Questo articolo presenta una microgrid DC con controllo gerarchico implementato in un simulatore, OPAL RT-Lab. Descrive in dettaglio la modellazione dei circuiti, le strategie di controllo primarie e secondarie e la convalida sperimentale. I risultati dimostrano prestazioni di controllo efficaci, evidenziando l'importanza di una solida piattaforma sperimentale per la ricerca e lo sviluppo delle microreti.

L'ascesa delle fonti di energia rinnovabile ha sottolineato l'importanza delle microreti, in particolare delle varianti CC, che sono adatte per l'integrazione di pannelli fotovoltaici, sistemi di accumulo a batteria e altre soluzioni di carico CC. Questo articolo presenta lo sviluppo e la sperimentazione di una microgrid DC con controllo gerarchico implementata in OPAL RT-Lab, un simulatore. La microrete comprende risorse energetiche distribuite (DER) interconnesse tramite convertitori di potenza, un bus CC e carichi CC. Il controllo primario utilizza un meccanismo di controllo dell'abbassamento e un controllo proporzionale-integrale (PI) a doppio anello per regolare la tensione e la corrente, garantendo un funzionamento stabile e una condivisione proporzionale dell'alimentazione. Il controllo secondario utilizza una strategia basata sul consenso per coordinare i DER per ripristinare la tensione del bus e garantire un'accurata condivisione dell'alimentazione, migliorando l'affidabilità e l'efficienza del sistema. La configurazione sperimentale descritta in questo documento include la modellazione dei circuiti, l'implementazione hardware e le strategie di controllo. I parametri del circuito e del controller della piattaforma hardware sono specificati e i risultati possono essere osservati attraverso le misurazioni dell'oscilloscopio. Vengono condotti due serie di esperimenti che dimostrano la risposta del controllo secondario con e senza indugio per convalidare l'efficacia della strategia di controllo. I risultati confermano il successo dell'implementazione del controllo gerarchico nella microrete. Questo studio sottolinea l'importanza di una piattaforma sperimentale completa per l'avanzamento della tecnologia delle microreti, fornendo preziose informazioni per la ricerca e lo sviluppo futuri.

Con il rapido sviluppo delle fonti di energia rinnovabile, le microreti hanno guadagnato un'attenzione significativa a livello globale¹. Consentono l'integrazione nella rete di risorse energetiche distribuite (DER), come il solare fotovoltaico (PV), insieme ai sistemi di accumulo di energia (ESS), supportando così la transizione verso l'energia sostenibile e rinnovabile. In quanto componente fondamentale nell'integrazione delle energie rinnovabili, le microreti CC hanno attirato una notevole attenzione grazie alla loro compatibilità con la natura CC intrinseca dei sistemi fotovoltaici, delle batterie e di altri DER. Il funzionamento CC riduce la necessità di più conversioni di energia, il che può migliorare l'efficienza e l'affidabilità complessive del sistema. Di conseguenza, le microreti CC rappresentano una strada promettente per ottimizzare l'integrazione delle energie rinnovabili².

È ampiamente riconosciuto che la simulazione e gli studi sperimentali sono fondamentali per far progredire la tecnologia delle microreti. Le simulazioni consentono a ricercatori o ingegneri di modellare e analizzare vari scenari e strategie di controllo in un ambiente virtuale, che è conveniente e privo di rischi. Tuttavia, la sperimentazione nel mondo reale è altrettanto importante in quanto convalida questi modelli e teorie, rivelando sfide pratiche e comportamenti dinamici che le simulazioni potrebbero^{non catturare completamente}. Nonostante le intuizioni ottenute dalle simulazioni, sono necessari esperimenti pratici sulle microreti per affrontare i problemi che derivano dalle implementazioni fisiche. Questi esperimenti aiutano a comprendere le caratteristiche operative, le dinamiche di controllo e le interazioni tra i diversi componenti in un contesto reale⁴. Data la loro scala ridotta e la loro natura modulare, le microreti offrono una soluzione più gestibile e scalabile per condurre questi studi sperimentali vitali rispetto alle tradizionali reti elettriche su larga scala, che sono troppo estese e complesse per la sperimentazione pratica. Pertanto, condurre esperimenti fisici sulle microreti è essenziale per far progredire la nostra comprensione e le nostre capacità in questo campo.

In una tipica microgrid CC, vari DER sono collegati a un bus CC tramite convertitori di potenza. Questa configurazione facilita lo scambio diretto di alimentazione senza la necessità di più conversioni CC-CC o CA-CC⁵. Questi convertitori di potenza regolano la tensione e la corrente, garantendo un trasferimento di potenza efficiente e stabilità. Il bus CC funge da nodo centrale, distribuendo l'alimentazione ai vari carichi collegati al sistema. Le linee di trasmissione forniscono i percorsi necessari per il flusso di energia tra i DER, i convertitori e i carichi, mantenendo un'alimentazione stabile e affidabile all'interno della microrete. Per gestire efficacemente il funzionamento di una microrete CC, viene spesso impiegata una struttura di controllo gerarchica⁶. Questa struttura è generalmente suddivisa in tre livelli: controllo primario, secondario e terziario, ciascuno con funzioni e responsabilità distinte.

Il controllo primario si concentra sulla regolazione immediata della tensione e della corrente all'interno della microrete CC, garantendo stabilità e una corretta condivisione di corrente/potenza tra i DER. Il controllo primario più comune è il controllo della caduta. Rispetto ad altri controlli primari, è privo di comunicazione e ha una risposta rapida. Tuttavia, a causa della sua caratteristica di abbassamento, il controllo dell'abbassamento può causare una deviazione della tensione e non è in grado di mantenere la tensione al valore nominale. Allo stesso tempo, all'aumentare del carico e del numero di DER, la precisione della condivisione della corrente diminuisce. Pertanto, è necessario un ulteriore controllo secondario per il ripristino della tensione e la regolazione della corrente. Il controllo secondario ripristina i punti di funzionamento del sistema dopo i disturbi e coordina i controllori primari per la regolazione della tensione e della corrente. Il controllo terziario ottimizza il funzionamento economico e strategico della microrete, gestendo la programmazione energetica e le interazioni con la rete elettrica principale⁷.

La letteratura recente evidenzia progressi significativi nell'applicazione del controllo gerarchico per le microreti CC, passando dagli studi di simulazione alle configurazioni hardware-in-the-loop (HIL) e, infine, agli esperimenti fisici del mondo reale. Gli studi di ricerca iniziali hanno spesso impiegato strumenti di simulazione per sviluppare e testare algoritmi di controllo gerarchico per microreti CC. Questi studi si concentrano sulla modellazione del comportamento dinamico delle microreti, sull'ottimizzazione delle strategie di controllo e sulla valutazione delle prestazioni del sistema in varie condizioni. Gli ambienti di simulazione come MATLAB/Simulink e PSCAD sono comunemente utilizzati grazie alla loro flessibilità e ai set di strumenti completi per l'analisi dei sistemi di alimentazione⁸. Andando oltre le simulazioni pure, gli esperimenti HIL forniscono un ambiente di test più realistico integrando l'hardware di controllo in tempo reale con modelli di microgrid simulati. Questo approccio consente ai ricercatori di convalidare gli algoritmi di controllo e di valutarne le prestazioni in condizioni quasi reali. Le configurazioni HIL colmano il divario tra studi teorici e implementazioni pratiche, offrendo preziose informazioni sull'interazione tra i sistemi di controllo e i componenti delle microgrid⁹. La convalida finale delle strategie di controllo gerarchico si ottiene attraverso esperimenti fisici su configurazioni di microgrid reali. Questi esperimenti prevedono l'implementazione di algoritmi di controllo su hardware di microgrid reali, tra cui DER, convertitori elettronici di potenza e unità di controllo. Gli esperimenti fisici forniscono la valutazione più accurata delle prestazioni del sistema, rivelando sfide pratiche e problemi operativi che potrebbero non essere evidenti nelle simulazioni o nelle configurazioni HIL.

Per riassumere la progressione della ricerca sul controllo gerarchico nelle microreti DC, la Tabella 1 presenta una panoramica degli studi chiave classificati in base al loro approccio sperimentale. Dalla suddetta letteratura, è evidente che, mentre alcuni studi hanno utilizzato con successo piattaforme di microgrid fisiche per la sperimentazione, vi è una notevole mancanza di documentazione sistematica e di descrizioni complete di queste piattaforme sperimentali e del loro utilizzo, in particolare nel contesto del controllo gerarchico. Questa lacuna è significativa perché informazioni dettagliate sulle configurazioni sperimentali, le metodologie e i risultati sono fondamentali per replicare gli studi, far progredire la ricerca e facilitare l'implementazione pratica di strategie di controllo gerarchico nelle tecnologie delle microreti. Alla luce di questa esigenza, questo articolo si propone di fornire un'introduzione dettagliata e sistematica allo sviluppo e all'utilizzo di una piattaforma sperimentale fisica per microreti DC, concentrandosi sul controllo gerarchico, per contribuire con preziose intuizioni e linee guida pratiche alla ricerca in corso in questo campo.

In sintesi, i principali contributi di questo articolo sono i seguenti. In primo luogo, nell'ambito della strategia di controllo gerarchico, l'articolo elabora in dettaglio gli algoritmi di controllo necessari e le implementazioni per il controllo delle microreti, mentre i lavori precedenti hanno per lo più trattato gli esperimenti come validazione senza ulteriori elaborazioni. In secondo luogo, in linea con l'implementazione degli algoritmi di controllo, questo documento fornisce anche la configurazione hardware e la topologia dei componenti della microrete, migliorando la riproducibilità degli esperimenti di controllo della microrete. In terzo luogo, costruendo una piattaforma sperimentale scalabile, questo documento getta le basi per la ricerca futura sulle microreti, consentendo un'ulteriore esplorazione delle prestazioni di controllo in condizioni reali come ritardi di comunicazione e variazioni di carico, supportando così lo sviluppo di strategie di controllo più robuste ed efficienti.

In questa sezione, descriviamo i metodi utilizzati per lo sviluppo e la sperimentazione di una microgrid DC che incorpora il controllo gerarchico mostrato nella Figura 1, implementata in OPAL RT-Lab (di seguito denominato "simulatore"). Il protocollo è diviso in tre sezioni principali: Physical Setup and Circuit Modeling, Control Strategy Implementation e Simulator Experimental Setup. Si noti che questo protocollo non copre la strategia di controllo terziario, che prevede un'ottimizzazione di livello superiore e l'interazione con la rete elettrica principale, esula dall'ambito della nostra attuale configurazione sperimentale ed è lasciata per lavori futuri.

1. Configurazione fisica e modellazione dei circuiti

1. Topologia elettrica del sistema
   NOTA: Considerando l'architettura circuitale del sistema di microgrid in corrente continua, si procede con la costruzione della piattaforma sperimentale hardware attraverso i seguenti passaggi.
   1. Costruzione di un DER individuale
      1. Collegare il polo positivo della corrente continua tramite un filo al polo positivo di ingresso del circuito buck, collegando contemporaneamente i corrispondenti poli negativi; il convertitore specifico è mostrato nella Figura 2A. Costruire un modello matematico per il convertitore buck per facilitare la progettazione dei parametri di controllo per le simulazioni successive e le configurazioni sperimentali. Per un tipico convertitore buck, come mostrato nella Figura 3, costruire le sue equazioni nello spazio degli stati utilizzando il metodo della media nello spazio degli stati come segue⁵:
              (1)
         Dove I^L, V^C sono rispettivamente la corrente dell'induttore e la tensione di uscita; R, L, C sono i parametri dei componenti nel circuito del convertitore; Vⁱⁿ rappresenta la tensione CC in ingresso; e d rappresenta il ciclo di lavoro del convertitore CC-CC. Trasformare l'equazione ( 1) nella seguente forma di funzione di trasferimento, che è più conveniente per la progettazione di un controller PI.
         
              (2)
         Dove s rappresenta l'operatore di Laplace; G_Id(s) è la funzione di trasferimento del rapporto di servizio alla corrente; e G_VI(s) è la funzione di trasferimento della corrente alla tensione.
      2. Costruzione di microgrid con più DER
         1. Ripetere il processo di costruzione dei singoli DER come descritto sopra. Con più DER in posizione, collegare i corrispondenti terminali di uscita positivo e negativo di ciascun circuito buck.
         2. Per simulare l'impedenza di linea, inserire piccoli resistori in serie tra i poli positivi di ciascun DER.
      3. Integrazione del carico
         1. Utilizzare i resistori per simulare i carichi comuni nelle microreti CC. Per i carichi globali, collegare direttamente i terminali del resistore ai punti di confluenza dei poli positivo e negativo di tutti i DER. Quando è presente l'impedenza di linea, collegare i resistori all'uscita di ciascun circuito buck per simulare i carichi locali, come mostrato nella Figura 2D.
            NOTA: In questo esperimento, le connessioni dei circuiti vengono implementate utilizzando connettori a innesto, come illustrato nella Figura 2C.
2. Progettazione e configurazione di circuiti hardware
   NOTA: La configurazione hardware della piattaforma sperimentale di microgrid CC, corrispondente alla topologia in Figura 1, consiste principalmente nei seguenti passaggi:
   1. Configurazione dell'alimentazione CC
      1. Attivare l'alimentazione premendo il pulsante di accensione.
      2. Regolare la tensione al valore specificato utilizzando la manopola. Questo alimentatore è una sorgente CC a tensione costante con un intervallo di uscita di [0 - 300 V] e una potenza massima di 600 W. Avviare l'alimentazione all'inizio dell'esperimento premendo l'interruttore. L'alimentatore utilizzato in questo esperimento è mostrato nella Figura 2B.
   2. Configurazione del convertitore buck CC-CC
      1. Instradare i segnali di ingresso e di uscita del convertitore a una scheda di conversione del segnale e collegarli al controller hardware del simulatore tramite cavi di segnale.
         NOTA: Questa configurazione consente l'emissione di segnali di corrente e tensione in forma analogica e la trasmissione di segnali PWM dal controller per pilotare il convertitore a livello di circuito.
   3. Verifica dei collegamenti bus e carico
      1. Assicurati che questo passaggio sia in linea con il passaggio 1.1.3. Ispezionare tutti i collegamenti per verificarne l'accuratezza e la sicurezza.

2. Attuazione della strategia di controllo

1. 2.1.Configurazione del controllo del abbassamento
   1. Costruire il modulo di controllo del droop nel modulo di controllo all'interno del simulatore trascinando e rilasciando componenti come i blocchi di guadagno e differenza, come mostrato nella Figura 4.
   2. Fare doppio clic sul modulo "guadagno" e impostare il coefficiente di caduta come richiesto.
2. Configurazione del controllo PI a doppio loop
   1. Costruire il diagramma a blocchi di controllo trascinando e rilasciando i componenti nel simulatore (vedere la Figura 5).
   2. Quando si selezionano i guadagni di controllo PI, utilizzare il modello della funzione di trasferimento del convertitore buck nell'equazione ( 2), seguendo la sequenza di progettazione dell'anello interno (anello di corrente) prima e poi dell'anello esterno (anello di tensione).
      NOTA: Esiste un compromesso tra una risposta dinamica rapida e l'accuratezza della condivisione dell'alimentazione nello schema di controllo a doppio loop, poiché rapide regolazioni della tensione possono compromettere la precisione della distribuzione dell'alimentazione tra i DER.
3. Costruzione di una topologia di comunicazione distribuita
   1. Fornire segnali di ingresso diversi ai controller di ciascun DER per implementare il controllo distribuito all'interno del controller del simulatore centralizzato. Ad esempio, per DER 1, trascinare i segnali da DER 2 e DER 4 nel suo modulo di controllo per abilitare la comunicazione distribuita, come mostrato nella parte sinistra della Figura 6 e nella Figura 7C.
4. Implementazione della strategia di controllo secondario distribuito
   1. Costruire il diagramma a blocchi del controllo secondario nel simulatore in base al controllo secondario basato sul consenso, come illustrato nella Figura 6. Regolare la risposta del controllo secondario modificando i guadagni del controllo.

3. Configurazione sperimentale del simulatore in tempo reale

NOTA: La configurazione specifica dell'esperimento del simulatore comprende quattro fasi, come illustrato nella Figura 8.

1. Inizializzazione del modello
   1. Fare clic sul pulsante Modifica per modificare il programma in esecuzione sul simulatore. Successivamente, attivare il pulsante SET per completare le impostazioni delle proprietà di sviluppo.
2. Compilazione del modello
   1. Dopo aver completato la modifica del modello, fare clic sul pulsante Genera per compilare il modello in codice eseguibile.
   2. Monitorare la finestra di compilazione del software fino a quando non viene visualizzato il messaggio "Compilazione riuscita". Se si verifica un errore, individuare l'errore in base al prompt e apportare le correzioni necessarie
3. Configurazione del controllo in tempo reale del simulatore
   1. Al termine del processo di compilazione, configurare le impostazioni del codice del programma, ad esempio la modalità di simulazione, il tipo di collegamento di comunicazione in tempo reale e altri parametri pertinenti.
4. Download ed esecuzione del programma
   1. Scaricare il programma eseguibile compilato nell'hardware del controller e avviare l'esperimento.
   2. Collegare le sonde di tensione dell'oscilloscopio ai terminali positivo e negativo di ciascuna uscita DER e bloccare le sonde di corrente alle porte di uscita. Utilizzare la finestra dell'oscilloscopio per osservare l'output di ciascun DER nella microgrid.

La Figura 4 mostra il modulo di controllo del droop nel modulo di controllo costruito all'interno del simulatore. Il progetto dettagliato si basa sul seguente meccanismo di abbassamento:

Il meccanismo di controllo del droop è una strategia fondamentale per il controllo primario decentralizzato nelle microreti CC. Emula il comportamento dei generatori sincroni nei sistemi CA per condividere i carichi proporzionalmente tra diversi DER. Il controllo del droop regola la tensione di uscita di ciascun DER in base alla sua corrente di uscita, seguendo una caratteristica di droop predefinita:

     (3)

dove V_i^ref rappresenta la tensione di riferimento per l'iesimo DER; V_iⁿ rappresenta il setpoint di tensione dato dal controllo secondario, che di default è il valore nominale V_nom; k_i è il coefficiente di abbassamento; e I_i è la corrente di uscita dell'ith DER. Dall'equazione (3), si può vedere che il controllo del droop regola la tensione di riferimento di ciascun DER in base a diversi coefficienti di droop k_i per ottenere la condivisione della corrente. Dall'equazione (3), è evidente che il controllo del droop non si basa su informazioni provenienti da altre DER ed è un'equazione algebrica, che consente una risposta rapida. Tuttavia, provoca inevitabilmente una deviazione della tensione dal valore nominale V_iⁿ.

La Figura 5 mostra il diagramma a blocchi di controllo costruito trascinando e rilasciando i componenti nel simulatore. Gli input e gli output specifici sono dati dalle seguenti equazioni.

L'anello di controllo della tensione esterno regola la tensione di uscita in modo che segua la tensione di riferimento del controllo dell'abbassamento. Imposta la corrente di riferimento I_i^ref per l'anello interno come segue.

(4)

Dove k_i^p,v e k_i^i,vsono rispettivamente i guadagni proporzionali e integrali per l'anello di tensione.

L'anello di controllo della corrente interno assicura che la corrente segua il valore di riferimento impostato dall'anello di tensione esterno. L'anello di controllo della corrente ha un tempo di risposta più rapido per contrastare rapidamente i disturbi. La legge specifica sul controllo è data come segue.

(5)

Dove d_i[0,1] è il ciclo di lavoro per la generazione di PWM, e k_i^p,ie k_i^i,i sono i guadagni proporzionali e integrali, rispettivamente, per l'anello di corrente.

Il diagramma a blocchi del controllo secondario è stato costruito nel simulatore sulla base del controllo secondario basato sul consenso, come illustrato nella Figura 6. La strategia di controllo secondario distribuito mira a ottenere la regolazione della tensione e la condivisione dell'energia tra i DER in modo decentralizzato. Ciò si ottiene attraverso un algoritmo di consenso, in cui gli agenti regolano iterativamente i loro setpoint di tensione in base alle misurazioni locali e alle informazioni ricevute dagli agenti vicini.

Di seguito è mostrato un tipico protocollo di controllo secondario basato sul consenso, nonché nella Figura 7B.

     (6)

Dove c_i è il guadagno di accoppiamento per il controllo della condivisione di corrente; I_i^nominale è la corrente nominale per l'i^th DER. È stato dimostrato che la legge di controllo (6) può garantire il ripristino della tensione e un'accurata condivisione della corrente. Ovviamente, il controller secondario (4) è completamente distribuito, il che significa che le sue prestazioni non saranno influenzate dalla scala della microgrid e dal numero di DER. Questa scalabilità fornisce una base per la sua applicazione in microgrid su larga scala. Inoltre, la struttura gerarchica consente un'espansione flessibile, in quanto i controlli primari e secondari possono essere regolati a livello locale e globale, garantendo un funzionamento stabile anche con una maggiore complessità del sistema. Nel complesso, il quadro di controllo gerarchico per le microreti CC è mostrato nella Figura 7.

Per verificare l'efficacia del controllo gerarchico sulla piattaforma hardware della microgrid progettata, vengono condotti esperimenti sulla configurazione hardware mostrata nella Figura 9. I circuiti hardware e i parametri del controller utilizzati negli esperimenti sono descritti in dettaglio nella Tabella 2. I risultati sperimentali sono stati osservati utilizzando un oscilloscopio.

Sono state eseguite tre serie di esperimenti: uno con una risposta di controllo secondaria senza ritardo di comunicazione (Figura 10), uno con ritardo (Figura 11) e uno in condizioni di variazione del carico (Figura 12). In questo caso, abbiamo scelto il modulo di ritardo di trasporto nel simulatore per introdurre un ritardo fisso, che è una semplificazione del ritardo nelle reti di comunicazione elettrica del mondo reale. Una discussione sulle prestazioni del controllo è fornita nella sezione di discussione.

Figura 1: Struttura elettrica e di controllo di una tipica microrete CC. Descrizione: Il controllo terziario fornisce la tensione nominale V_nom a ciascun DER, mentre a livello di controllo secondario, i DER collaborano tra loro attraverso una rete di comunicazione distribuita, fornendo così un punto di regolazione della tensione per il controllo primario basato sul droop. Nel controllo dei convertitori di livello inferiore, le fonti di energia, tipicamente la generazione distribuita o ESS, sono collegate alla rete tramite convertitori, che regolano l'uscita attraverso un controllo PI a doppio anello. Abbreviazioni: DER = risorsa energetica distribuita; ESS = sistema di accumulo di energia; PWM = modulazione dell'ampiezza dell'impulso. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Hardware nell'esperimento della microgrid CC. (A) Convertitore buck CC-CC. (B) Alimentazione CC. (C) Connettori a innesto. (D) Linee di collegamento e un carico. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Una tipica struttura di convertitore buck . Simboli: Vⁱⁿ = tensione di ingresso; d = ciclo di lavoro; I^L = corrente dell'induttore; V^C = tensione di uscita; L = l'induttore; C = il condensatore; R = la resistenza al carico. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Modello del simulatore per il controllo della caduta. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: Modello Simulink per il controllo PI a doppio loop. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6: Modello di controllo secondario distribuito nel simulatore. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7: Framework di controllo gerarchico per microreti CC. (A) Controllo primario. (B) Controllo secondario. (C) Topologia di comunicazione utilizzata in questo articolo. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 8: La configurazione specifica del simulatore. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 9: La piattaforma sperimentale di microgrid DC. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 10: Prestazioni di controllo dello schema di controllo gerarchico nella microrete CC. (A) Tensioni di uscita, (B) Correnti di uscita. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 11: Risposte attuali in caso di ritardi. (A) Ritardo τ = 30 ms, (B) Ritardo τ = 40 ms. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 12: Prestazioni di controllo in presenza di variazioni di carico. (A) Tensioni di uscita, (B) Correnti di uscita. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Tabella 1: Panoramica della ricerca sul controllo gerarchico nelle microgrid.

Tabella 2: Parametri della microrete CC di prova.

La Figura 10 mostra le risposte in corrente e tensione del sistema di microgrid sotto controllo secondario senza ritardi di comunicazione. Prima del tempo t₁, il sistema è regolato esclusivamente da un controllo primario basato sul droop, dove è evidente che la tensione non può stabilizzarsi al valore nominale di 48 V e la distribuzione della corrente è relativamente imprecisa. Dopo l'attivazione del controllo secondario al tempo t₁, la tensione ritorna rapidamente a circa 48 V a t₂ e la corrente raggiunge una distribuzione precisa in un rapporto 3:1:3:1. Ciò dimostra che il controllo secondario soddisfa efficacemente i suoi obiettivi di controllo.

Nelle reti di comunicazione di potenza complesse, il controllo secondario, che si basa sulla comunicazione, si trova spesso ad affrontare la sfida dei ritardi di rete. Tali ritardi possono degradare le prestazioni del sistema, portando a tempi di risposta più lenti, stabilità ridotta e persino potenziali imprecisioni nella condivisione dell'alimentazione. Per simulare questo scenario, introduciamo ritardi di comunicazione nei segnali del sistema di controllo distribuito per osservare la risposta del sistema. La Figura 11 presenta le forme d'onda correnti del sistema con ritardi di comunicazione di 30 ms e 40 ms. Si può osservare che, dopo aver attivato il controllo secondario interessato dai ritardi, il sistema presenta oscillazioni significative. Tale comportamento oscillatorio è inaccettabile nelle reti elettriche del mondo reale, evidenziando l'importanza di ulteriori ricerche che utilizzano questa piattaforma sperimentale per affrontare gli effetti negativi dei ritardi di comunicazione sul controllo secondario.

Nelle microreti reali, le variazioni di carico sono molto comuni e frequenti. Per verificare completamente l'efficacia del metodo proposto sulla piattaforma di microgrid costruita, abbiamo condotto un esperimento di variazione del carico. Come mostrato nella Figura 12, abbiamo aggiunto un carico R_add=16 Ω al tempo t₁ e lo abbiamo rimosso al tempo t₂. Nella Figura 12A, si può vedere che la tensione subisce una breve fluttuazione quando il carico cambia, ma recupera rapidamente al valore nominale. Nel frattempo, nella Figura 12B, le correnti dei quattro DER mantengono un'allocazione accurata durante il collegamento e lo scollegamento del carico.

Dai risultati sperimentali, i punti chiave di questo protocollo possono essere suddivisi in componenti hardware e software. Per la parte hardware, è fondamentale garantire il corretto cablaggio di tutti gli elementi del circuito, in particolare dei terminali positivo e negativo. Per la parte software, l'implementazione del sistema di controllo deve seguire la strategia di controllo gerarchica delineata nella sezione del protocollo.

I guasti comuni nel sistema sono in genere l'assenza di uscita o il superamento dei limiti. L'approccio standard consiste nell'assicurarsi che le connessioni hardware del sistema siano corrette (ad esempio, senza cortocircuiti o circuiti aperti) e quindi verificare se le uscite del controller si comportano in modo anomalo. Inoltre, a causa delle limitazioni del simulatore in questo esperimento, non è stato possibile implementare un vero controllo distribuito, poiché i comandi di controllo vengono emessi centralmente dal simulatore piuttosto che da controller separati. Questo differisce dai sistemi di microgrid del mondo reale.

In conclusione, questo articolo presenta lo sviluppo e l'implementazione di una strategia di controllo gerarchico per una microrete CC, dimostrando l'efficacia sia del controllo del droop per la regolazione primaria che di un controllo secondario basato sul consenso per ottenere il ripristino della tensione e una precisa condivisione dell'energia tra le DER. Attraverso la modellazione dettagliata dei circuiti, l'implementazione dell'hardware e l'integrazione di strategie di controllo utilizzando il simulatore, OPAL-RT Lab, le prestazioni del sistema vengono convalidate in vari scenari, inclusi esperimenti con ritardi di comunicazione e variazioni di carico. I risultati confermano che il sistema di controllo proposto è in grado di mantenere una tensione stabile e di garantire una ripartizione proporzionale della potenza anche in condizioni dinamiche. Inoltre, la descrizione dettagliata della piattaforma sperimentale, compresa la configurazione dell'hardware e i parametri di controllo, migliora la replicabilità dello studio e fornisce preziose informazioni per la ricerca futura e l'implementazione pratica delle microreti. Il lavoro futuro si concentrerà sull'esplorazione di strategie di controllo avanzate e sul miglioramento della robustezza del sistema per adattarsi meglio alle contingenze del mondo reale.

Gli autori non hanno conflitti di interesse da rivelare.

Questo lavoro è stato sostenuto in parte dalla National Natural Science Foundation of China nell'ambito di Grant 62103308 e Grant 62073247, in parte dai Fondi per la ricerca di base per le università centrali nell'ambito della sovvenzione 2042023kf0095, in parte dalla Natural Science Foundation della provincia cinese di Hubei nell'ambito della sovvenzione 2024AFB719 e JCZRQN202500524, in parte dal finanziamento del progetto di tecnologia sperimentale dell'Università di Wuhan nell'ambito della sovvenzione WHU-2022-SYJS-10, e in parte dal programma di borse di studio post-dottorato del CPSF con il numero di sovvenzione GZC20241269.