随着全球能源与环境危机的日益加剧,新能源将成为未来能源体系的重要组成部分。微电网作为一种由分布式电源、储能装置、负荷等构成的小型供配电系统,是未来新能源利用的发展趋势。受分布式电源的随机性和位置分散性的影响,传统集中式的控制方式不再适用于微电网的协同调节,基于无线传感网络的分层网络化分布式协同控制受到了广泛关注。本文结合国内外的研究现状,提出基于无线传感网络的微电网输出频率、电压的分布式两级协同控制、两级协同跟踪控制、两级鲁棒补偿控制算法,分别从理论上求解不同控制方式下,微电网对无线传感网络通信延时和可靠性的需求以及数据采样周期对控制系统的影响。然后,根据微电网控制对通信网络的需求,给出一种无线传感网络端到端传输性能优化算法,以满足上述微电网控制应用对无线传感网络数据传输可靠性和实时性的需求。本文的主要研究工作如下:⑴提出了一种基于通信丢包的孤岛微电网两级分布式协同最优控制算法。针对微电网无线传感网络数据丢包造成的通信数据的不完备性,采用分布式一致卡尔曼滤波器对微电网可能丢失的状态数据进行估计,可以有效减少通信误差对控制性能造成的影响。建立了微电网次级控制电压、频率小信号模型和相应的数据包传输模型,并以二次型性能指标为约束,设计出一个类输出反馈最优控制器实现电压和频率的次级最优补偿控制。通过将通信和控制策略相结合,得到微电网网络化闭环控制系统,并据此对微电网控制系统进行了稳定性分析。仿真结果表明:该算法可以有效实现孤岛微电网电压、频率补偿,相较于分布式平均比例积分控制方法(DAPI),该微电网两级网络化最优控制方法在30%的数据丢包概率下具有更好的鲁棒性能。⑵提出了一种基于马尔可夫时变延时的孤岛微电网分布式两级协同跟踪控制算法。针对微电网无线传感网络通信延时一般是随机且时变的特点,考虑延时受信道拥塞的影响而导致的前后传输延时的相关性,将微电网无线传感网络随机时变延时建模成马尔可夫方程。结合随机性理论,推导出马尔可夫时变延时下的孤岛微电网网络化控制全局闭环随机系统方程,得出相应的全局闭环随机系统稳定性分析定理。并根据该稳定性定理推导出微电网两级控制器增益上界以及延时边界。仿真结果表明:该分布式两级协同控制策略在负荷变化、分布式电源即插即用、通信延时等环境下可以有效的将微电网电压、频率调节到参考值并实现有功功率的精确分配。并通过对比实验验证在通信延时为14ms时,该控制方法具有更优越的控制性能和更快的调节速度。⑶提出了一种非均匀通信延时环境下孤岛微电网电压分布式两级鲁棒优化控制算法。针对微电网无线传感网络通信链路非均匀延时以及采样周期对微电网控制性能的影响,本文提出一种energy-to-peak鲁棒性能指标定量分析微电网电压控制系统鲁棒性能。考虑孤岛微电网电压控制的同步跟踪特性,结合一致性控制算法的特点,建立微电网输出电压两级控制的离散状态空间模型。给出一种通信延时下的微电网两级分布式电压控制方法。并推导出孤岛微电网两级控制系统全局闭环方程,据此分析得出微电网控制系统稳定性条件和energy-to-peak鲁棒性能指标约束下的最优控制器增益。同时,通过理论定量分析讨论了采样周期对微电网控制性能的影响。仿真结果表明:该电压两级鲁棒控制策略可以有效实现一定通信延时下的微电网电压补偿控制。⑷提出了一种微电网环境下分布式多跳无线传感网络端到端延时优化算法。针对微电网分布式两级协同控制对无线传感网络通信质量以及采样周期的要求,采用最大化数据包到达率的端到端延时优化方法,求取理想的无线通信soft Qo S保障前提下微电网控制系统最小采样周期。基于IEEE 802.11标准以及基本的概率理论,结合M/M/1排队理论,推导出多跳分布式无线传感网络的端到端延时模型和端到端延时分布。并给出最大化数据包到达率的端到端延时优化方法。仿真结果给出了无线传感网络参数如数据包到达率、最大退避窗口大小、多跳跳数和数据包大小对无线传感网络端到端延时性能的影响,并得出了满足理想无线通信soft Qo S保障前提下的最优数据包到达率。