在电力系统研究的最新进展中，一项关于含电动汽车的多微电网智能发电控制策略的研究引起了广泛关注。该研究通过深入探索控制器交互的多微电网互联结构，揭示了发电机端电压调节与负荷频率控制（LFC）之间的紧密联系，并据此构建了一个创新的发电控制模型。
该模型特别考虑了电动汽车的接入对微电网负荷频率控制的影响，为含电动汽车的多微电网系统提供了更为精确的发电控制框架。研究者们并未止步于此，他们还设计了一种基于多智能体的控制器参数自适应算法，这一算法能够智能地调整模型预测控制（MPC）与PI控制器的权重参数。
在这一算法中，频率控制器和电压控制器分别将实时频偏、EV站输出功率边界以及模型预测控制器的可调参数矩阵作为状态集和动作集，同时以频率偏差和电压偏差作为奖励函数指标。通过这种方式，系统能够根据实际运行状态实时优化控制器参数，从而提高控制性能。
研究还提出了一种全新的多微电网系统结构，该结构不仅能够在子微电网之间进行信息交换，还能根据环境状态实时更新控制器参数。这一创新结构显著提高了多微电网频率控制过程的鲁棒性和快速性，为电力系统的稳定运行提供了有力保障。
仿真实验结果表明，自动调压（AVR）回路虽然增加了有功功率干扰，但研究者们所提出的可进化模型预测控制器却能够应对这一挑战。与传统控制和模型预测控制算法相比，该控制器在多微电网系统中表现出了更为出色的性能。它不仅能够在子微电网之间高效地进行信息交换，还能根据实时状态智能地调整控制器参数，从而显著提高了系统的整体控制效果。
该双层控制结构在机器学习智能体出现故障时仍能保持系统的安全稳定运行。这一特性使得该控制策略在实际应用中具有更高的可靠性和稳定性。
据悉，这项研究成果已发表在《电工技术学报》2024年第3期上，论文题目为“基于可进化模型预测控制的含电动汽车多微电网智能发电控制策略”。该研究得到了国家自然科学基金的大力支持，为电力系统的智能化发展注入了新的活力。
