Flexible Demand Resource Pricing Scheme: A Stochastic Benefit-Sharing Approach
随着可再生能源发电的迅速普及，基于激励的需求侧管理（DSM）在缓解微电网的不确定性和提供灵活性方面显示出巨大的价值。然而，如何对这些需求资源进行定价成为微电网环境下促进激励型需求侧管理的最重要挑战之一。本文提出了一种柔性需求资源定价方案。与现有文献中使用终端用户的效用函数不同，该方法通过提高微网运行性能来评估柔性需求资源的经济效益，并基于效益共享的方法对资源进行定价。建立了一种基于迭代的机会约束方法来计算需求资源提供者的经济效益和共享补偿。同时，机会约束准则降低了微电网运营商因不确定因素而面临的财务风险。通过一个实验性微电网验证了该方案的有效性。
2019-08-05 math.OC
Robust adaptive droop control for DC microgrids
在直流微电网中采用传统下垂控制时，需要在分布式资源间的电流分配和直流母线电压稳定性之间进行权衡。当均流接近设定点时，母线电压偏差增大。先前的研究已经建议使用利用线性控制器的二次控制来克服下垂控制的缺点。然而，线性控制设计依赖于系统的精确模型。这种模型的推导是具有挑战性的，因为在微电网中的源，负载和开关之间的耦合所引起的噪声和干扰是代表不足。这种代表性不足使得线性建模和控制不足。因此，在本文中，我们提出了一个强大的适应控制调整下垂特性，以满足电流共享和母线电压稳定。首先，推导了直流微电网的时变模型。其次，对适应控制方法进行了改进。第三，应用增强的自适应方法的直流微电网，以满足系统的目标。第四，在微电网上的仿真和实验结果表明，自适应方法精确地在两个分布式资源之间共享电流，并保持标称总线电压。最后，通过与传统方法的对比研究，验证了该方法的有效性.
2017-01-22 math.OC
Secondary Frequency and Voltage Control of Islanded Microgrids via Distributed Averaging
在这项工作中，我们提出了新的分布式控制器的二次频率和电压控制在孤岛微电网。受合作控制技术的启发，所提出的控制器使用本地化信息和最近邻通信来共同执行次级控制动作。频率控制器将微电网频率快速调节到其标称值，同时保持分布式发电机之间的有功功率共享。电压控制器的调谐提供了电压调节和无功功率共享的冲突目标之间的简单且直观的权衡。我们的设计不需要了解微电网拓扑结构、阻抗或负载。分布式架构允许灵活性和冗余，并消除了对中央微电网控制器的需求。我们提供了一个电压稳定性分析，并提出了广泛的实验结果验证我们的设计，验证通信故障下的鲁棒性能，并在即插即用操作。
2015-04-26 math.OC
Incentivizing Energy Trading for Interconnected Microgrids
在本文中，我们研究了互联自治微电网之间的相互作用，并提出了一个联合的能量交易和调度策略。每个互连的微电网不仅调度其本地电力供应和需求，而且还与配电网络中的其他微电网进行能量交易。具体而言，具有过多可再生能源发电的微电网可以与其他电力供应不足的微电网进行交易，以实现互利。由于互联的微电网是自主运行的，它们的目标是优化自身的性能，并期望通过能源交易获得利益。我们设计了一个激励机制，利用纳什讨价还价理论，鼓励积极的能源交易和公平的利益分享。我们通过将讨价还价问题分解为社会成本最小化和交易利益共享两个连续的问题来解决。对于实际的实现，我们提出了一个分散的解决方案，以最小的信息交换开销。基于实际数据的数值研究表明，通过能量交易，互联微电网的总运营成本可以降低高达13.2%，单个参与微电网的成本可以通过能量交易降低高达29.4%。
2016-09-24 cs.GT math.OC
A scalable control design for grid-forming inverters in microgrids
微电网越来越被认为是将分布式能源整合到电力网络中的关键技术，允许负载和分布式能源的本地集群自主运行。然而，微电网运行带来了新的挑战，特别是在孤岛运行中，因为大型旋转机器不再提供频率和电压控制。相反，微电网中的功率转换器必须协调以调节频率和电压并确保稳定性。我们认为，设计控制器，以实现这些目标的问题。利用无源性理论推导微电网的分散稳定条件，提出了一种并网逆变器的控制设计方法。对于分析，我们使用高阶模型的逆变器和先进的动态模型的线路与任意大量的状态。通过满足分散条件，即插即用操作可以实现与保证的稳定性，和性能也可以通过将此条件作为一个约束，在相应的最优化问题制定改善。此外，与以前的非下垂方法相比，我们的控制设计可以提高微电网的功率共享特性。最后，现实的仿真证实，控制器的设计提高了电力网络的稳定性和性能。
2021-06-19 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Optimization for Reactive Power Sharing and Stability of Inverter-Based Resources Under Voltage Limits
针对交流电网中逆变器型资源无功均分与电压约束耦合的问题，提出含局部积分控制器和分布式原始-对偶优化器的控制方法，优先保障电压约束并实现无功均分，经奇异摄动理论分析稳定性并通过两类微电网仿真验证有效性。
2023-02-28 cs.SY eess.SY math.OC
Bregman storage functions for microgrid control
University of Groningen（格罗宁根大学）；ENTEg
本文提出了一种理论框架，通过引入包含动能和无功功率存储的能量函数，以及可调电压依赖项，构建了满足耗散不等式的增量存储函数，实现了微电网的大信号分析。
2016-08-04 cs.SY eess.SY math.OC
A Two-Layer Distributed Control Method for Islanded Networked Microgrid Systems
针对网络化微电网（NMG）系统，考虑微电网所有者的专有性，提出了一种两层四级分布式控制方法。所提出的控制架构由MG控制层和NMG控制层组成。在MG层，一次控制和分布式二次控制实现了分布式发电机之间的精确功率分配和每个MG内部的频率/电压参考。在NMG层中，三级控制使得能够以分散的方式调节流过每个MG的公共耦合点（PCC）的功率。此外，分布式四元控制将系统频率和临界总线电压恢复到其标称值，并确保MG之间的精确功率共享。建立了NMG系统的小信号动态模型，用于评价该控制方法对NMG系统的动态性能。时域仿真以及NMG测试系统上的实验验证了该方法的有效性。
2019-03-29 math.OC
Voltage Stabilization in Microgrids via Quadratic Droop Control
我们考虑的问题，电压稳定性和无功功率平衡的孤岛小规模电网配备DC/AC逆变器（“微电网”）。一个下垂的电压反馈控制器的建议，这是二次的本地电压幅值，允许应用电路理论分析技术的闭环系统。闭环微电网的工作点与简化潮流方程的解完全对应，并且我们在几种静态和动态负载模型下提供了显式解和小信号稳定性分析。控制器的最优性的特点如下：我们显示了一个一对一的对应关系的高电压平衡下的微电网二次下垂控制，和解决方案的最优化问题，最大限度地减少无功功率耗散和电压偏差之间的权衡。控制器的功率共享性能的特征在于作为控制器增益、网络拓扑和参数的函数。也许令人惊讶的是，逆变器之间的总负载的比例共享是在低增益限制下实现的，与电路拓扑或电抗无关。所有结果适用于任意电网拓扑结构，任意数量的逆变器和负载。数值结果证实了该控制器对未建模动态的鲁棒性。
2016-01-31 math.OC
Decentralized Droop-based Finite-Control-Set Model Predictive Control of Inverter-based Resources in Islanded AC Microgrid
本文提出一种结合有限控制集模型预测控制器（FCS-MPC）的改进下垂控制方法，解决了孤岛交流微电网中因长传输线路高阻抗导致的功率分配与电压频率调节问题，实现了高效电压跟踪与频率稳定。
2024-07-29 math.OC
Distributed Mixed Voltage Angle and Frequency Droop Control of Microgrid Interconnections with Loss of Distribution-PMU Measurements
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；GE Global Research（通用电气全球研究中心）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文提出了一种新的分布式混合电压角度和频率下垂控制框架，以提高在分布式PMU测量丢失情况下微电网互联的可靠性，通过在角度下垂控制失效时使用频率下垂控制来保证稳定性，并设计分布式二次控制器以保证网络的暂态稳定性。
2020-12-24 cs.SY eess.SY math.OC
Ensuring reliability in 100% renewable microgrids: a scenario-based joint planning and operational design framework
Monash University（莫纳什大学）
本文提出了一种基于场景的优化框架，通过分阶段解决长期容量规划和短期运营调度问题，以提高100%可再生能源微电网的可靠性，同时最小化系统总成本。
2026-05-16 cs.SY eess.SY math.OC
Stability and steady state analysis of distributed cooperative droop controlled DC microgrids
研究了直流微网电压控制模式下发电机间精确均流的分布式协调下垂控制，该控制由主下垂控制和副下垂控制组成。对于分布式协作下垂控制的直流微网，虽然其稳态性能已被广泛报道，但其动态稳定性还没有得到很好的研究。本文着重讨论了稳定性问题，并证明了它等价于一类二阶矩阵系统的半稳定性问题。并给出了进一步的充分条件。对一些特殊情况下的稳态进行了深入分析。在Matlab/Simulink平台上对一个三节点直流微电网进行了仿真，验证了分析结果的有效性。
2016-05-16 math.OC
Finite-Control-Set Model Predictive Control (FCS-MPC) for Islanded Hybrid Microgrids
由多个分布式能源（DER）组成的微电网提供了整合可再生能源的有前途的解决方案，例如，太阳能光伏系统。混合AC/DC微电网利用AC和DC电力系统两者的优点。提出了一种基于模糊控制集模型预测控制（FCS-MPC）技术的孤岛多节点混合微网控制策略。通过预测未来状态并在发送切换信号之前确定最优控制动作来加速控制回路。所提出的算法消除了PI、PWM和下垂组件的需要，并且提供1）精确的PV最大功率点跟踪（MPPT）和电池充电/放电控制，2）DC和多个AC总线电压/频率调节，3）DER之间的精确功率共享方案而没有电压或频率偏差，以及4）用于混合微电网的统一MPC设计流程。多个案例研究进行了验证，所提出的方法令人满意的性能。
2018-02-13 eess.SP math.OC
Distributionally Robust Planning of Hydrogen-Electrical Microgrids for Sea Islands
针对海岛氢电微电网规划中存在的多类异质内生不确定性及缺乏完全追索权的问题，提出考虑决策依赖不确定性的两阶段分布鲁棒优化模型，并开发定制化C&CG算法求解，验证了框架的成本效益、韧性及算法的性能提升。
2025-05-21 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Decentralized Secondary Control Scheme for Inverter-based Power Networks
本文针对逆变器主导微电网在通信故障下的自主运行问题，提出一种对时钟同步误差鲁棒、可同时适用于跟网型和构网型架构的分散式二次控制方案，解决了本地积分控制器并联运行的稳定性问题，并通过5节点微电网仿真验证其消除稳态频率偏差的有效性。
2023-07-10 cs.SY eess.SY math.DS
Breaking the Hierarchy: Distributed Control & Economic Optimality in Microgrids
在电力传输系统的递阶控制架构之后建模，一级、二级和三级控制的分层已经成为孤岛微电网的标准操作范例。尽管这种表面上的相似性，在微电网的控制目标在这三个层是不同的和雄心勃勃的，他们必须实现，同时允许强大的即插即用操作和最大的灵活性，没有递阶决策和时间尺度分离。在这项工作中，我们探讨了这三个层的控制策略，并阐明了它们之间的一些可能意想不到的连接和依赖关系。从分散式初级下垂控制的第一原理分析，我们研究了集中式，分散式和分布式架构的二次频率调节。我们发现，平均为基础的分布式控制器使用发电机组之间的通信提供了最佳的组合的灵活性和性能。我们进一步利用这些结果来研究约束AC经济调度在三级控制层。令人惊讶的是，我们表明，经济调度问题的最小值是在一对一的对应关系与下垂控制可达到的稳态集。换句话说，采用下垂控制是必要的，并且足以实现经济优化。这种等效性导致选择下垂系数的简单指南，其包括用于功率共享的已知标准。我们通过仿真说明了我们的设计的性能和鲁棒性。
2014-12-08 math.OC
Robust Control Framework for Time-Varying Power-Sharing among Distributed Energy Resources
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出一种鲁棒控制框架，用于调节多个DC-DC转换器的输出电压，并在不同电源间实现高效功率共享，适用于快速变化的功率比例场景。
2016-04-14 cs.SY eess.SY math.OC
A distributed ADMM-like method for resource sharing over time-varying networks
我们考虑合作的多智能体资源共享问题在时变通信网络，只允许本地通信。我们的目标是最小化的总和代理特定的复合凸函数受到圆锥约束，耦合代理的决定。我们提出了一个分布式的原始对偶法DPDA-D解决鞍点公式的共享问题的时变（非）有向通信网络，我们表明，原始对偶序列收敛到一个点定义的原始最优解和一个共识的双重价格的耦合约束。此外，我们提供了收敛速度的次优，不可行性和共识违反代理的双重价格评估;检查底层网络拓扑结构的影响，建议分散算法的收敛速度;并比较DPDA-D与集中式方法的基础上追求去噪和多通道功率分配问题。
2019-08-25 math.OC
Distributed Optimization over Time-varying Graphs with Imperfect Sharing of Information
我们研究强凸分布最优化问题，其中一组代理有兴趣解决一个可分离的最优化问题合作。在本文中，我们提出并研究了两个时间尺度分散梯度下降算法的一个广泛的类的有损信息共享的时变图。一个时间尺度淡出来自相邻代理的（有损的）传入信息，并且一个时间尺度调节局部损失函数的梯度。对于强凸损失函数，通过适当选择步长，我们证明了智能体的估计以$O(T^{-1/2})$的速度收敛到全局最优状态。这项工作的另一个重要贡献是提供了新的工具来处理随时间变化的图形的平均权重递减。
2022-08-14 math.OC
Gradient-tracking based Distributed Optimization with Guaranteed Optimality under Noisy Information Sharing
分布式优化使得联网的代理能够协作地解决全局最优化问题，即使每个参与代理仅能够访问目标函数的局部视图。尽管取得了显着的进展，大多数现有的分布式优化的结果依赖于无噪声的信息共享的代理，这是有问题的，当通信信道是嘈杂的，消息被粗略量化，或共享的信息被掩盖的加性噪声的目的，实现差分隐私。信息共享噪声的问题在最先进的基于梯度跟踪的分布式优化算法中特别突出，因为信息共享噪声将随着这些算法的梯度跟踪估计的迭代而累积，并且当噪声持续时，随后的方差甚至将无限增长。本文提出了一种新的基于梯度跟踪的分布式优化方法，可以避免信息共享噪声积累的梯度估计。该方法是适用的，即使当{代理间的相互作用是}时变的，这是关键，使代理间的相互作用的衰减因子的结合，以逐步消除信息共享噪声的影响。事实上，我们严格证明，所提出的方法可以确保几乎必然收敛的所有代理相同的最优解，即使在存在持续的信息共享噪声。该方法适用于一般的有向图。它还能够确保所有代理的几乎必然收敛到一个最优解时，梯度是嘈杂的，这是常见的机器学习应用。数值模拟证实了所提出的方法的有效性。
2022-10-02 cs.SY eess.SY math.OC
Dynamic Sharing Through the ADMM
在本文中，我们研究了一个动态版本的共享问题，其中一个动态系统费用函数组成的时变局部成本的子系统和整个系统的共享时变成本最小化。提出了一种动态交替方向法乘子法（ADMM），用于在线跟踪动态最优化问题的变化最优点。我们分析了动态ADMM的收敛性质，并表明，在几个标准的技术假设下，动态ADMM的迭代线性收敛到一些邻域的时变最优点。这些邻域的大小取决于动态目标函数的漂移：动态目标函数随时间的变化越剧烈，这些邻域的大小就越大。我们还研究了漂移对动态ADMM稳态收敛行为的影响。最后，两个数值例子，即动态共享问题和动态最小绝对收缩和选择算子（LASSO），证实了所提出的动态ADMM的有效性。结果表明，动态ADMM能快速、准确地跟踪时变最优点。对于动态LASSO，动态ADMM具有竞争力的性能相比，基准离线优化器，而前者具有显着的计算优势，后者。
2017-03-14 math.OC
Distributed Augmented Lagrangian Method for Link-Based Resource Sharing Problems of Multi-Agent Systems
讨论了一个由能源系统管理激励的多智能体最优化问题。相关的费用函数是可分离的和凸的，尽管不一定是强凸的，并且存在基于边的耦合等式约束。在这方面，我们提出了一个分布式算法的基础上解决对偶的增广问题。此外，我们认为，通信网络可能是时变的，该算法可能是异步执行的。的时变性质和随机性建模为随机过程。然后，我们证明了在上述条件下，该算法的收敛性和收敛速度。
2021-02-28 math.OC
Almost Sure Convergence of Distributed Optimization with Imperfect Information Sharing
针对时变网络下信息共享不完美的凸分布式优化场景，研究双时间尺度去中心化梯度下降算法，证明其在网络连通性与时间尺度满足条件时几乎必然收敛到最优解，为低通信成本、抗噪声的分布式优化算法设计提供理论支撑。
2023-04-30 math.OC
Energy management for building district cooling: a distributed approach to resource sharing
本文讨论了一个地区的能源管理，多个建筑物可以通过时变网络进行通信，旨在优化存储系统等共享资源的使用。我们专注于建筑物冷却，并提出了一种迭代的分布式算法，该算法考虑了信息隐私，因为建筑物不需要公开有关其个人效用函数和约束集编码的信息，例如，他们的消费概况，并克服了集中式管理模式所带来的通信和计算挑战。我们的方法依赖于最近出现在文献中的近端最小化的基础上的方法。所考虑的能源管理优化方案的结构的动机，我们提供了这种新的方法，这是适用于任何问题，表现出这样的结构特性的理论扩展。所得到的能量管理算法的功效说明了通过一个详细的模拟为基础的研究，考虑不同的网络拓扑结构。
2016-10-20 math.OC
DIMIX: DIminishing MIXing for Sloppy Agents
我们研究非凸分布最优化问题，其中一组代理协作解决一个可分离的最优化问题，分布在一个随时间变化的网络。解决这些问题的现有方法依赖于（最多）一个时间尺度算法，其中每个代理在网络中代理的平均估计处执行递减或恒定步长梯度下降。然而，如果可能的话，交换评估这些平均估计所需的确切信息可能会引入大量的通信开销。因此，一个合理的实际假设是，代理人只收到一个粗略的近似相邻代理人的信息。为了解决这个问题，我们介绍和研究了一个\textit{two time-scale}分散算法与广泛的一类\textit{lossy}信息共享方法（包括嘈杂，量化，和/或压缩信息共享）在\textit{time-varying}网络。在我们的方法中，一个时间尺度抑制来自相邻代理的（不完美的）传入信息，并且一个时间尺度对局部费用函数的梯度进行操作。结果表明，对于任意$ε>0$，通过适当选择步长参数，该算法对于时变网络上的非凸分布最优化问题都能达到$\mathcal{O}({T}^{-1/3 + ε})$的收敛速度.我们的模拟结果支持了本文的理论结果。
2022-04-23 math.OC
