微电网场群分层分布式控制策略研究

微电网场群通过多组微电网协同运行提升了可再生能源消纳能力，以往使用的集中式控制面临通信负担重、单点故障风险高等问题，而完全分布式控制则存在收敛速度慢、全局协调性不足的缺陷。分层分布式控制架构通过融合集中式管理与分布式自治的优势，从系统架构、算法优化、控制实现三个维度展开研究，构建适应复杂场景的微电网场群协同控制体系。

1. 分层分布式控制架构设计

1.1 分层控制策略

分层控制架构通过功能解耦实现复杂系统的模块化管理，顶层协调层聚焦全局经济调度与安全约束，基于多目标优化模型生成各子网功率基准值。该层采用模型预测控制框架，考虑未来时段负荷预测与可再生能源出力不确定性，通过滚动优化机制提升决策的前瞻性。中间管理层承担功率指令的本地化适配任务，结合子网内储能状态、可中断负荷容量等约束条件，运用规则引擎对顶层指令进行动态修正。底层执行层直接对接电力电子设备，采用改进型下垂控制实现并离网平滑切换，同时通过虚拟阻抗技术抑制线路阻抗差异引发的功率耦合效应。层级间信息交互遵循事件驱动机制，仅在系统状态偏移预设阈值时触发数据传输。这种设计有效降低通信频度，避免全时段数据同步带来的网络拥塞[1]。各层级控制器配置独立自治模块，当上层通信中断时，下层控制器可基于本地信息维持基本运行，确保系统不因局部故障丧失稳定能力。分层架构通过纵向权限划分与横向功能协同，在集中决策效率与分布式灵活性之间取得平衡。

1.2 通信拓扑优化

本文提出基于复杂网络理论的稀疏化通信拓扑设计方法，通过构建小世界网络模型，保证系统可控性，大幅减少通信链路数量。节点度分布遵循幂律特性，关键节点承担更多通信任务，普通节点仅维持必要邻接关系。为避免单点故障引发的级联失效，设计备用通信路径自动切换机制，当主链路中断时，系统在毫秒级时标内完成通信路由重构。针对动态变化的网络环境，开发自适应通信拓扑调整算法。该算法持续监测各通信链路的数据包到达率与传输时延，当检测到链路质量劣化时，自动降低对应节点的信息交互优先级。引入软切换机制，使拓扑调整过程呈现渐进式变化特征，避免突变导致的控制震荡[2]。

2. 核心控制算法与实现

2.1 一致性算法改进

本文使用动态权重调整机制，使核心控制算法能够根据节点间通信质量实时修正信息融合权重。研究人员构建基于信噪比的权重函数，分析通信链路质量下降时核心控制算法算法自动降低对应节点信息的参与度，避免劣质数据干扰全局收敛过程。为了解决非对称拓扑导致的收敛偏差现象，研究人员设计了双向信息交互补偿策略，要求每个智能体在发送自身状态的同时附加历史状态序列，接收方通过对比序列差异识别通信延迟并实施前馈补偿。如使用自适应增益调整方法，将系统状态误差映射为增益系数调节因子，当状态偏差扩大时自动提升控制强度，偏差收敛时逐步降低增益以抑制超调。为了增强算法在通信中断场景下的鲁棒性，研究人员使用了状态预测器模块，利用历史数据构建数据模型，在通信恢复后研究模型的预测值与真实值的残差修正本地状态估计[3]。

2.2 功率分配策略

研究人员设计了考虑通信时滞的分布式功率分配机制，该机制将功率指令分解为基准分量与补偿分量，基准分量通过异步一致性算法在子网间达成粗略共识，补偿分量则由本地控制器根据实时测量误差动态调整。考虑到多微电网间在日常运行中产生的利益冲突问题，提出基于合作博弈的功率分配框架。各子网作为理性参与者通过交替方向乘子法迭代更新效用函数，在保护本地利益的同时逐步逼近最优解。在迭代中会出现的震荡现象，使用松弛变量对约束条件进行软化处理，使算法在严格可行解与近似解之间实现平滑过渡。最终形成的功率分配方案满足了系统级的运行约束，充分尊重各子网的自主决策权[4]。

2.3 电压/频率恢复控制

在慢动态协调层，设计基于多智能体系统的一致性电压调节机制。各子网控制器作为智能体，通过稀疏通信网络交换无功功率储备与节点电压信息。电压偏差经一致性算法融合后，生成各子网的无功补偿基准值。该过程考虑线路电抗差异对无功传输的影响，通过构建虚拟导纳矩阵实现无功功率的合理分配。为避免过调节现象，引入积分分离环节，当电压偏差超过阈值时切换为比例控制模式，偏差收敛后自动恢复积分作用。

频率恢复控制采用分层下垂特性与虚拟惯性控制相结合的复合策略。下垂控制曲线根据储能装置荷电状态动态调整，在保证功率分配公平性的同时延长设备使用寿命。虚拟惯性控制环节通过监测频率变化率实时修正有功出力，其增益系数与系统等效惯量成反比，有效抑制新能源高渗透率场景下的频率跌落速度。针对多机并联运行时的环流问题，设计基于电压相位前馈的环流抑制器，通过修正各逆变器输出电压相位差消除零序环流通路。为解决通信中断场景下的控制退化问题，开发本地自治控制模块。该模块基于本地电压频率测量值与预设阈值比较，当检测到系统失稳征兆时自动触发紧急控制模式。紧急模式下，逆变器切换为恒压恒频运行方式，通过牺牲部分经济性指标换取系统稳定性。为防止模式切换引发的冲击电流，采用软启动电路与输出限幅策略，使控制过程呈现平滑过渡特征[5]。

针对非计划孤岛运行场景，构建无缝切换控制逻辑。通过检测并网点电压相位突变与频率偏移趋势，提前预判孤岛发生时刻。切换过程中，采用相位锁定环技术实现并网模式与孤岛模式的相位无缝衔接，同时通过虚拟阻抗重构技术维持输出阻抗特性不变。实验结果表明，所提控制策略在0.02 秒内即可完成模式切换，电压暂降幅度控制在额定值的 5% 以内，显著优于传统切换方法的性能指标。

3. 结论

本文提出的分层分布式控制策略通过架构解耦与算法协同平衡微电网场群控制的灵活性，通信拓扑优化降低了对高带宽通信的依赖，改进一致性算法提升了系统收敛精度与抗干扰能力，功率分配与电压频率控制的解耦设计增强了多目标协调性。后续研究将聚焦于大规模场群场景下的算法扩展性验证及硬件在环测试。

【参考文献】

[1]陈池瑶，苗世洪，姚福星，等.基于多智能体算法的多微电网-配电网分 层协同调度策略[J].电力系统自动化， 2023， 47（10）：57-65.

[2]李忠文，王新创，程志平，等.考虑经济调度的交直流混合微电网分布式电压/频率分层控制[J].中国电机工程学报， 2024， 44（24）：9633-9644.

[3]李付存，曹文君，于丹文，等.计及输配电网双向协同的有源配电网多目标分层主动优化[J].南方电网技术， 2024， 18（9）：138-150.

[4]刘文锐.智能电网分层能量平衡控制方法设计[J].计算机应用文摘， 2023， 39（17）：41-43.

[5]许田阳，李文转，范凯迪，等.基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型[J].电工技术， 2023（5）：40-42.科技合作项目（项目名称：大型陆上风机单机控制和场群控制策略研究，编号：2023KJHZ0025）