一种含电动汽车综合能源系统的分布式控制方法与流程

本发明涉及电动汽车，具体涉及一种含电动汽车综合能源系统的分布式控制方法。

背景技术：

1、随着石化传统能源消费的不断增加，电动汽车的普及已成为必然趋势。基于分布式能源的电网的电动汽车停车场已成为我们关注的新产品。这种停车场由分布式能源供电，可以通过电压源逆变器为电动汽车充电。在这种情况下，岛状分布式能源的电动汽车可以通过分布式能源充电，也可以放电，或在电网故障和电力短缺时支持局部负载，以提高系统的稳定性和可靠性。图1描述了一个带有电动汽车的分布式能源，其中每个逆变器在连接到交流电动汽车时，直接向交流公共总线发送电力，并处于充放电状态。当分布式能源在孤岛模式下运行时，带有控制器的电压源逆变器必须确保同步、功率平衡和经济运行。各种控制体系结构，包括中央控制器，完全分散控制器和分布式控制器，已经被提出来解决这些挑战。经济调度问题本质上是一个优化问题，旨在降低多个约束条件下的成本或损失。在集中控制方案中，控制中心解决了优化问题，控制信号传递给每个一代节点，这些节点可能会遇到中央控制器的连通性要求和通信拓扑的不确定性等严重挑战。相比之下，分布式控制算法更适合用于实际应用，有学者建立了二次代价函数，并使用一阶离散共识算法，将所有增量代价驱动到一个公共值。为了满足需求约束，将需求与所产生的总功率之间的不匹配反馈到共识算法中，致使总功率不匹配收敛到最优值，将采用多智能体系统的一致性协议来进行分布式能量资源的控制，特别是针对综合能源系统的电动汽车。但目前针对综合能源系统的电动汽车并未考虑到分布式逆变器的控制器的控制时间问题。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种含电动汽车综合能源系统的分布式控制方法。具体技术方案如下：

2、一种含电动汽车综合能源系统的分布式控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，建立含电动汽车综合能源系统的下垂控制模型；所述含电动汽车综合能源系统包括若干电动汽车、若干分布式光伏电源，每个分布式光伏电源通过逆变器连接至交流公共总线为充电桩提供负载电源；每个逆变器由对应的逆变器控制模块控制；所述逆变器控制模块采用下垂控制策略进行控制；其中，含电动汽车综合能源系统建模为连接图gp(v,ε,a)，其中，vi为逆变器集合，ε表示传输线路集合，a表示电动汽车集合；vi＝{1,…,n}；

4、步骤s2，采用改进的有限时间下垂控制方法对逆变器进行控制；

5、步骤s3，建立电动汽车综合能源系统中电动汽车充放电功率约束，实现协调多辆电动汽车的经济调度成本最小，并以此为目标函数

6、步骤s4，设计若干逆变器的分布式有限时间控制策略，使得目标函数在有限时间内收敛到最优解。

7、优选地，所述步骤s1中的下垂控制策略具体采用以下摆动方程来建模：

8、其中，vi为含电动汽车综合能源系统中的逆变器集合，di为频率下垂系数，是与逆变器i连接的电动汽车处于充电模式时的额定充电功率，是与逆变器i连接的电动汽车处于v2g模式时注入电网的额定功率；是辅助控制变量，从总线n到m的真实功率流是vninmsin(θn-θm)，其中vn表示总线n的电压，inm表示从总线n到总线m的电流，θn-θm表示总线n和m之间的相角差；为θi的一阶导数。

9、优选地，所述步骤s2中的有限时间下垂控制方法的矢量控制方程如下：

10、

11、其中，

12、

13、是连接图gp(v,ε,a)的关联矩阵，|ε|表示传输线路集合ε中的元素数量，bt为矩阵b的转置矩阵；

14、α∈(0，1)；定义sig(x)γ＝[|x1|γsgn(x1),…,|xn|γsgn(xn)]t,|x|γ＝[|x1|γ,…,|xn|γ]t，其中sgn(.)是符号函数；

15、为θ的一阶导数，θ为总线相角向量；p*为电动汽车处于v2g模式时注入电网的额定功率的向量。

16、优选地，所述步骤s3具体包括以下步骤：

17、步骤s31，建立电动汽车综合能源系统中电动汽车充放电功率约束，具体如下：连接到逆变器i的电动汽车中实际存储和提取的功率计算为：

18、

19、

20、其中，i∈νi，pe,i是连接到逆变器i的电动汽车的充放电的功率，是连接到逆变器i的电动汽车的充电功率，是连接到逆变器i的电动汽车的放电功率，ηc,i是连接到逆变器i的电动汽车的充电效率，ηd,i是连接到逆变器i的电动汽车的放电效率；

21、连接到逆变器i的电动汽车在充电模式下运行时，连接到逆变器i的电动汽车的充电效率与最优充放电功率呈线性函数，具体如下：

22、ηc,i＝αi-βipe,i；  (5)

23、其中，αi＞0和βi＞0，皆为常数；

24、将电动汽车中实际存储的总功率计算为：

25、

26、根据功率平衡原理可得到：

27、

28、其中，为分布式光伏电源给定的总功率，pg,i为分布式光伏电源给定到逆变器的功率；pl为整个电动汽车停车场的负载功率；

29、步骤s32，建立目标函数，具体以协调多辆电动汽车的经济成本最小为目标函数，如下：

30、

31、其中，pe,i是连接到逆变器i的电动汽车的充放电的功率下限，是连接到逆变器i的电动汽车的充放电的功率上限；

32、连接到逆变器i的电动汽车的增量成本被定义为：

33、

34、优选地，所述步骤s4中的分布式有限时间控制策略具体如下：

35、

36、

37、

38、

39、其中，p*是额定充电功率矩阵，为p*的一阶导数，是连接到逆变器i的电动汽车的额定充电功率；

40、k为控制增益矩阵，ki为逆变器i的控制增益；

41、为逆变器之间的加权、无向、连通连接图对应的拉普拉斯矩阵；

42、e是充电电动势，ei是牵引系数；

43、是逆变器i的损耗，

44、pe是电动汽车的充电功率，是矩阵pe的一阶导数矩阵；

45、b是投影算子矩阵，b＝diag({bi}i∈ν)，bi是逆变器i的投影算子；

46、λ为电动汽车的增量成本矩阵，为矩阵λ的一阶导数矩阵；

47、p是逆变器的辅助控制变量矩阵，pi是逆变器i的辅助控制变量，是矩阵p的一阶导数矩阵；

48、定义投影算子φ为：

49、

50、其中，λi＝-αi+βipe,i，为连接到逆变器i的电动汽车的增量成本上限，λi为连接到逆变器i的电动汽车的增量成本下限，

51、将公式(13)的两边预先乘以为1*n且元素都为1的矩阵，由于可以得到

52、是一个常数，其等于t＞0的初始值初始值可以设置如下：

53、

54、其中，λi(0)为连接逆变器i的电动车的增量成本初始值、pe,i(0)为是连接到逆变器i的电动汽车的充放电的功率的初始值、φi(λi(0))为投影算子在λi(0)的初始值、pi(0)为逆变器i的辅助控制变量的初始值、为分布式光伏电源给定到逆变器i的功率的初始这、为逆变器i的负载需求局部估计的初始值、为与逆变器i连接的电动汽车处于v2g模式时注入电网的额定功率初始值；

55、其中pl,i是逆变器i的负载需求局部估计，并且因此并且总是于总充电功率和分布式能源功率失配，将公式(12)两边同时乘以，可以得到：

56、

57、如果功率失配会增加，直到所有λi收敛到最优值，所有电动汽车的充电功率之和会相应增加，从而以负反馈的方式减少功率失配；

58、在充电过程中，电动汽车的最大充电功率在t＝t*时达到，对于t＞t*，pe,i＝0情况下，考虑方程pe,i＝biλi，bi被定义为：

59、

60、其中，t*电动汽车达到最大充电功率的时刻，bi逆变器i的投影算子为。

61、本发明的有益效果为：本发明提供了一种含电动汽车综合能源系统的分布式控制方法，是一种分布式协同和最优控制策略，旨在通过该策略实现综合能源系统中分布式能源单元的频率同步到期望的值，并通过低宽度通信网络实现电动汽车经济运行的最优充放电功率共享。本发明以消除综合能源系统频率偏差、分布式能源和最小化总主动功率损失，同时考虑电动汽车充放电过程，实现频率同步或解决经济调度问题。本发明基于改进的下垂控制规律，该算法能够协调逆变器消除与标称频率的频率偏差，并协调电动汽车在稳定时间内实现经济运行的最佳最优充电率共享。

62、与基于分布式平均的积分控制相比，本发明的分布式控制方法考虑了各电动汽车的充电率约束和总功率需求约束，主要关注分布式能源中电动汽车的功率最优共享问题。此外，本发明的下垂控制器可以使一次控制过程在有限时间内达到稳定状态，与只关注二次控制过程的有限时间控制的工作不同。因此，本发明具有较高的实用性和经济效益，可以满足现代电力系统中分布式能源和电动汽车经济运行的需求。结果表明，所提出的控制算法在考虑各电动汽车总功率平衡和最优充电率约束的情况下，同时解决了孤岛分布式能源中的频率同步和经济调度问题，证明了闭环系统的全局渐近稳定性。