基于集中式与分布式的信息物理融合微电网电压频率二次恢复控制仿真研究

张文浩,钱瞳,连祥龙,陈星宇,唐文虎  

(华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510640)

摘要

随着分布式清洁能源的普及,通信技术在协调各个分布式电源的控制中显得尤为重要。在电力信息传输的过程中,不同的网络状态下表现出不同的通信特性,严重的甚至会发生信息错乱丢包等行为,这对电网的实时控制产生严重影响。为研究信息系统对电力物理系统的实时影响,搭建了电力信息物理融合仿真平台,运用RT-LAB与OPNET两款实时仿真器,通过TCP/IP进行数据交互,对微电网电压、频率的集中式恢复与分布式恢复问题展开研究。仿真结果表明,该平台能有效地反映通信网络对电网控制的影响,提供了一种可靠的未来电力信息物理融合系统研究技术。

关键词 : 实时联合仿真;微电网;集中式与分布式控制;二次控制

基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(51477054)。 The Fundamental Research Funds for the Central Universities (51477054).

0 引言

信息物理融合系统(cyber physical system,CPS),从广义上理解就是一个在环境感知的基础上,通过3C(computation,communication,control)技术将计算、网络和物理环境融为一体的多维复杂系统[1]。CPS通过多技术的融合,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务,具有广阔的应用前景[2]。此外,作为下一代计算革命的基础[3],CPS为工业4.0的推进提供了至关重要的技术支撑[4]

乌克兰、阿根廷等大规模停电事故,充分说明了电力信息故障可对电力系统产生严重的影响[5]。信息物理融合的电力系统(cyber physical power system,CPPS)是一个连续与离散耦合的混合系统。传统的电力系统是连续且具有惯性的,而信息与通讯系统则是离散的[6]。随着信息与通信技术的引入,传统的物理系统可靠性和稳定性得到极大的提高。具体而言,在闭环控制系统中,计算与通信技术充分结合,如自动电压控制技术(automatic voltage control,AVC)、自动发电控制技术(automatic gain control,AGC),这些技术的应用使得传统的电力系统不再是单一的物理系统,还与信息网络的状态息息相关[7]。因此,电力信息物理融合系统的研究,将进一步揭示电网在多能源主体和复杂市场交易机制下的信息物理耦合机制[8]。如图1所示,传统电网物理层主要包括发电机、变压器、断路器、线路等设备。对这些设备的测量信息(有功、无功、电压、电流)经过传感器采集、网络层路由器转发,最终达到决策层的控制中心。控制中心汇集各方信息,计算出相应的控制策略,并下发到各个物理控制装置执行相应的操作。在上述整个网络闭环结构中,系统的运行特性相比于传统电网发生了本质变化,文献[9]针对其优缺点进行了更深入的讨论。对于信息物理系统的研究,文献[10]对整个闭环过程进行简化,用矩阵的形式建立融合模型。文献[11-14]对信息物理融合电网的网络攻击、防御进行总结。文献[15]针对信息数据的隐私进行保护。文献[16]结合灵敏度分析,建立路由算法,将重要的电力信息分配到可靠的链路上进行传输。

图1 信息物理融合电力系统框架
Fig.1 Framework of cyber physical power system

微电网有区别于传统电网,不仅要考虑如何将电能安全经济地输送到用户,更要考虑各种分布式电源、风光发电、储能设备、电动汽车等含有高度不确定性的新型设备接入后,设备间的协调控制等问题。因此,微电网相比于主网自由度更高,信息量更多元化,是CPPS中的典型场景。微网的容量和规模一般较小,设备之间的信息交互与协调能力,其安全稳定运行至关重要[17]

本文以微电网的二次控制为例,针对电压频率的恢复问题,在OPAL-RT与OPNET进行实时仿真,研究微电网CPS环境下通信网络对微网控制的影响。

1 微电网电压频率一次、二次控制

微电网中含有大量的分布式电源,即微电源。微电源的种类很多,其工作原理和特性也各不相同[18]。大部分微电源均通过电力电子接口接入到微电网中,因此逆变器的控制模型是微电网的稳定运行的关键所在。

以交流微电网为例,其分层控制结构可理解为三个层次,分别是一次控制、二次控制和三次控制[19]。每一层的控制都有相应的控制目标,并对下层控制进行监控和修正。从此意义上讲,每层的控制指令和参考信号对其下层的影响是辅助性的,否则会影响控制的稳定性和鲁棒性。因此,分层控制模型随着层数的增加,其信息带宽必然呈下降趋势,如图2所示。

1)一次控制:下垂控制。这是时间尺度最快的控制方式。当微电网从并网模式切换到孤岛模式时,一次控制是维持系统电压和频率的稳定根本保障。在线性和非线性负荷共存的情况下,分布式发电系统应当对有功与无功分配控制策略进行控制,以避免环流的出现。

2)二次控制:无差控制。主要是补偿一次控制所引起的电压和频率偏差,并恢复电压和频率的同步。同时,还承担分布式电源无缝接入或退出微电网的功能。

3)三次控制:优化控制。最上层的控制方式时间尺度最大,主要考虑微电网与主网之间的潮流分布,从系统层面对微电网的潮流进行规划、分配。

图2 微电网的分层控制框架
Fig.2 Hierarchical control levels of an MG

本文研究对象为孤岛微电网,故暂不考虑第三层控制。针对本文研究的微电网模型,其一次、二次控制的结构如图3所示。

图3 一次、二次控制结构图
Fig.3 Primary and secondary control structure

1.1 一次控制

当两个或以上的电压型逆变器并联接入微电网时,有功功率和无功功率可根据图4进行计算。下垂控制是典型的一次控制算法,可根据电流内环和电压外环计算的电压参考值调整逆变器的输出电压和频率。下垂控制的基本原理是参照同步发电机的外特性,在线路阻抗为感性(X R)的条件下,逆变器输出的有功功率和无功功率可以通过改变逆变器的输出电压和幅值来控制,从而实现在无通信的情况下,微网各分布式电源能即插即用、灵活运行的特点。

图4 逆变器在并联电路中的等效图
Fig.4 Equivalent diagram of two parallel inverters

下垂控制中,P-ωQ-U的表达式如下所示:

式中:ωu是输出电压参考值的频率和幅值,ω*u*是额定频率和电压幅值;PQ是有功功率和无功功率,P*Q*是其额定值;mn是下垂系数。

从图5所示的下垂特性可看出,下垂控制能够合理地分配各微电源逆变器输出的有功和无功功率。具体而言,当微电源输出的有功功率过大/过小时,可以通过降低/提高频率的方法来减少/增加有功功率的输出;同理,微电源输出的无功功率大小,亦可通过调节电压幅值来调节无功的输出。

图5 下垂控制特性图
Fig.5 Characteristic diagram of droop control

各微电源之间的有功、无功分配情况与其对应的下垂系数有关,下垂系数mn的计算方法为:

式中:ωmaxωmin是逆变器输出频率的最大、最小值;Pmax是逆变器输出的有功功率最大值;umaxumin是逆变器输出电压幅值的最大、最小值;Qmax是逆变器输出的无功功率最大值。

根据上述原理,可设计出如图6所示的下垂控制原理图。

图6 下垂控制原理图
Fig.6 Control diagram of droop control

图7和图8为逆变器电压电流双环控制的基本原理。通过下垂控制,算出参考电压信号后,与逆变器输出的实际电压值相比较,得到比较后的电压差值,作为电压外环的输入参考信号。经过电压外环模块的计算,得到电流的参考信号。该值与逆变器输出的电流值相比作差,作为电流内环的输入参考值。经电流内环的计算,得到一个电压参考信号,作为SPMW的调制信号,驱动逆变器工作,控制微网的实际稳定运行[20-22]

其中,电压外环控制器表达式如下所示:

式中:idrefiqref为电流参考值;KpVKiV是电压外环的比例和积分调节系数;uddroopuqdroop下垂控制输出的参考电压值;ωCfudωCfuq是电压耦合项;uduqidiq分别为逆变器输出电压、电流值。类似,可根据图8得到电流内环控制器的表达式,本文不再详细列出。

图7 电压外环控制器的控制框图
Fig.7 Control diagram of voltage outer loop controller

图8 电流内环控制器的控制框图
Fig.8 Control diagram of current inner loop controller

1.2 二次控制

一次控制的响应速度快,但无法实现无差控制。因此需要二次控制的引入,以恢复微电网的电压和频率稳定。如图9所示,二次控制的基本原理是通过给定电压频率的参考值,计算得到相应的调整量,反馈到一次控制中进行补偿。

图9 二次控制原理图
Fig.9 Diagram of secondary control

本文将二次控制分为集中式控制和分布式控制两种模式,两种模式各有优缺点。

1.2.1 集中式二次控制

主从结构是该模式下的控制结构。此模式以控制中心为主导,以微电源为个体,控制中心采集各微电源电气信息量、开关状态量后,计算控制指令,并下发至各微电源执行。主从模式下,控制中心汇集了各点的信息,能够及时算出最优解给到各微电源执行,因此其响应速度快,系统收敛迅速。但随之而来的是,通往控制中心的通信线路数据量大,实时性、可靠性、安全性要求高,稍有不慎遭受攻击,造成的后果往往是严重的。

1.2.2 分布式二次控制

相比于集中式控制模式,分布式控制结构上更为灵活。各微电源无需都将数据传至控制中心,而是获得相邻的微电源的数据即可。首先要设置一个微电源的电压和频率参考值作为基准,随后可根据一致性原理,对剩下的 1n- 个微电源中的第i个进行如下的本地计算,求得相应的电压频率参考值。

式中:n为微电源的总数;An×n表示通信线路的关联矩阵,一般情况下通信拓扑与物理拓扑一致。此模式下,各微电源彼此间缩小相互的电压频率差距,最终实现所有微电源向基准微电源的参考值靠拢的目标。分布式二次控制减少了对核心通信线路的依赖,提高了微电源即插即用的便捷性。

2 信息物理融合仿真平台

随着通信技术的发展、5G的建设和应用,传统电网正逐步地向智能化的方向发展。所谓智能电网,不仅是通信技术的普及,更是通信与控制有机融为一体的智慧电力系统。因此,针对这类型新型系统,搭建信息物理融合电力仿真平台迫在眉睫。

电力系统仿真软件主要包括:PSCAD/EMTDC、DigSilent Power Factory、Siemens PSS、EMTP-RV、PowerWorld、ETAP PSMS、Cymdist、EuroStag、Homer、OpenDSS、ObjectStab、MATLAB/Simulink、GridLAB-D、Opal-RT等;信息系统仿真软件主要包括:OPNET、NS2/NS3、OMNeT++、Nessi等[23]。显然,上述任意一个单一的仿真软件,都无法满足CPPS的仿真需求。因此,将电力和信息仿真软件联合搭建为CPPS仿真平台,才能较准确地研究信息故障、攻击等行为对电力系统产生的影响。

2.1 仿真平台分类

2.1.1 单一仿真软件

此方法是将两个系统的其中一个放入另一个仿真平台中进行仿真,意味着模型必须足够简化,才能在另一个环境中进行。

2.1.2 联合非实时仿真平台

在这种连接方式下,两个或多个仿真器连接在一起并各自独立运行仿真。由于各仿真器的仿真速度不一致,因此对其需要进行时间同步。时间同步方式的好坏,直接影响联合仿真的速度和准确性。文献[24-25]分析了多种时间同步的方法及其优劣性。文献[26]在此基础上就最常用的电力仿真软件MATLAB/Simulink,提出了一种基于Simulink与OPNET的非实时仿真平台并指出其优劣性。

2.1.3 联合实时仿真平台

联合实时仿真平台需要将两个或多个仿真器连接在一起并以实时的仿真速度进行仿真。在整个仿真过程中,为保证仿真器间数据交互的实时性,其数据接口必须有足够的带宽和缓存,以尽可能地减少由于数据接口带来的误差。文献[27-28]利用Opal-RT与OPNET组建了电力信息物理系统实时仿真平台,本文在该方式的基础上进行研究。

2.2 联合实时仿真平台构架

参考东南大学在文献[27]中提出的连接方式,本文提出的集中式、分布式控制下的信息物理融合电力仿真平台架构如图10所示。在集中式控制模式下,Simulink仿真控制中心的功能。在分布式控制的模式下,各物理节点所需交互的信息,直接传递至相应的物理节点进行计算与控制。

图10 CPPS实时仿真平台连接架构图
Fig.10 Structure diagram of CPPS co-simulation platform

2.3 联合实时仿真平台接口

在电力系统仿真器OPAL-RT中,采用模块进行信息收发。在信息系统仿真器OPNET中,采用SITL(system in the loop)模块[29],将数据包从真实以太网,传入虚拟仿真网络,再传出至真实以太网。具体接口连接方式如图11所示。

图11 CPPS实时仿真平台接口图
Fig.11 Interface diagram of CPPS co-simulation platform

考虑到设备OPAL-RT、OPNET中实体网卡数量有限,不利于拓展,本文在OPAL-RT与OPNET之间加入虚拟映射程序,将OPAL-RT中PMU采集的数据映射到不同的IP地址。在OPNET中,配置相应的SITL网关的与之对应。

3 算例分析

本文通过对4个微电源组成的小型微网进行仿真,验证所用的平台架构及其接口方式的有效性。微电网的控制运行中,当一次控制不满足电压和频率要求时,启动依赖通信网络的二次控制进行补偿调节。因此,本文将二次控制的信息通过网络仿真器进行仿真,一次控制和电力物理网架的仿真,由于无需通信,则在电力系统仿真器中完成。

如图12所示,在OPAL-RT中搭建了4个DG的微网系统,在OPNET中搭建相应的通信系统。其中控制中心设置在DG1所在局域网内。系统的额定频率为50 Hz,额定电压峰值为310 V,系统总负荷与4个DG额定出力相匹配。

图12 4 DGs微网系统及其通信系统图
Fig.12 Diagram of 4 DGs microgrid and its corresponding communication system

本文将CPS下的集中式控制与分布式控制进行对比仿真。在集中式控制下,二次控制参考信号由控制中心直接下发给各个DG的控制器。在分布式控制下,二次控制参考信号由各个DG进行计算,计算数据来源于自身PMU(实时高频通信)和相邻PMU(50 Hz低频通信)。整个微网控制系统在0~2 s仅启用一次控制,即下垂控制进行调节,在2 s时启动二次控制。在不考虑通信影响(单一Simulink平台)与考虑通信影响(实时信息物理融合仿真平台)的仿真结果如图13—图16所示。

总体上,图13—图16表明,在2 s之前,下垂控制已经达到稳定状态,但由于下垂控制是有差控制,各DG的电压和频率仍无法收敛到参考值,无法到达310 V和50 Hz。在2 s之后,启动二次控制,迅速调整电压和频率使其达到目标值。

图13 不考虑通信下集中式控制仿真结果
Fig.13 Result of centralized control without considering communication

图14 考虑通信下集中式控制仿真结果
Fig.14 Result of centralized control considering communication

图15 不考虑通信下分布式控制仿真结果
Fig.15 Result of distributed control without considering communication

图16 50 Hz通信频率下分布式控制仿真结果
Fig.16 Result of distributed control considering 50 Hz communication

集中式控制模式下,控制中心直接将参考信号50 Hz、310 V发送至各个DG控制器。从图13及图14可以看出,在这种特殊的情况下,加入通信网络仿真结果与不加入通信网络结果几乎一致。原因是控制器在收到下一个数据包之前,继续沿用上一个参考信号进行控制,而前后两个时刻的参考信号在数值上并没有发生改变,最终导致图13、图14波形基本无区别。但集中式控制也存在弊端,若发生单点通信链路故障,则会导致某个DG锁死在上一个时刻的控制参考信号中。控制中心一旦修改控制指令,则该DG会面临无法控制的难题。而分布式控制则能有效减轻这问题带来的后果。

在分布式控制中,各DG控制器从相邻的PMU获取信号,根据相邻DG的电压频率进行控制。从图15、图16可以看出,分布式控制加入网络延时和离散化通信机制后,二次控制的稳定时间增长,波形也相应随着每一次数据更新而产生抖动。由于通信数据包每0.02 s发送一个,电压频率每秒对应波动50次,波动幅度随时间增大逐渐缩小。在实时仿真平台中,系统稳定较为缓慢,到达稳定所需时间长,而缺乏考虑通信问题的传统仿真中,系统可迅速达到的稳定状态。显然,传统的控制方式默认信息通信理想化、无延时、不丢包,这是不准确的。因此,实时仿真平台能更真实地反映信息系统对实时电网控制的影响。

4 结论

微电网是未来分布式能源接入的新型载体,为保证其稳定运行,本文从微网分层控制运行入手,重点针对一次、二次控制进行建模分析。随后,考虑到二次控制需进行信息通信,针对各种信息物理联合仿真平台进行分析。最后,使用OPAL-RT与OPNET搭建相关的信息物理融合实时仿真平台。仿真结果表明,该平台相比起传统的单一仿真平台,能更准确地模拟微电网系统在信息系统作用下的运行特征,揭示了通信系统对分布式控制的影响,为未来信息物理融合电力系统的研究提供了可靠的平台支撑。

参考文献

[1] Kim K D,Kumar P R.Prolog to the section on cyber-physical system[J].Proceedings of the IEEE,2012,100:1285-1286.

[2] 赵俊华,文福拴,薛禹胜,等.电力CPS的架构及其实现技术与挑战[J].电力系统自动化,2010,34(16):1-7.

Zhao Junhua,Wen Fushuan,Xue Yusheng,et al.Cyber physical power systems:architecture,implementation techniques and challenges[J].Automation of Electric Power Systems,2010,34(16):1-7(in Chinese).

[3] Rajkumar R,Lee I,Sha L,et al.Cyber-physical systems:the next computing revolution[C]//Design Automation Conference:731-736.

[4] Lee J,Bagheri B,Kao H-A.A cyber-physical systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems[J].Manufacturing Letters,2015,3:18-23.

[5] 郭庆来,辛蜀骏,王剑辉,等.由乌克兰停电事件看信息能源系统综合安全评估[J].电力系统自动化,2016,40(5):145-147.

Guo Qinglai,Xin Shujun,Wang Jianhui,et al.Comprehensive security assessment for a cyber physical energy system:a lesson from Ukraine's blackout[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(5):145-147(in Chinese).

[6] Nutaro J J,Kuruganti P T,Protopopescu V A,et al.The split system approach to managing time in simulations of hybrid systems having continuous and discrete event components[J].Simulation:Transactions of the Society for Modeling and Simulation International,2011,88(3):281-298.

[7] Liu R,Vellaithurai C,Biswas S S,et al.Analyzing the cyberphysical impact of cyber events on the power grid[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2015,6(5):2444-2453.

[8] Shi X,Li Y,Cao Y,et al.Cyber-physical electrical energy systems:challenges and issues[J].CSEE Journal of Power and Energy Systems,2015,1(2):36-42.

[9] Xin S,Guo Q,Sun H,et al.Cyber-physical assessment and comparison between centralized and distributed control mode in coordinated substation voltage control[C]//2016 IEEE Power and Energy Society General Meeting (PESGM),17-21 July 2016:1-5.

[10] Xin S,Guo Q,Sun H,et al.Cyber-physical modeling and cybercontingency assessment of hierarchical control systems[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2017,6(5):2375-2385.

[11] 汤奕,王琦,倪明,等.电力信息物理融合系统中的网络攻击分析[J].电力系统自动化,2016,40(6):148-151.

Tang Yi,Wang Qi,Ni Ming,et al.Analysis of cyber attacks in cyber physical power system[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(6):148-151(in Chinese).

[12] 汤奕,陈倩,李梦雅,等.电力信息物理融合系统环境中的网络攻击研究综述[J].电力系统自动化,2016,40(17):59-69.

Tang Yi,Chen Qian,Li Mengya,et al.Overview on cyberattacks against cyber physical power system[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(17):59-69(in Chinese).

[13] 王琦,李梦雅,汤奕,等.电力信息物理系统网络攻击与防御研究综述:(一)建模与评估[J].电力系统自动化.2019,43(9):9-21.

Wang Qi,Li Mengya,Tang Yi,et al.A review on research of cyber-attacks and defense in cyber physical power systems part one modelling and evaluation[J].Automation of Electric Power Systems,2019,43(9):9-21(in Chinese).

[14] 王琦,李梦雅,汤奕,等.电力信息物理系统网络攻击与防御研究综述:(二)检测与保护[J].电力系统自动化.2019,43(10):1-9.

Wang Qi,Li Mengya,Tang Yi,et al.A review on research of cyber-attacks and defense in cyber physical power systems part two detection and protection[J].Automation of Electric Power Systems,2019,43(10):1-9(in Chinese).

[15] Xin S,Guo Q,Wang J,et al.Information Masking Theory for Data Protection in Future Cloud-based Energy Management[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2017:1-1.

[16] Xu L,Guo Q,Yang T,et al.Robust Routing Optimization for Smart Grids Considering Cyber-Physical Interdependence[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2018:1-1.

[17] 刘汉宇,邱赟,牟龙华.微电网CPS物理端融合模型设计[J].电力自动化设备,2014,34(10):27-32.

Liu Hanyu,Qiu Yun,Mu Longhua.Conjunct model of physical side on microgrid CPS[J].Electric Power Automation Equipment,2014,34(10):27-32(in Chinese).

[18] 梁有伟,胡志坚,陈允平.分布式发电及其在电力系统中的应用研究综述[J].电网技术,2003,27(12):71-75.

Liang Youwei,Hu Zhijian,Chen Yunping.A survey of distributed generation and its application in power system[J].Power System Technology,2003,27(12):71-75(in Chinese).

[19] Guerrero J M,Vasquez J C,Matas J,et al.Hierarchical control of droop-controlled ac and dc microgrids—a general approach toward standardization[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,58(1):158-172.

[20] 罗心宇.微电网的改进下垂控制及其谐波抑制研究[D].淮南:安徽理工大学,2016.

[21] 孙浴程.基于改进下垂控制的微电网谐波抑制方法研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2018.

[22] 周晨.基于虚拟阻抗的微电网下垂控制策略及谐波抑制方法研究[D].成都:西南交通大学,2014.

[23] Mets K,Ojea J A,Develder C.Combining power and communication network simulation for cost-effective smart grid analysis[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials,2014,16(3):1771-1796.

[24] 汤奕,王琦,倪明,等.电力和信息通信系统混合仿真方法综述[J].电力系统自动化,2015,39(23):33-42.

Tang Yi,Wang Qi,Ni Ming,et al.Review on the hybrid simulation methods for power and communication system[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(23):33-42(in Chinese).

[25] Lin H,Sambamoorthy S,Shukla S,et al.Power system and communication network co-simulation for smart grid applications[C]//Innovative Smart Grid Technologies (ISGT),IEEE,2011.

[26] W.H.Zhang,T.Qian,X.Lin,et al.Co-simulation for cyber-physical distribution network under cyber attacks[C]//2018 International Conference on Power System Technology(POWERCON),6-8 Nov.2018:2996-3002.

[27] 汤奕,王琦,倪明,等.基于OPAL-RT和OPNET的电力信息物理系统实时仿真[J].电力系统自动化,2016,40(23):15-21.

Tang Yi,Wang Qi,Ni Ming,et al.Real-time simulation of cyberphysical power system based on OPAL-RT and OPNET[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(23):15-21(in Chinese).

[28] Bian D,Kuzlu M,Pipattanasomporn M,et al.Real-time cosimulation platform using OPAL-RT and OPNET for analyzing smart grid performance[C]//2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting,26-30 July 2015:1-5.

[29] OPNET System-In-The-Loop (SITL) Module[EB/OL].http://www.opnet.com/solutions/network_rd/system_in_the_loop.html.

Simulation of Centralized and Distributed Control of Voltage and Frequency Secondary Restoration in Cyber-physical Microgrid

ZHANG Wenhao,QIAN Tong,LIAN Xianglong,CHEN Xingyu,TANG Wenhu
(School of Electric Power Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong Province,China)

Abstract:With the development of distributed clean energy,communication technology has become particularly important to the control of various distributed power sources.In power information transmissions,different network states show different communication characteristics.In particularly unfavorable network scenarios,information disorder and packet loss may occur,with significant impacts on the realtime control of the power system.To investigate the impact of the information system on real-time power system control,this paper presents a co-simulation platform for a cyber-physical power system (CPPS).This platform combines two real-time simulators,OPAL-RT and OPNET,in which the data interact through TCP/IP protocol.This platform is used to study the centralized and distributed restoration of voltage and frequency in a microgrid.The simulation results show that the platform can effectively model the influence of the communication network on real-time control and thereby provides a reliable platform for future studies of CPPSs.

Keywords:real-time co-simulation; microgrid; centralized and distributed control; secondary control

张文浩

作者简介:

张文浩(1994),男,博士研究生,研究方向为微电网控制运行、信息物理融合系统,E-mail:z.wh@mail.scut.edu.cn。

钱瞳(1992),男,博士研究生,研究方向为分布式协调控制运行、多代理系统、微电网控制运行。

连祥龙(1995),男,硕士研究生,研究方向为信息物理系统脆弱性评估。

陈星宇(1997),男,硕士研究生,研究方向为最大功率跟踪、信息物理融合系统、OPNET电力通信。

唐文虎(1974),男,教授,IEEE高级会员,IET会士,华南理工大学电力学院院长,研究方向为可再生能源消纳、状态监测和故障诊断、弹性电网、信息物理融合系统,通信作者,E-mail:wenhutang@scut.edu.cn。

(责任编辑 张鹏)

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