《Electric Power Systems Research》：Comparative simulation of gravity and battery energy storage for solar PV systems: Performance and sustainability insights
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本文提出了一种基于级联FOTI-FOTID控制器的去中心化混合AC/DC微电网控制策略，采用改进的Red Panda优化算法（IRPOA）全局优化控制器参数，实验和仿真表明该方案在THD（13.1%-13.29%）、动态响应（0.4秒调节时间）和系统效率（97%）方面显著优于传统方法，有效提升电压稳定性、频率调节鲁棒性及对光照突变、负荷变化的适应能力。
阿南德·库马尔（Anand Kumar）| 阿洛克·普里亚达什（Alok Priyadarshi）| 兰詹·库马尔（Ranjan Kumar）| 施拉万·库马尔·亚达夫（Shravan Kumar Yadav）
印度贾姆谢德普尔国立技术学院（National Institute of Technology, Jamshedpur），邮编831014
摘要
为了提高电力质量和动态性能，本研究提出了一种级联分数阶倾斜积分分数阶倾斜积分微分（FOTI-FOTID）控制器。直流子电网包括电池储能系统（BESS）、具有最大功率点跟踪（MPPT）的太阳能光伏单元、升压转换器、基于永磁同步发电机（PMSG）的风力系统以及其他直流负载。在调整增益参数时，采用了改进的“红熊猫优化算法”（IRPOA）来最大化控制器的性能。实验和仿真结果表明，与当前使用的控制策略相比，该控制器的性能有了显著提升。实验中该控制器的总谐波失真（THD）为13.29%，仿真中为13.1%，稳定时间为0.4秒，系统整体效率达到97%，优于现有的控制器。该系统具有更好的电压稳定性、强大的频率调节能力、更快的动态响应能力，以及对突发辐照度、负载变化和电网干扰的更好适应性。这些结果表明，所提出的控制方案是下一代需要高可靠性和高质量电力的创新电网应用的候选方案。
引言
如今，由于电力短缺、电力分配不均以及化石燃料发电厂带来的环境污染，微电网受到了广泛关注[1]。这标志着向更清洁、更可持续的能源系统的转变[2]。微电网通常被定义为一个小规模的能源网络，它可以结合储能设备、可再生能源和传统发电机以及消费者，形成一个稳定且环保的电力来源[3]。它既可以与直流（DC）网络也可以与交流（AC）网络配合使用，或者以孤岛模式或与主电网互联模式运行[4]。当微电网以并网模式运行时，它有助于维持电网的频率和电压，同时可再生能源可以满负荷运行以提供全部可用电力[5]。虽然独立运行的微电网不连接到电网，但它利用分布式能源资源自主为该区域供电[6]。
电力电子技术、智能监控和通信技术的现代发展使得多微电网（MMG）系统成为现实[7]。实际上，MMG系统是由多个微电网组成的网络。与单一微电网相比，MMG系统更加灵活，并且使用了更多的分布式能源资源（DERs）[8]。这种结构不仅促进了分散式能源管理，还实现了分散式协调[9]。这些技术通过协调能源管理（无论是向中央电网还是孤岛模式）来调度相邻的微电网[10]。MMG系统带来了多种好处，如提升客户体验、减少输电/配电损耗、降低DERs的投资和运营成本，以及通过并网实现环境效益[11]。因此，设计一个可靠的、具有成本效益的MMG能源管理系统是必要的[12]。MMG系统需要一个能源管理系统来促进微电网之间的能源交换以及与主电网的互动，监测BESS的充电状态（SOC），规划和操作DERs，并满足变化的负载需求[13]。
在MMG系统中，主要有两种能源管理策略：集中式控制结构和分布式/分散式结构[14]。虽然集中式能源管理系统能够优化能源分配从而提高电力质量，但由于其对单点故障的脆弱性和有限的可扩展性，在MMG应用中不太受欢迎[15]。在某些研究中评估了提高微电网电力质量的性能[16]；还有研究使用分布式功率调节器来改善MMG的电力质量[17]，以及利用动态电压调节器来提升电压质量[18]；还有研究通过协调优化多能源MMG系统来提高电力质量[19]，还有研究采用交流电流控制策略来提升电力质量[20]。尽管已有许多研究探讨了微电网的控制和优化，但本研究的创新之处在于以下几个方面：
•本研究提出了一种适用于混合交流/直流（AC/DC）MMG系统的级联FOTI-FOTID控制器。
•首次采用IRPOA算法系统地、全局地优化了复杂的级联FOTI-FOTID控制器的多个增益参数。
•设计了一种完全分散式的控制策略，用于管理互联微电网中的能源交换并保持电力质量。
•将多种可再生能源（包括基于PMSG的风能、具有MPPT的光伏系统、燃料电池系统和BESS）集成到一个统一的HMM架构中。
•在并网模式和孤岛模式下，以及在动态负载变化情况下，对这种分散式控制策略进行了全面验证。
•所提出的策略在电力质量指标上取得了显著提升，表现出高效性，并大幅降低了谐波失真（THD），远超传统控制方法。
参考文献片段
文献综述
祖鲁（Zulu）等人[21]提出了一种利用人工智能（AI）技术来提高电力质量的方法。在这项研究中，通过应用基于AI的优化方法，改进了基于光伏和风能的系统的性能，该方法为基于模糊逻辑的MPPT控制器确定了自适应缩放参数。
西瓦库马尔（Sivakumar）等人[22]讨论了一种基于“侏儒獴优化”（Dwarf Mongoose Optimization, IRPOA）的控制技术，用于提高非传统能源系统的电力质量。
研究方法
所提出的模型在MATLAB/SIMULINK环境中实现并进行了仿真，其性能得到了全面评估。图1展示了混合微电网的结构图。仿真结果
仿真结果表明，所提出的分散式控制方法（使用级联FOTI-FOTID控制器来提升混合MMG系统的电力质量）是可行的。该系统在MATLAB/Simulink环境中的实现证明了其可靠性和可操作性，无论是在并网模式还是孤岛模式下都能正常运行。表1列出了所使用的仿真参数。图5展示了在电网和风力影响下，交流子电网在6秒时间间隔内的动态响应。
结论
本文提出了一种分散式控制方法，该方法采用级联FOTI-FOTID控制器来提高混合MMG系统的电力质量。新系统增强了运营灵活性和系统稳定性。通过IRPOA算法优化控制器增益参数以实现最佳性能。互联转换器作为重要的有功功率滤波器，能够补偿无功功率并显著降低谐波失真。伦理标准遵守情况
潜在利益冲突披露：所有作者均无潜在的利益冲突。关于人类和动物权利的声明
严格遵守了所有相关的国家和/或学术规定，确保动物使用的安全和福利。知情同意
对于这种类型的研究，正式的同意书不是必需的。CRediT作者贡献声明
阿南德·库马尔（Anand Kumar）：软件开发、方法论设计。阿洛克·普里亚达什（Alok Priyadarshi）：撰写初稿、项目管理工作。兰詹·库马尔（Ranjan Kumar）：结果验证、资源协调。施拉万·库马尔·亚达夫（Shravan Kumar Yadav）：结果验证、监督工作。
