【摘 要】
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在一致性和模型预测控制理论的基础上,提出了一种本地集中优化、全局分布式迭代的分布式优化框架。该框架可以很好地解决大规模的微电网集群(MGC)分布式优化求解问题。在每次
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0901302);国家自然科学基金资助项目(51577115)~~
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在一致性和模型预测控制理论的基础上,提出了一种本地集中优化、全局分布式迭代的分布式优化框架。该框架可以很好地解决大规模的微电网集群(MGC)分布式优化求解问题。在每次迭代中,各个微电网平行地求解对应的子问题,并用求解得出的互联功率不断更新拉格朗日乘法子直至聚合。同时,通过调节惩罚因子的大小,可以控制本地微电网消耗本地分布式能源的程度,以使得MGC具有强的灵活性。尤其地,所提分布式框架可通过调整辅助聚合常数的值实现子微电网的即插即用功能。仿真结果表明,所提方法仅需要少量迭代即可达到全局最优,同时证明了即插即用功能的有效性。
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