关键词：多微电网负荷频率控制;电动汽车;发电机端电压;多智能体算法;模型预测控制
摘 要：多微电网中的环境状态、控制资源及偶然事件均具有强不确定性，而电动汽车在参与电网削峰填谷的同时也给发电控制带来了挑战。为此，该文提出一种基于可进化模型预测控制（LBMPC）的含电动汽车多微电网发电控制策略。首先，基于控制器交互的多微电网互联结构，考虑了发电机端电压调节和负荷频率控制（LFC）之间的耦合关系，建立含电动汽车多微电网的发电控制模型；然后，设计了一种基于多智能体的控制器参数自适应算法：频率控制器以实时频偏和EV站输出功率边界为状态集，以模型预测控制（MPC）控制器的可调参数矩阵Q_x作为动作集，以频率偏差为奖励函数指标，电压控制器同理，从而实现MPC与PI控制器权重参数的自适应调整；最后，仿真结果表明，自动调压（AVR）回路增加了有功功率干扰，对LFC控制器提出了更高的要求，与传统控制和MPC算法相比，应用于控制器互联结构的可进化模型预测控制器能够在子微电网之间进行信息交换，并且根据环境状态实时更新控制器参数，显著提高了多微电网频率控制过程的鲁棒性和快速性。同时，与纯深度确定性策略梯度（DDPG）控制器相比，该文提出的双层控制结构在机器学习智能体出现故障无法正常输出动作时，能更好地保证系统的安全稳定运行。
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