用于包含可再生能源与储能系统的多互连微电网的最优分数阶PID-负荷频率控制器

在可再生能源世界中保持电力稳定

随着越来越多的家庭和工业从风电场、水电站和先进电池获取电力，保持电网稳定变得更加困难。当供需失衡时，电网频率会偏移，这可能损坏设备并引发停电。本文探讨了一种新的方法，以使许多小型互连电网——称为微电网——在可再生能源和用户负荷高度不确定的情况下仍能平稳运行。

电网频率为何关系到日常生活

电力系统被设计为在一个非常特定的频率下运行（取决于地区为50或60赫兹）。如果同时开启太多电器，或风速突降导致涡轮发电减少，频率就可能下跌或上升。小幅偏差是正常的，但较大或持续的偏差会使线路过载、干扰保护装置，并缩短精密电子设备的寿命。当几个国家或地区通过联络线相连时，挑战更为严峻：一处的扰动可以通过联络线传导并使邻近区域失稳。传统的“负荷频率控制”方法在简单的化石燃料为主的电网中表现良好，但随着可再生能源和储能装置增多，这些方法逐渐力不从心。

从大型单一电网到众多智能微电网

为了在提高用电需求的同时减少化石燃料使用，电力系统正从少数大型电厂演变为由多个小型微电网组成的网络。本文研究的每个微电网都结合了常规热电厂、水力、风力发电机以及两种先进的储能技术：在液态电解质中存储能量的钒流（红氧化还原）电池和将过剩电能转化为氢气并通过燃料电池再转回电能的氢能系统。这些微电网相互连接以共享电力。其优点是灵活性与韧性；缺点是交互作用复杂，令在突发负荷变化下将频率和交换功率维持在安全限度内变得困难得多。

更智能地调校电网的“自动驾驶”

工程师通常依赖PID控制器——一种持续微调发电机输出以纠正频率误差的自动系统。本文采用了一种更灵活的变体，称为分数阶PID控制器，它增加了额外的调节“旋钮”，能够更好地塑造系统随时间的响应。问题在于，在大型、富含可再生能源的网络中调优这些控制器是一个复杂的搜索问题，充满局部陷阱。为此，作者改进了一种所谓的政治优化器（political optimizer），这是一种受多党选举启发的搜索算法。他们提出的记忆增强版本mPO，让虚拟“候选者”记住其过去的最佳位置并利用这些经验指导未来移动，同时通过一个特殊的探索步骤保持搜索多样性，避免过早陷入局部最优。

在接触实际电网前对算法进行测试

在将mPO应用于实际电力问题之前，作者在一组用于评估优化方法的标准数学基准函数上对其进行了测试。在12个测试函数中，mPO比多种流行的自然启发算法（包括灰狼算法、沙猫群体和正弦-余弦方法）以及原始政治优化器更快且更稳定地收敛。它表现出较高的精度、良好的鲁棒性以及较低的陷入局部最优的倾向，表明记忆与探索的改进确实提升了搜索过程。

稳定富可再生能源的微电网网络

论文的核心是一系列在两区互连微电网以及更大四区系统上的仿真。在每种情形中，微电网均包含热电、 水力和风力单元以及储能，并承受剧烈的负荷变化和现实的非线性效应。使用mPO算法对分数阶PID控制器进行调优，以使一个综合误差量（同时跟踪频率偏差与不期望的功率交换）最小化。与传统政治优化器及其他方法相比，当两区系统中存在混合氢-电池储能时，mPO将该误差约降低8%；在四区系统中约降低20%。它还缩短了稳态时间并减少了超调，意味着微电网能够更快、更平稳地恢复到正常运行。

这对未来电力系统意味着什么

简而言之，本研究为未来复杂且以可再生能源为主的电网提供了一种更智能的“自动驾驶”。通过将一种先进控制器与记忆增强的搜索算法结合，作者展示了多互连微电网在突发负荷激增和可再生能源波动下可以实现更小的频率偏差和更平滑的功率流。尽管工作基于详细仿真，但结果表明，这类智能化调优方法有助于实际运行者在不牺牲稳定性的前提下整合更多清洁能源，为更大、更绿色、更可靠的电力网络铺平道路。

引用: 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

关键词: 微电网, 可再生能源, 频率控制, 优化算法, 能量存储