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【论文推荐】基于轮询协议的可再生能源微网分布式块滚动时域估计

已有 844 次阅读 2026-3-20 11:26 |个人分类:论文推荐|系统分类:博客资讯

编辑荐语

本期将给大家分享“基于轮询协议的可再生能源微网分布式块滚动时域估计(Round-Robin protocol based distributed blocking moving horizon estimation of renewable energy microgrids)”. 如您对本期相关内容有好的理解与建议, 欢迎评论区留言.

本文聚焦于可再生能源微网在通信资源受限下的高可靠状态监测难题, 创新性地提出了一种融合轮询协议与块优化策略的分布式滚动时域估计新框架. 针对大规模传感器网络带宽有限、易发数据拥塞, 以及传统滚动时域估计在线计算负担重的双重瓶颈, 研究通过轮询协议调度节点依次周期传输, 实现了信道资源的公平高效利用; 进一步引入扰动序列分块设计, 大幅压缩了优化变量维度, 显著降低了算法的在线计算复杂度. 理论分析严密, 建立了保证分块估计问题与原有问题存在等价解的充分条件, 并证明了算法的可行性与估计误差系统的稳定性. 仿真研究表明, 所提方法能在不牺牲估计精度的前提下, 有效平衡通信效率、计算负荷与估计性能, 为高维、强约束、资源受限的微网系统状态感知提供了一条极具工程实用价值的技术路径.

本文问题导向明确, 解决方案巧妙, 将通信调度、优化降维与分布式估计有机结合, 理论严谨, 仿真验证充分. 所提框架对提升能源互联网状态感知的实时性、可靠性与可扩展性具有重要参考价值. 推荐给从事微电网运行控制、分布式状态估计、网络化系统及工业物联网研究的科研人员与工程师阅读.

论文介绍

基于轮询协议的可再生能源微网分布式块滚动时域估计

Round-Robin protocol based distributed blocking moving horizon estimation of renewable energy microgrids

何德峰†, 胡爽, 穆建彬

机构: 浙江工业大学信息工程学院

引用: 何德峰, 胡爽, 穆建彬. 基于轮询协议的可再生能源微网分布式块滚动时域估计. 控制理论与应用, 2026, 43(1): 129 – 138

DOI: 10.7641/CTA.2024.30643

全文链接:

http://jcta.alljournals.ac.cn/cta_cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=CCTA230643&flag=1

摘要

针对可再生能源微网系统状态监测过程中通信资源有限的问题, 本文提出了一种基于轮询协议的分布式块滚动时域估计算法. 在分布式滚动时域估计的基础上, 通过引入轮询协议减轻传感器网络的通信负担. 在该协议下, 每个传感器节点依次且周期性地传送其测量值分量, 避免了数据拥塞且充分利用了有限带宽资源. 再应用块概念设计估计窗口内的扰动序列, 减少了优化变量个数, 从而降低了在线计算量. 通过分析算法在最大分块长度下的可行性与收敛性, 建立了保证算法优化问题存在等价解的充分条件, 并把结果推广至扰动序列任意分块的情况. 仿真结果表明所提算法能够有效估计可再生能源微网系统状态.

引言

在环境与能源的双重压力下, 可再生能源以其高效、清洁、低碳和环保等特性, 对促进能源结构转型和推动可持续发展发挥着关键作用[1–3]. 然而, 可再生能源发电的随机性和间歇性会对大电网的稳定运行产生不利影响[4]. 为了解决这一问题, 微网的概念应运而生[5]. 微网由可再生能源、储能装置、能量转换装置、负载、监控和保护装置构成, 具有灵活高效的优点. 要确保微网的自动化监测和安全控制, 需要获取实时且可靠的系统运行状态信息. 然而, 测量设备所能采集的信息类型和数量有限, 且难以避免测量噪声的影响, 从而导致实时测量数据的不足. 此外, 可再生能源发电的不确定性使得状态估计容易产生较大误差, 这极大地制约了可再生能源微网系统灵活调度的能力. 因此, 研究高效的可再生能源微网状态估计算法尤为重要. 近年来, 国内外相关学者针对可再生能源微网系统的状态估计问题开展了许多研究[6–7]. 例如, 文献[8]研究了具有传感器饱和的可再生能源微网的分布式状态估计问题. 文献[9]提出了一种分布式加权最小二乘状态估计方法, 通过将数据划分子集并行处理, 减少了计算执行时间. 文献[10]提出了一种具有可膨胀噪声方差的自适应卡尔曼滤波器, 有效处理了模型误差以及测量数据误差. 可再生能源微网在实际应用中总是存在电压、功率等各种约束条件限制,然而上述估计方法没有考虑此类约束问题.

滚动时域估计(moving horizon estimation, MHE)能够有效处理有约束系统的状态估计问题[11–14]. 基于新的测量信息和预测控制滚动优化原理, 通过在每个时刻计算有限时域内的约束最小二乘问题, 实现了对系统状态的准确估计[11]. 随着系统规模的扩大和复杂性的增加, 传统的集中式估计难以满足实时精确估计系统整体状态的需求. 分布式滚动时域估计(distributed MHE, DMHE) 凭借其容错能力好、运算速度快等优点, 受到广大学者的关注[15–17]. DMHE在每一个传感器节点上执行MHE过程, 通过传感器节点之间的信息交互来提升各自的估计性能. 文献[15]提出了处理网络时延与丢包问题的分布式滚动时域估计算法. 文献[16]提出了一种分布式滚动时域估计算法, 在弱可观测条件下, 通过融合相邻节点的先验估计, 使所有传感器节点估计的状态均收敛于实际状态. 在其基础上, 文献[17]通过对到达成本进行多步融合, 保证了局部估计误差的一致性.

MHE需要在线求解约束优化问题, 在线计算量庞大, 这限制了其在大规模复杂系统中的应用. 通常滚动优化问题的计算量是其决策变量维数的指数函数[18], 因此压缩决策变量的维数是减少计算量的一种有效方法. 文献[19–22]通过引入“块”概念, 可以有效减少决策变量的个数, 进而降低算法的计算负担. 文献[23]针对柔性机械臂, 提出了一种基于扰动块的分布式滚动时域估计算法. 文献[24–25]通过设计块结构和约束条件, 保证了基于块结构的模型预测控制的可行性与稳定性.

实际中用于监测微网状态的传感器网络规模庞大, 但各个传感器节点的通信资源却十分有限. 现阶段5G行业面临网络覆盖不全面、技术成熟度需提升以及建设和运营成本高等问题. 资源和带宽的受限使得传感器网络通信过程中可能产生网络诱导现象[26–27], 解决方法之一是采用通信协议来调度传感器节点的数据传输. 在工业应用中, 3种主要的通信协议被广泛采用: 轮询协议[28–31]、尝试一次丢弃协议以及随机通信协议. 其中, 轮询协议按照预先确定的顺序循环访问每个传感器节点, 实现了网络中有限通信资源的平均分配. 相关研究中, 文献[29]研究了轮询协议下时滞系统的滚动时域估计问题. 文献[30]研究了非线性系统的分布式状态估计问题, 通过引入轮询协议来克服信道容量的限制, 提出了一种随轮询协议周期性变化的信道衰落模型来提高估计器性能. 文献[31]研究了受传感器网络中状态饱和以及轮询协议影响的随机离散时变系统的分布式递归滤波算法.

受到上述研究的启发, 本文通过将轮询协议引入DMHE, 并利用块策略压缩计算量, 提出了一种基于轮询协议的分布式块滚动时域估计算法, 并将其应用于可再生能源微网的状态监测过程中. 主要贡献有: 1) 在滚动时域估计窗口内构建扰动块结构, 减少优化变量的个数, 从而降低计算量; 2) 将轮询协议引入块策略下的分布式滚动时域估计算法中, 充分利用了传感器网络的有限带宽, 避免了数据冲突; 3) 基于系统状态方程, 通过设计新的约束条件, 建立了保证所提算法的优化问题具有等价解的充分条件.

结论

本文研究了基于轮询协议的DMHE算法及其在可再生能源微网系统中的应用. 为了避免数据拥塞和充分利用有限带宽资源, 将轮询通信协议引入了传感器网络, 使得数据能够在通信信道内有序高效地进行传输. 基于DMHE算法, 通过将估计窗口内的过程扰动序列分块, 并使同一块内扰动值相等, 减少了每一时刻需要求解的优化变量个数, 降低了算法的计算量. 通过分析建立了确保带块结构DMHE算法与未分块DMHE算法间存在等价解的充分条件, 从而保证本文估计算法的可行性与估计误差系统的稳定性. 仿真结果表明, 所提算法能够实现对可再生能源微网系统状态的有效估计, 对于满足可行性条件的不同分块形式下的分布式滚动时域估计算法, 扰动序列分块数量越少, 算法计算时间越短, 能够在不影响估计性能的基础上提高估计效率. 后续研究将考虑处理不确定扰动下可再生能源微网系统的状态估计问题, 进一步减少算法计算复杂度.

作者简介

何德峰教授, 博士生导师, 目前研究方向为智能预测控制、多智能体分布式估计与协同控制;

胡爽硕士研究生, 目前研究方向为滚动时域估计;

穆建彬讲师, 目前研究方向为分布式系统控制与优化.

期刊介绍

《控制理论与应用》(Control Theory & Applications)是经国家科学技术部批准, 教育部主管, 由华南理工大学和中国科学院数学与系统科学研究院联合主办的全国性一级学术刊物, 1984年创刊, 月刊, 国内外公开发行. 《控制理论与应用》是中国科学引文数据库首批统计源期刊之一，中文核心期刊，入选中国精品科技期刊顶尖学术论文F5000项目，中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录以及中国科协百篇优秀科技论文遴选计划，2021年入选广东省高质量科技期刊建设项目，2022-2024年连续获得基金委资助（科技活动专项）。

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