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1 异构储能单元（HESU）对网络化微电网（NMG）分布式控制的影响

  实现净零能耗的目标需要增加净零分布式能源（DER）的比例。微电网（MG）可以整合净零DER，考虑到单个MG的发电能力有限和特定的地理边界，最常用的方法是将多个MG互连构成一个NMG系统。储能系统可以实现灵活的能量转换，同时满足发电、输电和配电的需求，是高效利用DER不可或缺的组成部分。因此，有必要配置多组分布式HESU，以解决NMG系统中净零DER的不确定性。此外，由于使用需求的不同，HESU表现出动态性、不确定性以及功能、参数和信息的不对称性，这些特点对分布式控制提出了挑战。具有净零DER的NMG系统具有复杂的拓扑结构和操作特性，这需要开发一种适应性强且具有鲁棒性的控制方法来解决这些变化并确保NMG的稳定性。图1给出了NMG的系统配置。

图1 NMG的系统配置

  2 NMG考虑多时延的意义

  时延是NMG系统的固有特性。NMG系统的分布式控制策略依赖于MG和HESU之间的信息交换，这不可避免地会造成时延。通常，时延包括通信时延、状态时延和输入时延，这些都会影响NMG系统的稳定性。在实际场景中，通信时延不影响NMG系统的收敛，但会影响NMG系统的动态性能，导致收敛时间变长。然而，系统的一致性收敛性与输入时延密切相关，而与通信时延无关。当系统参数保持不变时，较大的输入时延会导致系统发散，阻碍系统一致性收敛。据报道，大多数关于MG一致性问题的现有研究都没有考虑时延，特别是状态时延。然而，并不是所有的状态变量都可以在NMG中测量。NMG系统中多种类型时延的存在会显著降低系统稳定性，甚至导致系统不稳定。因此，研究具有多种时延类型的NMG的稳定性是一个有待突破的挑战。

  3 多时延下NMG分布式控制面临哪些挑战？

  与已有研究相比，本文提出的基于嵌套预测器的分布式控制策略可以主动补偿NMG中的时延，而不是被动容忍，具有更高的可靠性和鲁棒性。多时延下NMG分布式控制面临的主要挑战如下:

  1) NMG系统中状态时延、输入时延和非对称通信时延的存在会影响控制性能，甚至可能导致公共连接点（point of common coupling，PCC）总线电压振荡和系统不稳定。据我们所知，目前关于同时考虑状态时延、输入时延和通信时延的NMG系统控制方法的文献很少，这对NMG系统的控制提出了很大的挑战。

  2) NMG系统中HESU的容量差异、相应的线路电阻失配，这些因素可能会阻碍HESU的荷电状态（SOC）平衡和准确的功率分配。因此，如何实现对NMG系统中HESU的一致性控制，将NMG系统的PCC总线电压调节到其额定值，同时满足SOC平衡的要求也是面临的挑战之一。

  3) 构建控制策略能使NMG系统有效抵抗多个时延的影响，具有较高的可靠性和鲁棒性，研究具有多种时延类型的NMG系统的稳定性是一个有待突破的挑战。

  4 如何构建多时延下NMG分布式控制框架？

  本文提出一种基于嵌套预测器的分布式控制策略，采用基于嵌套预测器的反馈协议，该策略可以增强具有多种时延的NMG系统的稳定性，并减轻多时延对系统动态性能的影响。构建基于嵌套预测器的状态反馈控制策略来预测未来状态信息，可以减轻NMG系统中时延的影响。其中，所设计的嵌套预测器通过步长r递归地获得未来的状态信息，状态延迟相当于步长，并且可以被处理。此外，输入时延和通信时延可以得到充分补偿。图2给出了多时延下NMG分布式控制框架。

图2 多时延下NMG分布式控制框架

  5 所提分布式控制策略的效果如何？

  本工作基于实验平台进行验证，结果表明所提控制策略具有较强的抗多时延能力，以及较高的可靠性和鲁棒性。图3给出了不同光强和局部负载下HESU的输出功率。由图3可以看出，在第1阶段，只有下垂控制被激活。在t=9 s时，实施了所提控制策略。在t=12 s之前，由于光强不足，NMG系统不得不从HESU中获取功率，此时SOC和输出功率之间的平衡仍然难以捉摸。然而，在t=12 s时，光强增加，可以观察到，HESU的输出功率明显降低，但仍处于放电状态。然后，在t=18 s时，光强进一步增加，可以看出NMG系统在满足负荷需求后仍有剩余功率。经过一个暂态波动过程，NMG系统可以实现SOC平衡和准确的稳态功率分配。图4给出了多时延下HESU的PCC母线电压，可以观察到，所提控制策略可以使PCC总线电压恢复到其额定电压，表明所设计的控制器有较强的鲁棒性。

图3 不同光强和局部负载下HESU的输出功率

图4 多时延下HESU的PCC母线电压