多区域可再生能源电网中基于增强型郊狼优化算法的频率稳定框架：多级控制视角

为解决多区域电网中可再生能源并网导致的频率波动问题，研究人员提出了一种集成光伏(PV)、风电、电动汽车(EV)和火电的负荷频率控制(LFC)方案。通过开发增强型郊狼优化算法(ECOA)优化2DOF PIDn-PI级联控制器，在考虑调速器死区(GDB)、发电速率约束(GRC)和通信时延(CTD)等实际约束条件下，将系统振荡稳定时间缩短至1.137秒，较传统方法提升12-25倍。该成果为高比例可再生能源电网提供了兼具鲁棒性和实时性的控制策略。

　　

随着全球能源结构向可再生能源转型，光伏(PV)、风电等间歇性能源的大规模并网给电网频率稳定带来严峻挑战。传统火电机组调节速度难以匹配可再生能源的功率波动，而电动汽车(EV)等新型负荷的随机接入进一步加剧了系统的不确定性。负荷频率控制(LFC)作为维持电网稳定的核心技术，在多重扰动下常出现调节滞后、超调量大等问题，尤其当考虑调速器死区(GDB)、发电速率约束(GRC)等实际工程限制时，控制性能往往显著下降。

针对这一难题，King Fahd University of Petroleum and Minerals的研究团队在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表研究，提出了一种创新性的多级控制框架。该研究构建了包含PV、双馈感应发电机(DFIG)风电、EV和再热式火电的多区域微电网模型，首次将增强型郊狼优化算法(ECOA)应用于2自由度PIDn-PI(2DOF PIDn-PI)级联控制器的参数优化，并系统考察了±40%参数波动下的鲁棒性。

关键技术包括：1) 建立含GRC、GDB和CTD的动态模型；2) 改进传统郊狼算法(COA)，通过自适应步长调整和精英保留策略提升收敛效率；3) 设计外环消除稳态误差、内环抑制扰动的级联控制结构；4) 采用23基准函数验证算法优越性；5) 对比遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)等6种优化方法。

Power system modeling
研究构建了两区域互联系统，各区域包含PV、DFIG风电、EV和再热火电机组。通过动态建模再现了GDB导致的非线性滞环效应、GRC限制的爬坡速率（火电3%/min，风电10%/min），并在控制器前端加入CTD模块模拟实际通信延迟。

Proposed optimization technique
ECOA算法通过"群体智能-个体学习"双机制更新解空间：在群体层面引入Levy飞行策略扩大搜索范围，在个体层面采用动态权重调整局部开发能力。测试表明其收敛速度较原始COA提升37%，在23个基准函数中均方误差降低15-62%。

Results and discussion
在负荷阶跃扰动测试中，ECOA优化的2DOF PIDn-PI控制器实现1.137秒超快稳定，较GA-PI(28.972秒)、PSO-PID(26.42秒)等具有数量级优势。参数敏感性分析显示，在±50%参数波动下仍能保持稳定，频率偏差控制在±0.015Hz内。EV的快速响应特性使频率恢复时间缩短19.7%。

Conclusion
该研究通过三重创新解决了高比例可再生能源电网的控制难题：1) ECOA算法实现控制器参数全局优化；2) 多级控制架构兼顾动态响应与稳态精度；3) 完整非线性约束模型提升工程适用性。相比传统方法，所提方案将频率调节速度提升12-25倍，为构建弹性电网提供了关键技术支撑。

讨论
值得注意的是，研究首次在LFC中整合了EV的V2G(车辆到电网)功能与DFIG风电的惯性响应，通过协调控制实现了秒级频率支撑。作者指出，未来可扩展至含氢能储能的混合系统，并探索5G超低时延通信下的分布式控制架构。这些发现为智能电网的演进提供了重要理论依据和实践路径。