劉鑫蕊，張明超，王 睿，孫秋野

（東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧省沈陽市 110819）

0 引言

微網(wǎng)（microgrid,MG）由風(fēng)電機(jī)組和光伏等分布式電源、蓄電池、負(fù)載和其他發(fā)用電設(shè)備組成［1］。單一微網(wǎng)的供電質(zhì)量和穩(wěn)定性較差［2］,當(dāng)分布式電源或負(fù)載的功率波動時,可能會破壞整個微網(wǎng)的穩(wěn)定性［3］,故延伸出微網(wǎng)群（microgrid cluster,MGC）的概念。通過適當(dāng)?shù)目刂撇呗?可使能量在各子網(wǎng)之間有序流動［4］,從而提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和供電質(zhì)量［5］。由于城市內(nèi)各微網(wǎng)間地理距離較小,且負(fù)荷分布密集、負(fù)荷投切較頻繁,建設(shè)城市微網(wǎng)群供電系統(tǒng)可充分利用微網(wǎng)間信息傳遞、能量互濟(jì)互補和降碳環(huán)保,具有較好的現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有微網(wǎng)控制策略多為分層控制［6］。文獻(xiàn)［7］提出一種基于一致性算法的分布式儲能系統(tǒng)功率分配策略,但未討論儲能系統(tǒng)間的功率傳輸損耗,無法應(yīng)用于微網(wǎng)群。結(jié)合優(yōu)化算法的集中式分層控制被廣泛應(yīng)用于微網(wǎng)群,頂層為能量管理層,負(fù)責(zé)制定微網(wǎng)群的運行策略；中間層用于選擇微網(wǎng)的運行模態(tài)；底層為設(shè)備層,負(fù)責(zé)實現(xiàn)對微網(wǎng)內(nèi)部各控制器的控制［8-11］。文獻(xiàn)［12］提出直流微網(wǎng)群各子網(wǎng)分散自律控制方案,但未針對儲能設(shè)備荷電狀態(tài)（state of charge,SOC）不足或過高引起子網(wǎng)工作狀態(tài)的切換給出解決方案,而這種工作狀態(tài)的切換會破壞整個多微網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

近年來,分布式控制架構(gòu)［13］和多智能體一致性算法被廣泛應(yīng)用于交直流混合微網(wǎng)群控制［14］、優(yōu)化調(diào)度運行［15］、功率分配［16］、多微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制［17］、多光伏分布式協(xié)調(diào)控制等領(lǐng)域［18］。與集中控制相比,基于一致性算法的微網(wǎng)群分布式控制降低了對通信系統(tǒng)的要求［19］。文獻(xiàn)［20］提出一種基于一致性算法、以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的微網(wǎng)群分層控制策略,但在上層功率分配過程中未考慮蓄電池SOC 變化導(dǎo)致工作模式的切換,僅將其作為約束條件進(jìn)行優(yōu)化,影響了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)［21］提出一種基于一致性算法的功率分配策略,優(yōu)化了微網(wǎng)群的運行成本,但未討論蓄電池的SOC 差異給微網(wǎng)群帶來的影響。文獻(xiàn)［22］提出一種針對互聯(lián)微網(wǎng)的分層能源管理策略,雖然微網(wǎng)群系統(tǒng)能夠在進(jìn)行功率分配的同時降低微網(wǎng)群的運行成本,但中央能源管理系統(tǒng)將增加微網(wǎng)群對通信系統(tǒng)的要求。

為解決蓄電池SOC 變化導(dǎo)致城市微網(wǎng)群工作模式的頻繁切換,本文提出基于一致性算法的城市微網(wǎng)群分層控制方法。頂層控制通過一致性算法獲得微網(wǎng)群蓄電池組負(fù)載率；底層控制由各子網(wǎng)根據(jù)蓄電池SOC 和蓄電池組的負(fù)載率求解并控制其各可控單元的功率。該方法具有以下三方面優(yōu)勢。

1）頂層控制減少了由于SOC 偏離正常工作區(qū)間而導(dǎo)致工作模式的切換,進(jìn)而降低了微網(wǎng)群系統(tǒng)的調(diào)節(jié)成本。

2）能量在子網(wǎng)間有序流動,避免了其在蓄電池間的環(huán)流。

3）各可控單元根據(jù)頂層控制制定的優(yōu)先級次序依次求解并控制其功率,降低了成本。

1 微網(wǎng)群多智能體的一致性算法

1.1 微網(wǎng)群的結(jié)構(gòu)

微網(wǎng)群是由互聯(lián)的分布式中壓或者低壓微網(wǎng)組成的具有特定功能和運行目標(biāo)的系統(tǒng)。微網(wǎng)群中的各子網(wǎng)不僅需要獨立運行,還需要接收和執(zhí)行微網(wǎng)群的調(diào)度指令,完成群級運行目標(biāo)。每個微網(wǎng)可以通過群級命令與其他微網(wǎng)實現(xiàn)能量互濟(jì)。根據(jù)運行方式的不同,微網(wǎng)群可以分為并網(wǎng)運行微網(wǎng)群和孤島運行微網(wǎng)群。為體現(xiàn)近零碳微網(wǎng)群系統(tǒng)的風(fēng)光儲互補特性,本文所構(gòu)建微網(wǎng)群中分布式電源僅考慮風(fēng)電和光伏。在孤島運行模式下,直流微網(wǎng)群的拓?fù)浼捌浞植际酵ㄐ趴刂平Y(jié)構(gòu)如圖1 所示。不失一般性,本文假設(shè)子網(wǎng)、智能體、節(jié)點和蓄電池的序號是一一對應(yīng)的。

圖1 微網(wǎng)群結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of microgrid cluster

1.2 多智能體一致性算法的數(shù)學(xué)模型

多智能體可用圖G={Q,E}表示,其中,Q表示微網(wǎng)群中相互獨立的智能體集合；E?Q×Q是一組邊,從節(jié)點i到j(luò)的無向邊由無序?qū)?i,j)∈E表示,節(jié) 點i的 鄰 集 表 示 為Ni={j|j?Q；(i,j)∈E}。圖G的鄰接矩陣A=(aij)表示節(jié)點間的通信關(guān)系,若節(jié)點i和j存在通信鏈路,則aij=1,否則aij=0,且所有對角線元素aii=0。

每個智能體狀態(tài)的變化取決于其自身的當(dāng)前狀態(tài)以及與其在通信結(jié)構(gòu)上相鄰智能體的當(dāng)前狀態(tài)。在計算功率時,通過引入收斂系數(shù)γ將微網(wǎng)間功率傳輸損耗代入一致性迭代公式,進(jìn)而提高一致性算法的收斂精度,可得:

式中:xi(k)和xj(k)分別為第i個節(jié)點狀態(tài)變量和第j個節(jié)點狀態(tài)變量第k次迭代值,i∈Q,j∈Q；yi(k+1)為引入收斂系數(shù)后的第j個節(jié)點狀態(tài)變量第k次迭代值；dij為第i個節(jié)點和第j個節(jié)點智能體之間的通信系數(shù)；γj為第j個節(jié)點狀態(tài)變量的收斂系數(shù)；n為智能體總數(shù)。

在多智能體網(wǎng)絡(luò)中,每個智能體與相鄰的智能體基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣D完成迭代更新。為了實現(xiàn)算法的高效和準(zhǔn)確,通信系數(shù)dij構(gòu)造如式（3）所示。當(dāng)D為雙向隨機(jī)矩陣時,每個節(jié)點i的穩(wěn)定狀態(tài)變量xi,∞通過一致性算法收斂到初始狀態(tài)變量的平均值,如式（4）所示［23］。

式中:ni為節(jié)點i鄰接點的個數(shù)；xi(0)為第i個節(jié)點狀態(tài)變量的初始值；xi(∞)為第i個節(jié)點狀態(tài)變量迭代后的收斂值。

本文所提功率分配策略的控制輸入是蓄電池的功率,狀態(tài)變量是蓄電池的SOC。關(guān)于一致性算法收斂性的證明見附錄A［24］。在城市微網(wǎng)群分布式控制架構(gòu)下,運行數(shù)據(jù)在子網(wǎng)間傳輸?shù)耐ㄐ艜r滯較小,這為一致性算法應(yīng)用于微網(wǎng)群并且實現(xiàn)收斂提供了通信保障。

2 微網(wǎng)群的分層控制

本文根據(jù)控制目標(biāo)不同分為頂層控制和底層控制。頂層控制首先根據(jù)SOC 求出蓄電池單位調(diào)節(jié)成本和可中斷源荷切除的單位成本用來制定各可控單元的調(diào)節(jié)優(yōu)先級,然后,基于一致性算法得出蓄電池負(fù)載率；底層控制根據(jù)頂層求得的蓄電池負(fù)載率、各可控單元的調(diào)節(jié)優(yōu)先級和子網(wǎng)內(nèi)各蓄電池SOC校正值,為各可控單元分配功率并執(zhí)行功率命令。算法流程如附錄B 圖B1 所示。

2.1 微網(wǎng)群的頂層控制

2.1.1 基于調(diào)節(jié)成本的可控單元調(diào)節(jié)優(yōu)先級制定

微網(wǎng)群的運行成本包括微網(wǎng)中各可控單元的功率調(diào)節(jié)成本和各微網(wǎng)之間能量傳輸損耗成本。微網(wǎng)群中可控單元的調(diào)節(jié)成本可以用采樣間隔TS內(nèi)調(diào)節(jié)的電量來計算。

為有效延長蓄電池的工作壽命并避免其頻繁地深度充放電,為蓄電池SOC 設(shè)置這2 個邊界值,其中,Smax為 上 界 值；Smin為 下 界 值。當(dāng)SOC 在2 個 邊界值劃定的區(qū)間外時,蓄電池退出運行。在此基礎(chǔ)上,定義2 個SOC 預(yù)警值,其中,Shigh是上預(yù)警值；Slow是下預(yù)警值。4 個邊界預(yù)警值將SOC 運行區(qū)間分為3 段,如附錄B 圖B2 所示。通過在不同的SOC區(qū)間段設(shè)定不同的蓄電池調(diào)節(jié)單價（SOC 區(qū)間段距離上、下邊界越近,調(diào)節(jié)單價越高）來降低SOC 到達(dá)臨界狀態(tài)的速度,進(jìn)而起到減少微網(wǎng)群工作狀態(tài)切換次數(shù)和降低微網(wǎng)群運行成本的作用。蓄電池的功率調(diào)節(jié)成本如下式所示:

式中:CDG,i(?)為第i個子網(wǎng)采樣區(qū)間內(nèi)分布式電源的切除成本；rDG,i為分布式電源的單位調(diào)節(jié)電價；ΔPDG,i為分布式電源的切除功率；PmaxDG,i為分布式電源最大可切除功率；PPV,i為光伏發(fā)電功率；PWT,i為風(fēng)電輸出功率；i∈Q。

可中斷負(fù)荷的調(diào)節(jié)成本如下式所示:

式中:CIL,i(?)為第i個子網(wǎng)采樣區(qū)間內(nèi)可中斷負(fù)荷的調(diào)節(jié)成本；rIL,i為可中斷負(fù)荷的單位調(diào)節(jié)電價；ΔPIL,i為可中斷負(fù)荷的切除功率；PmaxIL,i為可中斷負(fù)荷最大可切除功率；PIL,i為可中斷負(fù)荷的功率；i∈Q。

可控單元的優(yōu)先級原則為調(diào)節(jié)成本最小的優(yōu)先級最高,調(diào)節(jié)成本最大的優(yōu)先級最低。式（8）所示為第i個子網(wǎng)的源荷功率差ΔPMG,i分別取正、負(fù)值時,比較不同可控單元的調(diào)節(jié)成本,并依次制定各可控單元參與功率調(diào)節(jié)的優(yōu)先級。

式中:Ui為第i個子網(wǎng)的母線電壓；Ri為第i個子網(wǎng)與微網(wǎng)群連接線的直流阻抗；VES,i為第i個子網(wǎng)蓄電池的容量；Si為第i個子網(wǎng)蓄電池的SOC；ΔP為微網(wǎng)群的源荷功率差；i∈Q。

當(dāng)ΔPMG,i=0 時,該子網(wǎng)內(nèi)的蓄電池處于恒壓控制模式,在子網(wǎng)功率波動時可迅速響應(yīng)。當(dāng)微網(wǎng)群功率波動時,各微網(wǎng)的源荷功率差、傳輸損耗以及蓄電池的SOC 分別作為一致性變量進(jìn)行迭代。將迭代后的功率和蓄電池的SOC 代入式（10）得到蓄電池的負(fù)載率?；陔x散一致性算法,各智能體一致性變量的更新方程為:

2.2 微網(wǎng)群的底層控制

2.2.1 可控單元功率分配

經(jīng)過k?次迭代得到蓄電池負(fù)載率λi(k?)滿足相鄰2 次迭代誤差小于參考值ζ,各微網(wǎng)根據(jù)蓄電池負(fù)載率和本地蓄電池SOC 進(jìn)行功率分配如下式所示:

2.2.2 蓄電池容量選取

蓄電池主要用于補充能量短缺和吸收微網(wǎng)群運行過程中產(chǎn)生的多余能量。因此,蓄電池是一種能量型儲能系統(tǒng)。為了確保微網(wǎng)群系統(tǒng)能夠在特定條件下穩(wěn)定運行特定時間,且考慮蓄電池SOC 的約束［25］,微網(wǎng)群中蓄電池容量應(yīng)該滿足下式:

2.3 微網(wǎng)群的累積運行成本

在第2.1 節(jié)得到各可控單元的單位調(diào)節(jié)成本,第2.2 節(jié)得到各可控單元的調(diào)節(jié)功率后,即可求得由累積功率調(diào)節(jié)成本和累積傳輸損耗成本組成的微網(wǎng)群累積運行成本如下式所示。

式中:C為累計運行成本；t0為運行起始時間；te為運行結(jié)束時間。

3 仿真和實驗

3.1 仿真結(jié)構(gòu)及參數(shù)

本文基于MATLAB 搭建了具有4 個典型城市微網(wǎng)的孤島型微網(wǎng)群仿真模型,其結(jié)構(gòu)如附錄B圖B4 所示,運行數(shù)據(jù)來源于同一城市4 個不同微網(wǎng)。第1 個是校園微網(wǎng)示范工程,其負(fù)載主要是教學(xué)樓和宿舍的照明系統(tǒng)、路燈和浴室的鍋爐；第2 個微網(wǎng)為公園,其負(fù)載主要是路燈、游樂場照明系統(tǒng)和動力設(shè)備；第3 個微網(wǎng)位于市圖書館,其負(fù)載主要是圖書館的室內(nèi)照明和計算機(jī)中心；第4 個微網(wǎng)位于住宅社區(qū),其負(fù)載主要是草坪灌溉設(shè)備、路燈和家用電器。各微網(wǎng)中分布式電源和負(fù)載的參數(shù)如附錄B 表B1 所示。4 個微網(wǎng)春季典型日的運行數(shù)據(jù)如附錄B 圖B5（a）至圖B5（d）所示。根據(jù)采集的功率和設(shè)定的電壓參考值,計算出在微網(wǎng)與微網(wǎng)群間流動的電流為0～60 A。本文選用由6 根鋁線和1 根鋼線組成的A2/S1B 型傳輸導(dǎo)線,單根鋁線和單根鋼線的直徑為1.98 mm,直流阻抗約為1.793 4 Ω∕km,參數(shù)如附錄B 表B2 所示。底層控制采用比例-積分（proportional-integral,PI）控制器,蓄電池電流內(nèi)環(huán)的PI 參數(shù)調(diào)整原理見附錄C［26］,電壓外環(huán)與功率外環(huán)PI 控制器參數(shù)調(diào)節(jié)原理與此類似。

3.2 仿真結(jié)果

本文關(guān)于功率分配的頂層控制采樣時間間隔TS=36 s；關(guān)于執(zhí)行控制命令的底層控制采樣時間間隔為TB=50 μs。在配置為Inter i7-11800H CPU和MATLAB 2019b 的計算機(jī)上執(zhí)行控制算法,并收集在10:30—10:36 時間段執(zhí)行算法10 次所用時間TE,如附錄D 表D1 所示。

根據(jù)收集結(jié)果可知,算法執(zhí)行時間TE遠(yuǎn)小于上層采樣間隔時間TS；底層控制的采樣時間間隔TB小于上層采樣間隔時間TS,且在滿足TE+TB

為了驗證本文算法的實用性,對3 種功率差分配方法下蓄電池SOC 的收斂性以及微網(wǎng)群的運行成本的仿真結(jié)果進(jìn)行了對比。

1）方法A（本文方法）:以蓄電池的負(fù)載率作為狀態(tài)變量。

2）方法B:以微網(wǎng)功率調(diào)節(jié)成本作為狀態(tài)變量［21］。

3）方法C:微網(wǎng)群分層能量管理方法［22］。

3.2.1 蓄電池功率和SOC 收斂性對比

微網(wǎng)群運行期間4 個蓄電池的功率PESB和SOC在方法A、B、C 控制下的變化分別如圖2 和圖3 所示。在微網(wǎng)群運行的過程中,所有蓄電池的運行狀態(tài)都是一致的,即具有同時充電或放電狀態(tài),有效避免了能量環(huán)流導(dǎo)致的損耗。從圖2 可見,與方法B和方法C 相比,本文方法減少了由于蓄電池SOC 偏移出正常工作范圍導(dǎo)致微網(wǎng)工作模式的切換次數(shù),進(jìn)而減少了其對系統(tǒng)穩(wěn)定性沖擊的次數(shù)。

圖2 蓄電池功率Fig.2 Power of batteries

圖3 蓄電池的SOCFig.3 SOC of batteries

在方法B 中,t=3.20 h 時,第1 個微網(wǎng)的蓄電池SOC 達(dá)到上限并退出運行,切除7.01 kW 分布式電源；t=9.17 h 時,第4 個 微 網(wǎng) 蓄 電 池SOC 達(dá) 到 下 限并退出運行,切除20 kW 負(fù)載；t=13.88 h時,第2個微網(wǎng)的蓄電池退出運行,切除2.79 kW 負(fù)載。在方法C 中,t=2.82 h 時,第1 個 微 網(wǎng) 蓄 電 池SOC 達(dá) 到 上 限并退出運行,切除7.86 kW 分布式電源；t=9.20 h時,第4 個微網(wǎng)蓄電池SOC 達(dá)到下限并停止運行,切 除20 kW 負(fù) 載；t=12.37 h 時,第2 個 微 網(wǎng) 蓄 電 池退出運行,切除1.84 kW 負(fù)載。在方法A 中,t=12.35 h 時,第4 個微網(wǎng)蓄電池SOC 達(dá)到下限并退出運行,切斷1.44 kW 負(fù)載。

微網(wǎng)群中蓄電池SOC 的收斂性可由標(biāo)準(zhǔn)差表示,蓄電池SOC 的變化如圖3 所示。3 種功率分配方法的蓄電池SOC 收斂性比較結(jié)果如附錄D 表D2所示。與方法B 和方法C 相比,本文方法的蓄電池SOC 收斂性更好。

3.2.2 運行成本對比

圖4（a）至圖4（d）為各微網(wǎng)的實時功率調(diào)節(jié)成本,圖4（e）為不考慮傳輸損耗的微網(wǎng)群實時功率調(diào)節(jié)成本,圖4（f）為微網(wǎng)群運行24 h 的累計運行成本,圖4（g）為微網(wǎng)群運行24 h 的累計傳輸損耗成本。

圖4 微網(wǎng)群成本Fig.4 Cost of microgrid cluster

根據(jù)圖4（a）至圖4（e）可知,微網(wǎng)在2.82、3.20、9.17、9.20、12.35、12.37、13.88 h 等時間點的工作模式發(fā)生變換,微網(wǎng)和微網(wǎng)群的調(diào)節(jié)成本均增加。方法A 的調(diào)節(jié)成本比方法B 和方法C 小。

根據(jù)圖4（f）和圖4（g）可知,微網(wǎng)群的運行成本由各微網(wǎng)中可控單元的調(diào)節(jié)成本和微網(wǎng)之間能量傳輸損耗成本組成?；诒疚奶岢龅墓β史峙浞椒?各可控單元累計調(diào)節(jié)成本約占累計運行成本的95.18%。累計傳輸損耗成本約占累計運營成本的4.82%。方法A、B、C 的累計運行成本分別約為276.0、326.0、310.4 元。

3.2.3 典型日運行成本和SOC 統(tǒng)計數(shù)據(jù)

夏季、秋季和冬季典型日的微網(wǎng)群的累計運行成本分別如附錄D 圖D1（a）、圖D1（b）和圖D1（c）所示。夏季、秋季和冬季典型日的微網(wǎng)群中子網(wǎng)的SOC 變化分別如附錄D 圖D1（d）至圖D1（g）、圖D1（h）至圖D1（k）以及圖D1（l）至圖D1（o）所示。與方法B、C 相比,本文方法的累計運行成本最小且SOC收斂速度最快。

3.3 實驗分析

為了進(jìn)一步驗證基于一致性算法得到的功率分配策略的有效性,在OPAL-RT OP5600 仿真平臺上進(jìn)行了硬件在環(huán)實驗,數(shù)字信號處理器型號為TMS320F28335。實時仿真步長為50 μs。硬件在環(huán)實驗原理如附錄D 圖D2 所示。

當(dāng)微網(wǎng)群中的分布式電源功率下降或負(fù)載突然增加時,各子網(wǎng)電壓、輸出功率、蓄電池功率及其SOC 在24 s 內(nèi)的變化分別如附錄D 圖D3（a）至圖D3（d）所示。第1 個子網(wǎng)和第2 個子網(wǎng)在8 s 時切斷12 kW 的分布式電源并且在12 s 時恢復(fù)。第3 個子網(wǎng)和第4 個子網(wǎng)在16 s 時增加12 kW（100%）的負(fù)載并且在20 s 時恢復(fù)。由圖D3（a）可見,當(dāng)切除12 kW 分布式電源時,電壓下降約100 V,1.1 s 后恢復(fù)到其參考值。當(dāng)分布式電源恢復(fù)時,電壓上升約2.3 V,0.6 s 后恢復(fù)。當(dāng)負(fù)載增加12 kW 時,電壓下降約4.2 V,0.4 s 后恢復(fù)到參考值。負(fù)載恢復(fù)時,電壓上升2.4 V,0.6 s 后恢復(fù)。比較圖D3（c）和D3（d）可見,各蓄電池都可根據(jù)SOC 合理分配功率。為了在較短時間內(nèi)觀察到蓄電池SOC 的變化情況,本實驗中選擇了4 個0.024 kW·h 的小容量電池。硬件在環(huán)實驗充分證明了本文所提控制策略的有效性。

4 結(jié)語

通過對基于一致性算法的微網(wǎng)群功率分配方法的理論分析和仿真驗證,得到以下結(jié)論:

1）蓄電池SOC 具有很好的收斂性,增強(qiáng)了微網(wǎng)群抵抗風(fēng)險能力,為單個微網(wǎng)小功率波動的平抑提供了保障。

2）微網(wǎng)工作模式切換的次數(shù)減少。功率分配過程中考慮了SOC,減少了由于SOC 偏移導(dǎo)致的工作模式切換。當(dāng)SOC 測量不準(zhǔn)確時,基于一致性算法得到的SOC 校正策略可保證微網(wǎng)群正常運行。

3）當(dāng)微網(wǎng)工作模式切換時,傳輸功率變化的幅值變小。當(dāng)工作模式處于切換的邊緣時,蓄電池的調(diào)節(jié)功率較小。當(dāng)蓄電池退出運行時,相應(yīng)轉(zhuǎn)移到另一個單元的調(diào)節(jié)功率的幅值也較小。

4）降低了微網(wǎng)群的調(diào)節(jié)成本。第1 個原因是功率調(diào)節(jié)成本低的調(diào)節(jié)單元優(yōu)先投入調(diào)節(jié)；第2 個原因是工作模式切換次數(shù)減少導(dǎo)致功率調(diào)節(jié)成本降低。

通過上述分析可知,本文所提基于一致性算法的分層協(xié)調(diào)控制方法適用于孤島型城市微網(wǎng)群系統(tǒng),且只需要滿足微網(wǎng)間通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為連通圖的條件,而不受微網(wǎng)個數(shù)的影響,具有一定的通用性。本文的關(guān)注點在于蓄電池SOC 的變化導(dǎo)致微網(wǎng)群系統(tǒng)工作模式的切換以及所帶來的運行成本變化。如果蓄電池容量足夠大,則SOC 的變化給系統(tǒng)帶來的影響非常小,需要從其他角度對微網(wǎng)群的能量管理、控制策略及運行成本進(jìn)行分析。值得注意的是,在通信條件較差時,微網(wǎng)群分布式控制可能會因為存在通信時滯和丟包而失效。在后續(xù)的研究中,將進(jìn)一步探討微網(wǎng)群所能容忍的時滯和丟包極限,并研究可以克服時滯和丟包的改進(jìn)型一致性算法,實現(xiàn)對通信受限情況下微網(wǎng)群的有效控制。

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