分布式电源优化控制：基于APEO的改进下垂策略

"基于APEO的分布式电源改进型下垂优化控制策略研究" 本文主要探讨了在分布式电源(DG)应用于低压离网微电网时，如何通过优化控制策略和参数来提高系统的性能。分布式电源在微电网中的应用越来越广泛，但其控制策略需要适应不同的工作环境，特别是当线路阻抗为阻性时。传统的下垂控制方法虽然简单有效，但在某些条件下可能无法实现理想的电压稳定和功率协调。 作者提出了一种基于自适应群体极值优化（Adaptive Population-based Extremal Optimization, APEO）算法的改进型下垂控制策略。这种策略引入了阻性下垂控制，即考虑线路阻抗的影响，以及相位平移量的累加控制，以改善系统动态响应和稳定性。同时，他们将分布式电源的改进型下垂控制器参数优化设计问题转化为一个有约束的优化问题，利用APEO算法寻找最优参数配置。 APEO是一种全局优化算法，它借鉴了生物进化过程中的自然选择和遗传机制，能有效地搜索多维度问题的全局最优解。在本研究中，它被用来寻找最佳的下垂控制参数，以实现电压稳定和功率协调的解耦控制。这样不仅能降低分布式电源在并离网切换时产生的暂态冲击，还能支持在不中断系统运行的情况下进行热插拔操作，即分布式电源可以在工作模式不变的情况下加入或移除，提高了微电网的灵活性和可靠性。 为了验证所提控制策略的实用性和有效性，研究者建立了一个由两台10kW分布式电源组成的微电网实验系统，并进行了硬件平台测试。实验结果证明，基于APEO的改进型下垂控制策略能够有效改善电压质量，减小暂态波动，确保系统稳定运行，从而证实了该策略的可行性和优越性。 总结来说，这篇论文为分布式电源在复杂网络条件下的控制提供了新的思路，即利用优化算法改进下垂控制策略，以适应不同工作环境，增强微电网的稳定性和适应性。这一研究对于推动分布式能源技术的发展和微电网的广泛应用具有重要的理论和实践价值。