Оптимальный ПИД-регулятор дробного порядка для управления нагрузочной частотой в мультисвязаных микросетях с возобновляемой энергетикой и системами накопления

Удержание света стабильным в мире возобновляемой энергии

По мере того как всё больше домов и предприятий получают электроэнергию от ветровых ферм, гидроэлектростанций и современных батарей, поддерживать устойчивость сети становится сложнее. Когда производство и потребление выходят из равновесия, частота сети смещается, что может повредить оборудование и вызвать отключения. В этой работе исследуется новый подход к обеспечению стабильной работы множества небольших взаимосвязанных энергосистем — так называемых микросетей — даже при высокой непредсказуемости возобновляемых источников и спроса потребителей.

Почему частота сети важна в повседневной жизни

Электросистемы проектируются для работы на строго определённой частоте (50 или 60 герц, в зависимости от региона). Если одновременно включить слишком много приборов или если ветер внезапно стихнет и турбины выработают меньше энергии, частота может упасть или вырасти. Небольшие отклонения нормальны, но большие или длительные колебания могут перегрузить линии, сбить с толку защитные устройства и сократить срок службы чувствительной электроники. Задача усложняется, когда несколько стран или регионов связаны между собой: нарушение в одном месте может распространиться по соединительным линиям и дестабилизировать соседей. Традиционные методы «регулирования частоты нагрузки» хорошо работают на простых сетях с ископаемым топливом, но испытывают трудности по мере увеличения доли возобновляемых источников и накопителей.

От единой большой сети к множеству интеллектуальных микросетей

Чтобы удовлетворить растущий спрос на электроэнергию и сократить использование ископаемого топлива, энергосистемы трансформируются: вместо нескольких крупных электростанций появляются сети более мелких микросетей. Каждая микросеть в этом исследовании объединяет традиционные тепловые установки, гидроэнергию, ветровые турбины и два продвинутых типа накопителей: редокс-Flow батареи, хранящие энергию в жидких электролитах, и водородные системы, которые преобразуют избыточную электроэнергию в водород и затем обратно в энергию через топливные элементы. Эти микросети связаны между собой для обмена мощностью. Плюс — гибкость и устойчивость; минус — сеть взаимодействий, которая значительно усложняет поддержание частоты и потоков мощности в безопасных пределах при резких изменениях нагрузки.

Более умный способ настроить «автопилот» сети

Инженеры часто используют ПИД-регуляторы — автоматические системы, которые непрерывно подталкивают генераторы вверх или вниз для коррекции ошибок частоты. В работе используется более гибкая версия — ПИД-регулятор дробного порядка, который добавляет дополнительные «ручки» настройки и лучше формирует поведение системы во времени. Загвоздка в том, что настройка таких регуляторов в больших сетях с высокой долей возобновляемой энергетики представляет собой сложную задачу поиска с множеством локальных ловушек. Чтобы справиться с этим, авторы улучшают так называемый политический оптимизатор — алгоритм поиска, вдохновлённый многопартийными выборами. Его новая версия с памятью, mPO, позволяет виртуальным «кандидатам» запоминать лучшие прошлые положения и использовать этот опыт при последующих шагах, а специальный шаг исследования поддерживает разнообразие поиска, чтобы алгоритм не застрял слишком рано.

Тестирование алгоритма перед применением в сети

Прежде чем применять mPO к реальным задачам энергосистем, авторы проверяют его на наборе стандартных математических эталонных функций, используемых для оценки методов оптимизации. По результатам на 12 таких функциях mPO последовательно сходится быстрее и надежнее, чем несколько популярных природы-подобных алгоритмов, включая серого волка, стаю песчаной кошки и синусно-косинусный подход, а также по сравнению с оригинальным политическим оптимизатором. Он демонстрирует высокую точность, хорошую робастность и меньшую склонность к попаданию в локальные оптимумы, что указывает на реальную пользу добавления памяти и шагов исследования в процесс поиска.

Стабилизация сетей микросетей с высокой долей возобновляемой энергетики

Сердцем статьи являются серии моделирований для двух взаимосвязанных микросетей, а затем для более крупной системы из четырёх. В каждом случае микросети включают тепловые, гидро- и ветровые установки плюс накопители, и испытываются резкими изменениями нагрузки и реалистичными нелинейными эффектами. Алгоритм mPO используется для настройки ПИД-регуляторов дробного порядка так, чтобы минимизировать комбинированную меру ошибки — учитывающую и отклонения частоты, и нежелательные обмены мощностью. По сравнению с традиционным политическим оптимизатором и другими методами, mPO снижает эту ошибку примерно на 8% при наличии гибридного водородно-батарейного накопителя в двухзонной системе и примерно на 20% в четырёхзонной системе. Он также сокращает время установления и уменьшает превышения, то есть микросети возвращаются в нормальное состояние быстрее и с меньшими колебаниями.

Что это значит для будущих энергосистем

Проще говоря, исследование предлагает более умный «автопилот» для сложных энергосетей с большой долей возобновляемой энергии будущего. Комбинируя продвинутый тип регулятора с алгоритмом поиска, усиленным памятью, авторы показывают, что мультисвязанные микросети могут выдерживать внезапные всплески спроса и флуктуации возобновляемых источников с меньшими отклонениями частоты и более плавными потоками мощности. Хотя работа основана на детальных моделированиях, она указывает на то, что такие интеллектуальные методы настройки могут помочь операторам в реальном мире интегрировать больше чистой энергии без потери устойчивости, прокладывая путь к более крупным, экологичным и надежным энергетическим сетям.

Цитирование: Alshahir, A., Fathy, A., A. Hashim, F. et al. Optimal fractional order PID-load frequency controller for multi-interconnected microgrids including renewable energy and storage system. Sci Rep 16, 14342 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43080-z

Ключевые слова: микросети, возобновляемая энергия, регулирование частоты, алгоритм оптимизации, накопление энергии