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.
© 2019 Author(s).

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。

微电网作为一个相对独立的电力单元,能够有效整合风光等可再生能源,电动汽车等需求响应,以及本地负荷和储能系统。作为配电系统的一部分,多个微电网可以互联的并入到配电网来进一步提升运行质量、经济性等指标,解除区域配电管理的限制。因此,在低碳、环保、可持续发展的倡导下,多微网主动配电系统将成为现代电力系统分布式电源大规模并网、负荷多元化发展等新兴问题的有效解决手段。随着多微网主动配电系统这一概念的提出,如何细化概念并构筑系统,如何解决微电网之间,以及微电网与用户、微源、配网之间的互动运行问题,如何对需求响应和分布式电源进行有效能量管理和交易,最后如何通过多微网主动配电系统实现配网的高效运行和经济效益,这些问题都是微网群系统的研究热点。当今,以博弈论和机器学习为代表的人工智能技术已经开始应用到包括电力系统在内的各个领域;根据配电网的架构层次和其中的多元智能主体（微网、配网、用户）,本文将含多微网的主动配电系统分为配网层、微网层和用户层,以微电网为中心,以三类核心互动关系（微网-配网、微网-微网、微网-用户）为基础,由顶层（配网层）到底层（用户层）采用多种人工智能技术和优化方法构建多元主体间的互动运行策略体系并尝试解决以上热点问题。具体工作和创新点体现在以下几个方面:1.利用双层博弈以及多目标优化搭建了多微网层与配网层的互动运行能量管理模型,提出了不同运行环境（调度运行和市场运行）下微网群与配网的互动策略,在此基础上又提出了微网群备用容量支持体系。将配网的用电损耗、电压水平、联络线波动等运行指标作为控制变量,采用基于非线性规划的自适应NSGA-II算法对模型求解。分析了在不同配电规模下运行策略和间歇分布式电源容量对运行指标的影响,比较了不同运行策略下微网群与配电网之间的互动运行效果,验证了模型的有效性。2.在建立了微网-配网双层互动运行策略的基础上,提出了基于信息流博弈矩阵（多代理技术）和动态决策的微网与微网间合作与非合作运行策略和能量管理模型,建立了基于可控微源备用容量和储能容量的扩展式储能系统用来与其他微网互动,利用随机优化对间歇分布式电源进行建模。通过阶梯遗传算法和模糊集理论对多种分布式能源在不同区域微电网中的整合进行了优化,比较了微网间不同运行策略的影响,达到了提高配电可靠性、提升能源利用率、减少运行成本以及改善用电质量的多重优化效果。3.在微网-配网和微网-微网互动运行的基础上加入微网与用户的互动,针对多微网系统与需求响应用户（配网-微网-用户）的互动运行策略,利用逆优化理论将用户群隐含的描述经济运行行为的特征信息定位和提取出来,结合降噪函数将特征信息进一步优化,使其能够最好地表征经济行为,解决大数据量、高维度数据结构的运算效率低和数据训练过度问题,提高微网经济运行行为的预测精度和广度;提出基于Stakelberg博弈的多微网需求响应经济运行互动模型,将预测信息整合到基于Stakelberg模型的配电市场需求侧管理中,并结合分布式拉格朗日解耦算法对动态交易和用电过程进行求解。该模型有效的预测了用户用电行为,优化了配电市场交易,为需求响应提供了新的管理策略。4.在多微网配电市场环境下,提出用户与多微网的互动策略。站在用户角度建立以深度Q网络为基础的用电决策系统,经过与环境的实时互动训练和优化决策模型,针对基于市场价格的不同类型用电套餐,为电力用户做出提高用电满意度、以经济节能用电为导向的决策。本文针对本领域研究热点,根据多微网配电系统中的多元主体（配网、微网、用户）,结合当下热门有效的人工智能技术,提出了一个比较全面的互动运行体系和运行优化（能量管理和经济运行）方法,给出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配电网供电可靠性,改善电能质量,提高电网经济效益,为未来配电网乃至能源互联网的分布式、智能化运行提供理论参考。

在电力系统电力电子化的背景下,逆变器动态的时间尺度已和线路网络动态的时间尺度处于同一等级,传统大电网中的静态功角特性已不适合描述逆变器的功率传输过程。下垂控制逆变器由于惯性小,响应快,易于双闭环控制系统和线路网络发生动态交互,因此双闭环输出阻抗和线路电感磁链的动态在功率传输过程变现出来,功率传输特性呈动态功角特性。对于动态功角特性,本文总结现有文献,发现动态功角特性还有三个方面亟待解决。第一方面,动态功角特性缺乏明确定义,现有文献大多从字面意思理解动态功角特性,即功率传输的动态过程。动态功角特性本质是建模问题,所以定义动态功角特性需要从模型之间的关系出发,定义动态功角特性可以帮助理解其在功率传输详细时域模型中的地位和其所变现出的动态功角振荡的频段。第二方面,动态功角特性模型的完善,现有文献只考虑线路电感磁链变化对动态功角特性的影响而忽略了双闭环输出阻抗,双闭环输出阻抗会重塑系统的阻抗特性必然会对动态功角特性产生影响。第三方面,动态功角振荡的抑制策略,现有文献大多采用虚拟电阻抑制动态功角振荡,但是虚拟电阻会增加下垂控制逆变器系统的功率耦合程度,影响系统的稳态性能,因此需要找出一种阻尼策略抑制动态功角振荡的同时不影响系统的稳态性能。本文的主要内容是关于以上三个问题的回答。关于动态功角特性,本文深入分析了动态相量法建模思想,结合传统静态功角特性是功率传输的一阶稳态相量模型的基础上,定义动态功角特性是功率传输的一阶动态相量模型。此定义表明了动态功角特性反映的是功率传输的低频动态形为,动态功角振荡是下垂控制逆变器系统中的低频振荡模式。关于动态功角特性建模的完善,本文采用了输出阻抗和等效电路两种手段完善了动态功角特性模型,两种手段得出了相同的结果,验证了本文分析的动态功角特性和动态功角振荡的正确性。关于动态功角振荡的抑制策略,本文采取了暂态虚拟阻抗策略抑制动态功角振荡,暂态虚拟阻抗策略可以不影响系统稳态性能的同时抑制动态功角振荡改善系统的动态过程。本文还比较了暂态虚拟电阻和暂态虚拟电抗两种虚拟策略,发现暂态虚拟电抗能更好的改造功率传输特性,能更有效的抑制动态功角振荡。

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。