一种基于智能进化技术的直流微电网控制器

《Computers and Electrical Engineering》：An intelligent evolutionary technique based controller for a Dc microgrid

　　摘要：随着可再生能源和储能技术应用率的提高，现有的智能电网技术正在用它们取代微电网的网络结构。在微电网架构中，控制策略是能源系统运行中最关键的方面之一。控制策略被用于带有转换器的混合微电网的控制中。这一领域还需要进一步的研究。本研究采用了风能和太阳能作为能源的微电网系统进行实验，同时也有助于了解永磁同步发电机在直流电力系统调节中的作用。本文介绍了一种基于斑马算法的决策树控制框架。首先，利用太阳能和风能资源构建分布式系统，随后引入直流电网控制系统来调控直流电网的性能。电力电子转换器用于调节电能流动，而三相永磁同步发电机则用于产生风能。通过管理直流电网，可以更容易地维持电压稳定并降低谐波失真。仿真结果表明，所提出的ZbDTC框架在各种运行条件下都能有效提升直流微电网的性能。该控制器使电压稳定指数达到98.92%，总谐波失真降至2.14%，总功率损耗从1.92千瓦降低到0.84千瓦，相比未优化系统减少了56.25%。此外，该方法的响应时间为10毫秒，系统效率为95.67%，在电能质量、电压调节和运行可靠性方面均优于现有基准方法。

引言：随着清洁能源应用率的上升以及对高效、环保的电力解决方案需求的增加，微电网的发展得到了推动[1]。直流微电网因其易于使用、可靠性强且能效更高而成为其中备受青睐的选择[2]。尤其是在负载、绿色能源输入以及存储条件不断变化的背景下，对直流微电网进行有效控制对于确保其最大效率和稳定性至关重要。本项目将运用进化优化技术为直流微电网设计开发一种先进的控制方案[3]。进化算法受到选择法则和遗传学原理的启发，在解决复杂的优化问题方面表现出显著优势。将这类技术应用于微电网控制，有望实现能够根据运行条件变化而自动调整优化参数的控制器[4]。传统控制方法往往难以应对直流微电网快速变化且不规律的特性，尤其是当可再生能源发电量和负载发生变化时[5]。进化技术以其能够探索无限解空间以找到最优配置的特点，为解决这些问题提供了新思路。将进化技术用于直流微电网控制器的开发和设计，是应对这些小型独立电力系统所面临挑战的重要进展[7]。尽管直流微电网在效率、成本和规模方面具有优势，但实现功率平衡、限制功率输出以及保护整个系统免受故障影响仍面临巨大挑战[8]。受自然选择启发的进化技术为优化直流微电网的控制器参数提供了一种可靠的解决方案[9]。上述算法通过交叉和变异操作不断改进潜在解决方案，从而展现出应对微电网基础设施复杂多变特性的强大能力[10]。创新的控制器设计解决了直流微电网中的功率平衡、电能控制及安全防护等问题[11]。本文所述的案例研究通过遗传算法优化控制器参数，其效果优于传统方法。改进后的控制器能够成功将电压维持在规定范围内，并提升微电网对故障的抵御能力[12]。随着消费者对可靠且可持续的能源来源需求不断增加，将先进技术应用于微电网控制器设计变得愈发重要[13]。未来的研究可着眼于进一步完善这些算法，探讨其在不同微电网设计中的应用，并应对清洁能源系统持续发展过程中出现的新问题[14]。通过将生物学方法融入微电网电力控制流程，不仅可以提高效率与稳定性，还有助于实现构建灵活且具备韧性的能源基础设施的目标[15]。本研究旨在开发一种能够适应直流微电网不可预测环境变化的控制器，从而借助自适应算法提升其耐用性、效率及整体性能[16]。在直流微电网中成功应用经过进化优化的控制器，对于推动微电网技术的发展具有重要意义[17]。它不仅有助于全球向灵活且可持续的能源解决方案过渡，还能助力构建更强大、更具灵活性的能源系统。本研究的成果可为潜在直流微电网的构建与运行提供参考，为其有效应对当前能源领域面临的挑战提供范本[18]。这项关于开发新型进化优化直流微电网控制器的研究，为微电网技术领域的进步带来了巨大潜力[19]。借助算法进化的力量，本研究旨在开发出能够适应直流微电网变化条件的控制器，进而提升其可靠性、性能和效率[20]。顺应全球打造更安全、更独立能源供应的趋势，本研究的成功实施将为构建更具韧性且可持续的能源供应体系做出贡献。之所以选择基于斑马算法的决策树控制策略用于所设计的直流微电网，是因为它结合了斑马优化算法的全局搜索能力与决策树控制器的快速决策功能。与传统模糊逻辑控制器不同，后者需要复杂的规则库设计和专家知识，而ZbDTC能够自动确定最优控制参数，从而降低计算复杂度和调试工作量。与模型预测控制相比，虽然MPC具有较高的控制精度，但需要大量的计算资源以及精确的系统模型，而ZbDTC在保持有效电压调节、功率分配能力以及在不同的可再生能源和负载条件下维持系统稳定的同时，实现了更简单的实现方式。优化组件提升了控制器对太阳能和风能发电过程中不确定因素的适应能力，而决策树结构则能使控制动作更快完成，减少处理时间。因此，ZbDTC在控制精度、计算负担、谐波抑制以及电压稳定之间实现了有效的平衡，非常适合用于实时直流微电网应用。所提出的基于斑马算法的决策树控制框架的创新之处在于，它将智能优化模块与数据驱动的控制决策模块相结合，以实现高效的直流微电网能量管理。在该框架中，斑马优化算法作为优化模块，负责优化控制器参数，以在可再生能源发电量和负载不断变化的情况下，最小化电压偏差、功率损耗和总谐波失真，同时确保系统稳定运行。决策树则作为控制决策模块，通过分析实时运行状况，包括可再生能源可用性、电池状态、负载需求以及直流母线电压，来生成相应的转换器切换指令和电池运行决策。与传统独立执行这些任务的优化或基于规则的控制器不同，所提出的ZbDTC将优化与智能决策整合为一个统一的混合控制框架。这种混合智能控制策略显著提升了电压调节能力，通过降低谐波失真改善了电能质量，减少了功率损耗，同时增强了直流微电网的运行可靠性和动态性能。因此，所提出的ZbDTC为基于可再生能源的直流微电网应用提供了一种高效且具备自适应能力的控制方案。本研究的主要贡献如下：首先，构建了包含风能、太阳能等可再生能源以及一个电池的直流微电网；其次，利用永磁同步发电机产生风能，同时设计电力电子转换器来控制风力涡轮机的电能输出；此外，提出了一种新的ZbDTC方法，用于监测功率损耗和电能质量；进一步，通过优化总谐波失真和功率损耗，提升了电能质量和稳定性；最后，从功率损耗、电能质量、总谐波失真以及功率稳定性等方面对微电网系统的性能进行了评估。第二部分介绍了与本研究相关的现有研究成果，第三部分指出了传统方法存在的问题，第四部分详细阐述了问题的解决方案，第五部分展示了创新方案的验证结果，第六部分则总结了整个研究项目的成果。

章节节选：文献综述：以下是与本研究项目相关的近期研究成果概述。Sahoo等人[21]在本文中开发了一种新型的两级比例积分加双导数控制装置{PI(1 + DD)}，用于改善由多种新型可再生能源构成的微电网中的动态振动问题。研究中还涉及了无响应的热水器、混合式插电式电动汽车以及风能、潮汐能和生物柴油等可再生能源的应用。

系统模型与问题描述：如今，控制器已被成功用于管理通过可再生能源产生的电能。然而，由于电能分配的不唯一性，整体控制的难度较大。这可能导致电能损失以及谐波电流的产生，进而降低电能的稳定性。因此，本研究采用深度网络来实现对控制系统的整体管理。图1

拟议方法：本研究引入了一种基于斑马算法的决策树控制框架。首先，利用太阳能和风能资源构建分布式系统，然后引入直流电网控制系统来调控直流电网的性能。为产生风能，使用了三相永磁同步发电机，而为了控制电能流动，则采用了电力电子转换器。对直流电网的控制是通过……

结果与讨论：在本研究中，电网采用了新型的ZbDTC控制方式，其规划好的控制机制是在MATLAB/Simulink R2021a平台上实现的，该平台配备了数学公式处理功能、一台Intel (R) Core (TM) i5–3470处理器以及8GB（实际可用7.89GB）内存，同时还支持一定的编程语言。表1列出了系统模型参数的具体规格信息。所提出的基于ZbDTC的直流微电网控制框架是通过MATLAB/Simulink R2023a进行实现和验证的。仿真结果显示……

结论：在分布式发电领域，基于可再生能源的技术发展一直备受关注。直流微电网系统的主要优势在于其便捷的供电设施和良好的适应性。因此，本研究开发了一种混合ZbDTC技术，以实现平稳稳定的输出。在这种方案中，太阳能和风力涡轮机等不同的能源来源被连接起来，以此模拟电网系统。此外，……

伦理审批：本研究严格遵守了所有适用的机构及/或国家关于动物护理和使用的指南。

知情同意：对于此类分析，无需获得正式的知情同意书。

资金支持：本研究没有获得公共、商业或非营利领域任何资助机构的特定资助。

M.N. Suneetha | C. Lakshminarayana
印度卡纳塔克邦班加罗尔市BMS工程学院电气工程系，邮编560019