李瑞，李占凱，張福民，李炬，張曉宇，何國杰

(河北省電磁場與電器可靠性重點實驗室(河北工業(yè)大學(xué))，天津 300130)

0 引言

近年來，直流微網(wǎng)以其具有能效高、不存在無功功率問題、分布式電源易于接入、控制結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)勢受到眾多研究者重視[1 - 6]。單一直流微網(wǎng)較好地利用了不同形式分布式能源的互補(bǔ)效應(yīng)，提高了直流微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性、可調(diào)度性和可靠性，更廣域范圍內(nèi)有效利用可再生能源離不開多個直流微網(wǎng)的協(xié)調(diào)與優(yōu)化運(yùn)行[4]。以單一微電網(wǎng)為基礎(chǔ)，進(jìn)而對多個微電網(wǎng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行進(jìn)行研究，具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)價值和社會意義[5 - 6]。

文獻(xiàn)[7]提出了直流單微網(wǎng)運(yùn)行方案，可在負(fù)載波動、變換器故障等情況下穩(wěn)定運(yùn)行。文獻(xiàn)[8 - 10]基于直流母線信號(DC bus signaling, DBS)劃分微網(wǎng)群運(yùn)行模式，以下垂控制為基礎(chǔ)依靠劃分電壓設(shè)定值切換模式，完成瞬態(tài)功率平衡，為直流微網(wǎng)群優(yōu)化提供條件。

為進(jìn)一步提高微網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境友好性和可靠性等，文獻(xiàn)[11]提出了孤島微電網(wǎng)基于增量成本一致性設(shè)計分布式下垂控制器使微電網(wǎng)運(yùn)行成本最低的策略。文獻(xiàn)[12]提出了直流單微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度方法，調(diào)節(jié)各微源下垂控制電壓設(shè)定點優(yōu)化微源間功率共享比例，從而降低發(fā)電成本。文獻(xiàn)[13]提出直流單微網(wǎng)聯(lián)合使用電壓調(diào)節(jié)模塊調(diào)節(jié)下垂控制電壓設(shè)定點和電流調(diào)節(jié)模塊調(diào)節(jié)虛擬阻抗值的比例負(fù)載分配優(yōu)化方案。類似的科技文獻(xiàn)未考慮線路電阻影響解決單一微電網(wǎng)以經(jīng)濟(jì)性為優(yōu)化目標(biāo)的下垂控制改進(jìn)問題，若希望擴(kuò)展直流微網(wǎng)群優(yōu)化方案并研究直流微網(wǎng)群能量互濟(jì)功率輸送更遠(yuǎn)，則研究線路電阻不可忽視的下垂控制改進(jìn)問題十分必要。直流微網(wǎng)群優(yōu)化可采用集中式控制策略或分布式控制策略，近年來分布式控制策略因其種種優(yōu)勢成為常用方式[14 - 16]。分布式控制中，共識算法用于解決多智能體一致性問題，目前已廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)調(diào)壓調(diào)頻等方面[17 - 18]。文獻(xiàn)[19]提出以增量成本為經(jīng)濟(jì)調(diào)度信號控制直流微網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線潮流，使用共識算法優(yōu)先調(diào)用低增量成本分布式電源，降低發(fā)電成本；文獻(xiàn)[20]提出基于共識算法的完全分布式分層協(xié)調(diào)控制器生成微網(wǎng)群全局最優(yōu)增量成本并廣播，實現(xiàn)全球增量成本一致，運(yùn)行發(fā)電成本最小?？紤]線路電阻對功率分配精度影響的文章還不多見，文獻(xiàn)[21]將功率比例分配轉(zhuǎn)化為比例均流共享問題，調(diào)節(jié)輸出電流減小線路電阻不匹配影響，但比例電流均分嚴(yán)格意義上不能實現(xiàn)比例功率均分。

本文以下垂控制為基礎(chǔ)融合直流微網(wǎng)群共識算法求解經(jīng)濟(jì)性問題的經(jīng)驗與單微網(wǎng)改進(jìn)型下垂控制的眾多研究成果，針對直流微網(wǎng)群優(yōu)化調(diào)度與功率調(diào)度中線路電阻影響調(diào)度比例問題，基于共識算法提出以經(jīng)濟(jì)性好與碳排放低為優(yōu)化目標(biāo)的直流微網(wǎng)群改進(jìn)型下垂控制優(yōu)化調(diào)度方案。

1 直流微網(wǎng)群基本控制方法

多微網(wǎng)互聯(lián)突破了單微網(wǎng)局限性，擴(kuò)展了微電網(wǎng)發(fā)展前景。但微網(wǎng)群中新能源的間歇性與負(fù)載的頻繁變換造成直流微網(wǎng)群在運(yùn)行過程中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜多變、能量流動不可預(yù)測，這對微網(wǎng)群控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。

與交流微網(wǎng)控制類似，直流微網(wǎng)亦采用分層控制策略，如圖1所示。通常自上而下分為配電層、網(wǎng)群控制層、微網(wǎng)控制層和發(fā)電單元控制層[1,14 - 16]。其中，網(wǎng)群控制層管理網(wǎng)間功率流動，實現(xiàn)網(wǎng)間能量調(diào)度；微網(wǎng)控制層管理網(wǎng)內(nèi)各分布式電源，均衡其輸出功率；發(fā)電單元控制層直接調(diào)節(jié)各分布式電源出力。網(wǎng)群控制層與微網(wǎng)控制層相輔相成互相制約，是微網(wǎng)群控制調(diào)度的核心，發(fā)電單元層接收調(diào)配指令支撐上層控制，是控制調(diào)度的基礎(chǔ)。在調(diào)度優(yōu)先級上，網(wǎng)群控制層先于微網(wǎng)控制層，微網(wǎng)控制層先于發(fā)電單元層。

圖1 分層控制結(jié)構(gòu)框圖

分層控制各層進(jìn)行調(diào)度配合，其每層控制結(jié)構(gòu)常有分布式和集中式。分布式基于稀疏的通信網(wǎng)絡(luò)，只在微電網(wǎng)局部傳遞信息，魯棒性好、冗余性高，具有良好發(fā)展前景，因而本文擬采用分布式結(jié)構(gòu)。與成熟的傳統(tǒng)集中式控制不同，分布式控制仍不普遍。基于分布式信息流特點設(shè)計優(yōu)化方案管理能量流對直流微網(wǎng)群運(yùn)行的可靠性、經(jīng)濟(jì)性、低碳性等將有深刻意義。

2 直流微網(wǎng)群優(yōu)化

本文采用分布式結(jié)構(gòu)實現(xiàn)直流微網(wǎng)群分層控制，綜合微網(wǎng)群運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和碳排放量構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，充分考慮目標(biāo)函數(shù)與下垂控制耦合關(guān)系，選擇共識算法求解目標(biāo)函數(shù)，基于求解結(jié)果并考慮線路電阻不匹配的影響改進(jìn)下垂控制。

2.1 數(shù)學(xué)模型

根據(jù)分布式能源特點與電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行要求可建立成本函數(shù)、污染物排放函數(shù)、不等式約束、等式約束[11,20 - 22]等數(shù)學(xué)模型。

對以經(jīng)濟(jì)性好與碳排放低為目標(biāo)的優(yōu)化問題建立以下數(shù)學(xué)模型。

1)目標(biāo)函數(shù)

(1)運(yùn)行成本最小F1

(1)

(2)

式中：Cc為系統(tǒng)運(yùn)行成本；PDGki為微電網(wǎng)k中分布式電源i發(fā)電功率；m為微電網(wǎng)數(shù)量；n為微電網(wǎng)k中分布式電源數(shù)量；Cki為微電網(wǎng)k中分布式電源i發(fā)電成本；θki為分布式電源運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用成本系數(shù)；C(PDG)為分布式電源發(fā)電功率成本；PDG為分布式電源發(fā)電功率；aDG、bDG、cDG為成本函數(shù)系數(shù)，由分布式電源自身性質(zhì)決定。

(2)碳排放量最少F2

F2=minE

(3)

式中E為碳排放總量。

對碳排放進(jìn)行污染物處理產(chǎn)生費(fèi)用，將碳排放無量綱目標(biāo)函數(shù)與運(yùn)行成本目標(biāo)函數(shù)歸一化，污染物處理費(fèi)用越低則碳排放量越少，因此目標(biāo)函數(shù)F2可改寫為：

(4)

式中：Ce為污染物處理費(fèi)用；q為污染物種類數(shù)量；s為污染物類型；m為微電網(wǎng)數(shù)量；n為微電網(wǎng)k中分布式電源數(shù)量；τs2、τs1、τs0、δs、ρs均為污染物排放系數(shù)；cs為污染物處理費(fèi)用系數(shù)。

多目標(biāo)函數(shù)求解復(fù)雜，通過線性加權(quán)求和法將歸一化的多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)并利用二元對比定權(quán)法確定加權(quán)系數(shù)，構(gòu)造新目標(biāo)函數(shù)為：

minCtotal=ε1F1+ε2F2

(5)

式中：Ctotal為污染物處理與系統(tǒng)運(yùn)行的總體成本；ε1、ε2>0，ε1+ε2=1，ε為權(quán)系數(shù)，反應(yīng)子目標(biāo)函數(shù)的重要程度，權(quán)系數(shù)越大目標(biāo)函數(shù)重要度越高。根據(jù)文獻(xiàn)[23]對重要性的相對隸屬度對應(yīng)關(guān)系表確定加權(quán)系數(shù)。

2)相關(guān)約束

電壓水平約束為：

Umin

(6)

式中：U為電壓水平；Umin、Umax分別為系統(tǒng)允許的電壓極限值。

功率平衡約束為：

(7)

式中：PRES為不可調(diào)度新能源功率；PL為負(fù)荷功率。

各微源輸出功率約束如式(8)所示。

(8)

互聯(lián)變換器功率約束為：

(9)

增量成本約束為：

λDG1=λDG2…=λDGN=λ*

(10)

式中：λDGN為分布式電源的增量成本；λ*為增量成本一致值。

眾多常規(guī)約束中較特殊的是增量成本約束，各微源增量成本一致是滿足目標(biāo)函數(shù)的必要條件，式(11)表示其與功率的關(guān)系[20]。由此關(guān)系可得以增量成本為計算變量探索穩(wěn)態(tài)值λ*，再推導(dǎo)發(fā)電功率的求解思路。

(11)

式中λDG為分布式電源的增量成本。

下面將以增量成本為變量分布式求解增量成本穩(wěn)態(tài)值。

2.2 分布式共識算法求解

本小節(jié)采用共識算法實現(xiàn)分布式迭代求解增量成本穩(wěn)態(tài)值。共識算法可通過訪問鄰居信息迭代更新本地信息，使所有智能體信息狀態(tài)收斂到一致。它只需鄰居狀態(tài)信息的特點符合本文分布式結(jié)構(gòu)，使各節(jié)點狀態(tài)一致的算法結(jié)果符合數(shù)學(xué)模型增量成本等式約束要求。

共識算法離散形式由式(12)表示[17 - 18]。

(12)

式中：xi(t)、xi(t+1)分別為代理i在t、t+1時刻的狀態(tài)；xj(t)為i節(jié)點鄰居的狀態(tài)信息；μ為相關(guān)系數(shù)。

在微網(wǎng)層，基于圖2所示網(wǎng)內(nèi)通信鏈路傳遞的信息，結(jié)合式(12)與增量成本變量設(shè)計增量成本分布式共識算法更新法則為：

圖2 直流微網(wǎng)群通信拓?fù)鋱D

(13)

式中：λki、λkj分別為DGki、DGkj的增量成本；aki為DGki的成本函數(shù)系數(shù)；t為迭代次數(shù)；kj∈Nki為DGki的鄰接單元。迭代穩(wěn)態(tài)值與集中式求解結(jié)果相同，在微網(wǎng)層通過式(13)實現(xiàn)了直流單微網(wǎng)增量成本一致性目標(biāo)。

在網(wǎng)間，本文引入增量成本失配量調(diào)節(jié)微網(wǎng)增量成本穩(wěn)態(tài)值，使其趨近一致，即：

(14)

式中：λk、λw分別為MGk、MGw的增量成本；gkw為通信權(quán)重。各微網(wǎng)增量成本達(dá)到一致，增量成本失配量不再更新，整體進(jìn)入穩(wěn)態(tài)實現(xiàn)直流微網(wǎng)群增量成本一致。整體算法流程圖如圖3所示。

圖3 算法流程圖

各分布式電源智能體獲得系統(tǒng)最優(yōu)運(yùn)行增量成本穩(wěn)態(tài)值，互聯(lián)變換器智能體獲得增量成本失配量。但這些具體數(shù)值與本地下垂控制無聯(lián)系，不能重置各分布式電源及各微網(wǎng)功率分配比例，優(yōu)先調(diào)用發(fā)電成本更低的能源。

2.3 直流微網(wǎng)群改進(jìn)型下垂控制

直流微網(wǎng)群優(yōu)化調(diào)度中線路電阻不可忽視，本節(jié)提出新型直流微網(wǎng)群下垂控制優(yōu)化模型。此模型避免傳統(tǒng)下垂控制功率分配精度受線路電阻影響的弊端自主修正虛擬阻抗，連接算法求解的功率指令值與下垂控制，在微網(wǎng)級控制指令下協(xié)調(diào)各分布式電源出力，在網(wǎng)群級控制指令下調(diào)節(jié)網(wǎng)間功率流動。

在微網(wǎng)層，算法求解已得到增量成本指令值，使用式(11)推導(dǎo)功率指令值為：

(15)

當(dāng)各分布式電源輸出電壓相同，功率輸出大小與虛擬阻抗值成反比為：

式中Rrefd1、Rrefd2、Rrefd3為線路電阻。

由下垂曲線性質(zhì)可知，各分布式電源輸出功率比例取決于虛擬阻抗與線路電阻[24 - 25]。虛擬阻抗比與式(16)相等不能得到相同的功率比。在直流微網(wǎng)群能量互濟(jì)時，線路電阻不匹配更加明顯。本文提出改進(jìn)型下垂控制消除線路電阻影響。

根據(jù)虛擬阻抗與功率間的關(guān)系，本文設(shè)計各分布式電源虛擬阻抗值更新方法為：

(17)

(18)

式中：Rdi、Rdj為DGi、DGj的虛擬阻抗值；Rdi為虛擬阻抗修正量?？紤]線路電阻修正后的虛擬阻抗比為：

(19)

修正后分布式電源下垂控制：

(20)

上述內(nèi)容討論了網(wǎng)內(nèi)分布式電源增量成本一致，優(yōu)化后的微電網(wǎng)網(wǎng)內(nèi)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性顯著提高，但網(wǎng)間仍無功率流動管理。

在網(wǎng)群層，互聯(lián)變換器控制策略決定功率傳輸。上一節(jié)為達(dá)到全網(wǎng)增量成本一致提出網(wǎng)間增量成本失配量同時互聯(lián)變換器智能體獲得具體數(shù)值。雖無法效仿微網(wǎng)層推導(dǎo)互聯(lián)變換器傳輸功率值，但可調(diào)節(jié)互聯(lián)變換器下垂曲線控制傳輸功率，如式(21)所示。

在小麥生長過程中，要注意對病蟲害和草害的預(yù)防，主要通過在正確的時期適用正確的藥物進(jìn)行防治。以紋枯病為例，其防治的主要時期是在播前種子處理、秋苗感病期、早春病性上升期、病情加重期以及病情穩(wěn)定期?？刂品椒òㄔ谄匠：侠硎┓?，施用氮、磷、鉀配套的復(fù)合肥，并在小麥種植前用25%的三唑酮粉劑按種子重量的0.03%（有效成份）或用2%立克銹（戊唑醇）按種子重量的0.1%的藥量對種子進(jìn)行拌種。除加強(qiáng)其抗病能力外，最主要的是因時種植。在發(fā)現(xiàn)紋枯病時，用三唑酮、井岡霉素、撲海因等在苗期和早春進(jìn)行噴藥救治，可以有效控制病害發(fā)生[3]。

(21)

修正后互聯(lián)變換器下垂控制：

(22)

直流微網(wǎng)群整體控制框圖如圖4所示。直流微網(wǎng)群控制中，互聯(lián)變換器相當(dāng)于以增量成本失配量為控制信號的功率雙向流動單元。

圖4 控制框圖

增量成本失配量為正，互聯(lián)接口變換器吸收本微網(wǎng)能量，各分布式電源根據(jù)網(wǎng)內(nèi)優(yōu)化控制方案增加出力，轉(zhuǎn)送其他微電網(wǎng)。增量成本失配量為負(fù)，互聯(lián)接口變換器釋放能量，各分布式電源減少出力。互聯(lián)直流微網(wǎng)群增量成本收斂到全局共識則增量成本失配量收斂到固定值，此時，微網(wǎng)群經(jīng)濟(jì)環(huán)保度最好。

3 仿真分析

3.1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置

為驗證本文所提分布式多目標(biāo)優(yōu)化策略的有效性與可行性，在MATLAB /Simulink中建立含有兩個互聯(lián)直流微網(wǎng)的仿真模型進(jìn)行模擬，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5所示。每個微電網(wǎng)包括光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、可調(diào)度直流分布式電源與可變負(fù)荷，微網(wǎng)群內(nèi)各分布式電源參數(shù)、污染物處理系數(shù)如表1所示。

圖5 微網(wǎng)群拓?fù)鋱D

表1 分布式電源系數(shù)說明

3.2 仿真結(jié)果分析

3.2.1 所提控制策略有效性分析

使用搭建的直流微網(wǎng)群模型驗證所提分層控制是否能實現(xiàn)微電網(wǎng)之間增量成本收斂。

微網(wǎng)群各DG發(fā)電功率如圖6所示。直流微網(wǎng)群在t= 0 s時彼此連接，只有初級下垂控制動作，2級、3級控制器被禁用。光伏發(fā)電與風(fēng)力發(fā)電均采用最大功率點跟蹤(maximum power point tracking，MPPT)控制方法以達(dá)到新能源利用率最大。在新型下垂控制下，各分布式電源按照初始虛擬阻抗值成比例分配功率，6個分布式電源總發(fā)電功率極限之和為10 kW，4個可調(diào)度分布式電源初始增量成本不同如圖7所示。微網(wǎng)群各DG虛擬阻抗如圖8所示。

圖6 微網(wǎng)群各DG發(fā)電功率

圖7 微網(wǎng)群各DG增量成本

圖8 微網(wǎng)群各DG虛擬阻抗

在t= 0.2 s時，為實現(xiàn)單個直流微網(wǎng)內(nèi)各DG最佳功率分配而設(shè)計的2級直流微網(wǎng)層控制啟動。各分布式電源改變輸出功率(如圖6所示)使微電網(wǎng)內(nèi)所有DG的增量成本收斂到一致(如圖7所示)。微電網(wǎng)1中DG1的增量成本較小，2級微網(wǎng)層控制啟動后，PDG1由702 W增加到736 W；PDG2由842 W減少到807 W；λDG1與λDG2逐漸相同為6.388(元/W·h)。微電網(wǎng)2中DG3的增量成本較小，啟動2級微網(wǎng)層控制后，PDG3由1 053 W增加到1 319 W；PDG4由1 404 W減少到1 137 W；λDG1與λDG2相同，均為12.49(元/W·h)。

單微網(wǎng)增量成本收斂過程中，在本文所提控制策略下，各分布式電源修正虛擬阻抗值改變DG的輸出功率。下垂系數(shù)越小則輸出功率越大發(fā)電成本越高，增量成本較小的分布式電源按照本文所提策略減小下垂增益，增量成本較大的則增加下垂增益。

圖10 互聯(lián)變換器傳輸功率

由圖7可知，2級控制層作用后微電網(wǎng)1的增量成本較高。嵌入互聯(lián)變換器中的3級微網(wǎng)群控制層啟動后智能體每0.05 s更新一次信息。根據(jù)增量成本失配量圖9控制相互連接的微電網(wǎng)間的功率流動值，使整個系統(tǒng)中所有DG的增量成本達(dá)到共識。在3級控制下，PT1的值應(yīng)有所降低或吸收能量以平衡網(wǎng)間增量成本差值。在t= 0.45 s時，啟動3級網(wǎng)群級控制，增量成本失配量為負(fù)，PT1為負(fù)，向內(nèi)吸收功率，PT2則為正，向外輸送功率。各分布式電源增量成本最終一致(圖7)為8.193元/W·h。

圖9 增量成本失配量

直流微網(wǎng)群優(yōu)化過程中，增量成本不斷改變趨向一致。按照本文所提策略系統(tǒng)的運(yùn)行成本與碳排放應(yīng)持續(xù)減小，仿真結(jié)果如表2所示。

表2 直流微網(wǎng)群優(yōu)化結(jié)果

由表2可得，2級優(yōu)化與3級優(yōu)化都具有效性，碳排放與運(yùn)行成本都降低符合設(shè)想。通過對比微網(wǎng)層優(yōu)化與網(wǎng)群層優(yōu)化可得微網(wǎng)間能量互濟(jì)明顯，運(yùn)行成本與碳排放大幅降低。

3.2.2 改進(jìn)型下垂控制分析

因受線路阻抗影響，傳統(tǒng)下垂控制不能按下垂系數(shù)成比例分配功率，且直流微網(wǎng)群能量互濟(jì)時功率輸送更遠(yuǎn)受線路阻抗影響將更大。圖11為未改進(jìn)下垂控制各DG增量成本。

圖11 未改進(jìn)下垂控制各DG增量成本

對比圖7改進(jìn)型下垂控制所得增量成本曲線圖與圖11未改進(jìn)型下垂控制所得增量成本曲線圖可知，2次控制啟動后改進(jìn)型下垂控制考慮到線路阻抗的影響可完全按照理想功率輸出比例調(diào)整下垂系數(shù)使子微網(wǎng)內(nèi)增量成本一致，而未改進(jìn)型下垂控制增量成本不能完全一致存在偏差，但由于網(wǎng)內(nèi)線路阻抗不匹配度小，因而差異性不太明顯。3次控制啟動后增量成本差異明顯，這是由于微網(wǎng)1向微網(wǎng)2輸送功率經(jīng)過線路阻抗rLine0， 其值較大，對虛擬阻抗比例影響較大。根據(jù)潮流方向可推斷，整體下垂系數(shù)在尋優(yōu)過程中DG1、DG2比例應(yīng)增加，DG3也增加但增加比例較小，而DG4應(yīng)大幅減小。圖12 為未改進(jìn)虛擬阻抗，對比圖8與圖12可驗證得同樣結(jié)論。

圖12 未改進(jìn)虛擬阻抗

阻抗不匹配直接影響功率分配比例不理想，增量成本無法一致，優(yōu)化率降低。

改進(jìn)型下垂控制在微網(wǎng)層與網(wǎng)群層取得更好的優(yōu)化結(jié)果，如表3所示。

表3 改進(jìn)型下垂控制優(yōu)化結(jié)果

3.2.3 歸一化權(quán)系數(shù)參數(shù)設(shè)置影響

表4以經(jīng)濟(jì)成本與碳排放目標(biāo)函數(shù)歸一化權(quán)系數(shù)比為變量進(jìn)行分析，與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化相比考慮碳排放的優(yōu)化模型總成本更低，優(yōu)化效果更好。

表4 權(quán)系數(shù)取值對比及與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化對比

隨運(yùn)行成本權(quán)重系數(shù)增加，運(yùn)行成本逐漸減少、碳排放處理成本逐漸增加，符合設(shè)想。高碳排放指標(biāo)調(diào)度中，運(yùn)行成本低與碳排放量小的分布式電源矛盾時，優(yōu)先考慮碳排放量小的分布式電源，保證了碳排放量降低，但運(yùn)行成本增加值大于碳排放處理費(fèi)用降低值因此總成本增加。高運(yùn)行成本指標(biāo)調(diào)度類似，總成本也增加。由結(jié)果分析得等權(quán)重調(diào)度系數(shù)時，直流微網(wǎng)群優(yōu)化運(yùn)行總成本最低，用于工程建設(shè)更加合理。響應(yīng)“雙碳”目標(biāo)以碳排放最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)對比最優(yōu)權(quán)系數(shù)設(shè)定比犧牲了一定的經(jīng)濟(jì)效益，但碳排放總量有所降低。

3.2.4 所提控制策略優(yōu)良性分析

本文所提控制策略與其他控制策略的成本優(yōu)化率的對比如表5所示。與只在網(wǎng)內(nèi)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度的局部優(yōu)化相比，可提高運(yùn)行成本優(yōu)化率約11.4%；與文獻(xiàn)[22]保證整個集群的所有 DG 全局優(yōu)化負(fù)載分配的相比，本文所提控制策略通過3級優(yōu)化后可減少微網(wǎng)群運(yùn)行成本約7.42%；與文獻(xiàn)[25]只采用改變電壓設(shè)定點改進(jìn)下垂控制優(yōu)化負(fù)載分配的經(jīng)濟(jì)調(diào)度相比，可節(jié)省運(yùn)行成本約9.99%。

表5 與同類文獻(xiàn)策略運(yùn)行成本結(jié)果對比

以上仿真結(jié)果可知本文所提直流微網(wǎng)群經(jīng)濟(jì)運(yùn)行調(diào)度方案具有良好效果?？蓪⒄麄€系統(tǒng)的運(yùn)行成本及污染物排放量降低。

4 結(jié)語

本文使用MATLAB /Simulink軟件對直流微網(wǎng)群系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，并對以分散式下垂控制為基礎(chǔ)的直流微網(wǎng)群優(yōu)化調(diào)度開展了研究，提出了一種分布式優(yōu)化策略，提高了直流微網(wǎng)群運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與低碳性。

該策略利用共識算法對以發(fā)電成本小與碳排放量低為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了求解，得到最優(yōu)運(yùn)行增量成本值，根據(jù)增量成本穩(wěn)態(tài)值更新了改進(jìn)型下垂控制虛擬阻抗值，通過改變分布式能源的輸出功率值，最終實現(xiàn)了直流微網(wǎng)群系統(tǒng)長期經(jīng)濟(jì)低碳穩(wěn)定運(yùn)行。仿真試驗驗證了直流微網(wǎng)群在所提控制策略下顯著降低了運(yùn)行成本。