基于多智能體系統的微電網分散協調控制策略

竇春霞 李 娜 徐曉龍

(燕山大學電氣工程學院 秦皇島 066004)

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基于多智能體系統的微電網分散協調控制策略

竇春霞 李 娜 徐曉龍

(燕山大學電氣工程學院 秦皇島 066004)

針對微電網在外界干擾情況下的動態穩定性問題，提出了基于多智能體系統的微電網分散協調控制策略。多智能體系統構建為兩層，在下層智能體中，各分布式發電單元的分散控制設計為雙環就地控制器，即由基于下垂特性的外環功率控制器和基于分數階PID的內環電壓電流控制器組成；在上層智能體中，微電網協調控制設計為H∞魯棒控制器。構建了微電網電壓穩定性評估指標，當微電網承受小干擾時，評估指標在安全域內，此時則僅依靠分散控制策略來維護系統的電壓；而當有大干擾發生時，評估指標超出安全域，此時則起動協調控制，并與分散控制一起維護電壓穩定。最后，仿真結果驗證了控制策略的有效性。

微電網 多智能體系統 分散協調控制 H∞魯棒控制 電壓評估指標

0 引言

隨著分布式發電在電力系統中的不斷滲透，由分布式電源(distributed generator，DG)、儲能裝置、負荷和控制裝置組成的微電網備受關注。作為一種新型高效的能源利用形式，微電網既可以并網運行，也可以孤島運行[1，2]。在大電網正常運行狀態下，微電網工作在并網模式，維護微電網穩定性的任務主要由大電網來承擔。大電網出現故障后，電力系統的繼電保護裝置靜態開關動作，斷開微電網與大電網的連接，微電網進入孤島運行狀態，此時微電網失去了大電網的支撐，需要由內部的DG來維護系統的穩定運行。因此，如何對微電網內部的多種DG進行有效控制以保證微電網在不同運行模式下都能安全穩定運行成為微電網研究的一個難點[3，4]。

大多數DG及儲能裝置通過電力電子接口接入微電網，其控制策略主要由逆變器完成[5]。近年來，微電網逆變器控制技術的研究已取得很多成果，分散控制和集中控制是微電網控制方向的兩大主要方法。分散控制是針對采用即插即用分布式電源的微電網提出的控制方法，是一種無通信互連線的控制技術[6]。每個個體單元都由相應的局部控制器獨立控制，需要本地信息，而不需要通信技術，該方法將系統的不平衡功率動態分配給各機組承擔，具有簡單、可靠、易于實現的特點。對簡單的微電網系統來講，分散控制策略結合上層的能量管理系統能夠維護微電網穩定。但隨著新能源發電的不斷滲透，微電網系統越來越復雜化，對于結構組成復雜的微電網系統，分散控制方法由于缺少單元系統之間的配合，在微電網遭受嚴重擾動時，系統的電壓質量可能無法達到滿意的效果。而集中控制方法則根據系統全局信息，由中心控制器統一控制各單元系統，對于結構簡單的系統，該方法非常有效。集中控制的缺點是需要可靠的通信互連線，增加設備需要相應的通信通道支持，通信可靠性影響微電網運行。對于地域廣闊、結構復雜的微電網系統而言，由于系統建模的巨大維數和信號傳輸的時滯問題，集中控制有時實現比較困難，即便實現可能也難以獲得滿意的控制效果。分散控制與集中控制各自具有優缺點，需針對不同的系統考慮采用不同的控制方法[7]。除此之外，更需要構建一種具有分散控制和集中控制的優點，也能克服它們的缺點的控制方法。基于上述思想，本文提出研究基于多智能體系統(Multi-Agent System，MAS)的分散協調控制策略來維護大擾動下微電網的電壓穩定。

為了解決微電網動態穩定性問題，研究構建了基于MAS的分散協調控制策略。該MAS設計為兩層智能體，下層單元智能體執行分散控制，即在下層智能體中，設計雙環分散控制器，包括基于下垂特性的外環功率控制器和基于分數階PID的內環電壓電流控制器。上層智能體執行協調控制策略，即在上層智能體里，基于電壓實時動態信息，構建電壓評估指標，并采用H∞魯棒控制方法結合線性矩陣不等式技術設計協調控制器；當上層智能體電壓評估指標在安全域時，僅靠分散控制器維護系統穩定，當評估指標超出安全閾值時，上層智能體起動相應的協調控制器，此時協調控制器與分散控制器一起維護系統穩定。該方法既能在大擾動時維護全系統良好控制性能，又便于實現。最后，仿真驗證了該控制方法的有效性。

1 基于MAS的微電網控制框架

MAS是由多個智能體構成的一種分布式自主系統，是人工智能系統的一個重要分支和新穎的課題發展方向[8，9]。MAS是通過各智能體的自主行為以及它們之間的通信、協調、調度及控制來表現系統的結構、功能和行為特征。MAS在表達各種實際系統方面提供了統一的模型和框架，能很好地解決復雜系統的通信問題，基于MAS的分散協調控制結構如圖1所示。

圖1 基于MAS的分散協調控制策略Fig.1 The decentralized coordinated control based on MAS

在基于MAS的分散協調控制策略中，下層分散控制單元智能體包括DGs Agent(DA)、儲能Agent、負荷Agent。下層各單元智能體被設計成一個混合智能體，分為反應層和協商層。其中反應層包括感知、識別和動作執行模塊，既能感知外部環境也可作用于外部環境；協商層由數據庫、學習和評估模塊、本地決策模塊等組成。下層單元智能體的主要功能是執行分散控制，根據系統目前的干擾情況和自身的約束條件，調節相應DG單元的輸出電壓和功率，確保微電網系統電壓穩定。

MAS系統擁有一個上層協調控制智能體(Coordinated Control Agent，CCA)，包括數據庫、知識庫、電壓穩定性評估模塊、決策模塊等模塊，主要根據系統的干擾情況判定是否起動協調控制器。在該智能體中，電壓穩定性評估模塊根據系統的運行狀態及時測量系統電壓，對系統電壓進行穩定性評估。得到穩定性評估指標后，通過決策模塊確定相應的控制命令。該控制命令通過行為執行模塊發送到協調控制器，指導協調控制器執行相應的動作。

在MAS中，單個智能體可能由于所掌握的信息不完整或能力、資源不夠的緣故，無法獨立完成某項任務，此時各智能體單元之間需進行交互，在能力和資源上互相支持，最終實現系統的目標。圖2描述了兩層智能體之間的交互過程。智能體之間的交互可分為直接交互和間接交互，由上層協調控制智能體到下層各單元智能體的交互通過直接作用實現。由下層各單元智能體到上層的協調控制智能體的交互行為是基于環境和交流間接實現。

圖2 分散控制智能體和協調控制智能體交互過程Fig.2 Process of interaction between DAs and CCA

2 分散控制器設計

微電網通過靜態開關PCC連接到大電網，如圖3所示。PCC斷開，微電網進入孤島運行模式，內部各DG單元需要維持整個電網系統的電壓穩定，滿足負荷功率需求。每個DG都是通過電力電子接口逆變器接入微電網，故多智能體系統的下層單元智能體分散控制器的設計是通過設計接口逆變器來實現[10，11]。

圖3 基于MAS的典型微電網系統Fig.3 Typical structure of MAS based micro-grid

在下層單元智能體中，雙環分散控制器包括基于下垂特性的外環功率控制器和基于分數階PID的內環電壓電流控制器，下面將詳細介紹該控制器的設計方法，圖4描述了分散控制器的基本結構。

圖4 分散控制器基本結構圖Fig.4 The basic block diagram of decentralized controller

2.1 外環功率控制器設計

下垂控制方法使逆變器的輸出模擬高壓電力系統中同步發電機的頻率和端電壓與所輸出的有功功率和無功功率之間的下垂特性。在低壓配電系統中線路的電阻值大于電抗值，但可通過整體設計使逆變器的輸出阻抗呈感性，保證下垂特性成立[12，13]。

圖5 功率控制器的基本框圖Fig.5 The basic block diagram of power controller

結合圖5，可得到功率的差分方程

(1)

(2)

其中，根據下垂特性及給定的頻率和電壓幅值可得到下垂系數mp和nq

(3)

(4)

2.2 內環電壓電流控制器設計

2.2.1 內環電壓電流控制器設計

圖6為采用分數階PID控制器設計的內環電壓電流控制器結構圖。分數階PID控制器(包含分數階積分器和微分器)將傳統的PID控制器的階次推廣到分數領域，它不但適合于分數階系統，也適用于某些整數階系統，除了包含傳統控制器的3個參數KP、KI、KD外，還增加了兩個可調參數λ和μ，即積分階數λ和微分階數μ。其中，λ主要影響系統的穩態精度，μ主要影響系統的超調，由于增加了兩個自由度，使得控制器的設計更加靈活，控制器性能更加優越，因此能夠取得一些優于整數階PID控制器的效果[14]。

電壓控制器相應的狀態方程為

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，Φd和Φq為分數階PID控制器的輸出；ωb為參考角頻率。

電流控制器包含5個參數KPC、PIC、KDC、α和β，相應的狀態方程為

(9)

(10)

(11)

(12)

式中，Ψd和Ψq為分數階PID控制器的輸出，其他參數如圖6所示。

圖6 內環電壓電流控制器結構圖Fig.6 Structure of the inner voltage and current controller

2.2.2 遺傳算法整定分數階PID參數

分數階PID控制器是整數階PID控制器的一般形式，由于其積分、微分階次可在分數范圍內任意取值，故其參數整定問題倍受關注，因為各參數取值及參數組合將直接影響控制器控制性能。目前，PID參數的整定與優化方法很多，如Z-N法、繼電型自整定法、最優設計法及梯度法、單純形法。但各有其弊，前3種整定方法帶有經驗性且不是最優解，后兩種極易陷入局部最優點。而遺傳算法是一種尋求全局最優且不需任何初始信息的高效優化方法，故將遺傳算法應用于分數階PID參數尋優[15，16]。

分數階PID控制器的傳遞函數可表示為

(13)

時間域控制信號u(t)可寫成

u(t)=KPe(t)+KID-λe(t)+KDDμe(t)

(14)

1)確定參數變量和約束條件。分數階PID控制器包含5個參數，可根據參數的物理意義和經驗來確定它們的取值范圍，在本文中KP:[0,1]，KI:[0,20]，KD:[0,100]，λ:[0,2]，μ:[0,2]。

2)確定目標函數。為了獲得滿意的動態過程特性，采用誤差絕對值時間積分性能指標作為參數選擇的最小目標函數。為了防止控制能量過大，在目標函數中加入控制輸入的平方項。參數選取的最優指標為

(15)

式中，e(t)為系統誤差；u(t)為控制器輸出；tu為上升時間；ρ1、ρ2、ρ3為權重系數。

3)確定編碼和編碼方法。采用二進制編碼方法，遺傳操作方便，解碼處理后即可得到最優解。解空間和遺傳空間有一一對應的關系，完成運算后按式(16)進行解碼得到參數最優值。

(16)

4)確定個體評價方法，即確定個體的適應度函數為f=1/J。

5)確定遺傳算法的運行參數。根據實際情況選擇的運行參數主要包括群體大小M，終止進化代數G、交叉概率Pc及變異概率Pm。

6)通過Matlab編程仿真可得到每個參數的最優值。

3 協調控制器設計

3.1 電壓穩定性評估指標

在上層協調控制智能體中，需通過構建評估電壓穩定性的方法來決定是否起動協調控制器，故在本節中，提出一種可靠的且適用于微電網的電壓穩定性評估指標。

i節點在j時刻電壓的移動平均值為

(17)

(18)

則i節點在j時刻的電壓偏差表示為

(19)

由于電壓偏差可表示系統動態過程節點電壓的變化程度，則可定義第i個節點在j時刻的電壓安全指標為

(20)

(21)

則j時刻的電壓穩定性評估指標為

(22)

式中，Uth為略小于1的正數，取決于系統的負荷或無功補償等特性。

以下方法用來衡量系統電壓是否穩定：

3.2 協調控制器設計

在上層智能體中，微電網協調控制器采用H∞魯棒控制方法結合線性矩陣不等式技術來設計，以兩臺DG構成的微電網為例，但研究表明提出的控制策略可擴展到多臺DG存在的微電網模型[17，18]。兩臺DG單一線路結構模型如圖7所示，應用KVL和KCL，微電網系統的動態方程如下所示。

圖7 兩機微電網單一線路結構Fig.7 A single line diagram of the two DGs micro-grid

此時微電網的狀態空間模型可概括表示為

(23)

式中，ui(t)=[Vo1dVo1qVo2dVo2q]T為輸入變量；xi(t)=[ic1dic1qiLdiLqic2dic2qVbdVbq]T為狀態變量；zi(t)=[VbdVbqic2dic2q]T為輸出變量。

系統矩陣A、B、C為

在實際電力系統中，考慮到參數不確定性和外界干擾，微電網動態狀態空間模型(23)可總結為

(24)

設計狀態反饋控制器

ui(t)=K1xo(t)+K2xc(t)=Kxi(t)

(25)

式中，K=[K1K2]為狀態反饋增益矩陣；xi(t)=[xo(t)xc(t)]T為系統狀態變量。

假設：在式(24)中的攝動矩陣ΔA、 ΔB是范數且有界的，且具有以下形式

[ΔAΔB]=HΣ(t)[EaEb]

(26)

式中，H、Ea、Eb為已知的常數矩陣，反映不確定參數的結構信息；Σ(t)是一個滿足ΣT(t)Σ(t)≤I的不確定矩陣。

將式(25)、式(26)代入到式(24)，可得到

(27)

選取系統的Lyapunov函數為

(28)

式中，P為對稱正定的Lyapunov矩陣。

在不考慮初始條件情況下，系統H∞魯棒性能指標

(29)

式中，γ>0為給定的常數；Tzw(s)為由w(t)到z(t)的傳遞函數。

定理1：對于給定的不確定系統(24)在狀態反饋控制器下保持閉環系統(27)漸近穩定且滿足的魯棒控制性能(29)，當且僅當存在正定對陣矩陣P=PT>0滿足不等式

(30)

(31)

由于不等式(31)是嚴格成立的，故總是可選擇一個適當的常數ε(0<ε<1)，使得

對于任意的tf>0，考慮

根據矩陣的Schur補性質，利用零初始條件，即得

由此即可證明不等式(29)成立。在上述證明過程中，需要處理系統矩陣中包含的參數不確定性，為此，采用文獻[19]中引理4.1處理未知矩陣Σ(t)。

定理2：若狀態反饋控制ui(t)=Kxi(t)能使參數不確定系統(24)保持式(29)所要求的H∞魯棒控制性能，當且僅當存在一個常數ξ>0和對稱矩陣P=PT>0滿足下述不等式

(32)

式中，Φ=P(A+BK)+(A+BK)TP。

證明：記

根據

由文獻[19]中引理4.1可知，當且僅當存在常數ξ>0，對所有滿足ΣT(t)Σ(t)≤I的矩陣Σ(t)成立。不等式(30)可等價地寫為

進一步應用矩陣的Schur補性質，上式等價為式(32)，定理3.2得證。

將求解不確定系統的魯棒控制器參數問題歸結到線性不等式求最優化的問題上

minγ

s.t.1)式(32)

2)P=PT>0

其最優解是一個具有線性矩陣不等式約束和線性目標函數的凸優化問題，可應用Matlab軟件中的LMI優化工具箱，得到最優的γ值，得到魯棒控制器的參數。

4 仿真研究

為了驗證提出的分散協調控制策略的有效性，在Matlab/Simulink平臺上，根據圖7搭建了兩臺DG構成的微電網運行的仿真模擬結構圖，仿真參數設計如表1所示。基于MAS的微電網系統包含一個上層協調控制智能體，下層兩個分散控制單元智能體，電壓評估指標實時測量系統電壓，兩層控制智能體根據當前的系統狀態給出相應的控制命令以確保系統電壓穩定。DG的額定輸出為311V，系統中原始負荷為3 000W，300var。微電網始終工作在孤島運行模態下，2臺DG以1∶1比率平均分配系統功率。為了有效驗證提出的分散協調控制策略的有效性，對系統進行極端驗證，在突加/突減90%負荷的情況下，驗證單臺DG輸出的有功功率、無功功率、電流和電壓的變化情況。

表1 兩臺DG構成微電網系統仿真參數Tab.1 Simulation parameters of two DGs in micro-grid system

4.1 突加90%負荷

微電網系統中原始負荷為3 000 W，300 var，在t=0.4 s，突加90%負荷，增加的有功功率為2 700 W，無功功率為270 var，此時系統中總負荷為5 700 W，570 var。2臺DG以1∶1比率平均分配系統功率。實驗得出單臺DG輸出的有功功率、無功功率、電流和電壓的變化情況如圖8所示。

圖8 分散協調控制下微電網系統突加90%負荷實驗波形Fig.8 The experimental waveforms of micro-grid with 90% load increasing under decentralized coordinated control scheme

微電網在t=0 s時開始孤島穩定運行，DG輸出額定電壓穩定在311 V，t=0.4 s突加90%負荷，突變瞬間，產生失電壓現象。上層智能體中的電壓穩定性評估指標測量到電壓波動已超過安全閾，協調控制智能體起動協調控制器，與分散控制器共同維護系統電壓穩定。經過一定時間的暫態后，單臺DG的輸出功率增加為2 850 W，285 var，輸出電流增大，根據下垂特性系統的電壓減少，最終穩定在310.983 V，與額定電壓值吻合。

4.2 突減90%負荷

在原始負荷3 000 W，300 var基礎上，在t=0.4 s，突減90%負荷，即2 700 W，270 var，此時系統中總負荷為300 W，30 var，單臺DG的實驗波形如圖9所示。

圖9 分散協調控制下微電網系統突減90%負荷實驗波形Fig.9 The experimental waveforms of micro-grid with 90% load decreasing under decentralized coordinated control scheme

微電網孤島穩定運行，t=0.4 s突減90%負荷，突變瞬間，產生過電壓現象，上層智能體中的電壓穩定性評估指標測量到電壓波動超出安全閾，協調控制器起動。經過一定時間的暫態后，單臺DG輸出的功率減少為150 W，15 var，輸出電流減少，根據下垂特性系統的電壓增加，最終穩定在311.037 V，與額定電壓值吻合。

從上述仿真結果可知微電網在孤島模式下設計的基于多智能體系統分散協調控制器能夠使系統在嚴重負荷干擾情況下維護電壓穩定且具有很好的魯棒性能，驗證了該分散協調控制策略的有效性。

5 結論

為了提高微電網大干擾情況下的動態穩定性，設計了基于MAS的分散協調控制策略。針對微電網系統研究構建了基于MAS兩層控制方案。在下層單元智能體中，構建雙環分散控制器，即下垂特性的外環功率控制器和分數階PID電壓和電流控制器，并用遺傳算法優化各控制器的參數；在上層智能體中，構建了電壓穩定性評估指標，并設計了H∞魯棒協調控制器，由該評估指標判定協調控制器是否處于啟動模態，以確保微電網在大干擾下的動態穩定性。最后，仿真結果表明該控制策略在大擾動下能夠維護微電網電壓穩定。

[1] 王成山，武震，李鵬.微電網關鍵技術研究[J].電工技術學報，2014，29(2)：59-68. Wang Chengshan，Wu Zhen，Li Peng.Research on key technologies of microgrid[J].Transaction of China Electrotechnical Society，2014，29(2)：59-68.

[2] Basak P，Chowdhury S，Dey S H N，et al.A literature review on integration of distributed energy resources in the perspective of control，protection and stability of microgrid[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2012，16(8)：5545-5556.

[3] Bidram A，Davoudi A.Hierarchical structure of microgrids control system[J].IEEE Transactions on Smart Grid，2012，3(4)：1963-1976.

[4] 蘇玲，張建華，王利，等.微電網相關問題及技術研究[J].電力系統保護與控制，2010，38(19)：235-239. Su Ling，Zhang Jianhua，Wang Li，et al.Study on some key problems and technique related to microgrid[J].Power System Protection and Control，2010，38(19)：235-239.

[5] 蔣冀，段善旭，陳仲偉.三相并網/獨立雙模式逆變器控制策略研究[J].電工技術學報，2012，27(2)：52-58. Jiang Ji，Duan Shanxu，Chen Zhongwei.Research on control strategy for Three-Phase double mode inverter[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2012，27(2)：52-58.

[6] 郭佳歡，謝清華，黃偉.基于MAS的微電網即插即用理論研究[J].電網與清潔能源，2010，26(1)：31-35. Guo Jiahuan，Xie Qinghua，Huang Wei.Study on the plug and play theory in micro-grid based on MAS[J].Advances of Power System & Hydroelectric Engineering，2010，26(1)：31-35.

[7] 薛迎成，邰能靈，劉立群，等.微電網孤島運行模式下的協調控制策略[J].中國電力，2009，42(7)：36-40. Xue Yingcheng，Tai Nengling，Liu Liqun，et al.Cooperation control strategies for islanded microgrids[J].Electric Power，2009，42(7)：36-40.

[8] Dou Chunxia，Liu Bin，et al.Hierarchical management and control based on MAS for distribution grid via intelligent mode switching[J].International Journal of Electrical Power and Energy Systems，2014，54：352-366.

[9] 章健，艾芊，王新剛.多代理系統在微電網中的應用[J].電力系統自動化，2008，32(24)：80-82，87. Zhang Jian，Ai Qian，Wang Xingang.Application of multi-agent system in a microgrid[J].Automation of Electric Power Systems，2008，32(24)：80-82，87.

[10]Pogaku N P M，Green T C.Modeling，analysis and testing of autonomous operation of an inverter-based microgrid[J].IEEE Transactions on Power Systems，2007，22(2)：613-625.

[11]王成山，肖朝霞，王守相.微網中分布式電源逆變器的多環反饋控制策略[J].電工技術學報，2009，24(2)：100-107. Wang Chengshan，Xiao Chaoxia，Wang Shouxiang.Multiple feedback loop control scheme for inverters of the micro source in microgrids[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2009，24(2)：100-107.

[12]孫孝峰，呂慶秋.低壓微電網逆變器頻率電壓協調控制[J].電工技術學報，2012，27(8)：77-84. Sun Xiaofeng，Lü Qingqiu.Improved PV control of grid-connected inverter in low voltage micro-grid[J].Transactions of China Electrotechnical Society，2012，27(8)：77-84.

[13]鮑薇，胡學浩，李光輝，等.獨立型微電網中基于虛擬阻抗的改進下垂控制[J].電力系統保護與控制，2013，41(16)：7-13. Bao Wei，Hu Xuehao，Li Guanghui，et al.An improved droop control strategy based on virtual impedance in islanded micro-grid[J].Power System Protection and Control，2013，41(16)：7-13.

[14]Tehrani K A，Amirahmadi A，Rafiei S M R，et al.Design of Fractional order PID controller for Boost converter based on Multi-Objective optimization[C].14th International Power Electronics and Motion Control Conference，Ohrid，2010：179-185.

[15]Li Meng，Xue Dingyu，Wrubel J N.Design of an optimal fractional-order PID controller using multi-objective GA optimization[C].Chinese Control and Decision Conference，Guilin，2009：3849-3853.

[16]Liu Manyu，Dong Huaying，Liang Guishu.SVC voltage regulator based on fractional order PID[C].International Conference on Control Engineering and Communication Technology，Liaoning，2012：28-32.

[17]馬添翼，金新民，黃杏.含多變流器的微電網建模與穩定性分析[J].電力系統自動化，2013，37(6)：12-17. Ma Tianyi，Jin Xinmin，Huang Xing.Modeling and stability analysis of microgrid with multiple converters[J].Automation of Electric Power Systems，2013，37(6)：12-17.

[18]李海平，唐巍.風/光/儲混合微電網的詳細建模與仿真[J].電力系統保護與控制，2012，40(18)：133-138. Li Haiping，Tang Wei.Detailed modeling and simulation of wind/PV/storage hybrid micro-grid[J].Power System Protection and Control，2012，40(18)：133-138.

[19]Dou Chunxia，Jia Xingbei，Bo Zhiqian，et al.Hybrid control for micro-grid based on hybrid system theory[C].IEEE Power and Energy Society General Meeting，San Diego，CA，2011：1-11.

Multi-Agent System Based Decentralized Coordinated Control Strategy for Micro-grids

DouChunxiaLiNaXuXiaolong

(Institute of Electrical Engineering Yanshan University Qinhuangdao 066004 China)

For the dynamic stability of the micro-grid in the case of the outside disturbance，this paper proposes a decentralized coordinated control strategy for the micro-grid based on the multi-agent system.The multi-agent system has two levels.In the lower level agents，the decentralized control of the distributed power generation unit is designed as a double loop controller，including an outer power controller based on the droop characteristic and the fractional order PID inner voltage and current controllers.In the upper level agents，the coordinated controller of the micro-grid system is designed as the H∞robust controller.The mode of the coordinated controller is determined by the voltage stability，so this paper proposes the voltage stability risk index.When the micro-grid suffers slight disturbances，the voltage stability risk index is in the safety threshold，and the decentralized control is used to maintain the voltage stability of the system alone.When a severe disturbance occurs，the voltage stability risk index is out of the safety threshold，and the coordinated control starts and operates together with the decentralized control to maintain the voltage stability of the system.Finally，simulation studies demonstrate the effectiveness of the control scheme.

Micro-grid，multi-agent system，decentralized coordinated control，H∞robust control，the voltage stability risk index

國家自然科學基金(51177142)和河北省自然科學基金(F2012203063)資助項目。

2014-12-10 改稿日期2015-01-20

TM464

竇春霞 女，1967年生，教授，博士生導師，研究方向為新能源控制技術、電力大系統分布式控制、微電網智能控制等。(通信作者)

李 娜 女，1990年生，碩士研究生，研究方向為微電網能量管理及控制。