基于采样数据的大规模储能系统一致性控制
发布时间：2022-01-03 07:28
针对大规模储能系统中储能电池的荷电状态（SOC）不一致问题,提出了一种储能多智能体系统一致性控制方法,实现了SOC和输出功率的一致性.该方法应用简化的大规模储能系统模型,基于采样数据进行了一致性控制协议设计,并进行了收敛性分析.从而使本地储能单元智能体仅在特定采样时间点接收邻接储能单元智能体的状态信息,就能够产生本地储能单元控制信号,解决了大规模储能多智能体系统因通讯复杂而带来的计算量过大的问题.考虑了采样数据和系统需求,进行了系统控制参数设计.同时,对瞬时功率过大的问题,进行了带功率限制的一致性控制改进.最后,在满足定理条件、不满足定理条件和功率限制等三种场景下进行了仿真,验证了该方法的有效性.
【文章来源】：东北大学学报(自然科学版). 2020,41(11)北大核心EICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
带功率限制的功率仿真结果Fig.8Simulationresultsofpowerwithpowerlimitation
8)即可实现一致性控制收敛．证毕．4系统仿真与分析为了验证本文设计的一致性控制协议有效性，建立了2个储能子站共12个储能单元的LESN多智能体系统，如图1所示．在图1中，二级控制器为基于一致性协议的多智能体控制器，三级控制器赋系统初值．LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图如图2所示．其邻接矩阵的特征值为:λ1=0，λ2，3=0.2679，λ4，5=1，λ6，7=2，λ8，9=3，λ10，11=3.7321，λ12=4图1LESN多智能体系统图Fig.1DiagramofLESNmulti-agentsystem图2LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图Fig.2CommunicationconnectiontopologyofLESNsystem4.1仿真场景一:满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.4s;满足定理求出的T＜0.5s的一致性收敛条件．负载功率归一化值为6，基于采样数据的仿真结果如图3和图4所示．从图3可以看出，由于采样时间满足一致性控制条件，因此LESN系统在30s左右，各个储能单元的SOC达到了一致．同样，从图4可以看出，在30s左右，各个储能单元的输出功率在0.5处也达到了一致．但是，在输出功率调整过程中，瞬时功率过大，尚需进一步改进．图3满足条件的SOC仿真结果Fig.3SimulationresultsofSOCundersatisfiedconditions图4满足条件的功率仿真结果Fig.4Simulationresultsofpowerundersatisfiedconditions(a)—仿真结果;(b)—局部放大．4．2仿真情景二:不满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.6s;不满足定
了验证本文设计的一致性控制协议有效性，建立了2个储能子站共12个储能单元的LESN多智能体系统，如图1所示．在图1中，二级控制器为基于一致性协议的多智能体控制器，三级控制器赋系统初值．LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图如图2所示．其邻接矩阵的特征值为:λ1=0，λ2，3=0.2679，λ4，5=1，λ6，7=2，λ8，9=3，λ10，11=3.7321，λ12=4图1LESN多智能体系统图Fig.1DiagramofLESNmulti-agentsystem图2LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图Fig.2CommunicationconnectiontopologyofLESNsystem4.1仿真场景一:满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.4s;满足定理求出的T＜0.5s的一致性收敛条件．负载功率归一化值为6，基于采样数据的仿真结果如图3和图4所示．从图3可以看出，由于采样时间满足一致性控制条件，因此LESN系统在30s左右，各个储能单元的SOC达到了一致．同样，从图4可以看出，在30s左右，各个储能单元的输出功率在0.5处也达到了一致．但是，在输出功率调整过程中，瞬时功率过大，尚需进一步改进．图3满足条件的SOC仿真结果Fig.3SimulationresultsofSOCundersatisfiedconditions图4满足条件的功率仿真结果Fig.4Simulationresultsofpowerundersatisfiedconditions(a)—仿真结果;(b)—局部放大．4．2仿真情景二:不满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.6s;不满足定理的条件．基于采样数据的仿真结果如图5和图6所示．
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵摄动理论的微电网建模与优化控制[J]. 闫士杰,赵晓利,高文忠,韩一鸣. 东北大学学报(自然科学版). 2018(09)
[2]基于情景方法的微型智能电网经济运行的优化[J]. 靳绍珍,毛志忠,李鸿儒. 东北大学学报(自然科学版). 2015(11)
本文编号：3565850
【文章来源】：东北大学学报(自然科学版). 2020,41(11)北大核心EICSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
带功率限制的功率仿真结果Fig.8Simulationresultsofpowerwithpowerlimitation
8)即可实现一致性控制收敛．证毕．4系统仿真与分析为了验证本文设计的一致性控制协议有效性，建立了2个储能子站共12个储能单元的LESN多智能体系统，如图1所示．在图1中，二级控制器为基于一致性协议的多智能体控制器，三级控制器赋系统初值．LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图如图2所示．其邻接矩阵的特征值为:λ1=0，λ2，3=0.2679，λ4，5=1，λ6，7=2，λ8，9=3，λ10，11=3.7321，λ12=4图1LESN多智能体系统图Fig.1DiagramofLESNmulti-agentsystem图2LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图Fig.2CommunicationconnectiontopologyofLESNsystem4.1仿真场景一:满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.4s;满足定理求出的T＜0.5s的一致性收敛条件．负载功率归一化值为6，基于采样数据的仿真结果如图3和图4所示．从图3可以看出，由于采样时间满足一致性控制条件，因此LESN系统在30s左右，各个储能单元的SOC达到了一致．同样，从图4可以看出，在30s左右，各个储能单元的输出功率在0.5处也达到了一致．但是，在输出功率调整过程中，瞬时功率过大，尚需进一步改进．图3满足条件的SOC仿真结果Fig.3SimulationresultsofSOCundersatisfiedconditions图4满足条件的功率仿真结果Fig.4Simulationresultsofpowerundersatisfiedconditions(a)—仿真结果;(b)—局部放大．4．2仿真情景二:不满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.6s;不满足定
了验证本文设计的一致性控制协议有效性，建立了2个储能子站共12个储能单元的LESN多智能体系统，如图1所示．在图1中，二级控制器为基于一致性协议的多智能体控制器，三级控制器赋系统初值．LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图如图2所示．其邻接矩阵的特征值为:λ1=0，λ2，3=0.2679，λ4，5=1，λ6，7=2，λ8，9=3，λ10，11=3.7321，λ12=4图1LESN多智能体系统图Fig.1DiagramofLESNmulti-agentsystem图2LESN仿真系统的通讯连接拓扑结构图Fig.2CommunicationconnectiontopologyofLESNsystem4.1仿真场景一:满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.4s;满足定理求出的T＜0.5s的一致性收敛条件．负载功率归一化值为6，基于采样数据的仿真结果如图3和图4所示．从图3可以看出，由于采样时间满足一致性控制条件，因此LESN系统在30s左右，各个储能单元的SOC达到了一致．同样，从图4可以看出，在30s左右，各个储能单元的输出功率在0.5处也达到了一致．但是，在输出功率调整过程中，瞬时功率过大，尚需进一步改进．图3满足条件的SOC仿真结果Fig.3SimulationresultsofSOCundersatisfiedconditions图4满足条件的功率仿真结果Fig.4Simulationresultsofpowerundersatisfiedconditions(a)—仿真结果;(b)—局部放大．4．2仿真情景二:不满足定理条件设置控制器参数k1=－360，k2=1，T=0.6s;不满足定理的条件．基于采样数据的仿真结果如图5和图6所示．
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于矩阵摄动理论的微电网建模与优化控制[J]. 闫士杰,赵晓利,高文忠,韩一鸣. 东北大学学报(自然科学版). 2018(09)
[2]基于情景方法的微型智能电网经济运行的优化[J]. 靳绍珍,毛志忠,李鸿儒. 东北大学学报(自然科学版). 2015(11)
本文编号：3565850
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