基于模型预测 active disturbance rejection（ADSR）的光伏储能直流微电网电压协调控制方法

《Journal of Energy Storage》：Voltage coordination control method of photovoltaic storage direct current microgrid based on model prediction active disturbance rejection

　　•MPC-LADRC协调电压控制方法用于光伏-储能直流微电网
•微电网中每个单元的动态平衡，以及网络电势Udc与静态功率之间的相关性
•混合储能采用双层控制框架。

引言
随着可持续能源创新的快速发展，在直流微电网中部署太阳能收集和储能设施变得越来越普遍[1]。特别是在分布式能源系统中，由于其独特的优势，直流微电网受到了广泛关注[2]，[3]。尽管直流微电网在各种应用场景中展现出巨大潜力，但在电压稳定性和控制精度方面仍面临许多挑战。特别是在负载波动和外部干扰显著的情况下，如何确保系统电压的精确调节和长期稳定运行已成为设计和运营阶段需要及时解决的关键问题[4]，[5]，[6]。
传统的电压控制方法，如PI控制和降压控制，在工业应用中已被广泛采用。然而，这些传统方法在处理快速负载变化和外部干扰时存在明显的局限性。特别是在系统运行条件突然变化或环境干扰严重时，母线电压波动变得显著，系统稳定性降低。因此，面对光伏-储能直流微电网复杂的动态特性，传统的控制策略很难满足现代微电网在高效性、鲁棒性和实时响应方面的要求[7]，[8]。
为了突破传统调节方法的瓶颈，近年来已经对直流微电网的电压控制进行了广泛的研究和应用[9]。在参考文献[10]中，通过估计线路电阻并根据转换器的额定功率调整降压系数来提高负载功率共享的精度。在参考文献[11]中，通过调整降压电阻优化了储能单元在充放电循环期间的效率，从而实现了分布式电源之间的功率分配。在参考文献[12]中，采用遗传算法优化了虚拟直流机的相关参数，并研究了超级电容器的自动电压恢复策略，增强了直流微电网系统的惯性和阻尼。参考文献[13]引入了二阶观测器来提高LADRC框架的干扰估计能力。在此基础上，采用滑模控制优化了混合储能系统的功率分配，以提高微电网的干扰抑制性能和瞬态响应能力。参考文献[14]和[15]通过在LADRC的线性扩展状态观测器（LESO）中实现序列校正，实现了对干扰项的准确跟踪，进一步提高了整个调节系统的有效性。在参考文献[16]中，设计了一个干扰补偿链路来抵消观测器的观测误差，并引入了一种模糊优化算法来自适应调节控制器参数，有效提高了系统的鲁棒性。参考文献[17]设计了一个取决于电池荷电状态（SOC）的自适应因子，并采用有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）和双闭环控制的组合策略来缩短系统响应时间。参考文献[18]提出了一种复合MPC控制方法，通过控制电池和超级电容器的虚拟电阻和虚拟电容来实现集成储能系统中的功率分配。参考文献[19]将直流电压及其变化率的约束作为限制，通过虚拟惯量递归时域优化预测系统的未来趋势，以加快系统响应时间。参考文献[20]分析了通信延迟的一致性定律，并通过设计多储能MPC来补偿由时间延迟引起的SOC偏差，从而实现每个单元的协调控制。
然而，现有研究仍存在三个主要局限性：
1) 大多数传统的MPC-LADRC混合控制器采用标准的LESO和基本MPC的简单级联结构，干扰观测精度和瞬态响应速度有限，很少引入针对性的级联校正和电压前馈补偿。
2) 现有混合方案的内部循环大多使用基本的有限控制集MPC（FCS-MPC），它直接优化绝对电流值，容易引起较大的电流波动。在光伏-混合储能直流微电网中，增量MPC（IMPC）内部循环与改进的LADRC外部循环之间的协调机制尚未得到充分研究。
3) 现有的MPC-LADRC控制很少与混合储能的频率分流功率分配深入集成，未能充分发挥电池和超级电容器的互补优势，同时确保电压调节性能。

近年来，有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）及其变体在微电网和并网逆变器领域引起了广泛关注。参考文献[21]，[22]，[23]分别研究了坐标转换角偏移对逆变器同步和功率预测精度的影响机制，开发了一种结合连续控制集MPC（CCS-MPC）与PI控制的PV-储能逆变器控制策略，通过控制解耦和参数等效性减轻计算负担，并构建了一个涵盖初级和次级控制层的统一FCS-MPC框架。该框架结合了延迟补偿，实现了孤立微电网的频率和电压恢复以及直流母线电压稳定。
同时，微电网能量管理和先进控制技术也受到了广泛关注。参考文献[24]将模型预测控制应用于直流微电网的动态功率管理，可以有效抑制功率波动并稳定直流母线电压，其性能优于传统的滑模控制。参考文献[25]为混合AC-DC微电网构建了一个两级分层控制架构。它通过非线性自回归算法提高了可再生能源输出，并通过集成神经模糊逻辑与非线性滑模控制实现了电压和频率的协调稳定以及负载平衡。参考文献[26]提出了一种用于多区域混合能源系统的非线性模糊滑模控制策略。该策略可以有效减弱系统非线性和源负载波动的影响，显著减少超调和误差指标，提高系统的动态响应和能量利用效率。
上述研究从两个维度进行：基于模型预测控制的转换器调节优化，以及多形式微电网的能源管理和非线性控制，为混合能源微电网的有效和稳定运行提供了多样的技术路径和参考。然而，对于直流微电网的电压调节场景，关于改进的LADRC-IMPC双环控制架构的相关研究尚未进行。

LADRC和MPC具有高鲁棒性和适应性，在电力系统特别是微电网控制中显示出巨大潜力。LADRC对内部和外部系统干扰及参数变化具有很强的抵抗力，并具有出色的韧性和灵活性。相比之下，MPC依赖于系统模型并通过优化算法预测未来系统状态，动态调整控制输入。这使得电网能够快速响应功率需求变化以及电压波动。这两种控制策略的结合应用可以实现电压和电流的协调控制，进一步提高直流微电网在复杂条件下的运行性能。
基于此，本文提出了一种用于光伏-储能直流微电网的MPC-LADRC协调电压控制方法。本文的主要贡献总结如下：
(1) 设计了一种具有级联校正和电压前馈的改进型LADRC电压外部环路，提高了LESO的干扰跟踪精度并加速了母线电压的瞬态响应。
(2) 采用增量MPC（IMPC）作为电流内部环路，通过优化控制输入增量来抑制突然的电流变化并减少电流波动，与改进的外部环路形成协同机制。
(3) 双环控制与基于低通滤波器（LPF）的功率频率分流策略深度集成，实现了电池和超级电容器之间的合理功率分配，同时确保母线电压稳定。
最近关于混合能源微电网控制[21]，[22]，[23]和FCS-MPC应用的研究提供了有价值的参考，但这些研究没有涉及用于直流微电网电压调节的改进型LADRC-IMPC双环架构。

本文提出的方法采用双闭环结构，其中外部电压环路由LADRC控制，内部电流环路采用MPC调节。其目的是提高微电网对系统变化的整体干扰抑制能力和动态恢复性能。在外部环路中，LADRC有效补偿电压控制误差并抑制干扰，确保母线电压的稳态精度和运行可靠性。在内部环路中，MPC通过优化的控制策略实时调节电流，以快速响应负载波动，从而在系统中建立准确的功率平衡。与传统调节方案相比，本文描述的双环架构能够在不同运行条件下有效提高系统的韧性和稳定性。此外，即使在负载波动和外部干扰显著的情况下，仍能确保电压的快速稳定过程。

【部分内容示例】
光伏-储能直流微电网系统
图1展示了本研究中建立的基于光伏的直流网络。在组件中，太阳能来源通过升压装置连接到公共直流链路后，该公共链路直接向直流负载供电。此外，使用双向功率转换器将超级电容器和电池连接到网络。
如图1所示，变量Upv、Lpv、Spv、Ipv、D和Cpv分别表示输出电压、电感、LADRC电压外部环路设计
LADRC的控制原理是通过LESO机制实现系统干扰的瞬时观测，然后通过反馈控制律对系统进行补偿，以保持母线电压的稳定。
对于外部电压环路，二阶LADRC的数学公式如下：
U¨dc = f + b0I
其中：U¨dc是母线电压的二阶导数；f是总干扰；b0是干扰增益系数；I是LADRC的输出电流。

仿真验证
为了验证所提出的MPC-LADRC双环协调方案的性能和可行性，在虚拟环境中构建了光伏-储能直流网络的计算模型。在两种运行场景下，评估了三种技术的调节效果：标准PI级联调节、包含LADRC驱动的外部环和PI内部环的混合调节，以及这里介绍的MPC-LADRC集成解决方案。表1列出了...

结论
为了解决由于光伏输出波动和负载干扰引起的光伏-储能直流微电网中直流母线电压波动和慢速瞬态响应问题，本文提出了一种MPC-LADRC双闭环协调控制方案。基于MATLAB/Simulink仿真验证，得出以下结论：
1) 为了解决传统LADRC的干扰观测精度有限的问题，本文在LESO中引入了一个级联校正模块，并添加了...

【缩写列表】
MPC-LADRC：模型预测控制-线性主动干扰抑制控制
MPC：模型预测控制
LESO：线性扩展状态观测器
SOC：荷电状态
MPPT：最大功率点跟踪
LPF：低通滤波器
IMPC：增量模型预测控制
FCS-MPC：有限控制集模型预测控制
RMSER：均方根误差
IAE：积分绝对误差
ITAE：积分时间加权绝对误差

【作者贡献声明】
李胜清：监督
童凯新：撰写 - 原始草案，方法学
王向东：可视化

【利益冲突声明】
我们声明在本文中没有任何利益冲突。

【致谢】
本研究得到了湖南省重点实验室项目（B716A526Z004）和湖南省教育厅（24A0748）的支持。