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肖峰教授课题组在飞轮群组的分布式控制算法研究领域取得重要进展

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随着“双碳”目标的加速推进,以传统化石燃料为主的能源结构面临挑战,逐步向清洁和可再生的新能源转型已成为迫切之需。新能源发电受环境因素影响,导致发电具有随机性和波动性。随着新能源发电占比增加,这种波动对电网的稳定运行产生的不良影响不断加剧。依靠火电稳定电网频率的传统策略具有一定的滞后性,大规模的储能装置与新能源发电联合成为解决该问题并支持电网安全稳定运行的有效方法。

飞轮群组系统因其功率密度高、寿命长且无污染等优势,成为研究热点之一。分布式飞轮群组系统规模庞大、耦合复杂,其能量管理存在着巨大的挑战,提出创新性的能量分配方案和分析工具刻不容缓。

肖峰教授课题组针对上述问题提出了一种可避免单点故障的飞轮阵列分层协调控制框架。协调控制需实现两个目标:飞轮群组系统的输出功率满足参考功率要求,飞轮群组系统的状态满足相对能量状态(SOE)变化率约束。

针对上层功率分配的跟踪和优化问题,在功率分配层设计了分布式估计器来估计分配策略中每个飞轮单元所需的全局状态信息,将电网的功率需求分配给各个飞轮单元;提出了异构飞轮单元间的分布式协同控制策略,消除了参数差异对能量状态收敛的影响,避免了飞轮单元之间的相互充放电且可保证所有飞轮的充放电状态一致。

针对分布式控制算法收敛速度慢的问题,提出了一种固定时间动态平均一致估计方法。固定时间估计算法具有与初始状态无关的收敛时间上界,有利于减小功率分配对初始状态的影响,提高整个飞轮群组系统的控制性能。

针对飞轮参数不确定性和存在外部扰动的情况,提出了一种分布式转子转速协调控制策略。在没有转子转速测量信息的情况下,设计了分布式扩张状态观测器来估计各转子转速和未知扰动,该控制策略具有无转速测量和自抗扰的优点。

2024年5月,该研究工作的系列成果“Distributed fixed-time cooperative control for flywheel energy storage systems with state-of-energy constraints”和“Distributed coordinated speed control of flywheel energy storage matrix systems with model uncertainties and disturbances”分别发表在国际权威期刊Energy和International Journal of Robust and Nonlinear Control上。

该研究工作得到了国家电网有限公司总部管理科技项目的资助。


本文来源:新能源电力系统全国重点实验室

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