā)生變化；Rop=0 表示沒有韌性，即事件發(fā)生后直流母線電壓降低為0，導致系統(tǒng)崩潰。

圖2 單次干擾事件下直流母線電壓的變化曲線Fig.2 Curve of DC bus voltage under single disturbance event

考慮到極端事件可能引發(fā)連鎖擾動，同時直流微電網(wǎng)中還存在高頻干擾事件，因此本文采用單次干擾事件結(jié)束后，系統(tǒng)應對下一次類似干擾事件的能力對系統(tǒng)運行韌性進行修正。本文在所討論的將HESS作為韌性提升措施的場景中，采用功率型儲能系統(tǒng)容量恢復水平修正運行韌性系數(shù)。SMES 的能量ESMES可以表示為：

其中，LSMES為超導線圈電感；ISMES為超導線圈電流。

因此，針對SMES 能量恢復的情況，直流微電網(wǎng)運行韌性系數(shù)可進一步修正為：

其中，R′op為修正后的Rop；α為超導線圈電流恢復系數(shù)，其取值為0.5～1，強調(diào)了功率型儲能系統(tǒng)自動恢復能量的能力對系統(tǒng)運行韌性的影響；ISMES_o為擾動事件發(fā)生前超導線圈的初始電流；ISMES_end為擾動事件結(jié)束后超導線圈的穩(wěn)態(tài)電流。

2 基于FCS-MPC的HESS控制方法

2.1 控制原理

本文研究的直流微電網(wǎng)系統(tǒng)電路圖及提出的控制方法框圖如圖3 所示（光伏和并網(wǎng)逆變器直流母線側(cè)電容未在圖中畫出）。

（1）直流微電網(wǎng)系統(tǒng)由交流電源、電阻負荷、脈沖負荷、光伏、HESS 及其功率變換器組成。其中，Ubat為電池端電壓；Lb為電池Buck／Boost 雙向變換器電感；Ib為流過Lb的電池電流；Idc為HESS 向負荷輸出的總電流；Rload為電阻負荷；Cdc為HESS 端口電容；Idc為HESS向負荷輸出的總電流。

（2）本文提出的HESS控制器主要由電池儲能系統(tǒng)電壓外環(huán)控制和單步長預測的FCS-MPC 這2個模塊組成。通過MPVC方法直接控制SMES充／放電，結(jié)構簡單、動態(tài)響應快，可最大限度地發(fā)揮SMES 快速大功率充／放電的優(yōu)勢。電池儲能系統(tǒng)作為能量后備單元，其通過PI 電壓外環(huán)和低通濾波器（LPF）得到電池電流參考值，然后利用模型預測電流控制（MPCC）實現(xiàn)對電池電流的快速跟蹤。電池儲能系統(tǒng)只需承擔低頻功率需求，有效減少了電池動作的次數(shù)，延長了電池使用壽命。FCS-MPC 由預測模型和代價函數(shù)組成，其中預測模型采用變換器的離散時間模型，可計算不同開關狀態(tài)組合下的變量預測值，將代價函數(shù)最小的預測變量對應的開關狀態(tài)作為控制信號輸出，驅(qū)動儲能變換器的導通與關斷。

2.2 預測模型

圖3中，當G1和G2同時導通時，SMES充電；當G1和G2同時關斷時，SMES放電；當G1和G2開斷狀態(tài)不同時SMES 以儲能模式運行，不與直流微電網(wǎng)交換能量。因此，可設置SMES 在直流母線電壓出現(xiàn)偏差時進入充電或放電模式，G1、G2的開關信號G1、G2相等。電池儲能系統(tǒng)通過Buck／Boost電路并網(wǎng)，當電池處于充電或放電模式時，可設置S1、S2的開關信號S1、S2反向。因此只需針對MPC 設置2 個操縱變量G、S，每次計算4 組可能的開關狀態(tài)組合，即可生成優(yōu)化開關信號。

考慮到MPC 是在離散時間下進行的，設采樣時間為Ts。根據(jù)基爾霍夫電流、電壓定律以及前向歐拉法，k+1時刻的超導線圈電流ISMES(k+1)、電池電流Ib(k+1)以及直流母線電壓預測值Udc(k+1)可基于k時刻的本地電流、電壓信號得到，則SMES／battery HESS的預測模型可表示為：

2.3 代價函數(shù)

根據(jù)2.2節(jié)完成變量預測后，通過最小化代價函數(shù)以可得到與期望相符的開關信號。代價函數(shù)的一般形式是對預測結(jié)果與參考值的偏差取平方，代價函數(shù)的設計基于系統(tǒng)變量和控制目標，取決于應用場景。SMES／battery HESS的代價函數(shù)g可設計為：

圖3 研究的直流微電網(wǎng)系統(tǒng)的電路圖及提出的控制方法框圖Fig.3 Circuit diagram of studied DC microgrid system and block diagram of proposed control method

通過最小化代價函數(shù)可實現(xiàn)對直流母線電壓、超導線圈電流、電池電流、電池電流變化率的控制，相應的權重系數(shù)反映了某一控制目標相對其他控制目標的重要性。文獻［24］給出了MPC 權重系數(shù)設計的一般方法。對于含有主要控制目標和次要控制目標的系統(tǒng)，首先將主要控制目標權重系數(shù)設置為1，然后將次要控制目標的權重系數(shù)設置為0 后逐漸增大，通過一組仿真實驗確定最合適的權重系數(shù)。

本文在傳統(tǒng)的基于仿真實驗方法的基礎上設計了隨工況動態(tài)調(diào)節(jié)的權重系數(shù)?？紤]到SMES 和電池控制的主要目標分別為直流母線電壓控制和電池電流控制，因此將代價函數(shù)中直流母線電壓項和電池電流項的權重系數(shù)設置為1。代價函數(shù)中第2 項的權重因子λ1用于權衡SMES 控制直流母線電壓與能量恢復這2 個矛盾目標。λ1越小，直流母線電壓調(diào)節(jié)性能越好；λ1越大，越能保障SMES 的理想容量。為此，本文根據(jù)式（7）設計了權重因子λ1，從而在不同以及不斷演變的干擾事件下自動權衡這2 個控制目標。

其中，ISMES_lim為超導線圈電流的最大／最小限制值。

當直流母線電壓維持在參考值附近，其偏差ΔUdc≤0.01 p.u.時，將SMES 能量恢復作為次要控制目標，設置λ1=0.01可同時實現(xiàn)較好的能量恢復和直流母線電壓控制；當ΔUdc>0.01 p.u.時，將直流母線電壓控制作為主要控制目標，通過進一步減小λ1實現(xiàn)SMES 快速動作，從而平衡系統(tǒng)動態(tài)功率。同時，為了抑制SMES 過放，當超導線圈電流逐步增大或下降到達極限值時，λ1將隨超導線圈電流的增大或下降而增大。式（7）中的系數(shù)0.01 由一組仿真實驗確定，仿真實驗結(jié)果表明該值為0.01時可實現(xiàn)HESS能量的快速恢復且不影響直流母線電壓調(diào)節(jié)能力。直流母線電壓偏差閾值0.01 p.u.的選擇則是基于本文的直流母線電壓控制目標，為進一步提高系統(tǒng)運行韌性，本文直流母線電壓的控制目標為額定值750 V。實際中，也可以根據(jù)系統(tǒng)中負荷的電壓質(zhì)量需求選擇該電壓偏差閾值。

其中，Ib_lim為電池電流的最大／最小限制值。

本文采用單步長預測的FCS-MPC，模型在樣本中逐步推進演算，測量值、參考值、預測值和代價函數(shù)隨之不斷迭代更新，控制算法流程如圖4 所示。圖中，i取值為1—4 分別對應4 種變換器開關變量G、S；gi為第i個開關狀態(tài)對應代價函數(shù)的值；Sopt和Gopt為輸出的優(yōu)化開關信號。

3 仿真驗證

在MATLAB／Simulink 中建立如圖3 所示的直流微電網(wǎng)仿真模型，主要仿真參數(shù)見附錄中表A1。為驗證所提出的基于FCS-MPC 的HESS 控制方案在提升直流微電網(wǎng)運行韌性上的優(yōu)越性，仿真對比以下3種方案。

（1）方案1：基于PI 控制的單一電池儲能系統(tǒng)控制方案。

（2）方案2：基于PI控制的HESS控制方案。

（3）方案3：本文提出的基于FCS-MPC的HESS控制方案。

通過方案1、2的對比來驗證SMES／battery HESS相比于單一電池儲能系統(tǒng)在提升系統(tǒng)運行韌性上的優(yōu)勢；通過方案2、3 的對比來驗證本文方案相比基于PI控制的HESS控制方案的優(yōu)勢。

3.1 非計劃性脫網(wǎng)

圖4 基于FCS-MPC的HESS控制方法流程圖Fig.4 Flowchart of HESS control method based on FCS-MPC

在非計劃性脫網(wǎng)事件中，直流微電網(wǎng)從并網(wǎng)到孤島運行模式的無縫切換能力體現(xiàn)了系統(tǒng)運行韌性。仿真設置0.5 s 時發(fā)生非計劃性脫網(wǎng)事件，3 種方案對應的仿真結(jié)果如圖5 所示。由圖可見，在方案1 中，由于電池響應速度較慢，非計劃性脫網(wǎng)事件發(fā)生后直流母線電壓瞬間跌落到613 V；在方案2中，由于功率型儲能系統(tǒng)SMES 瞬間放電，直流母線電壓可維持在參考值附近，這說明在該干擾事件下采用HESS 比采用單一電池儲能系統(tǒng)具有更好的系統(tǒng)運行韌性；對比方案2、3 的仿真結(jié)果可知，在基于PI 控制的HESS 方案中，脫網(wǎng)過程中的大功率缺額導致超導線圈電流在1.5 s 左右下降到0，SMES 退出運行，直流母線電壓跌落到694 V；而采用本文方案后，直流母線電壓最低值為722 V，系統(tǒng)運行韌性得到了提升。此外，在本文方案中，電池儲能系統(tǒng)的輸出電流比方案2 中上升約100 A，用于SMES 能量恢復。在脫網(wǎng)暫態(tài)過程結(jié)束后，超導線圈電流逐步恢復到初始值的80%以上，能夠更好地應對后續(xù)可能出現(xiàn)的負荷波動，進一步提高了系統(tǒng)的運行韌性。

圖5 非計劃性脫網(wǎng)事件下的仿真結(jié)果Fig.5 Simulative results under unplanned off-grid event

3.2 脈沖功率負荷

脈沖功率負荷在一小段時間內(nèi)間歇性地從系統(tǒng)中吸取大量功率，對直流微電網(wǎng)的正常運行造成干擾。為驗證在脈沖功率負荷干擾下，各方案對系統(tǒng)運行韌性的提升效果，在并網(wǎng)運行的直流微電網(wǎng)中設置占空比為50%、頻率為1 Hz的550 kW脈沖功率負荷。圖6為不同方案的仿真結(jié)果，圖中在0.5～1.0 s和1.5～2.0 s 分別出現(xiàn)了1 次脈沖功率負荷干擾。在采用單一電池儲能系統(tǒng)的情況下，2 次脈沖功率負荷干擾期間直流母線電壓均出現(xiàn)了明顯的跌落，每次脈沖功率負荷干擾發(fā)生時電池電流均快速上升。方案2 受PI 控制的影響，SMES 在第1 次脈沖功率負荷干擾結(jié)束后未進行能量恢復，導致第2 次脈沖功率負荷干擾到來時，SMES 能量不足，電池電流快速上升，直流母線電壓跌落到670 V 左右。采用本文方案后，直流母線電壓始終維持在720 V 以上，2 次脈沖功率負荷干擾結(jié)束后超導線圈電流恢復到初始值的33%，第1次脈沖功率負荷干擾結(jié)束后，電池繼續(xù)放電，避免了電池在連續(xù)脈沖功率負荷干擾下的反復動作，同時實現(xiàn)了SMES 的能量恢復，得以在第2 次脈沖功率負荷干擾到來時能夠提供足夠的混合儲能容量。對比方案2、3 的仿真結(jié)果可知，本文方案在連續(xù)脈沖功率負荷事件下能夠有效維持直流母線電壓恒定，提升系統(tǒng)的運行韌性。圖6 所示的仿真結(jié)果也驗證了韌性度量中考慮SMES 能量恢復的正確性。

圖6 脈沖功率負荷事件下的仿真結(jié)果Fig.6 Simulative results under pulsed power load event

3.3 光伏出力波動

隨著高比例新能源的接入，應對光伏出力連續(xù)波動帶給直流微電網(wǎng)沖擊的能力也體現(xiàn)了系統(tǒng)運行韌性。在仿真中設置光伏出力隨機波動，直流微電網(wǎng)中出現(xiàn)功率缺額與功率冗余的情況。直流母線電壓的跌落與抬升趨勢與系統(tǒng)動態(tài)不平衡功率變化趨勢一致。圖7 給出了光伏出力波動事件下的仿真結(jié)果。由圖7可見，3種方案均能通過反復充放電抑制光伏出力波動，直流母線電壓波動范圍維持在±1%以內(nèi)。采用方案1、2 時，電池儲能系統(tǒng)反復充放電以平抑光伏出力波動。在方案2中，由于SMES承擔了部分初始功率需求，電池電流波形比方案1 中更為平滑，但電池充放電次數(shù)與單一電池儲能系統(tǒng)相同。而采用本文方案后，SMES 快速充放電，超導線圈電流頻繁地上升、跌落。當SMES 電流下降時，SMES 處于放電模式，SMES 補償系統(tǒng)功率缺額；當SMES 電流上升時，SMES 處于充電模式，SMES 吸收冗余功率。本文方案實現(xiàn)了在直流母線電壓跌落和抬升過程中更加快速、準確的電壓調(diào)節(jié)，即本文方案不僅能夠抑制直流母線電壓跌落，也可應對直流母線電壓抬升的情況。此外，F(xiàn)CS-MPC 通過減少電池電流變化率，進一步減少了電池充放電次數(shù)，充分利用了SMES 反復快速充放電的能力。在19 s 的仿真過程中，電池充放電次數(shù)由10 次下降到了1 次。同時，通過儲能能量的自動恢復控制，SMES 容量始終維持在正常范圍內(nèi)，保證了HESS 的可持續(xù)運行和直流微電網(wǎng)在光伏出力隨機波動場景下的適應性。

圖7 光伏出力波動事件下的仿真結(jié)果Fig.7 Simulative results under PV output fluctuation event

以上3 種不同干擾事件對應的各方案的直流微電網(wǎng)運行韌性系數(shù)Rop如表1 所示。由表可見，本文方案在3 種不同類型干擾事件下均可提升直流微電網(wǎng)的運行韌性；在非計劃性脫網(wǎng)極端事件中，無儲能系統(tǒng)情況下直流母線電壓跌落至0，導致系統(tǒng)崩潰，系統(tǒng)運行韌性系數(shù)為0；采用HESS后，方案2與本文方案的系統(tǒng)運行韌性都得到了明顯提升。然而考慮到非計劃性脫網(wǎng)后可能出現(xiàn)的電源故障、沖擊性負荷等情況，采用式（3）將方案2 與本文方案的系統(tǒng)韌性系數(shù)分別修正為47.6%和88.56%，顯示了本文方案的有效性。

表1 3種方案的運行韌性提升效果Table 1 Improvement effect of operation resilience of three schemes

在脈沖功率負荷事件下，相比無儲能的情況，采用方案1—3 后運行韌性系數(shù)分別提升了4.4%、5.4%和7.2%，本文提出的系統(tǒng)韌性提升方案的適應性最佳。本文提出的混合儲能方案具有更快響應速度和持續(xù)運行能力，在連續(xù)2 次干擾事件下具有更好的運行韌性。在本文設置的較短的仿真時間內(nèi)，光伏出力波動水平較小，3 種方案均可保證系統(tǒng)韌性。然而，隨著高比例新能源的接入，風光出力波動將對系統(tǒng)韌性造成更加嚴重的影響，也對儲能系統(tǒng)的響應能力提出了更高的要求。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于直流母線電壓的直流微電網(wǎng)運行韌性定量評估方法，設計并對比驗證了基于FCS-MPC 的HESS 控制方案對直流微電網(wǎng)運行韌性的提升效果。該方案通過協(xié)調(diào)功率型與能量型儲能裝置，實現(xiàn)了對直流微電網(wǎng)動態(tài)不平衡功率的快速補償，對提高系統(tǒng)重要負荷在低頻／極端事件與高頻／小干擾事件生存能力具有重要意義。此外，該方案無需建立HESS 與其他單元之間的通信，儲能系統(tǒng)響應能力不易受通信故障、網(wǎng)絡攻擊等極端事件影響，進一步提高了系統(tǒng)運行韌性。本文中的運行韌性分析方法適用于儲能系統(tǒng)抑制干擾的情況，下一步可開展分布式電源與負荷共同參與直流微電網(wǎng)韌性提升的研究。

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