Distributed Model Predictive Control Strategy of Reactive Power Response for Charging Piles Based on Peer-to-Peer Communication

Jindi HU; Si LIU; Guang SHEN; Chengjin YE; Yi DING; Weidong BAO

doi:10.7500/AEPS20210612002

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Distributed Model Predictive Control Strategy of Reactive Power Response for Charging Piles Based on Peer-to-Peer Communication

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Distributed Model Predictive Control Strategy of Reactive Power Response for Charging Piles Based on Peer-to-Peer Communication
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 4, Pages: 25-35(2022)
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.国网浙江省电力有限公司营销服务中心，浙江省杭州市 310000
  3.浙江电力交易中心有限公司，浙江省杭州市 310007
  4.国网义乌市供电有限公司，浙江省义乌市 322000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51807173);Fundamental Research Funds for the Central Universities(2021QNA4012)
- DOI：10.7500/AEPS20210612002
  CLC：
- Received：12 June 2021，
  
  Revised：2021-08-02，
  
  Published Online：20 October 2021，
  
  Published：25 February 2022
- 稿件说明：
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胡金迪,刘思,沈广等.基于端对端通信的充电桩无功响应分布式模型预测控制策略[J].电力系统自动化,2022,46(4):25-35.

HU Jindi,LIU Si,SHEN Guang,et al.Distributed Model Predictive Control Strategy of Reactive Power Response for Charging Piles Based on Peer-to-Peer Communication[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(4):25-35.
胡金迪,刘思,沈广等.基于端对端通信的充电桩无功响应分布式模型预测控制策略[J].电力系统自动化,2022,46(4):25-35. DOI： 10.7500/AEPS20210612002.

HU Jindi,LIU Si,SHEN Guang,et al.Distributed Model Predictive Control Strategy of Reactive Power Response for Charging Piles Based on Peer-to-Peer Communication[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(4):25-35. DOI： 10.7500/AEPS20210612002.

摘要

电动汽车充电桩无功响应潜力的挖掘利用可优化配电网运行，同时提升基础设施容量利用率。文中提出了一种居民充电桩参与无功响应的分布式模型预测控制策略，在不依赖控制、通信中心的前提下，通过端对端通信和边缘计算实现充电桩的协同无功响应，改善配电网电压质量。首先，基于瞬时功率理论与灵敏度矩阵建立了充电桩无功响应的优化模型，利用模型预测控制算法求解充电桩控制电压的最优设定值。然后，建立基于时间戳异步更替的邻域端对端通信策略，交互彼此的电压、功率预测信息，实现多桩优化问题解耦，提升整体调压效果。最后，通过算例仿真表明，所提无功控制策略能在满足充电桩有功充电需求的前提下，有效降低电网电压偏差；此外，端对端通信交互模式下，相比无通信模式下的充电桩无序响应，所提策略的调压效果提升明显，并具有较好的通信时延鲁棒性。

Abstract

The exploration and utilization of the reactive power response potential of electric vehicle charging piles can optimize the operation of the distribution network and increase the utilization rate of infrastructure capacity. In this paper

a distributed model predictive control strategy in which residential charging piles participate in reactive power response is proposed. On the premise of not relying on control and communication centers

peer-to-peer (P2P) communication and edge computing are used to realize the coordinated reactive power response of charging piles and improve the voltage quality of the distribution network. First

based on the instantaneous power theory and the sensitivity matrix

an optimal model of the reactive power response of the charging pile is established. Model predictive control algorithm is used to solve the optimal setting value of control voltage for the charging pile. Then

a neighborhood P2P communication strategy is established based on the asynchronous replacement of timestamps. The voltage and power prediction information of each other is exchanged to realize the decoupling of optimization problems for multiple piles and improve the overall voltage regulation effect. Finally

an example simulation shows that the proposed reactive power control strategy can effectively reduce the grid voltage deviation on the premise of meeting the active charging demand of the charging pile. In addition

in the P2P communication interaction mode

the voltage regulation effect of the proposed strategy is significantly improved compared to the disorder response of the charging pile in the non-communication mode

and it has better communication delay robustness.

关键词

Keywords

references

马俊卿 . 我国部署加快推进新型基础设施建设［EB/OL］.［ 2020-07-08 ］. http：//www.xinhuanet.com/2020-04/28/c_1125919651.htm http://www.xinhuanet.com/2020-04/28/c_1125919651.htm .

MA Junqing . China plans to speed up the construction of new infrastructure ［EB/OL］. ［ 2020-07-08 ］. http：//www.xinhuanet.com/2020-04/28/c_1125919651.htm http://www.xinhuanet.com/2020-04/28/c_1125919651.htm .

自然资源保护协会 . 中国充电服务市场如何健康发展［EB/OL］.［ 2020-07-26 ］. http：//nrdc.cn/information/informationinfo？id=204&cid=49&cook=2 http://nrdc.cn/information/informationinfo?id=204&cid=49&cook=2 .

Natural Resources Defense Council . How to develop China's charging service market healthily ［EB/OL］. ［ 2020-07-26 ］. http：//nrdc.cn/information/informationinfo？id=204&cid=49&cook=2 http://nrdc.cn/information/informationinfo?id=204&cid=49&cook=2 .

徐青山，蔡婷婷，刘瑜俊，等 . 考虑驾驶人行为习惯及出行链的电动汽车充电站站址规划［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 4 ）： 59 - 65 .

XU Qingshan ， CAI Tingting ， LIU Yujun ， et al . Location planning of charging stations for electric vehicles based on drivers' behaviours and travel chain ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 4 ）： 59 - 65 .

葛少云，冯亮，刘洪，等 . 考虑车流信息与配电网络容量约束的充电站规划［J］. 电网技术， 2013 ， 37 （ 3 ）： 582 - 589 .

GE Shaoyun ， FENG Liang ， LIU Hong ， et al . Planning of charging stations considering traffic flow and capacity constraints of distribution network ［J］. Power System Technology ， 2013 ， 37 （ 3 ）： 582 - 589 .

陈旭，张勇军，黄向敏 . 主动配电网背景下无功电压控制方法综述［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 1 ）： 143 - 151 .

CHEN Xu ， ZHANG Yongjun ， HUANG Xiangmin . Review of reactive power and voltage control method in the background of active distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 1 ）： 143 - 151 .

BUJA G ， BERTOLUZZO M ， FONTANA C . Reactive power compensation capabilities of V2G-enabled electric vehicles ［J］. IEEE Transactions on Power Electronics ， 2017 ， 32 （ 12 ）： 9447 - 9459 .

KESLER M ， KISACIKOGLU M C ， TOLBERT L M . Vehicle-to-grid reactive power operation using plug-in electric vehicle bidirectional offboard charger ［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics ， 2014 ， 61 （ 12 ）： 6778 - 6784 .

WICKRAMASINGHE ABEYWARDANA D B ， ACUNA P ， HREDZAK B ， et al . Single-phase boost inverter-based electric vehicle charger with integrated vehicle to grid reactive power compensation ［J］. IEEE Transactions on Power Electronics ， 2018 ， 33 （ 4 ）： 3462 - 3471 .

楚皓翔，解大，娄宇成，等 . 电动汽车智能充放储一体化电站无功电压调控策略［J］. 电力自动化设备， 2014 ， 34 （ 11 ）： 48 - 54 .

CHU Haoxiang ， XIE Da ， LOU Yucheng ， et al . Strategy of reactive power and voltage control for integrated EV station of intelligent charging， discharging and storage ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2014 ， 34 （ 11 ）： 48 - 54 .

张恺，尹忠东，杨啸天，等 . 基于V2G无功调度的电网无功补偿［J］. 电力建设， 2018 ， 39 （ 1 ）： 40 - 47 .

ZHANG Kai ， YIN Zhongdong ， YANG Xiaotian ， et al . Reactive power compensation of power grid based on V2G reactive power dispatching ［J］. Electric Power Construction ， 2018 ， 39 （ 1 ）： 40 - 47 .

VALIZADEH HAGHI H ， QU Z H . A kernel-based predictive model of EV capacity for distributed voltage control and demand response ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2018 ， 9 （ 4 ）： 3180 - 3190 .

乐健，周谦，王曹，等 . 基于分布式协同的配电网电压和功率优化控制方法研究［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 4 ）： 1249 - 1257 .

LE Jian ， ZHOU Qian ， WANG Cao ， et al . Research on voltage and power optimal control strategy of distribution network based on distributed collaborative principle ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 4 ）： 1249 - 1257 .

邹涛，丁宝苍，张端 . 模型预测控制工程应用导论［M］. 北京：化学工学出版社， 2010 .

ZOU Tao ， DING Baocang ， ZHANG Duan . Introduction to application of model predictive control in engineering ［M］. Beijing ： Chemical Engineering Press ， 2010 .

夏文婧，刘碧，王嵩，等 . 基于输入端电压动态分量优化的PWM整流器模型预测控制［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 1 ）： 200 - 207 .

XIA Wenjing ， LIU Bi ， WANG Song ， et al . Model predictive control of PWM rectifiers based on dynamic component optimization of input-port voltage ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 1 ）： 200 - 207 .

徐峰达，郭庆来，孙宏斌，等 . 基于模型预测控制理论的风电场自动电压控制［J］. 电力系统自动化， 2015 ， 39 （ 7 ）： 59 - 67 .

XU Fengda ， GUO Qinglai ， SUN Hongbin ， et al . Automatic voltage control of wind farms based on model predictive control theory ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2015 ， 39 （ 7 ）： 59 - 67 .

张哲，王成福，董晓明，等 . 基于分层模型预测控制的风电场电压协调控制策略［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 11 ）： 34 - 42 .

ZHANG Zhe ， WANG Chengfu ， DONG Xiaoming ， et al . Coordinated voltage control strategy of wind farms based on hierarchical model predictive control ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 11 ）： 34 - 42 .

MENG K ， DONG Z Y ， XU Z ， et al . Cooperation-driven distributed model predictive control for energy storage systems ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2015 ， 6 （ 6 ）： 2583 - 2585 .

GÓMEZ J S ， SÁEZ D ， SIMPSON-PORCO J W ， et al . Distributed predictive control for frequency and voltage regulation in microgrids ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 2 ）： 1319 - 1329 .

王兆安，李民，卓放 . 三相电路瞬时无功功率理论的研究［J］. 电工技术学报， 1992 ， 7 （ 3 ）： 55 - 59 .

WANG Zhaoan ， LI Min ， ZHUO Fang . A study on the theory of instantaneous reactive power of three-phase circuits ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 1992 ， 7 （ 3 ）： 55 - 59 .

李辉，李建明，李志，等 . 并联变流器的脉宽调制波重构与环流抑制［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 15 ）： 143 - 149 .

LI Hui ， LI Jianming ， LI Zhi ， et al . Reconstruction of pulse width modulation wave and suppression of circulating current for paralleled converters ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 15 ）： 143 - 149 .

庄慧敏，张江林，刘兴茂 . 基于多时间尺度的主动配电网双层电压优化协调控制策略［J］. 南方电网技术， 2018 ， 12 （ 6 ）： 52 - 59 .

ZHUANG Huimin ， ZHANG Jianglin ， LIU Xingmao . Two-level voltage optimal coordination control strategy of active distribution network based on multi-timescale ［J］. Southern Power System Technology ， 2018 ， 12 （ 6 ）： 52 - 59 .

KISACIKOGLU M C ， OZPINECI B ， TOLBERT L M . EV/PHEV bidirectional charger assessment for V2G reactive power operation ［J］. IEEE Transactions on Power Electronics ， 2013 ， 28 （ 12 ）： 5717 - 5727 .

董雷，陈卉，蒲天骄，等 . 基于模型预测控制的主动配电网多时间尺度动态优化调度［J］. 中国电机工程学报， 2016 ， 36 （ 17 ）： 4609 - 4617 .

DONG Lei ， CHEN Hui ， PU Tianjiao ， et al . Multi-time scale dynamic optimal dispatch in active distribution network based on model predictive control ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2016 ， 36 （ 17 ）： 4609 - 4617 .

张海鹏，林舜江，刘明波 . 考虑光伏不确定性的低压配电网分散无功补偿鲁棒优化配置［J］. 电网技术， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3880 - 3888 .

ZHANG Haipeng ， LIN Shunjiang ， LIU Mingbo . Robust optimal allocation of reactive power compensation in low voltage distribution networks considering uncertainty of photovoltaic generation ［J］. Power System Technology ， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3880 - 3888 .

罗卓伟，胡泽春，宋永华，等 . 电动汽车充电负荷计算方法［J］. 电力系统自动化， 2011 ， 35 （ 14 ）： 36 - 42 .

LUO Zhuowei ， HU Zechun ， SONG Yonghua ， et al . Study on plug-in electric vehicles charging load calculating ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2011 ， 35 （ 14 ）： 36 - 42 .

刘君华，江秀臣，方鸽飞 . 一种确定无功源最佳配置地点与数量的新方法［J］. 电网技术， 2007 ， 31 （ 16 ）： 72 - 76 .

LIU Junhua ， JIANG Xiuchen ， FANG Gefei . A new method to decide optimal allocation sites and number of reactive sources ［J］. Power System Technology ， 2007 ， 31 （ 16 ）： 72 - 76 .

TUFON C ， ISEMONGER A G ， KIRBY B ， et al . A tariff for reactive power： ORNL/TM- 2008 / 083 ［EB/OL］. ［ 2020-07-26 ］. https：//info.ornl.gov/sites/publications/files/Pub11472.pdf https://info.ornl.gov/sites/publications/files/Pub11472.pdf .

RAJ S ， BHATTACHARYYA B . Optimal placement of TCSC and SVC for reactive power planning using Whale optimization algorithm ［J］. Swarm and Evolutionary Computation ， 2018 ， 40 ： 131 - 143 .

CHANG Y C . Multi-objective optimal SVC installation for power system loading margin improvement ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2012 ， 27 （ 2 ）： 984 - 992 .

KISACIKOGLU M C . Vehicle-to-grid （V2G） reactive power operation analysis of the EV/PHEV bidirectional battery charger ［D］. Knoxville， USA ： University of Tennessee ， 2013 .

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