2024年3月13日发(作者：现代领动2018款二手车报价)
2021
年
3
月
控制工程
Control Engineering of China
Mar. 2021
Vol.28, No.3
第
28
卷第
3
期
文章编号：
1671-7848(2021)03-0501-09
DOI: 10.14107/.20190257
风光互补发电系统的分布式模型预测控制
张怡
2.
刘洋、穆勇2
北唐山
063210;(1.
华北理工大学电气工程学院，河
■
the
system
.
network
国网冀北电力有限公司唐山供电公司，河北唐山
063000)
摘要：风光互补发电系统中，风力和光伏独立发电且两者在地理上相隔较远，彼此没有
通讯交流。对此问题，提出用分布式模型预測控制的方法去解决。首先，在风光互补发电
系统中存在大量的非线性环节，运用神经网络线性逼近，训练得出各个子系统的神经网络
线性化模型。然后，在此基础上，基于风力优先发电、光伏配合、蓄电池必要时输出的原
最后，研究结果表明，针对系统负荷端的需求，分布式模型预測控制方法可以在理论及实
际真实天气条件下去合理地分配各个子系统的输出功率。相对于其他的传统方法，分布式
则，设计出满足相应的约束条件且合理的目标函数并利用二次规划的方法求解出最优值。
模型预測控制在优化系统性能方面速率高且效果好。
关键词：分布式模型预測控制；非线性环节；风光互补发电系统；神经网络
中图分类号：
TP
273 文献标识码
：A
Distributed Model Predictive Control of Wind-solar Hybrid Power Generation
System
ZHANG Yi LIU Yang1, MU Yong1
(1. College of Electrical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063210, China;
2. Tangshan Power Supply Co. of State Grid Jibei Electric Power Co., Ltd., Tangshan 063000, China)
Abstract
:
In
the
wind-solar
hybrid
power
generation
system
,
wind
power
and
photovoltaic
power
generation
are
independent
and
the
two
system
are
far
apart
,
and
there
is
no
communication
with
each
other
.
To
solve
this
problem
,
a
distributed
model
predictive
control
method
is
proposed
.
First
of
all
,
there
are
a
large
number
of
nonlinear
links
in
the
wind-solar
hybrid
power
generation
system
.
Using
the
ability
of
neural
network
linear
approximation
,
the
neural
network
linearization
model
of
each
subsystem
is
trained
.
Then
,
based
on
the
principles
of
wind
power
generation
priority
,
photovoltaic
cooperation
and
battery
output
when
necessary
,
a
reasonable
objective
function
that
satisfies
the
corresponding
constraints
is
designed
and
the
optimal
value
is
solved
by
the
method
of
quadratic
programming
.
Finally
,
the
research
results
show
that
,
in
response
to
the
needs
of
the
load
side
of
the
system
,
the
distributed
model
predictive
control
can
reasonably
allocate
the
output
power
of
each
subsystem
under
theoretical
and
actual
weather
conditions
.
Compared
with
other
traditional
methods
,
distributed
model
predictive
control
has
a
high
rate
and
good
effect
in
optimizing
the
performance
of
Key
words
:
Distributed
model
predictive
control
;
nonlinear
link
;
wind-solar
hybrid
power
generation
;
neural
i
引言
太阳能和风能是两种重要的可再生清洁能源。
由于两种能源之间地域分布相隔较远且昼夜变化、
自然因素等外界条件影响其各输出功率的大小。单
独的风力发电和光伏发电会导致发电和用电负荷
的不均衡[
u
]。因风力发电和光伏发电在自然条件
下具有互补性，以至于利用风光互补混合系统去发
收稿日期：
2019-05-14;
修回日期：
2019-07-19
基金项目：国家自然基金
(61803154);
国家自然科学基金
(61803230);
山东省髙等学校科学技术项目
(J18KA330)
作者简介：张怡
(1983-),
女，河北唐山人，博士，副教授，主要从事分布式预测控制与新能源电力系统负荷频率控制等
方面的教学与科研工作（本文通信作者，
Email: zhangyi@);
刘洋
(1994-),
男，河北唐山人，研究
生，主要研宄方向为新能源研
宄等。
? 502 ?
控制工程
第28卷
电成为一种必然的选择且对现代电力行业具有重 其中，风力和光伏发电去解决系统中多数情况
要的研宄价值
I
3,43。
下的负荷需求，当两个子系统共同发电超出系统负
模型预测控制
(model
predictive
control
,
MPC
)
荷需求时，剩余的能量会提供给电池组。而风力和
是近几年提出用来解决系统优化问题的方法，该方
光伏子系统发出的功率满足不了系统的负荷需求
法能够很好的对约束问题进行在线的处理[5，随
时，电池组会进行必要的补充。
着网络信息化技术的逐步完善，集中式控制和分散
图1中/w和纟分别是风力和光伏发电子系统的
式控制的方法过于局限且系统之间缺乏信息交流，
输出电流；~和《5是风力涡轮机和光伏板的控制
导致了系统在优化方面耗时大、效率低，逐步地被
信号（
DC
/
DC
整流器的占空比）；‘和^分别是电
分布式的思想所替代。在大规模的风光互补发
池和负荷的输入电流。
电系统中，风力发电和光伏发电是两个在地域上互
2.1风力发电子系统数学模型
不接壤且相隔距离较远的两个子系统且两个子系
风力发电子系统包括风机、一个多极永磁同步
统之间的信息量庞大[1
G
，11]。分布式
MPC
将集中式
发电机(
PMSG
)，整流器和
DC
/
DC
转换器。系统中
的控制方法划分为多个关联度很高的子系统，完善
各个子系统是通过直流母线相互连接，进而实现电
了集中式系统中无通讯交流或交流少的缺陷且为
流之间的供给。
每个子系统都设计了一个独立的控制器去优化和
调节[丨2~丨4]。
风力发电机组的扭矩可以写成如下[15】：
本文针对大规模风光互补发电系统中风力发
Tt =|ct(A)p4/?v2 (1)
电和光伏发电为两个分布式地域的问题，提出基于
建立通讯交流的分布式模型预测控制方法(
distri
?
式中，为空气密度；」为风机叶片扫掠面积；
buted
model
predictive
control
,
DMPC
) 去对风力 、光
为涡轮半径；
V
为涡轮风速；为一种非线性
伏和蓄电池设计各自的控制器进行优化和调节，实
扭矩系数，取决于叶尖速比
现了子系统之间的相互交流，能量补给且提高了优
//7是一种非线性的扭矩系数和角轴速度）。
化速率。针对风光互补发电系统中存在的非线性环
在而旋转坐标系下，定义/9和6分别为分轴
节，提出运用神经网络近似线性化的方法，训练出
和轴对应的定子电流，电角速度为&，风力发
各个子系统的神经网络线性化模型，然后运用到分
电子系统的数学模型可描述如下
M
布式模型预测控制当中。系统中的通讯网络通过收
A
Mr
集外界环境（风速、光照强度、温度及负荷）的信
LL
3执小卜
i2d
(
2
)
息来及时合理地分配风力和光伏的输出功率，进而
维持整个系统的安全可靠运行。实验研宄证明，提
Rs . .
(3)
出的分布式模型预测控制能有效地实现风光互补
发电系统的安全可靠、灵活应用的要求。
.P
2风光互补发电系统的数学模型
2J
vr
*~2
T
^
(4)
风光互补发电系统由风力、光伏和蓄电池组三
式中，
A
和
L
分别为单相定子电阻和电感；?/为叶
个独立的子系统组成[15~17]，其结构如图1所示。
轮的转动惯量；&为转子永磁体磁极的励磁磁链；
vb
为直流母线上的电压；；?为风机的极数；
r
t为
光伏板
风轮叶片经过风吹后所产生的机械转矩。
由式(2)和式(3)得风力发电子系统的输出电流
‘为
C
(5)
风力发电系统注入直流母线的功率为
Av
=访 (6)
图
1
风光互补发电系统结构图
风力发电子系统的模型可以写成如下形式：
Fig. 1 Structure of wind-solar hybrid power generation
system
丨
w
=/?(?0 + &(?）《* (7)
第3期
张怡等：风光互补发电系统的分布式模型预测控制
? 503 ?
式中，为风力发电子系统的状态，
?
b
串联一个电阻/?
b
和一个电容
Cb
,模型如下[17]:
/w
=[/wl
/
w
2
/w3]T
和
t
Uw
3
]T
为非
Vb - ?S\'b + Vc + +,dWw +JS _ *_L
Rb
(15)
线性向量。
风力发电子系统的最大输出功率
P
wnux为
其中
vb
和电容
cb
以及动态电压可描述如下：
^.max
= ^
opt^m
~ + ^ (8)
vc =— +,\'
iuw
+
is
- k (16)
Vb V y
2.2光伏发电子系统数学模型
蓄电池的模型可以写成如下形式：
光伏发电子系统包括由多个光伏板组成的光
伏面板阵列和转换器，其中整流器
vc
=/
c
(?，
W
DC/DCDC/DC
) (17)
把太阳能转化到直流母线，数学模型描述如下[16]
式中，
vc
=/
e
(
xw
，
xs
,
vc
)为非线性标量函数。
2.4神经网络线性化
(9)
对于风光互补发电系统来说，(
it
)为风力发
电子系统的控制量，‘(
A
：)、以幻和为风力发
^T
C
+T
C
U- (10)
电子系统的状态量
；《pv
(幻为光伏发电子系统的输
入量，
vpv
(
A
〇和为光伏发电子系统的状态量；
(q(v +/
r
V
exp
V
s
^
J
-1 (11)
为蓄电池的状态量。其中
A
:为各个子系统状
)
态量所处的时刻。对此，风力发电系统的下一时刻
式中，
Vpv
为光伏阵列端子的电压水平；/s为注入
状态量&(灸+ 1)、
irf
〇
S
: +
l
)和叫
(/t
+ 1),光伏发电
直流母线电流；
C
和忌为降压转换器的电气参数；
系统的下一时刻状态量
vpv(A
+ 1)和/
S
(
A
： + 1)以及蓄
Mpv
为控制信号（占空比）；/pv为光伏阵列产生的
电池系统的下一时刻状态量
V。
认+ 1)分别受到其
电流；《8为一个串联的光伏电池的数量；《p为一 他两个子系统的输入量和状态量的影响。风光互补
系列串并联的数量；々为玻尔兹曼常数； <为根
发电系统的神经网络结构图，如图2所示。
据
p
- ?交界处的特性得到的理想的单位偏差
；/ph
为光伏电流；/
re
为反向饱和电流。
光伏发电子系统的模型可以如下形式：
xs=f?gs(xs)“pv (12)
hs
(
x
s) = 〇
(13)
式中，
xs
=[
vpv
/
SJ
\"为光伏发电子系统的状态向
量，/S=[/Sl
/
S
2]T，&
=[見1足
2]T为光伏发电
子系统的非线性向量函数；为光伏发电子系
统的一个非线性标量函数。
考虑到实际情况，光伏发电系统的最大输出
图
2
风光互补发电系统神经网络结构图
Fig. 2 Neural network structure of wind-solar hybrid
功率/
Vmx
为
power generation system
系统模型的离散形式写成如下形式：
X, (t +1) =
f(uv (k),
i
；
(*),
id (k), wpv (^)? vPAklis(J0，vc(k)) 2.3蓄电池的数学模型 蓄电池组作为风光互补发电系统中的第三个 系统的输出; c ,.〇 t + l ) t 18 J : 子系统，不仅能在风力和光伏正常发电维持系统负 x^k +1) = wf +Y,Lwi.j(P{zi) (19) 荷端功率平衡条件下储存其两个系统剩余的能量， 1=1 还能在风光两者供给能量不足的条件下提供自身 第《\'-认隐含层节点的值是所有输入的和，其 的能量去满足负荷端的需求。其结构为一个电压源 表达式为 ? 504 ? 控制工程第28卷 z, = w\' +K(k)Lwi,i +iq(k)Lwi2 + id{k)Lwui + 〇)t(k)LwiA+uvy(Ji)Lwi5 + (20) 3.1分布式模型预测控制器 通过使用神经网络去线性化风光发电系统的 非线性环节，训练得出各个子系统的神经网络模型 后，运用到分布式预测当中。风光互补发电系统线 性化后的第层控制域表达式为 + vcW iw,,8 在每个采样时刻，非线性的神经网络动态模型 可以在线计算得到近似的线性化模型。由于线性 vPv ^)Iw.,6 化，预测取决于控制策略计算的线性方式。 x ( A ： +1) = A(k^x[k^) + B[k)u(k) (21) au(k) M*)… 式中，= a 2 i(k) am(k) ........ awAk \'bn(k) b\' 2 (k)… b\'AkY B(k) = b 2 l(k) bm(k) ........ 办AW (众)_ 非线性动态模型(18)的线性化是基于当前采样 时刻/!(幻和5(幻是线性化的时变系统模型导出的。 系统非线性模型的线性化处理如下： d^zXx(Jc),u(k))) aiM)=Yjlwi.〇 ( 22 ) a= dZi(x(k),u(k)) lWaJ 式中，之 y = i ，…，从。 a ^( z ,( x ( A ：), t 7( A :))) (23) a= 0 z ,( x (A:), m (A:) lWc 式中，！_ = l ，..” M ;_/ = l ，...， iV 。 d^Zi(x(k),um) dz^x{k),u{k)) =1 - tanh 2 ( z ,. (] c (/ t ), u(k))) (24) 3分布式模型预测控制器 风光互补发电系统的分布式结构描述如下，系 统中上层的通讯网络为中央管理器，实时根据收集 到的外界环境（变化的风速、温度、光照及负荷） 信息，根据设计的各个控制器的分配功率原则去分 配各个子系统的输出功率。具体结构如图3所示。 ,PM 图 3 风光互补发电系统的分布式模型系统结构图 Fig. 3 Distributed model system structure diagram of wind-solar hybrid power generation system +1) = AmiiXm Z j拿i [ H ，々. w +圪凡 w ] (25) ymAk) = CmJiXm.(k) (26) 人及其余的系数矩阵是经过神经网络 在线线性化处理后得来的。由于系统在运行时随着 时间的变化，模型发生改变，导致系统是动态的、 不稳定的。为了对系统的模型进行线性时不变的转 化，做出如下处理： AXmJ(k) = Xmti(k)-Xm,(k-l) (27) AUmJ(k) = UmJ(k)-Um,(k-l) (28) 式(25)可以写成： (^) = AmtiiAXm,(k) + W + Xk ,, AXmi(,.W + 5 mj , A [/ m >, w ] (29) i*i 为了使输出}；,,+⑷与状态变量相关 联，可以推导出： ^Ym,(k + l) = CmJAmMAXmi(k) + Z [ Q , (k) + Ca,BmUAUmJ (*)] j本i 式中， ai ,你 +1) = l (免 +1) - y ?,, ㈨ 。 定义一个新的状态变量 LW ]\' \'Axm.(k+iy r a ^ n,u .. O\' . Ymj(k+J) _^mj ^m,ii I _ K Bm,ii \'〇. (31) + B/ AC/m.,W 1 ^W = [0 /] O )- .YmJ(k) (32) 此外，另外定义一些向量： ?^) = ?^), AUi(k) = AUmJ(k), .. A A m,it C \" =[0/]， B m,u ?? 第3期 张怡等：风光互补发电系统的分布式模型预测控制 ? 505 ? ‘ 〇 , B.. = \'B m ,i , j 1 结合式(35)和式(36),写成如下形式: y CmjAnJj 0_ C m,i B m,ij AX = eAU + pX(k)(37) 因此，本地的子系统/的线性时不变分布式 _ _ J l 2 3 l F 模型的表达式为 式 中 乂 I I f 2 / ~~f _ i l Xi(k + l) = AiiXi(k) + B,iAUi(k) + / - / I 3 c 〇 _ 1 ~ 2 1 Z 2 I ^ - / l ? 2 /2 1 / l , 3, 2 _ / I 3 2 2 3 2 2 YlA^X^ + B^U^k)] (33) 3 3 I | j*i I -玄 n -豕3_ 排)《(幻 (34) A = ~ Si I -歹23 ；x = ；AU = —成 - ft , -歹32 I 根据上述的分布式模型，定义控制时域为 预测时域为 iVp 。因风光互补发电系统有3 因为系统为线性时不变的，所以存在一个解。 个供电子系统组成，其预测模型 z ?可以简化为 矩阵3是可逆的，所以可以写成如下形式： k ( l ，2,3),由前面得到的数学模型可知 ，f = l } lt = Ett Ui { k ) + fuXi { k ) + 时，此时的系统模型为风力发电子系统；/ = 2时， X [^ A ^.( A ) + y ；. X .( A )] (38) 此时的系统模型为光伏发电子系统；；=3时为蓄 j*i 电池发电子系统。 式中，冗=/1_1/)。 = ?? At 7 f (k) + 7, jr ,. (k) + E^AUj (k) + 从式(34)可以得到： + IjX^k) + gi3X,(k) + fMk) (35) f = G , A _ + KX ,(*) + X [ G , A ^.(*) + F , X y(*)] (39) 式中， I _， ye ( l ,2)， h _/ 兄=[{( A :+1| A:) t ... z ,+ ( a ：+ a ^) t ] t 式中，巧⑷=[ i ^+ i#)T … f (^ wpp)T]T [ 根据风光互补发电系统中，风力发电优先考 At /,. = A (7 ,.(^+l I kf ... AC 7 I .( A :+^|/ t)T]T 虑，光伏配合风力，蓄电池必要时发电这个原则， B(j 0 0 \"3 \' 来定义目标函数，表达式为 AAj bv ： Aj 运 ij = 7 = A Jy ( A ：) = min ： ： 0 JV Wr-Y.1 + ZH + EII 叫 I (40) A,r ????.. ah ^ b , n 式中， % -为风力子系统和光伏子系统两 0 o 者的输出功率总和应最大化的满足系统负荷端的 4 o 需求，维持系统的可靠运行； UPt 为对系统 4,厂34. 中各个子系统输出功率过多的惩罚，其目的是为了 A 使各个子系统不相互影响各自的输出功率； 为对风光互补3个子系统控制量的惩 E： B ? u 罚，从而使系统更加稳定，减少波动。 为了便于后面的计算，写成标准二次形式： 4 0 f -2 ? o ??? Jt(k) = min + 2(Ht + i ; (X (k)) - Al /. + Constant (41) AiAi A Su = 4 0 ? 0\" ?. 0 式中， y=i i=i 而 n a n^-2 ? ?? °. 当/’=3时，系统可以写成： gxxm^F.x^k) X3 = E3lAUt(k) + J3lXt(k) + g 31^ W + Nc_ EnAU2 + f32X2 (k) + g32X2 (k) + /33 (k) (36) 0, = diag (? w ,0, .0,) , R = diag (< o ,/ f , ?〇,/?, ) ? 506 ? 9 f = Rt ^ y\'=i 控制工程 第28卷 G ^ Q . G ],, ri { X { k )) = j ^ G ^ j= gjiXik )) 式中，7；= 1 0 ?..0\" 1 1 ??? 0 1_ 0 ... ? 0 ??? 1 T 式中 ，a 2 〇,及,> 〇为对称加权矩阵，且叫> 〇， 2 m ， T ， 0 0 ^ =1 ° 因为评和（//,+/;( X ⑷)-%)都是标准的二 所以约束可以写成如下形式: K 次规划的函数，所以式(41)可写成标准的二次型： + 3 Af 7; 式中，3 = ?：( X ⑷)+ [%17厂 f 。 j*i [ A _)- r 2 dD ] (42) U^^Ti\'lAU^-T^k-l)] 结合式(43)和式(44),其表达式为 Y Gu \' > ^-^lG j*i ^U^ + F^^k)] 3.2约束处理 在风光互补发电系统中，控制量和输出量都有 一定的限制范围，其约束的表现形式如下： (43) (/ imin <^ W 户 w，m P pv,n T 1 -I . F.X^k) + + ^.X;(A:)] (49) T^+ -m T^ik-l) ci) . < l/imax (44) 为了简化式(49),定义： 中AD難”丨 (50) 式中 ，L 为每个分布式子系统的最 V , 大输出功率，/ Vmax 和;可以根据本文第二 节给出的风力和光伏给出的最大功率值求解公 式计算出来，—般取〇; 为 j 拿 i F^X, (k) + X [GiJAUj (k) + FvXj ( A :)] (51) j*i ^U^n+T2UXk-) 所以，约束问题的优化处理可以通过二次规划 DC / DC 变换器的占空比，最大值为1。 来解决。 3.3分布式模型预测控制算法 步骤1参数初始化给定矩阵及,，％和0,， 选择指定的容错设置迭代 p = 〇。 步骤 2 通讯在初始时刻设置 5；°( A 〇 和 ( 交换预测状态变量无,( A ：),足 W 步骤 3 迭代优化当 。 被优化 , 般也取0。 式(43)中， r ,( A 〇可以写成 AC /,() t )的形式: ^ min < G , Af 7 i.W + /； iX i(^) + ^[G^AU^ + F^jik)] < - Y^G^U^ + F^XXk)^ YJlG^V^ + F^X^k)] 问题 (50) 所解决；如果 || h ,(p) - {1,2,3丨，停止。 I S , Vf e 式(44)中，可以写成: U^-U^k-l) 否则交换解决方式并令 p = p +1。 若 ??,? = 0， V 7 e {1,2,3} 停止 优化结束 (46) —1) 步骤4任务和预测发出《,(幻=4(幻。否则， AUt(k) = U^k + ^-U^k) t /,.( A : + ^- l )- t /,.( A : + 7 Vc -2) ~ 1 0 ??? 0\" —1 1 …0 0—11 Uk) uxk + ) _UXk + Nc- \"-1\" 丄 0 十 0 ( A :) = g (/t -1)，预测未来状态。 步骤 5 执行令 )t = A ： + l ， 返回步骤 2 开始进 行下一轮计算。 4仿真实验 在整个仿真过程中，取预测时域#p= 10，控 (47) 制时域=10,采样时间7> l 〇 ms ,仿真时间 因为 t /,.( A ：- l )是一个己知量，简化成 Af 7i(^) = 7； t 7,.( A :) + 7\'2 t / i ( A ：- l ) 第3期 张怡等：风光互补发电系统的分布式模型预测控制 ? 507 ? 为260 s ?风光互补系统在理想给定条件260 s 内的 外界条件图如图4所示。 250 2 0 4 0 60 80 160 180 200 220 240 260 30 20 40 60 8〇 ,00 ,20^40 ,60 ,80 200 220 240 260 图 4 外界环境条件图 Fig. 4 External environmental conditions 4.1 260 S理想天气条件下的运行仿真 可以看出在绝大部分的情况下，系统中的风力 和光伏两者相互配合发电能很好的满足系统负荷 端的功率需求，其两者多余的发电量还可作为储备 电源储存在第三发电单元蓄电池当中。 风光互补发电系统的具体参数，见表1。 表 1 风光互补发电系统参数表 Tab. 1 Parameters of wind-solar hybrid power generation system 参数单位大小 P -28 R, n 0.367 6 炉 m Wb0.286 7 J kg.m27.856 rm1.84 Rb 14 cb F180 000 ?b V 48 nP - 5 ns - 200 q C 1.6xl 〇 \'9 c F 0.001 L H 0.004 作为本系统中的第三个发电单元一蓄电池，在 260 s 理想天气条件下这段运行时间中，只在200 s ~240 s 这个阶段作为风力和光伏的第三个配合机 组发电，三者共同作用，满足系统负荷端的功率需 求且维持电压稳定，使系统能够正常运行，具体输 出变化功率如图5所示。 6 _ 贫2 〇 0 |-----1 20 ----1 40 -----1 60 ------1 80 --------1 100 ------1 120 ------ 140 1------\' 160 ------ 180 \'------ 200 \'------\' 220 ------ 240 \'------ 260 \' //8 图 5 风力和光伏功率输出图 Fig. 5 Output power of wind and solar 蓄电池的输出功率如图6所示。 图 6 蓄电池功率输出图 Fig. 6 Battery power output diagram 4.2全天实际条件下的运行仿真 为了能更充分证明分布式模型预测控制在风 光互补发电系统中的合理性，将运行时间调整到真 实天气条件下的一整天。研宄结果表明，通过分 ? 508 ? 控制工程 第28卷 布式模型预测控制的方法来调节风力和光伏的输 出功率，能很好地维持系统的功率平衡。全天的外 界环境情况如图7所示。 0 200 400 600 800 1 000 1 200 1400 5 000 r/min 2 500 0 200 400 600 800 1000 1 200 1 400 //min 图 7 全天下的外界环境图 Fig. 7 External environmental conditions under one day 在某天真实天气条件下的仿真结果与理想天 气条件下的运行结果从总体的结果看大致相同。风 力和光伏作为系统中的两个主力发电单元，在绝大 多数条件下能够满足系统整体的功率需求，蓄电池 只有在600 min ~1000 min 这个阶段才去发电，三者 的稳定输出满足了用户端的功率需求。具体情况如 图8所示。 5 000r .尸w+尸* -尸?〇? - - A 菩2 500 0 200 400 600 800 1 000 1 200 1 400 r/min 5 000「 系2 500 〇 200 400 600 f/min 800 1 000 1 200 1400 2 000 ( M ) o 00 —尸S # ? 600 //min 800 1 000 1 200 1 400 图8各子系统的输出功率 Fig. 8 Output power of each subsystem 为了对比分布式模型预测控制和其他控制方 法，分别对风力发电子系统和光伏发电系统做了一 个2 000 W 4 000 W 和光伏发电系统从800 W -400 W 的阶跃响应，其控制效果如图9所示。 5 500 - CMPC ----- -DMPC PID 图 9 风力、光伏发电子系统输出功率效果图 Fig. 9 Effect diagram of output power of wind and photovoltaic power generation subsystem 为了能更突出分布式模型预测控制算法的优 越性，在两者算法的优化速率方面做了预测时域的 运行效果时间比较。可以看出，随着优化时间的变 长，分布式的优化效率明显强于集中式，而且优化 时间越长，其效果越明显。具体优化时间见表2。 表2分布式和集中式模型预测控制 Tab. 2 Distributed and centralized model predictive control 预测时域分布式优化时间集中式优化时间 50.067 095 0.112 43 60.071 8430.125 12 70.082 8560.167 167 80.089 7840.214 871 90.097 2460.301 223 100.114 698 0.394 896 5结论 针对大规模且地理分散的风光互补发电系统， 各个子系统优化时缺少通讯交流的问题，提出基于 模型预测控制的方法设计各个子系统的控制器去 合理分配各个子系统的输出功率。对于系统中存在 的非线性环节，运用了神经网络线性化模型的能 力，很好的逼近了实际模型并将其模型运用到分布 式模型预测控制当中。对此设计目标函数并通过二 第3期 张怡等：风光互补发电系统的分布式模型预测控制 ? 509 ? 次规划的形式解决了约束问题。最后，通过仿真证 Associated Subsystems[J]. 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