Voltage Restoration in MVDC Shipboard Microgrids with Economic Nonlinear Model Predictive Control

📄 arXiv: 2312.03603v2 📥 PDF

作者: Saskia Putri, Ali Hosseinipour, Xiaoyu Ge, Faegheh Moazeni, Javad Khazaei

分类: eess.SY

发布日期: 2023-12-06 (更新: 2024-05-02)

💡 一句话要点

提出基于经济非线性模型预测控制的MVDC舰船微网电压恢复方案

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: MVDC微电网 非线性模型预测控制 电压恢复 功率共享 舰船电力系统

📋 核心要点

  1. 海军微电网面临恒功率负载和脉冲功率负载带来的电压稳定和功率分配挑战，现有线性模型控制方法难以应对其非线性特性。
  2. 论文提出一种基于非线性模型预测控制的复杂下垂控制策略，利用超级电容处理高频负载，电池和发电机处理稳态负载。
  3. 实验结果表明，该控制框架能够有效恢复电压，并在海军微电网中实现资源的优化功率共享。

📝 摘要（中文）

未来的海军微电网(MGs)将包含混合储能系统(ESS)，包括电池和超级电容器，以响应新兴的恒功率负载(CPLs)和波动的脉冲功率负载(PPLs)。海军微电网的电压调节和这些资源之间的功率共享对于任务的成功至关重要。本文提出了一种新颖的控制策略，使用嵌入复杂下垂控制架构的非线性模型预测控制器，用于中压直流(MVDC)海军MGs中的电压恢复和功率共享。复杂的下垂控制确保将超级电容器(SCs)分配给高频负载(即PPLs)，而电池储能系统(BESS)和辅助发电机共享稳态负载(即CPL)。与依赖线性模型的最先进的海军舰船MGs控制相比，所提出的方法通过非线性模型预测控制(NMPC)将MGs的非线性行为纳入闭环控制框架中。MVDC动态的降阶表示被用作预测模型，并辅以多目标、基于约束的优化控制公式。结果表明，所提出的控制框架对于海军MGs中的电压恢复和资源功率共享是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决MVDC舰船微电网中，由于恒功率负载(CPLs)和脉冲功率负载(PPLs)的存在，导致的电压波动和资源功率分配问题。现有控制方法通常基于线性模型，无法准确描述微电网的非线性动态特性，导致控制性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用非线性模型预测控制(NMPC)来处理微电网的非线性特性，并结合复杂下垂控制策略实现功率共享。通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，从而实现电压恢复和功率分配的目标。

技术框架：整体架构包含以下几个主要模块：1) MVDC微电网的降阶非线性动态模型；2) 基于复杂下垂控制的功率分配策略，将超级电容(SC)用于高频负载，电池储能系统(BESS)和辅助发电机用于稳态负载；3) 基于NMPC的优化控制器，以电压恢复和功率分配为目标，通过求解优化问题得到控制信号。

关键创新：最重要的技术创新点在于将非线性模型预测控制应用于MVDC舰船微电网的电压恢复和功率共享问题。与传统的线性控制方法相比，NMPC能够更好地处理微电网的非线性动态特性，提高控制性能和鲁棒性。

关键设计：论文采用MVDC动态的降阶表示作为预测模型，以降低计算复杂度。优化控制目标包含电压恢复和功率分配两部分，通过加权系数进行平衡。约束条件包括电压上下限、电流上下限以及储能系统的容量限制。NMPC采用滚动优化策略，在每个采样时刻求解一个有限时域的优化问题。

📊 实验亮点

论文通过仿真实验验证了所提出控制框架的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地恢复电压，并在超级电容、电池储能系统和辅助发电机之间实现合理的功率分配。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该方法在电压恢复和功率共享方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于未来海军舰船微电网的能量管理和控制，提高电网的稳定性和可靠性，并优化能源利用效率。此外，该方法也可推广到其他具有类似特性的微电网应用场景，例如电动汽车充电站、数据中心等。

📄 摘要（原文）

Future Naval Microgrids (MGs) will include hybrid energy storage systems (ESS), including battery and supercapacitors to respond to emerging constant power loads (CPLs) and fluctuating pulsed power loads (PPLs). Voltage regulation of naval microgrids and power sharing among these resources become critical for success of a mission. This paper presents a novel control strategy using nonlinear model predictive controller embedded with a complex droop control architecture for voltage restoration and power sharing in medium voltage DC (MVDC) Naval MGs. The complex droop control ensures allocating supercapacitors (SCs) for high-frequency loads (i.e., PPLs), while battery energy storage system (BESS) and auxiliary generators share the steady-state load (i.e., CPL). Compared to state-of-the-art control of the naval ship MGs that relies on linear models, the proposed method incorporates the nonlinear behavior of the MGs in the closed-loop control framework via nonlinear model predictive control (NMPC). A reduced order representation of the MVDC dynamic is employed as the prediction model, augmented with a multi-objective, constraints-based, optimal control formulation. The results demonstrate the effectiveness of the proposed control framework for voltage restoration and power sharing of resources in naval MGs.