基于分布式Raft算法的直流微电网功率协调控制

刘瑜超; 刘胜; 王景芳; 徐殿国

doi:10.7500/AEPS20211021002

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基于分布式Raft算法的直流微电网功率协调控制

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于分布式Raft算法的直流微电网功率协调控制
- Coordinated Power Control for DC Microgrid Based on Distributed Raft Algorithm
- 电力系统自动化 2022年46卷第19期页码：70-77
- 作者机构：
  
  1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,黑龙江省哈尔滨市 150001
  2.哈尔滨工程大学烟台研究院,山东省烟台市 264006
  3.哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,黑龙江省哈尔滨市 150001
- 作者简介：
  
  刘瑜超（1989—），女，通信作者，博士，讲师，硕士生导师，主要研究方向：多端柔性直流输电系统及微电网控制。E-mail：liuyuchaohit@outlook.com
  刘胜（1999—），男，硕士研究生，主要研究方向：微电网控制。E-mail：767621250@qq.com
  王景芳（1984—），男，讲师，博士，硕士生导师，主要研究方向：电力电子技术及微电网控制。E-mail：jingfangwang@hrbeu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52107084)
- DOI：10.7500/AEPS20211021002
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-10-21，
  
  修回日期：2022-02-22，
  
  网络出版日期：2022-06-23，
  
  纸质出版日期：2022-10-10
- 稿件说明：
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刘瑜超,刘胜,王景芳等.基于分布式Raft算法的直流微电网功率协调控制[J].电力系统自动化,2022,46(19):70-77.

LIU Yuchao,LIU Sheng,WANG Jinfang,et al.Coordinated Power Control for DC Microgrid Based on Distributed Raft Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(19):70-77.
刘瑜超,刘胜,王景芳等.基于分布式Raft算法的直流微电网功率协调控制[J].电力系统自动化,2022,46(19):70-77. DOI： 10.7500/AEPS20211021002.

LIU Yuchao,LIU Sheng,WANG Jinfang,et al.Coordinated Power Control for DC Microgrid Based on Distributed Raft Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(19):70-77. DOI： 10.7500/AEPS20211021002.

摘要

随着分布式能源并网的推广和应用，直流微电网作为其载体在可控性和电能质量等方面具有众多优点。首先，文中针对含有多节点分布式能源直流微电网中可靠通信控制和功率协调控制问题，考虑光伏和发电机输出的不确定性，定义功率评价系数，提高功率协调控制合理性，减少多节点通信负担。其次，采用深度学习中的长短期记忆网络对光伏输出进行预测。基于分布式一致Raft算法参与微电网二次控制，实现直流微电网的功率协调控制和经济优化。最后，基于PSCAD/EMTDC建立四端直流微电网仿真模型进行验证。仿真结果表明，所提控制方法能够有效改善微电网稳定性，协调微电网功率控制。

Abstract

With the promotion and application of grid-connection of distributed energy

the DC microgrid as a carrier has many advantages in terms of controllability and power quality. Firstly

this paper aims at the problem of reliable communication control and power coordinated control in DC microgrid with multi-bus distributed energy. The uncertainty of photovoltaic and generator output is considered. The coefficient of power evaluation is defined. The rationalization of power coordination control is improved and the burden of multi-bus communication is reduced. Secondly

the long short-term memory network in deep learning is used to predict the photovoltaic output. Based on the distributed Raft algorithm to participate in the secondary control of the microgrid

the power coordinated control and economic optimization of the DC microgrid are realized. Finally

a simulation model of four-terminal DC microgrid based on PSCAD/EMTDC is established for validation. The simulation results show that the proposed control method can effectively improve microgrid stability and coordinate microgrid power control.

关键词

Keywords

references

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