在電力系統(tǒng)研究的最新進展中，一項關于含電動汽車的多微電網(wǎng)智能發(fā)電控制策略的研究引起了廣泛關注。該研究通過深入探索控制器交互的多微電網(wǎng)互聯(lián)結構，揭示了發(fā)電機端電壓調(diào)節(jié)與負荷頻率控制（LFC）之間的緊密聯(lián)系，并據(jù)此構建了一個創(chuàng)新的發(fā)電控制模型。
該模型特別考慮了電動汽車的接入對微電網(wǎng)負荷頻率控制的影響，為含電動汽車的多微電網(wǎng)系統(tǒng)提供了更為精確的發(fā)電控制框架。研究者們并未止步于此，他們還設計了一種基于多智能體的控制器參數(shù)自適應算法，這一算法能夠智能地調(diào)整模型預測控制（MPC）與PI控制器的權重參數(shù)。
在這一算法中，頻率控制器和電壓控制器分別將實時頻偏、EV站輸出功率邊界以及模型預測控制器的可調(diào)參數(shù)矩陣作為狀態(tài)集和動作集，同時以頻率偏差和電壓偏差作為獎勵函數(shù)指標。通過這種方式，系統(tǒng)能夠根據(jù)實際運行狀態(tài)實時優(yōu)化控制器參數(shù)，從而提高控制性能。
研究還提出了一種全新的多微電網(wǎng)系統(tǒng)結構，該結構不僅能夠在子微電網(wǎng)之間進行信息交換，還能根據(jù)環(huán)境狀態(tài)實時更新控制器參數(shù)。這一創(chuàng)新結構顯著提高了多微電網(wǎng)頻率控制過程的魯棒性和快速性，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供了有力保障。
仿真實驗結果表明，自動調(diào)壓（AVR）回路雖然增加了有功功率干擾，但研究者們所提出的可進化模型預測控制器卻能夠應對這一挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)控制和模型預測控制算法相比，該控制器在多微電網(wǎng)系統(tǒng)中表現(xiàn)出了更為出色的性能。它不僅能夠在子微電網(wǎng)之間高效地進行信息交換，還能根據(jù)實時狀態(tài)智能地調(diào)整控制器參數(shù)，從而顯著提高了系統(tǒng)的整體控制效果。
該雙層控制結構在機器學習智能體出現(xiàn)故障時仍能保持系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。這一特性使得該控制策略在實際應用中具有更高的可靠性和穩(wěn)定性。
據(jù)悉，這項研究成果已發(fā)表在《電工技術學報》2024年第3期上，論文題目為“基于可進化模型預測控制的含電動汽車多微電網(wǎng)智能發(fā)電控制策略”。該研究得到了國家自然科學基金的大力支持，為電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展注入了新的活力。
