基于虚拟电压源解耦的孤岛微电网分布式优化控制框架及其在功率分配与电压恢复中的应用

针对孤岛微电网(MG)中全局优化计算复杂、通信负担重的问题，研究人员提出了一种基于虚拟电压源解耦的分布式优化框架。该方法将复杂网络拆分为子网络独立求解，显著降低了计算与通信开销，实现了多馈线MG的精确功率分配(Qi -Qi+1 )和负载馈线电压恢复(UFj )。MATLAB仿真与实验验证表明，该方法具有快速收敛和高灵敏度的优势，为MG控制提供了新思路。

　　

随着环境问题日益严峻和传统能源储备的减少，以光伏、风电为代表的分布式发电(DG)技术成为研究热点。微电网(Microgrid, MG)作为整合DG与负荷的关键平台，其孤岛模式下的控制面临巨大挑战——传统集中式优化需要全局信息，导致计算复杂度飙升；现有分布式方法虽能缓解问题，但每个代理仍需处理全网参数，通信负担依然沉重。更棘手的是，对于含稀疏DG和多负载馈线的复杂MG，现有方法难以兼顾电压恢复与功率分配的精确性。这些问题严重制约了MG的可靠性与扩展性。

为突破这些瓶颈，研究人员开发了一种创新的分布式优化框架。其核心思想是通过虚拟解耦将DG电压源拆分为两个独立源，从而将全局问题分解为子优化问题。关键技术包括：1) 基于虚拟电压源分割的网络拓扑重构；2) 针对子MG设计的分布式二次控制算法；3) 结合MATLAB的数值仿真与实验平台验证；4) 采用球形搜索算法优化参数收敛。测试系统为含n个DG和j个负载的径向多馈线MG，通过窄带电力线通信实现代理间数据交互。

微电网模型和目标任务
研究针对的径向多馈线MG系统包含分布式发电机、负载馈线(Z_Fj
)和通信网络。核心目标为同时实现：1) 负载馈线电压恢复至参考值U_jref
；2) DG间无功功率(Q)的精确分配，通过最小化Q_i
-Q_i+1
差异实现。

集中式优化方案
传统方法采用二次成本函数J，整合电压偏差(w_Fj
(U_Fm
-U_jref
)²
)与功率差异项(w_Q
(Q_i
-Q_i+1
)²
)。但全局优化需要所有DG和负载数据，导致计算资源激增。

分布式优化方案
创新性地将MG虚拟分割为子MG（图4），每个代理仅处理本地信息。关键突破在于：1) 代理仅交换最终优化值而非迭代中间数据；2) 子问题独立求解避免全网参数共识；3) 算法在10次迭代内收敛（图9a），显著快于传统方法。测试显示在负载和线路阻抗变化时，仍能保持U₂
误差<0.1%的稳定性（图10）。

球形搜索算法结果
阻抗变化测试中，算法表现出强鲁棒性：电压恢复误差始终低于0.5V，无功功率分配偏差<2%（图9b）。实验平台进一步验证了在突加20%负载时，系统能在200ms内恢复稳定。

这项研究开创性地通过虚拟源解耦重构了MG控制范式。相比现有技术，计算效率提升40%以上，通信流量减少60%，特别适合DG稀疏分布的多馈线场景。方法论可扩展至经济调度、最优潮流等领域。Asad Khan等学者通过理论建模-仿真-实验的全链条验证，为智能电网的分布式控制提供了普适性框架。论文发表在《Renewable Energy Focus》，其价值不仅在于技术突破，更在于为高比例可再生能源接入下的电网韧性建设提供了关键技术支撑。