基于差分进化算法的微电网集群孤岛与并网模式无缝切换最优控制策略研究

为解决微电网集群(MGC)在孤岛(IS)与并网(GC)模式切换过程中的频率波动与电压失稳问题，研究人员提出了一种基于差分进化(DE)算法的最优同步控制策略。该研究通过协调电网形成(GFM)与电网跟随(GFD)逆变器功率分配，实现了ITSE指标降低66.33%的显著优化，并通过500次敏感性分析验证了算法的鲁棒性。实验采用OPAL-RT4512硬件在环(HIL)平台验证了实时性能，为智能电网动态控制提供了创新解决方案。

　　

随着可再生能源占比提升，微电网集群(MGC)成为构建智能电网的核心单元。然而，传统控制方法在孤岛(IS)与并网(GC)模式切换时存在频率波动大(最大偏差0.2Hz)、电压失稳(超5%额定值)等问题，严重影响系统可靠性。现有研究多采用改进下垂控制，但存在响应慢、参数调整复杂等缺陷。为此，Pablo Horrillo-Quintero团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，创新性地将差分进化(DE)算法引入同步控制领域。

研究团队采用三大关键技术：1) 基于DE的实时优化框架，以ITSE(积分时间平方误差)为目标函数动态调整GFD逆变器功率；2) 多逆变器协调架构，整合2个GFM与1个GFD逆变器的500kW/250kW/300kW混合系统；3) OPAL-RT4512硬件在环(HIL)平台验证，采样周期50μs。实验数据来自包含3个微电网的测试集群，主电网电压600V/60Hz。

动态建模与控制架构

通过建立包含L_f(1.08mH)滤波器的三逆变器模型，提出四级级联控制：下垂控制层生成频率参考值f_i=f_o,i+n_i(P_o,i-P_i)，电压控制层通过PI调节器输出V_d,q，电流控制层实现d-q轴解耦，PWM层最终生成驱动信号。GFM逆变器采用传统下垂控制，GFD逆变器则通过DE优化功率参考值。

DE优化算法设计

算法核心包含变异操作v_i(k+1)=x_r1(k)+F·(x_r2(k)-x_r3(k))和交叉操作CR=0.9。经250次参数敏感性测试，确定最优种群规模N_p=20、缩放因子F=0.75。相比传统fmincon算法，DE将ITSE从0.3045降至0.2208，优化幅度达37.91%，计算时间缩短20.29%。

同步性能验证

在7-12秒的同步过程中，频率偏差仅0.13Hz(59.87-60.05Hz)，电压波动0.84%(595-602V)，完全满足IEEE1547-2018标准。当负载从315kW突增至515kW时，GFD逆变器功率P_GFD经DE优化从148.33kW自适应调整至268.36kW，确保过渡平滑。

容错能力测试

当MG₂发生故障时，系统在15秒内完成模式切换，GFM₁功率P_GFM1从111.38kW提升至166.76kW补偿缺额，频率稳定在59.9Hz以上。HIL实验显示故障期间电压THD(总谐波失真)保持<3%，验证了算法抗干扰能力。

该研究突破性地将生物启发算法应用于电力系统控制，通过DE的动态优化特性解决了传统方法参数固化的问题。实验证明该方法可将同步过程的能量损耗降低37.91%，为高比例可再生能源电网提供了即插即用解决方案。未来可拓展至多目标优化场景，并探索与模型预测控制(MPC)的融合应用。