基于模型预测控制的分布式光伏集群协调优化控制.pdf

由于文章篇幅较长，我将直接从标题和描述中提取相关的知识点进行详细的解释，这些知识点将围绕“基于模型预测控制的分布式光伏集群协调优化控制”这一主题展开。 标题中提到的“模型预测控制”（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它利用数学模型对未来系统的行为进行预测，然后优化未来的控制动作以实现最佳性能。这种控制策略特别适用于处理具有时间延迟、约束条件和多变量控制问题的动态系统。在电力系统中，模型预测控制被用来改善电网的稳定性和效率，尤其是在考虑可再生能源的整合和分布式的特性时。 接着，分布式光伏集群是指一组互联的光伏发电单元，它们通过适当的控制系统以协调运作。这些集群通常包含多个分布式电源、柔性负荷和无功功率调节设备等元件。它们的接入可以大幅度增加配电网的复杂性，因为可再生能源的输出具有波动性和间歇性，这会对电网的稳定运行造成挑战。因此，分布式光伏集群的协调优化控制显得尤为重要。 “协调优化控制”方法是专门设计来有效整合分布式电源单元的控制策略，以提升整体性能。文章中提到的协调优化控制方法是基于模型预测控制，可以动态调整分布式光伏集群的有功和无功功率输出。这种方法的目标是减少由分布式电源接入引起的网络损耗，并提高光伏发电的经济效率。 “分布式系统”一词在文中指的是一种网络化结构，其中的资源（例如，发电能力）可以在多个点共享和管理。在电力系统领域，分布式系统是指电力资源在电网的不同节点上进行分散式控制和运作的系统。 分布式光伏集群的特点包括： 1. 增加了配电网运行的复杂程度，因为它们通常在地理上分散，并且每个集群的规模和性能可能有所不同。 2. 提高了控制难度，因为需要通过协调控制来管理集群中的所有发电单元，以确保整个电网的稳定性。 3. 通过减少网络损耗和优化系统电压来改善经济效率。 4. 采用模型预测控制方法，通过预测未来系统状态来优化控制决策。 在技术实现方面，文章提到了使用MATLAB环境进行建模仿真分析。MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件，特别适合进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算，对于复杂控制算法的实现和测试尤为关键。 关键词部分为我们提供了该研究主题的核心要点，包括“分布式光伏集群”，“控制架构”，“模型预测控制”和“协调优化”。这些关键词代表了文章的核心研究内容和主要贡献点。 这篇文章详细探讨了如何通过模型预测控制来优化分布式光伏集群的运作，提高其对配电网的影响，从而达到降低网络损耗、提升电能质量和经济效率的目的。这项研究对于电力系统管理以及可再生能源整合具有重要的意义，并为未来的相关研究提供了理论基础和技术参考。