Interconnected microgrids or a microgrid cluster (MGC) can enable mutual power support among microgrids and can improve the utilization of renewable energy sources. However, most of the distributed optimization focuses only on day-ahead or day-in dispatch, and few studies have attempted to study the integrated two-level distributed optimization. On the basis of the alternating direction method of multipliers (ADMM), this paper describes an efficient two-level distributed algorithm framework to solve multi-area ED problems in MGC considering unit commitment and transmission loss. Specifically, to overcome the non-convexity, a choice and comparison approach is introduced to cooperate with power-based ADMM for searching feasible binary variables in the first level, i.e., day-ahead dispatch. Voltage-based ADMM is adopted to obtain the relevant intra-day scheduling plan considering tie-line transmission loss among different areas in the second level. Moreover, a spinning reserve-based chance-constrained programming procedure is added to address uncertainty factors such as renewable energy fluctuations and load forecasting errors in isolated microgrids. Finally, a consensus-based cost allocation is proposed to fairly clear the expenses among microgrids. A case study with several networked microgrids is tested to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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This paper presents a novel neuro-sliding mode observer-based control strategy for addressing disturbances, model uncertainties, and unmodeled dynamics in practical multi-agent systems (MAS). The focus is on achieving consensus tracking in non-linear MAS, specifically in the context of synchronous generators. A distributed protocol based on sliding mode approach is proposed to handle unknown model structures and parameters of follower agents influenced by the dynamics of synchronous generators. To achieve consensus tracking under these conditions, a hybrid radial basis function (RBF) neural network is employed to identify the unmodeled dynamics of the follower agents. The neural network's update law algorithm is adjusted using the errors from both the observer and the controller. The stability of the proposed method is guaranteed by employing Lyapunov theory, ensuring that the consensus error and the error between the states of the consensus error dynamic and its estimator asymptotically converge to a neighborhood of zero. To validate the theoretical results, Matlab simulations are conducted to assess the effectiveness of the proposed approach, providing evidence of its capability and practical applicability.

近年来随着智能电网和能源互联网的迅猛发展,配电网内微电网数量日益增加,各微电网的发电、用电仅考虑自身利益最大化,忽略了作为整体的经济性。而传统的单一微电网仅和配电网通过中压线路进行电力传输,由于二者地理位置较远,往往导致输电损耗较大。为此,将地理位置毗邻的微网互联,构成一个微网集群系统,即多微网群。多微网群和主动配电网作为相对独立的自治系统分别由微网运营商和配电网运营商来负责运行管理,多微网群的运行状态会影响到配电网运营商的调度策略,配电网的决策也会影响到多微网群的调度结果。如何使主动配电网和多微网群协调优化运行已成为目前研究的热点问题,本文针对含多微网群的主动配电网的网架结构、优化调度策略、运行控制策略及多能源网建模等方面展开研究,主要工作和成果如下:（1）提出了基于辐射型架构的交流主动配电网运行控制策略。在考虑经济效益目标、环境保护目标和电-热综合效益目标的基础上,分析综合能量系统运行约束条件,构建能源路由器上的能量管理系统;其次,利用多智能体平台,对交流主动配电网中的多智能体进行分类,并定义了相应模块的功能;利用通信网络拓扑的优化,改进分布式设备变流器上的下垂控制策略,实现了交流主动配电网在并网、孤岛、并网转孤岛、孤岛转并网等多种不同工作场景下转换的联络线功率精确控制。（2）提出了基于多层次环型架构的直流主动配电网运行控制策略。首先,探讨了典型的直流主动配电网架构,如放射状、两端手拉手式和环状等;然后,将一个环型直流主动配电网和天然气网络、热力网络相连,构成多能源网络。在考虑多时间尺度控制特性的基础上,将直流配电网的控制架构分为三层:能量管理系统层、母线电压控制层和变流器控制层,并模拟了三端供电、单端供电、微电网解列等情况下的直流主动配电网运行。（3）提出了基于中心负荷型架构的交直流混联主动配电网运行控制策略。在四端交直流混合主动配电网中,定义了每个换流站的控制功能,包括恒功率控制、恒直流电压控制和最大功率跟踪控制。同时,根据功率调节能力,将换流站智能体分为三类,探讨了换流站智能体之间的组合电压控制策略,分析了通信延时对于换流站智能体分布式协同控制过程的影响。（4）提出了基于能源细胞-组织架构的未来主动配电网运行控制策略。针对未来区域能源互联系统的物理关系,借鉴仿生学的基本理论和人工智能的控制思想,构建了基于能源细胞-组织架构的主动配电网功率分配框架。同时,根据地理位置、控制范围及发电类型的不同,将能源组织中的细胞分为领导者、跟随者,对能源细胞的成本函数进行分析,探讨了领导者-跟随者的控制模式。在考虑通信损失、通信噪声及能源细胞故障等因素下,引入虚拟一致性变量和变收敛系数,来解决因能源细胞的随机投入和退出,通信拓扑的频繁改变,对分布式协同经济算法收敛性的不利影响,和集中式优化算法作比较,进一步验证了所提策略的优越性。（5）提出了主动配电网和多微网群的互动机制及分层调控策略。在广义主动配电网中,对多能源网络进行建模,包括热力网络、天然气网络和电力网络,以及电气热网络的耦合设备。同时,探讨了主动配电网和多微网群的互动机制,包括分布式电源和微电网互动、微电网群和主动配电网互动,设计了边缘网络通信系统。本文针对本领域的研究热点,根据含多微网群的主动配电网中的多元主体（配网、微网、元件）,结合目前人工智能领域中热门的移动多智能体技术,提出了关于交流主动配电网、直流主动配电网、交直流混联主动配电网等不同配电网架构的互动机制和运行控制方法,对所提控制策略的有效性运用了大量仿真分析结果和部分工程实际运行结果加以验证。本文的研究成果可有效提升主动配电网供电可靠性,改善电能质量,提高经济效益,为未来配电网乃至能源互联网的分布式、智能化运行控制提供理论参考。

随着能源互联网建设进程的推进和以“互联网+”为核心的先进信息通信技术的广泛渗透,电网运营主体将趋于复杂多样化,信息类型将趋于异构多源化。态势感知技术是提高电网“感知预测能力”和“决策支持能力”的关键。但现有的电网态势感知体系在量测信息准确度评估、不确定性因素预测、柔性资源潜力挖掘、多元用户互动能力评估等关键环节均难以满足智能配电网的发展需求。与此同时,国网“三型两网”战略的制定将伴随着泛在电力物联网建设的大力推进。中低压配电网态势感知体系的完善,对于实现高精细化的数据感知,深度挖掘能源、环境数据中潜在的业务价值,提升电网边缘处的优化协同性能,具有十分重要的理论及实际意义。本文针对含多微网主动配电网态势感知和优化调度需求,分别从态势理解、态势预测和态势利导角度开展了相关研究。首先,基于随机矩阵理论（RMT）有效辨识异常量测并评估系统状态,完成对系统运行的准确感知和理解;其次,结合高斯混合模型（GMM）和并行隐马尔科夫模型（PHMM）,获取多天气条件下可再生能源出力的概率分布区间和变化规律,即态势预测;最后,从运营者的角度,利用模型预测控制理论（MPC）和优化调度方法保证了多微网与主动配电网间互动合作的安全性和经济性,降低了不确定因素带来的影响,可靠实现态势利导。具体研究内容如下:（1）提出了一种数据驱动和模型驱动方法相结合的态势理解技术。该技术依靠由智能电表和先进计量基础设施组成的数据监测平台。针对由通信异常或人为因素造成的坏数据,利用RMT分析系统内量测间的相关性,并通过实时监测相关性变化判断异常量测。其次,基于边缘计算提出的分层分区异常量测辨识算法,可有效降低数据实时传输容量和计算负担,便于实现数据的分布式处理。将异常量测辨识结果与状态估计方法相结合,实现对系统当前运行状态的准确感知。最后,在量测感知的基础上,基于随机矩阵理论计算的量测高维统计指标,实现了系统安全稳定性评估。算例分析验证了本文方法在系统量测感知精度和系统安全运行评估方面的优势。（2）提出了一种适用于多种可再生能源对象的多时间尺度概率预测方法。鉴于态势感知中各类预测对象的概率分布差异,首先采用GMM提取各类对象的概率分布特性。在此基础上,通过信息熵相关性分析和时间序列合成的多阶段预处理,获得天气敏感型区域的待预测对象时间序列。最后利用并行隐马尔科夫模型对观测序列进行训练,并结合贝叶斯公式实现多时间尺度概率预测。算例分析研究了不同天气状态下的光伏出力波动规律。（3）提出了一种多时间尺度需求响应资源优化调度方法,通过实时感知微电网可响应资源有效参与短期电力市场。结合微电网的运行成本和需求响应补偿收益建立了日前最优经济调度模型;为校正可再生能源和负荷的预测偏差,基于MPC建立了以联络线功率偏差和储能荷电状态偏差最小为目标的日内滚动优化调度模型。利用可调容量比例因子的引入有效协调了微电网功率互动能力和运行经济成本,保证微电网在消纳可再生能源的同时具备一定的可调容量。算例分析讨论了可调容量比例因子对微电网联络线功率跟踪效果和需求响应能力的影响。（4）提出了一种基于功率交换可行域的主动配电网态势利导策略,保证经济运行的同时提高了配网层应对不确定异常事件的供电能力。基于MPC提出的预测-校正模型可动态感知多微网与配电网的功率交换容量。在此基础上,利用合作博弈理论建立了多微网竞价策略模型,最优竞价结果有利于实现主动配电网与多微网互动过程中的态势利导,实现双方共赢。采用点估计与二阶锥规划相结合的混合求解方法,在考虑不确定因素的同时可保证求解精度。算例分析验证了互动策略的灵活性,该策略还可为多微网系统中需求响应资源的高效使用提供优化引导。本文针对本领域的研究热点和发展趋势,采用数据驱动和模型驱动方法,提出一种适用于含多微网主动配电网的态势感知及态势利导方法。通过大量仿真和工程实际算例分析验证了,本文研究成果有利于提升对复杂系统的运行态势感知能力和优化调度能力,为未来配电网乃至能源互联网的资源感知、边缘计算提供理论参考。

随着新能源发电技术的发展,以逆变器为主要接口的分布式电源得到了越来越广泛的应用,但电力电子化器件由于缺乏旋转惯性和阻尼分量,威胁电网稳定性。虚拟同步发电机技术（VSG）通过模拟同步发电机的运行机制和外特性,能够改善系统稳定性,因此受到了广泛应用。然而,VSG也具有与同步发电机相似的功角特性,同样存在功角稳定问题。系统遭受大干扰后可能会导致VSG输出电压与电网电压之间失去同步,而失步现象会进一步导致系统电压、电流和功率等状态变量的大幅度、周期性振荡变化,严重影响电网的安全稳定运行。同时电力电子化器件的饱和非线性等特征导致传统暂态稳定性的分析方法不再适用,因此需提出新的暂态稳定性分析方法才能保障大电网的安全运行。本文针对基于VSG控制策略的微网逆变器展开研究,首先简要介绍了目前微网逆变器主要存在的控制策略,再对非理想电网情况下微网逆变器控制策略及其稳定性分析方法的研究现状进行了概括;然后针对基于VSG控制策略的微网逆变器,对其主电路拓扑、控制原理及结构进行了详细阐述;接着在传统电力系统中的暂态稳定性分析方法基础上,结合电力电子器件的饱和特性,对不同故障类型下的VSG输出电流特性、系统运行过程及系统的暂态稳定性进行了具体分析,同时提出了一种适用于含逆变电源微电网系统的暂态稳定性分析方法以及提高虚拟同步机暂态稳定性的相应措施。最后通过具体的案例仿真验证了本文理论分析的正确性和解决方案的可行性,并对未来的研究工作进行了展望。

The stable operation of grid-connected inverters (GCIs) with traditional current source mode (CSM) control is affected by the large fluctuations of short-circuit ratio (SCR) under weak grids. Improved CSM control enhances the stability of GCIs under weak grids but remains unstable for very weak grids, while the stability of GCIs with voltage source mode (VSM) is just the opposite. Therefore, previous research works have proposed the impedance adaptive dual-mode control strategy: when the SCR is large, the GCI is controlled by CSM, and when the SCR is small, it is controlled by VSM. However, the existing literature still lacks the analysis of the parameter stability region and mode switching boundary of GCI in different modes. Therefore, based on the D-partition method, this article derives the parameter stability region of GCI in different modes under the constraints of multiple performance indexes such as phase and gain margin, current-loop bandwidth and phase-locked loop bandwidth, and the switching boundaries of CSM and VSM are also proposed. Finally, based on the grid impedance identification algorithm, the impedance adaptive dual-mode control is realized, which effectively improves the stability of GCI when SCR fluctuates greatly, and the experimental results verify the correctness of the above analysis.

新能源发电系统的序阻抗模型广泛应用于系统的稳定性分析和谐振分析。双馈异步发电机进行序阻抗建模时可以使用电机的电压和磁链方程或等效电路,虽然等效电路使建模过程得以简化,但是其建立的模型忽略了励磁支路的影响,且没有对简化的

随着风电和光伏等新能源发电系统渗透率的不断提高,电网呈现出弱电网甚至极弱电网特性,给新能源并网发电系统稳定和高效运行带来了严峻挑战。通过回顾现有典型的新能源并网逆变稳定控制策略等方面的成果,总结了电流源模式、电压源模式以及双模式控制的基本原理和研究现状,并指出基于锁相环控制的电流源模式并网虽然能够保证强电网下的系统稳定性和功率控制快速性等,但是此类控制方式在稳定性、系统电压和频率调整等方面有诸多局限,难以适应新能源发电单元高比例接入的场景。基于功率自同步控制的电压源模式控制能够为电压和频率提供支撑,更加适用于高渗透率新能源发电并网的弱电网场合;基于电网阻抗自适应的双模式控制策略则同时结合了电流源模式和电压源模式在稳定性上的优势,更加适用于高渗透率下电网阻抗大幅波动的场合。最后,对上述几种典型控制策略进行总结,并探讨了未来的研究方向。