基于级联PID-强化学习控制的孤岛微电网负荷频率控制系统中电动汽车储能虚拟惯性控制

《Journal of Energy Storage》：A cascaded PID-reinforcement learning-based virtual inertia control in microgrid load frequency control system using electric vehicle energy storage

　　

孤岛微电网日益依赖可再生能源(RES)发电，由于可再生能源的间歇性和低系统惯性特性，引入了显著的频率控制挑战。传统储能系统(ESS)虽被用于频率稳定且有效，但常受限于高成本与功率密度要求。考虑到随机可再生能源接入下微电网频率性能问题及常规储能系统的局限性，研究人员提出一种虚拟惯性控制策略，利用电动汽车电池储能(EVESS)，并由级联比例积分微分-强化学习(PID-RL)辅助控制器支持，以增强孤岛微电网负荷频率控制(LFC)系统的频率调节。所提出的级联PID-RL虚拟惯性控制器在MATLAB/Simulink环境中实现与测试，在涉及动态负荷与可再生能源扰动的多种运行条件下评估，并与其他控制策略比较。对比结果表明，所提虚拟惯性控制策略在频率稳定性与整体动态响应方面优于其他被比较的控制器。

研究背景方面，化石能源枯竭、电力需求增长与环境问题推动现代电力系统如微电网中可再生能源(RES)（如光伏PV、风电）高比例接入；但逆变器接口的RES与电网解耦，缺乏旋转质量固有惯性，导致系统总惯性下降、频率变化率(RoCoF)升高、频率稳定性恶化甚至停电风险增加。传统同步机靠旋转动能提供惯性支撑，而高RES渗透的微电网亟需先进虚拟惯性(VI)仿真策略。同时电动汽车(EV)车载储能可挖掘用于微电网调频等辅助服务，但EV储能(EVESS)受参与车辆数波动、荷电状态(SoC)充放电区间限制呈非线性；现有VI方案多基于RoCoF导数控制，对测量噪声敏感、在低信噪比下鲁棒性差、持续频差时表现不足，且多数未结合EVESS、未考虑通信延时与参数不确定性。因此研究人员开展本研究，旨在用基于频率偏差反馈（而非RoCoF）、由级联PID-RL辅助的EVESS-VI框架提升低惯量微电网调频性能与鲁棒性。论文发表于《Journal of Energy Storage》。

关键技术方法上，研究人员搭建含小型热电机组、随机扰动型RES（风/光作为扰动输入不参与二次LFC）与负荷的孤岛微电网LFC模型；设计以频率偏差Δf为唯一反馈信号、无微分环节的级联PID-RL辅助VI控制器，其中强化学习采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法在线调节监督PID参数；EVESS作为VI功率补偿环节，在MATLAB/Simulink中于动态负荷与RES扰动、通信延时、测量噪声及参数不确定场景下仿真，并与RoCoF基VI、模糊PID-VI、MPC-VI、纯RL-VI等对照。

研究结果部分，引言指出传统RoCoF基VI利用ESS释放惯性功率，但导数环节放大噪声，而用频率测量配PID-RL辅助环可类比虚拟同步机(VSG)供补功率，文献综述表1表明现有工作或缺EVESS、或依赖RoCoF、或无RL-PID级联，本文贡献即填补该空白。系统描述章节建立发电机-负荷功率不平衡与频率动态方程Δf?(t)=1/(2H)·(ΔP_m(t)+ΔP_pv(t)+ΔP_w(t)+ΔP_evess(t)?ΔP_L(t))?DΔf(t)/(2H)，明确热电机组与EVESS承担调频、RES作扰动；给出EVESS非线性模型与SoC约束。级联PID-RL-VI设计章节阐述RL智能体状态为Δf及其积分等、动作为PID增益修正量、奖励函数面向频差与RoCoF抑制，PID层保暂态快速性、RL层做自适应策略更新。仿真章节在阶跃负荷、随机RES波动、加性测量噪声、通信延时、参数摄动五种工况下对比，结果显示所提控制器峰值频差、稳定时间、ITAE指标均优于对照，且噪声与时延下不发散。

讨论与结论部分，研究人员总结：所提无导数、纯频率反馈的级联PID-RL-VI首次将EVESS用于低惯量孤岛微电网VI仿真，避开RoCoF噪声放大；PID保障瞬态、RL提供在线策略自适应，二者级联在随机RES、通信延时、参数不确定与测量噪声下频率稳定性与动态响应均优于既有RoCoF基VI、模糊PID-VI、MPC-VI及纯DDPG-VI方案；该架构兼容现存PID基础设施，具备工程部署吸引力，为EV参与微电网辅助服务与高RES渗透系统惯性支撑提供新路径。