基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制

1、第37卷第20期第37卷第20期电力系统自动化V0137No202021年10月25日Automationof Electric Power Systems0ct25，2021DOI：107500AEPS202107097基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制张立岩1，赵俊华1，文福拴1，薛禹胜2，王健3(1浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市310027；2南瑞集团公司(国网电力科学研究院)，江苏省南京市2100033福建省电力电力科学研究院，福建省福州市350007)摘要：大量电动汽车接入会对电力系统的动态特性(如频率调整)产生明显影响，适当控制电动汽 车充放电行为有助于系统对负荷波动做

2、出更快响应并增强系统消纳风电等间歇性可再生能源发电 能力。考虑到大量电动汽车分散运行的特性，采用网络化控制比拟适宜。基于上述考虑，着重研究 电动汽车参与系统调频的网络化控制方法，并考查通信延时对系统动态性能甚至稳定性可能产生 的负面影响。首先，建立电动汽车参与调频控制的实现模式和架构，开展含有电动汽车和风电模块 的闭环负荷频率控制系统框图。之后，基于线性矩阵不等式理论设计了一种最优H。一PID混合控 制方法以保证系统鲁棒性。最后，通过对单区域和双区域系统仿真，证明了所述方法的有效性。 关键词：频率调整；电动汽车；风力发电；网络化控制；线性矩阵不等式理论；混合控制0引言在上述背景下，本文着重研究

3、电动汽车参与电 力系统控制问题。到目前为止，就电动汽车优化调随着经济和社会开展与能源供应、环境保护之度问题，国内外已经做了相对较多的研究工作3。 间矛盾的不断激化，节能减排、减缓对石油等化石燃本文所研究问题与电动汽车优化调度问题的主要区 料的依赖、保障能源平安等已成为中国经济和社会别在于：调度考虑的时间跨度较长，通常是Et前或小 可持续开展迫切需要解决的重大问题。可入网电动时前安排电动汽车的充放电方案以优化给定的目 汽车是使用电力替代石油作为动力源的新型交通工标，如使系统负荷波动最小、网损最小或运行本钱最 具；电动汽车能够根本做到无污染、零排放，其优越低等，这种情况下需要考虑地理上分布广泛的电

4、动 性正在逐渐受到人们的重视并在很多国家尤其是发汽车的充电时间和行驶里程等的随机性。另一方 达国家得到政府的大力支持。中国“十二五开展规划中也明确提出，要突破23个重点技术方向，在面，电动汽车控制问题考虑的那么是针对很短时间(如2 min)内，如何通过设计科学的控制器和控制律，使30个以上城市进行规模化示范推广，5个以上城市进行新型商业化模式试点应用，到2021年，电动汽得电动汽车对抑制负荷波动、改善系统动态行为，进而维持系统平安稳定运行做出奉献；由于时间很短， 车保有量到达100万辆uj。这主要针对夜间大量电动汽车闲置入网期间，可以 此外，在未来电力系统中，风电等间歇性可再生由注册的电动汽车

5、参与系统调频等辅助效劳，并给 能源发电的渗透率会明显增加，这对系统的调频和予一定的补偿，考虑到在短时间内入网电动汽车数 旋转备用容量提出了更高的要求，给系统的平安和量根本保持稳定，随机性并不需要额外考虑。 经济运行带来了挑战。当大量电动汽车接入电力系在传统的电力系统分析中并未明确计及信息系 统后，通过适当控制电动汽车充放电行为，可以使其统影响，一般假定控制中心所获得的系统信息是及 参与提供系统所需的辅助效劳(如调频等)，以平抑时、准确和可靠的。在未来的电动汽车控制问题中， 负荷波动并增强系统接纳间歇性可再生能源发电的控制中心和车辆需要借助通信网络频繁交换信息， 能力，进而改善系统运行的平安性和

6、经济性。这在因此该问题属于典型的网络化控制问题4。从本钱 美国PJM电力系统中已有测试报道j。的角度看，未来电动汽车控制系统的通信很可能基于现有通用通信网络(如固话网络或3G网络)而非收稿日期：2021 0712；修回日期：2021-O卜17。国家重点根底研究开展方案(973方案)资助工程专线实现。针对智能电网环境开展的电力信息物理(2021CB228202)；国家自然科学基金资助工程(51107114，融合系统(CPS)E51为解决这一问题提供了新的思路51177145)；福建省电力电力科学研究院科研工程和方法。由于通用通信网络一般具有明显的“广域(12一110107-013)。异构特征，信

7、息的延时和丧失将成为控制过程中无 一54万方数据学术研究 学术研究 张立岩，等基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制法回避的重要问题，为此深入研究CPS模型并考查虽然NCS具有很多传统控制系统所不具备的 信息延时对电动汽车控制问题的影响，对于充分利优势，但其分析设计更为复杂，尤其是可能面临信息 用电动汽车改善系统动态行为和增强系统接纳间歇传输量过大或网络故障导致的网络性能下降，也即 性可再生能源发电的能力具有重要意义。所谓的延时和数据包丧失问题。延时会降低系统性 就电动汽车充放电控制问题，国内外已有一些能，严重情况下甚至会引起系统不稳定和崩溃【l初步研究报道。文献E6研究了利用电动汽车实现

8、 因此，深入研究电力系统网络化控制方法，充分考虑 负荷频率控制(LFC)，并提出了基于模型预测控制通信网络影响，对于保障电力系统平安稳定运行具的电动汽车控制方法，但没有考虑信息延时的影响。有重要理论价值和现实意义。 文献7基于经典最优控制理论研究电动汽车控制一般而言，NCS由传感器、控制器和执行器组 策略问题，并假定电动汽车可以同时参与电力现货成。传感器和控制器之间及控制器和执行器之间通 市场和辅助效劳市场，但是设计的控制器可能会引过网络进行数据传输。NCS的一般结构见图1。 起电力系统本身不稳定。文献8研究了集中控制代理运营商所管辖的多个电动汽车参与系统频率调节的最优控制策略，构造了在计及电

9、池能量约束的 情况下使电动汽车代理运营商收益最大化的数学模 型，并采用动态规划方法进行了求解。文献9分析图1NCS结构了电动汽车分布式接入对系统频率的影响，但没有Fig1Structureof NCS考虑延时问题，也没有研究如何设计控制器。文献10研究了电动汽车参与调节负荷的优化控制问在NCS中，延时主要包括rsc和rca。其中，k题，通过优化代理机构所管辖的多辆电动汽车参与为传感器到控制器间的通信延时，而k那么为控制器电力市场的竞价策略，以最大化利润。到执行器间的通信延时。总延时可记作rk+综上所述，就电动汽车参与系统调频控制方面，到目前为止国内外的研究还相当初步。在此背景2电动汽车网络化调

10、频实现架构及延时 下，首先探讨未来电动汽车参与调频的实现模式和分析 框架，并设计了含有电动汽车和风电模块的闭环21电动汽车参与调频的优势 LFC的系统框图。之后，在考虑网络延时的情况下，基于线性矩阵不等式(LMI)理论设计了一种最与传统发电机组相比，电动汽车参与系统调频 优H。一PID混合控制方法以保证系统具有优良的 有以下优势1动态特性，并使得频率等指标在系统最终稳定时没 1)发电机组在进行调频控制时为确保机组平安 有稳态误差。最后，通过对单区域和双区域系统的运行，需要考虑控制信号响应的幅值和极性变化速 仿真计算，分析了电动汽车参加及延时对系统频率 率等限制；而电动汽车采用电力电子器件，对频

11、率的 稳定性的影响，并对LFC的传统比例积分(PI)控 响应迅速，调频时间常数很短，一般不存在这样的 制和本文所提出的混合控制做了比拟研究，证明了 限制。所提出的方法的有效性。2)由于蓄电池在响应系统频率变化时处于浮充电状态，相比用于平滑负荷曲线而一般需要深度充1网络化控制系统及其构成放电的情形而言对电池寿命影响较小，本钱较低，电 通过通信网络实现空间上分散的传感器、控制池充放电效率也比拟高；而对于发电机组，尤其是火 器和执行器之间的信息交互，以到达对被控对象的电机组来讲，深度调节的本钱较高，也有损发电机组反响控制，这样的控制系统被称为网络控制系统或 的寿命。 网络化控制系统(NCS)111。

12、与采用点对点通信方3)电动汽车人网(V2G)系统对充放电命令的响 式的传统控制系统相比，NCS可以通过通信网络实应快速准确，使系统可以减少对发电机组的调节容 现复杂环境下的大系统控制和广域控制，并具有交量需求。22电动汽车网络化调频实现架构和控制流程 互性好、智能性高、对系统布线和投资要求少、易于221电动汽车网络化调频实现架构 扩展和维护、系统柔性和可靠性较好等诸多优点。在未来智能电网中，从经济性角度出发，利用以太网本文所构造的计及通信网络的电动汽车参与系 或无线网络进行通信看起来更为合理。统调频的架构如图2所示。图中，SCADA为数据万方数据电力电力系统自动代采集与监控，AGC为自动发电控

13、制。由于电动汽车，一毒生P：(1)大量分散接入系统，为了使其能够智能有序充放电， 采取“分散接入、分层控制的模式较为适宜。电力s么Jo系统调度中心直接向每辆电动汽车发送控制指令既式中：P。为t时刻分配到第i台电动汽车的调节功 不现实也没必要。因此，本文引用电动汽车代理的率；P。为t时刻控制中心下达给所给定的电动汽车 概念，即每个电动汽车代理管理一局部集群的电动代理的总调节功率；S。为t时刻第i台车辆的 汽车，并负责将车辆的状态信息等上报调度中心、执SOC；N为时刻可参与调频的电动汽车数量。 行调度中心下达的控制信号和分配相关功率等功考虑电动汽车电池的充放电最大功率限制和车 能，从而实现对电动汽

14、车的分层控制。主的特殊需求(例如车主设定了需要维持的最小SOC)时，在按式(1)求得了每辆电动汽车充放电功车辆状态信息 瘌雏jl率之后，需要校验其是否超过最大充放电功率限额；对于超额的M辆电动汽车按照极限进行充放电，然电网麓蒜瞌到幽刮陌画囤：醇调!譬，匝墨；：豳穗雀后在总功率P。中去除超额车辆的功率后，剩余的度NM辆电动汽车重新按式(1)分配P，7的总功由率，有专用线路心机组控制信呈=：圃=：圈MP。7P。P。(2)机组状态信息采用这种方法分配功率可以使V2G功率尽可=信号流 能得到充分利用。此外，考虑到用户出行需要，在充 图2电动汽车网络化调频系统架构 放电过程中，如果电动汽车的SOC到达其

15、设定的最 Fig2Architectureofnetworked frequency 小极限值S。i。，或是用户有急用需要中止调频效劳， regulation systemforelectricvehicles那么可通过通信网络反响给电动汽车代理，最终聚集后申报给调度中心用于制定实时控制策略。222电动汽车网络化调频的控制流程23电动汽车网络化控制中的延时问题分析 整个网络化调频的控制流程可以描述如下。在影响NCS性能的所有因素(如延时、丢包和1)电力系统调度中心首先从SCADA系统中获节点驱动方式等)中，最主要的是网络诱导延时。在 取网络实时测量数据(如系统频率、联络线交换功率NCS中，由于

16、网络通信方式、共享带宽以及网络负 等信息)，并由此计算区域控制偏差(ACE)等参数。载变化不规那么等因素制约，有可能出现数据多路径2)对计算出的ACE信号进行滤波，滤除可能会干扰控制过程的高频随机分量。传输、多数据包传输、数据包时序错乱、数据包丧失、数据包重传、数据包碰撞、网络拥塞以及连接中断等3)将ACE信号和机组状态信息与通过以太网现象，因此在节点间进行信息通信时，网络诱导延时 或无线网络获得的车辆状态信息相结合，通过下文是不可防止的。网络诱导延时主要可分为传播延 设计的最优H。一PID混合控制器发出实时控制信时、交换延时、存取延时和队列延时等口4I。 号。与经济调度信号不同，此控制信号的

17、发送频率造成网络诱导延时的主要因素如下。 很高，大约每45S发送一次，同时传递给电动汽1)数据排队等待。当网络忙或发生节点数据碰车代理和参与调频的发电机组。撞时，数据等待网络空闲再发送所用的时间。4)参与调频的发电机组按照控制信号由AGC2)信息产生。发送端待发送信息封装成数据包 对负荷波动做出响应。并进入排队队列所需的时间。5)电动汽车代理根据接收到的调频控制指令，3)传输。数据在传输媒体上传输所需时间，其 根据设定的算法分配响应功率。例如可以按比例分大小取决于数据包规模、网络带宽和传输延时。 摊法分配响应功率。信息在网络中传输的延时是多样的，但最主要 具体地讲，电动汽车代理首先查询所有车辆

18、的荷电状态(SOC)值，并计算其总和；然后，按照每个的影响因素是NCS网络所采用的媒体访问控制方 式。表1列出了典型控制网络的访问控制方式及相电动汽车电池的可用容量在总可用容量中的所占比应的延时特性和参数1“。表中：CSMA为载波监听 例分配功率，即多路访问；CD为冲突检测；AMP为消息优先仲裁；CAN为控制器局域网；TP为令牌传递。 一56一万方数据学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制表1控制网络访问方式及延时特性制律来保证系统动态稳定。这种方法能够从理论上TablelControl networkmetho

19、d and严格保证系统的鲁棒性，在实践中也得到了证实和delay characteristics比拟多的应用。与传统的LFC系统不同，本文首先建立含有电 动汽车代理模块的双区域闭环LFC的系统框图。 考虑延时的包含电动汽车和风电模块的双区域控制 系统框图如图3所示。图中，区域联络线用虚线表 示，控制器局部用点线表示，尚有待设计，具体变量从表1可见，不同形式的控制网络中的延时特 解释见附录A。在2个区域中各含有一定数量的参 性也不同。下面的研究针对以太网进行，但研究方 与调频的常规发电机组，把每个区域中的这些机组 法和框架对其他控制网络也适用。以太网具有数据 分别等效为一台机组，对其进行总功率控

20、制，随后再 传输速率高、消耗低、易于安装及兼容性好等优点， 按照一定的比例系数将等值机组需要调节的功率分 然而其缺点也很明显，在高负载冲突加剧等严重情 配至每个相关机组。2个区域均存在负荷扰动，且 况下，时间延时是随机且无上界的，这就对控制方法区域1中还存在来自风电的扰动。2个区域中都含 和系统的稳定性与鲁棒性提出了很高的要求。 有一定数量的电动汽车，在晚间至凌晨时段接人电3含有网络延时和风电模块的电动汽车网力系统，由电动汽车代理统一控制，提供V2G调频 效劳。此外，随着电动汽车的快速开展，假设电动汽络化调频系统建模车总可控容量与系统内已有调频机组容量在数量级对于延时的处理，一种方法是缓冲口4

21、I，即收到 上是可比的，以此分析电动汽车参与LFC时对系统 控制信号后不立即处理，而是在经过了系统可能的 动态特性的影响。 最大延时后(即确保信号已经收到)再进行处理。这由电动汽车代理发出的控制信号传输到执行器 种方法的缺点是将所有延时进行了人为扩大，降低 过程中存在网络诱导延时rk+rca。假设采用以 了系统性能。另一种处理方法那么是根据现代控制理太网，那么延时是随机和无界的。 论，当延时满足某种规律时，设计适宜的控制器和控n菇网X至2x9d，11巴I叫z2：EACE2图3考虑延时的包含电动汽车和风电模块的双区域控制系统框图Fig3Block diagram oftwo-area contr

22、olsystemcontaining electricvehicles andwindpowermoduleconsidering time delay基于图3所示模型，在系统稳态工作点处线性fj(f)一AX()+B2U(f)+B3U(一r)+B11，()化，通过数学推导可得到系统状态空间方程组(具体lz(t)一c1X(t)+D11w(t)+D12“(t)变量解释见附录B)为：(3)57万方数据电力电力系统自动让4基于LMI的最优H。一PID混合控制器馈控制律U(f)=Kx(t)。设计fto一Ax。寸B2H+?3H一曲+Bwo)z()一Clx()+D1lW(t)+D12U(f)前面设计了电动汽

23、车网络化调频系统。然而，【y(t)一C2工(t)+D21W(t)如果没有适宜的控制器，该调频系统将无法正常工(4)作，当系统受到扰动或存在延时等情况时就可能无MB1(ClX+D12l，)7曰，l，法保持稳定。因此，必须设计适宜的控制器。曰?一Djl0自从1981年加拿大学者Zames首次提出H。0 方法计算困难，特别是当求解2个联立Ricatti方程当设计出系统的最优H。鲁棒控制器之后，设 时第2个Ricatti方程不易收敛，这极大地限制了其计工作并未结束，因为H。鲁棒控制器只是改良了 应用范围。近年来，随着LMI理论的开展，尤其是系统动态性能，在网络延时下保证了系统的内稳定 在提出求解LMI

24、的内点法和推出MATI。ABLMI性，但并不能消除系统的超调和稳态误差。然而，就 Toolbox之后，基于LMI理论的控制器设计越来越LFC而言，不管是定频率控制方式(FFC)、定交换 受到重视，且已在实际系统得到应用1功率控制方式(FTC)还是联络线功率偏差控制方式考虑到未来电力系统系广域异构信息系统和有 (TBC)，其最终目标都是为了将某项指标(频率变化 大量电动汽车接入的情况，考虑严苛的情况更为保量、联络线功率或ACE信号)控制回0，即消除稳态险，下文主要考虑时滞独立的控制器设计，在此根底误差。在工业中应用最广泛的PID控制正是实现上通过数学推导，可得到下述控制器设计定理(证明 这一目标

25、的有效方法。因此，本文提出在设计完鲁 见附录C)。 棒控制器之后再参加PID控制环节；根据LFC的控 定理1：对于可写成式(4)形式的网络化控制系制方式，将需要消除稳态误差的信号反响回PID控 统，假设时滞满足条件or(t)Cx3，亡(t)f0l，且 制器输入端，可以采用临界比例度法或响应曲线 (A，B。，C：)是能稳能检测的(其中p为中间变量，法口明等整定PID参数，以此进一步改善系统控制性 c：为系统矩阵)，那么对于给定的正常数7，设计一个 能，减少超调，加快反响速度，并消除稳态误差。至无记忆的状态反响控制律(t)一Kx(t)，此时假设存此就完成了整个控制器的设计。 在对称正定矩阵x和Q及

26、矩阵y，使得式(5)所示综上所述，控制器设计的具体步骤如下。的LMI成立，那么系统存在无记忆的)，一次优状态反1)对系统在稳态工作点附近进行线性化建模，58一万方数据学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式自0乜劫汽1斗zj?引E辑体控制学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式自0乜劫汽1斗zj?引E辑体控制莩：i懈选取适宜的状态变量并导出系统状态空间方程，写；成式(4)的形式。2)采用MATLAB LMI工具箱中的feasp函数襄求解式(5)，判断系统是否存在y一次优状态反响控一-，11制律并求解相关矩阵(x，l，Q)和K。3)如果存在次优控制，那么进一步采用MATLABLMI工具箱中的mincx函

27、数求解半定规划问题，从而获得系统的最优H。鲁棒控制器。l协蝴4)针对LFC的控制方式(FFC，FTC或TBC)，选择适宜信号反响回PID控制器并通过临界比例 度法或响应曲线法等整定PID参数，以加快响应速度并消除稳态误差。 域UkHDi昆占拄l，lJ；俺坑Pj控制5)将设计出的最优H，PID混合控制器接人电动汽车网络化调频系统并进行仿真验证。图4不同延时下传统PI控制与最优H。PID混合控制的系统频率Fig4Systemfrequency of conventional PI control and5算例分析optimalH。PIDhybrid control with different t

28、ime delays51电动汽车参与网络化调频容量估算设某区域电力系统的最大负荷为从图4可以看出，在无延时的情况下，PI控制2 83520 Mw，调频容量设为负荷的8，即需要的和最优H。一PID混合控制都能够保证Af在受到扰调频总容量为22682MW。其中，常规机组和电动 动后的8 S内回到0，PI控制的最大超调量为一0010 3 Hz，而最优H。一PID混合控制的最大超 汽车可分别提供80和20的调频容量，即18146 Mw和4536 Mw。以每辆电动汽车电池调量那么更小，为一0008 2 Hz，降低了204。当提供3 kW功率来估算，那么大致需要1512万辆电延时为028 S时，采用PI控

29、制时系统频率发生振动汽车接入系统参与调频效劳。以上海市为例，荡，而最优H。一PID混合控制仍然能够在6S内使2021年电动汽车市场规模预计可达约35万辆，如系统频率恢复稳定。当延时增大至070 S时，采用果夜间有40左右的电动汽车接入电力系统，就可PI控制时系统失去稳定，而采用最优H。一PID混合以到达这个调频容量水平。控制仍能使得系统在10 S左右即恢复稳定状态且52单区域系统LFC仿真没有稳态误差。由此可见，与PI控制相比，本文设首先采用MATLABSimulink对单区域系统计的最优H。一PID混合控制在有网络延时的情况 进行仿真，系统框图如附录D图D1所示，相关参数下依然能够维持系统稳

30、定，鲁棒性更好。 见附录D表D1。选取状态变量z，z：，oT。，z。1一522通信延时对系统动态性能的影响Af，Ay，PG，P。7，其中，Af为系统频率变化采用所设计的最优H。一PID混合控制器，并将量，Ay为发电机组阀门开度变化量，PG为发电机系统所有其他参数均设为相同，而仅将通信延时从0 so1 so5S变化，观察系统动态特性。Af， 组出力变化量，P。为电动汽车出力变化量；扰动变量P。一03(标幺值)，其为阶跃测试信号；控制PG和P。的曲线如图5所示。从图5可以看 输出变量为厂；IDo5；y一001。 出，虽然采用最优H。一PID混合控制时，系统最终 所设计的系统最优H。一PID混合控制

31、器参数能够回到稳定，但通信延时越严重系统性能就越差 为：K一一209660，一1032 1，一2189 8， (可从Af，P。和Pev看出)，振荡和超调都趋于一03954；KP一3829；K111247；KD一635。严重，到达稳定所需时间也变得更长。 下面设置3个对照组，每次改变单一变量来研在延时从0增大至05S时，Af的超调量增大究各种因素对系统频率特性的影响。了905，稳定所需时间增加了72S；APG的超调521传统PI控制与最优H。一PID混合控制性能量增大了547，稳定所需时间增加了70S；AP。比照的超调量增大了105，稳定所需时间增加了51 S。由此可见，网络通信延时对系统动态性

32、能有 给定系统参数全部相同，唯一区别是采用不同的控制方式，仿真延时从0so28so70S时的明显的负面影响，需要采用一些通信网络调度措施Af的曲线如图4所示。 以最小化这种影响。一59万方数据电力电力暴统自动代5【)35524电动汽车消纳风电等间歇性可再生能源发030电出力的波动薯5 以上分析了负荷阶跃波动时的情形。下面假设15导。10 ()10-150，05波动是由风电出力引起，在随机风作用下的风电模-200 2 4 6 8 10 12 14块可以用有限带宽白噪声和低通滤波器来模拟心0|。(b)通信延时对APc,的影响对单区域系统在含有和不含有电动汽车2种情况下的系统频率波动情况进行了仿真计

33、算，在计算 过程中取网络通信延时为01 S，仿真结果见图7。0 2 4 68 10 12 14 fs(c)通信延时女APEv的影响一无延时：一一延时0 S；一延时05 图5不同通信延时对系统动态性能的影响Fig5Influence ofdifferentcommunication timedelays systemdynamic performance“s一有电动汽车参与；无电动汽车参与523 电动汽车对系统动态性能的影响 图7风电出力波动情况下有无电动给定系统参数全部相同，分析电动汽车参与和汽车参与时的系统频率特性不参与LFC对系统动态行为的影响。Af，PG和Fig7System frequ

34、encyperformance underwindpower fluctuationswith and without electricP。v的曲线如图6所示。 vehiclesparticipationN-2 从图7可统计得到，在电动汽车未参与调频时，毛4系统频率的波动区间为一00058，0005 3Hz；当寄：电动汽车参与调频时，系统频率的波动区间为一10ljs一00023，0003 5Hz；频率波动范围下降了a1有无电动汽车参与渊频b)囱尤电动汽车参与调频4775，效果显著。可见，在有网络延时的情况下，对的影响对的影响通过合理控制电动汽车参与调频，可以减小系统频率波动，增强系统消纳间歇性

35、可再生能源发电的 能力。53双区域系统LFC仿真s前面对单区域系统做了仿真分析。为了进一步(C)有无电动汽车参与调频对PEv的影响一有电动汽车参与：一一无电动汽车参勺验证所提出的控制方法的有效性，这里对双区域系图6有无电动汽车参与调频时的系统动态特性统LFC进行仿真计算，局部系统参数参照文Fig6Systemdynamicperformancewith and without献E2122并设置附录D表D2所列参数。以修改electric vehiclesparticipation的新英格兰10机39节点电力系统为例，系统拓扑由图6可以看出，如果没有电动汽车，调频全部结构见附录D图D2，该系统包

36、含46条线路。假定 由等值发电机组承当的话，那么系统在19 S时才能恢 1号机组为风电机组，每个区域有一个电动汽车代 复稳定。如果电动汽车参与调频，那么系统频率响应理控制所属电动汽车。母线15和16是低电压节 明显加快，在9 S左右即恢复稳定。可见，电动汽车点，而连接母线14和15及母线16和17的2条线 能够快速响应负荷变化，如果对其进行适当控制，可路恰好将整个系统分成2个独立区域，即这2条线 以非常有效地改善系统动态性能。路为区域间的联络线。系统总装机容量为 此外，从图6可以看出，当没有电动汽车参与调6 2975 Mw，区域1中的负荷波动设为300 Mw频时，等值发电机组最终承当了所有阶跃

37、负荷波动；(以1 000 MW为基准值时即为03)，调频容量设 电动汽车参与调频后，其承当了局部负荷波动，这样 为负荷的8，即需要的调频总容量为5038 MW。 就可以降低系统对发电机组调频容量的要求，从而 其中，常规机组和电动汽车可分别提供80和20 节约本钱。 的调频容量，即4070 MW和1008Mw。以每辆一60一万方数据学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制学术研究张立岩，等基于线性矩阵不等式的电动汽车网络化鲁棒控制电动汽车电池提供3kW功率来估算，那么大致需要 器参数如式(7)所示，且Kr。一7232，K-一4621，34万辆电动汽车接入系统参与调频效劳。经过

38、抽 KDl一1131，KP26512，K123242，KD2象建模之后的控制系统框图如附录D图D3所示。 1412。采用所提方法设计的最优H。一PID混合控制厂一6478 116361 108一831 811一m19一m11mKI09(7)l一1145019056017一770一3。o57一O78一!2r)一n58假定LFC采用FFC，即目标是调节区域1和区 域2的频率偏差为0。2个区域各有一个电动汽车 代理，集中管理电动汽车参与调频效劳。设置区 域1中的扰动变量为Eo3，02，网络延时为01仿真得到2个区域的af，PG和P。v变化情况如 图8所示。(b)随机慢变延时情况区域1； 区域2Us(

39、c)APEv的曲线图9时变正弦延时和随机慢变延时情况下一区域1：一区域2双区域系统的频率特性Fig9Frequency characteristicsof two-area system图8 网络通信延时01S时双区域系统的动态特性with time-varyingsinusoidal delay and Fig8Dynamic performanceof two-arearandomslow。varyingdelaysystemwith time delay01 由图8可知，由于采用FFC，区域l和区域2的6结语Af在有延时的情况下也都可以恢复到0，确保系统针对未来大量电动汽车接入电力系统后

40、其电池 稳定。双区域中的发电机组和电动汽车的稳态出力可作为储能元件参与系统调频问题，本文系统地研都有所增加，共同承当了05的负荷波动。究了采用网络化控制方式控制电动汽车参与系统调前文给出了延时为固定值时各种因素对系统动频的方法，并考查了网络通信延时对电力系统动态态特性影响的仿真结果。下面考察网络延时变化对 性能甚至稳定性可能产生的负面影响。首先，开展系统性能的影响。了电动汽车参与调频控制的实现模式和架构，构造取扰动变量为Eo3，0，网络延时为01了含有电动汽车和风电模块的闭环LFC的系统框图9显示了当区域1中的网络延时满足式(4)中的图。之后，基于LMI理论设计了一种最优H。一PID条件且在S

41、imulink环境下分别取时变正弦延时 混合控制调频方法。通过对单区域和双区域电力系r()一01sin t+015和随机慢变延时2种情况 统的仿真和分析，得到如下结论。下，仿真得到的双区域频率变化曲线。1)大量电动汽车入网后其电池作为分散储能设 比拟图8和图9可知，当延时从固定变为时变备可以参与系统调频并可能对系统动态频率特性产 之后，系统的频率特性曲线变差，超调量由原生明显影响，减少系统对发电机组调频容量的需求，来的一0008 11 Hz分别变为一000889 Hz和 应用潜力很大。一001398 Hz。对于时变延时情况，在采用所设计 2)采用调度中心一电动汽车代理一车主的分层 的最优H。一

42、PID混合控制情况下系统仍然能够保 控制架构和网络化控制，实现对电动汽车的控制是 持稳定。 可行的。3)网络化控制虽然具有诸多优点，但由仿真结 一61万方数据2021，37(20)2021，37(20)电力最统自动代果可以看出，网络通信延时对系统动态性能甚至稳August 1，2021，Tokyo，Japan：481485101 SORTOMMEE，EISHARKAWlM AOptimal charging定性有明显的负面影响，需要考虑采取通信网络调strategiesfor unidirectional vehicletogridEJIEEE Trans度手段来减少延时。 Smart Gri

43、d，2021，2(1)：1311384)如果不能通过网络调度方法减少网络延时，11岳东，彭晨网络控制系统的分析与综合M北京：科学出版那么可以考虑采用现代控制方法来改善系统动态行社，200712J刘梅招，杨莉，甘德强，等存在均匀通信时滞的AGC稳定极限为。针对网络延时随机且无上界的情况，本文采用计算J电力系统自动化，2006，30(19)：7-12H。鲁棒控制理论和LMI方法，并与PID控制相结I。IU Meizhao，YANGLi，GANDeqiang，eta1Computing the合，设计了一种最优H、一PID混合控制方法。delaymarginofAGC systemwithcomme

44、nsurate communication delayJAutomation of Electric Power5)对于采用传统PI控制无法保持稳定的LFCSystems，2006，30(19)：712系统，应用所开展的最优H。一PID混合控制方法能13韩海英V2G参与电网调峰和调频控制策略研究DI北京：北够维持系统稳定并消除稳态误差。京交通大学，201I6)电动汽车集群控制和网络化调频有助于增强I4邱占芝，张庆灵，杨春雨网络控制系统分析与控制M北京：科学出版社，2021电力系统消纳间歇性新能源的能力。151梅生伟，申铁龙，刘康志现代鲁棒控制理论与应用M北京：清华大学出版社，2021附录见本刊

45、网络版( ：aepssgeprisgcc16贾英民鲁棒H、，控制M北京：科学出版社，2007corncnaepschindexaspx)。17俞立鲁棒控制：线性矩阵不等式处理方法M北京：清华大学出版社，2002参考文献18张家凡一种求解控制理论问题的新工具：1。MI凸优化方法J11我国国民经济和社会开展十二五规划纲要EBO!201l03计算技术与自动化，2003，22(1)：8-11171 ：newssinacorncnZHANGJiafanA newapproachsolvethecontrol problems：r2KEMPTON W，UDOV，HUBERK，eta1Aof vehicle

46、toLMI optimization methodsJComputing Technology andgrid(V2G)for andfrequency regulationin theAutomation，2003，22(1)：811PJMsystemEBOI。2021-01 20 ：wwwudeledu19王伟，张晶涛，柴天佑PID参数先进整定方法综述J自动化V2Gresourcestestv29inpjm jan09pdf学报，2000，26(3)：347355 3姚伟锋，赵俊华，文福拴，等基于两层优化的电动汽车充放电调WANG Wei，ZHANGJingtao，CHAI Tianyou

47、Advanced度策略J电力系统自动化，2021，36(11)：3036tuningmethods for PID parametersJ JAeta AutomaticaYA0Weifeng，ZHAOJunhua，WEN Fushuan，et a1AbilevelSinica，2000，26(3)：347-355optimizationbased dispatchingforelectric vehiclesJr20TAKAGIM，YAMAJI K，YAMAMOTO H，eta1PowerAutomation of Electric Power Systems，2021，36(11)：303

48、6systemstabilizationby charging powermanagement of plugin 4赵俊华，文福拴，薛禹胜，等电力信息物理融合系统的建模分析hybrid electric vehicleswith LFCsignalcProceedings of 与控制研究框架J电力系统自动化，2021，35(16)：卜8VehiclePower and PropulsionConference，September 71 0，ZHA()Junhua，WEN Fushuan，XUE Yusheng，et a12021，Tokyo，Japan：822826forModeling，

49、analysis and controlof cyberphysicalpower systems：21WEN TUnified tuning of PIDload frequency controllerfundamental researchframeworkr JAutomation of Electricpower systems via IMCJIEEETransPower Systems，PowerSystems，2021，35(16)：卜8 2021，25(1)：3413505赵俊华，文福拴，薛禹胜，等电力CPS的架构及其实现技术与挑22段献忠，何飞跃考虑通信延迟的网络化AGC鲁

50、棒控制器设计 战J电力系统自动化，2021，34(16)：1 7J中国电机工程学报，2006，26(22)：3540ZHAOJunhua，WEN Fushuan，XUE Yusheng，eta1CyberDUAN Xianzhong，HE FeiyueNetworkedAGC robust controllerdesign in consideration of communicationdelayJphysicalpowersystems：architecture，implementationtechniquesand challengesJAutomation of ElectricPow

51、erProceedingsof theCSEE，2006，26(22)：35 40 Systems，2021，34(16)：卜7r6GAIUS M，KOCHS，ANDERSSON GProvision of load张立岩(1989一)，男，博士研究生，主要研究方向：智能frequencycontrolby PHEVs，controllable loadsand 电网及电动汽车的调度和控制、电力信息物理融合系统。generationunitJIEEETransIndustrial Electronics，2021，Email：liyan010406gmailcorn58(10)：4568458

52、2赵俊华(1980)，男，助理研究员，主要研究方向：电力 7NIKLAS R，II。ICMOptimal charge control of plug in hybrid系统分析与计算、智能电网、计算智能方法在电力系统中的electric vehicles deregulated electricitymarketsJIEEE应用、电力经济与电力市场。Email：fuxiharp(勇gmailcornTransPower Systems，2021，26(3)：10211029文福拴(1965)，男，通信作者，特聘教授，博士生导师， 8HANS，HAN S，KAORU SDevelopment

53、of optimalvehicletogrid for frequency regulationJIEEE主要研究方向：电力系统故障诊断与系统恢复、电力经济与TransSmart Grid，2021，1(1)：6572电力市场、智能电网与电动汽车。Email：fushuanwedr9OTAY，TANIGUCHI H，NAKAJIMA T，eta1Effect ofgmailcornautonomous distributedvehicletogrid(V2G)onpower system(编辑万志超)frequency controlcProceedings of 2021 Internati

54、onalConference Industrial and InformationSystems，July 29一(下转第70页continued page 70)一62一万方数据2021，37(20)2021，37(20)电力系统自动化YOKOYAMA Ryuichi。YOSHIMI KouichirouMASUDA distributed generation management in smart microgrid with TakahikoContribution of electric vehicles for energy hierarchicalagentsJ3Energy P

55、rocedia，2021，12(1)：7690 managementin smart houses with uncertainpower generation口Automation of Electric Power Systems，2011，35(22)： 程瑜(1978一)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究18-23方向：电力经济分析、销售电价理论及应用。Email：153艾闯，李丹三亚亚龙湾旅游度假区冰蓄冷区域供冷技术的应judychengyu163corn用口电力需求侧管理，2021，11(6)：3538安娃(1988一)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力AI Chuang，L

56、I DanTechnologyapplication of ice-storagedistrict coolingin SanyaYalongBay ResortDistrictJPower 需求响应。E-mail：asbuekhotmailcomDemandSide Management，2021，11(6)：3538 (编辑 丁琰)163 JIANG BingnanDynamic residential demand andAnalysis ofActive LoadsInteraction Response BehaviorCHENG1，一AN Su(1StateKey Laborato

57、ryof Alternate ElectricalPower System withRenewable EnergySources， North China ElectricPowerUniversity，Beijing102206，China；2School of Electricaland Electronic Engineering，NorthChina ElectricPowerUniversity，Beijing102206，China) Abstract：Based the timeprocess characteristic and economic efficiency cha

58、racteristic of the civilian active load systemsinteraction demandresponse。abehavior analysismode of active loads interaction response is proposedA demandresponseoperationdecisionmodel is developedmaximize the profits of and power industriesevenwith social welfaretakeninto accountThenevaluationindex

59、system is proposed that representandidentify the physical features of the interactive response behavioramongusersenergydemands，electricity demands andthe cooperation betweendistributedrenewable energy and grid by the decouplingresponse behaviorsbetween usersenergy consuming load and electric loadFin

60、ally，the effectiveness of the model and indexsystem proposedis verified by analysis of the residential and commercial quarters active load systemsresponse behaviorin the heavyspace cold load grid，respectively，theactive load system consistingof cold storageair conditioning and distributedwind generat