本發明屬于電網領域，涉及智能微電網的控制技術，具體涉及一種面向智能微電網的電力電子分布式協同控制方法及系統。

背景技術：

1、智能微電網作為未來能源系統的關鍵組成部分，融合了分布式發電、儲能系統、電力電子技術以及控制策略，旨在實現電力的高效生產、分配與消費。其通過對分布式電源和負荷的優化調度，有效提升了能源利用效率，增強了供電可靠性與電能質量。

2、在現有的智能微電網控制中，通信架構多采用固定拓撲結構。電力電子設備間的通信連接關系被預先設定，缺乏根據微電網實時運行狀況進行自主調整的能力。在協同控制算法方面，常采用單一的集中式控制或簡單的分布式控制算法。集中式控制依賴中央控制器收集所有設備數據并統一計算控制策略，通信負擔重且系統靈活性差；簡單的分布式控制算法在處理分布式電源間歇性和負荷波動性時，難以實現精確的功率平衡控制。在功率調節上，現有方法對逆變器和變流器的調節手段有限。逆變器多采用常規的?pwm控制，缺乏對微電網復雜工況的自適應調節能力；變流器則主要通過固定的電平數進行功率轉換，輸出電壓波形質量欠佳，諧波含量較高。

技術實現思路

1、發明目的：為了克服現有技術中存在的不足，提供一種面向智能微電網的電力電子分布式協同控制方法及系統。

2、技術方案：為實現上述目的，本發明提供一種面向智能微電網的電力電子分布式協同控制方法，包括如下步驟：

3、s1：構建基于自適應拓撲的分布式通信架構；

4、s2：基于分布式通信架構，執行融合協同控制算法：

5、基于分布式平均一致性算法動態協調功率分配比例，引入動態權重機制；

6、結合lstm預測模型，利用歷史與實時數據預測分布式電源輸出波動及負荷變化趨勢，提前優化控制策略；

7、s3：設置智能異常響應機制：

8、各電力電子設備持續監測自身及周邊設備運行狀態，一旦檢測到功率突變、電壓越限等異常，立即啟動自適應調整流程；設備自主分析異常原因，動態調整協同控制算法參數，重新計算控制策略，快速恢復微電網穩定運行，無需依賴中央集中控制指令；

9、s4：基于智能異常響應機制，采用柔性功率調節方法進行動態調度。

10、進一步地，所述步驟s1中基于自適應拓撲的分布式通信架構包括智能拓撲決策模塊和時間同步網絡：

11、智能拓撲決策模塊：在各電力電子設備內置智能拓撲決策模塊，所述智能拓撲決策模塊包括數據采集單元和鏈路優化算法單元；所述數據采集單元用于實時采集多維度數據；所述鏈路優化算法單元依據預設通信優化算法，自動斷開低質量鏈路，同時建立新的鏈路連接；

12、時間同步網絡：通過在網絡中設置主時鐘設備和從時鐘設備，各從時鐘設備周期性地與主時鐘設備進行時間同步報文交互，不斷校準本地時鐘，確保設備間時間同步精度達到要求。

13、進一步地，所述步驟s2中基于分布式平均一致性算法動態協調功率分配比例為：各設備通過通信網絡交換功率分配意向，采用分布式平均一致性算法迭代更新本地功率分配比例，直至全網功率分配達成一致，維持微電網功率平衡；

14、動態權重機制為：根據發電穩定性，對設備進行權重分配。對于發電穩定性高、供電可靠性強的分布式電源設備，在功率分配一致性計算中賦予較高權重，使其在功率分配決策中具有更大影響力；而對于穩定性相對較差的設備，權重相應降低。

15、進一步地，所述步驟s2中lstm預測模型的運行包括：

16、設輸入數據為，前一時刻的隱藏狀態為，前一時刻的記憶單元為；

17、輸入門計算公式：

18、遺忘門計算公式：

19、輸出門計算公式：

20、記憶單元更新公式：

21、當前時刻的隱藏狀態計算公式：

22、其中，為sigmoid?激活函數，⊙為逐元素相乘，為權重矩陣，為偏置向量。

23、進一步地，所述步驟s4中采用柔性功率調節方法進行動態調度方式包括：

24、當微電網處于穩態運行時，將基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與pwm脈寬調制結合的方式進行動態調度；

25、當微電網處于動態變化時，將基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與最大功率點跟蹤mppt結合的方式進行動態調度；

26、當微電網處于異常情況時，將基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與pwm脈寬調制和最大功率點跟蹤mppt兩種結合方式協同進行動態調度。

27、進一步地，所述步驟s4中基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與pwm脈寬調制結合的方式進行動態調度的過程包括：

28、a1：基礎參數設定：

29、逆變器啟動后，pwm脈寬調制模塊依據逆變器的額定參數和初始運行條件，設定基本參數，以維持逆變器的基本功率輸出調節；同時，模糊邏輯控制模塊開始采集數據；

30、a2：模糊邏輯控制分析：

31、模糊邏輯控制模塊將采集到的精確量轉化為模糊量，通過預設的模糊規則庫進行推理運算；

32、a3：pwm參數調整決策：

33、模糊邏輯控制模塊根據計算出的功率調節策略，生成對pwm?脈寬調制參數的調整指令；

34、a4：pwm控制執行：

35、pwm?脈寬調制模塊接收模糊邏輯控制模塊發送的調整指令后，立即調整pwm脈沖的相關參數；通過改變功率開關器件的導通與關斷時間，實現對逆變器輸出電壓和功率的精確調節；在穩態運行時，pwm脈寬調制依據初始設定參數維持功率輸出穩定；而在微電網出現動態變化時，模糊邏輯控制實時優化pwm參數；

36、a5：實時監測與反饋：

37、在整個運行過程中，模糊邏輯控制模塊和pwm脈寬調制模塊持續監測逆變器的輸出功率、電壓以及微電網的運行狀態；若發現實際運行情況與預期調節效果存在偏差，模糊邏輯控制模塊會重新進行分析和計算，再次調整pwm參數，形成閉環控制。

38、進一步地，所述步驟s4中基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與最大功率點跟蹤mppt結合的方式進行動態調度的過程包括：

39、b1：初始化與數據采集：

40、發電設備連接至逆變器，逆變器啟動后，mppt模塊開始工作并實時采集光伏陣列的輸出電壓和電流數據；同時，模糊邏輯控制模塊也初始化，采集電壓和電流數據；

41、b2：mppt最大功率計算：

42、mppt模塊依據采集到的電壓和電流數據，計算出最大功率值；

43、b3：模糊邏輯控制：

44、模糊邏輯控制模塊將采集到的精確數據轉化為模糊量，依據預設的模糊規則庫進行推理運算；

45、b4：功率調節協調：

46、模糊邏輯控制模塊在生成功率調節策略時，會參照mppt模塊計算出的最大功率值，確保調整后的逆變器輸出功率不超過最大功率，避免過度調節導致發電設備偏離最大功率點運行；

47、b5：控制信號輸出與執行：

48、模糊邏輯控制模塊將最終確定的功率調節策略轉化為控制信號，發送至逆變器的功率開關器件驅動電路；驅動電路根據信號調整功率開關器件的導通與關斷時間，實現對逆變器輸出功率的調節。

49、進一步地，所述步驟b2中mppt模塊采用擾動觀察法計算最大功率值，具體包括：

50、在擾動觀察法中，通過周期性地擾動發電設備接入端的工作電壓，觀察功率變化方向來尋找最大功率點；

51、每次擾動后的電壓為：；功率變化量為：；

52、若，則下一次擾動方向與本次相同，即繼續增加；若，則下一次擾動方向與本次相反，即減小；通過不斷調整電壓，直至找到當前工況下的最大功率值。

53、進一步地，所述步驟s4中基于模糊邏輯控制的柔性功率調節與pwm脈寬調制和最大功率點跟蹤mppt兩種結合方式協同進行動態調度包括：

54、目標協同，二者的最終目標都是為了優化逆變器的性能，提高電能質量和發電效率。

55、狀態信息協同，模糊邏輯控制需要依據微電網的實時運行狀態以及各電力電子設備的狀態來調整控制策略。而mppt模塊所獲取的發電設備狀態信息，是微電網整體運行狀態的重要組成部分。

56、控制策略協同，在逆變器的控制過程中，模糊邏輯控制的柔性功率調節和最大功率點跟蹤是相互配合的。當微電網負載發生變化時，柔性功率調節模塊會根據負載需求調整逆變器的輸出功率。在此過程中，最大功率點跟蹤模塊會實時監測光伏電池的工作狀態，確保在輸出功率調整的同時，光伏電池仍能盡可能工作在最大功率點附近。

57、基于上述內容，本發明還提供一種面向智能微電網的電力電子分布式協同控制系統，包括：

58、通信架構構建模塊，用于構建基于自適應拓撲的分布式通信架構；

59、融合協同控制模塊，用于執行對智能微電網的電力電子的協同控制；

60、智能異常響應機制模塊，用于執行智能異常響應機制；

61、動態調度模塊，用于對智能微電網的電力電子協同控制進行動態調度。

62、有益效果：本發明與現有技術相比，具備如下優點：

63、1、在柔性功率調節技術上，與傳統單一功率調節方式相比，本發明方案具有明顯優勢。傳統方式難以兼顧設備自身特性與微電網整體需求，調節效果不佳。本發明方案針對逆變器設備，采用基于模糊邏輯控制的柔性功率調節方式，模糊邏輯控制器以逆變器輸入電壓、輸出功率及微電網實時電壓偏差等為輸入變量，通過預設模糊規則庫將精確量轉化為模糊量進行推理運算，實現對逆變器功率開關器件驅動脈沖寬度的動態調整，快速平滑調節逆變器輸出功率，提升微電網電壓穩定性。對于變流器設備，利用多電平變換技術實現柔性功率調節，增加變流器電平數，使輸出電壓波形更接近正弦波，減少諧波含量，在調整功率輸出大小時有效提升電能質量。并且，本發明方案還將模糊邏輯控制與最大功率點跟蹤（mppt）、pwm?脈寬調制進行結合，根據微電網不同運行狀態動態調度。在穩態運行時，優先采用與pwm?脈寬調制結合的方式維持穩定功率輸出；在分布式電源功率大幅波動時，優先觸發與mppt結合的方式確保發電效率；在微電網電壓波動、負荷突變時，側重運用與pwm脈寬調制結合的方式穩定電壓；在異常情況時，兩種結合方式協同保障微電網基本運行。以上結合與調度方式，全面提升了逆變器對微電網變化的響應速度與調節精度，滿足了微電網對高質量電力供應的需求。

64、2、在協同控制算法方面，相較于傳統單一控制算法，本發明方案優勢突出。傳統算法往往無法有效應對分布式電源間歇性與負荷波動性。本發明方案在一致性算法部分采用分布式平均一致性算法，并引入動態權重機制。對于發電穩定性高、供電可靠性強的分布式電源設備，在功率分配一致性計算中賦予較高權重，反之則降低，使功率分配決策更貼合實際情況，維持微電網功率平衡。在模型預測控制方面，采用基于長短期記憶網絡（lstm）的預測模型，利用微電網歷史的功率、電壓、電流等數據進行訓練，有效捕捉數據中的長期和短期依賴關系。在預測未來趨勢時，結合當前及過去一段時間設備運行狀態，更準確地預測分布式電源輸出功率波動與負荷變化趨勢，為提前規劃控制策略提供可靠依據。這些獨特技術手段極大提升了微電網功率平衡控制的精準度與穩定性，顯著增強了微電網應對復雜工況的能力。

65、3、與傳統固定拓撲通信架構相比，本發明方案優勢顯著。傳統架構通信連接固定，難以應對微電網實時運行中的復雜變化，如設備負載變化、通信鏈路突發故障等。而本發明方案通過在各電力電子設備內置智能拓撲決策模塊，實時采集微電網網絡結構信息、設備負載情況及通信鏈路質量等多維度數據。當某區域設備負載過重致使通信延遲增加時，智能拓撲決策模塊依據預設通信優化算法，自動斷開部分非關鍵設備間的低質量鏈路，同時建立新的穩定高效鏈路連接，將該區域設備與其他負載較輕區域設備通信關聯。這一技術手段實現了通信連接的自主動態調整，確保信息高效交互，極大提升了通信架構的靈活性與可靠性，有力保障了微電網各設備間關鍵信息的及時準確傳遞。