一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置。所述方法包括：基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的方法及装置提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

权利要求

1.一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法，其特征在于，包括：

基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；

根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；

向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制所述各子系统中与所述控制器直接连接的所述子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型，包括：

建立所述微电网系统包括的各子系统的初始状态模型；

通过将所述初始状态模型引入随机项、非线性项和时滞项获得所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统；相应地，所述建立所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型，包括：对于所述第一子系统建立如下非线性状态模型：

dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad,i+Δad,i)xi(t-τi(t))+fi(xi,t)]dt+[(bi+Δbi)xi+(bd,i+Δbd,i)]xi(t-τi(t))+gi(xi,t)]dWi(t)其中，xi为第i个所述第一子系统的功率，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，bi为第i个所述第一子系统的测量参数，τi(t)为第i个所述第一子系统随时间变化的时滞项，ad,i和bd,i为第i个所述第一子系统的时滞参数，Δai、Δad,i、Δbi和Δbd,i均为第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数，fi(xi,t)和gi(xi,t)为第i个所述第一子系统的非线性项，Wi(t)为第i个所述第一子系统的布朗运动；

对于所述第二子系统建立如下非线性状态模型：

dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd,i+Δrd,i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj,t)]dt+[(sj+Δsj)xj+(sd,j+Δsd,j)]xj(t-τj(t))+gj(xj,t)]dWj(t)其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd,j和sd,j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd,i、Δsj、Δsd,j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数，fj(xj,t)和gj(xj,t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，包括：根据所述各子系统的非线性状态模型，获得所述微电网系统的非线性综合状态模型：

其中，x(t)＝[x1,x2…xk…xn]'，[x1,x2…xk…xn]'为[x1,x2…xk…xn]的转置矩阵，x1,x2…xk…xn为所述各子系统的功率，P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad,i和所述第二子系统的时滞参数rd,j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd,i和所述第二子系统的时滞参数sd,j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δad,i和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrd,i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd,i和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δsd,j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x,t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi,t)和所述第二子系统的fj(xj,t)组成的列向量，g(x,t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi,t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj,t)组成的列向量，Wk(t)为第k个所述子系统的布朗运动；

根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系：

u(t)＝Kx(t)

其中，K为根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定的常数矩阵，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1,x2…xk…xn]'，[x1,x2…xk…xn]'为[x1,x2…xk…xn]的转置矩阵，x1,x2…xk…xn为所述各子系统的功率。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述各子系统包括：风力发电机系统、光伏发电机系统、微型燃气轮机系统、电池储能系统、能量路由器系统、飞轮储能系统。

6.一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；

第二处理单元，用于根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；

控制单元，用于向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，第一处理单元具体用于：

建立所述微电网系统包括的各子系统的初始状态模型；

通过将所述初始状态模型引入随机项、非线性项和时滞项获得所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统；相应地，所述第一处理单元包括：第一处理子单元，用于对于所述第一子系统建立如下非线性状态模型：

dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad,i+Δad,i)xi(t-τi(t))+fi(xi,t)]dt+[(bi+Δbi)xi+(bd,i+Δbd,i)]xi(t-τi(t))+gi(xi,t)]dWi(t)其中，xi为第i个所述第一子系统的功率，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，bi为第i个所述第一子系统的测量参数，τi(t)为第i个所述第一子系统随时间变化的时滞项，ad,i和bd,i为第i个所述第一子系统的时滞参数，Δai、Δad,i、Δbi和Δbd,i均为第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数，fi(xi,t)和gi(xi,t)为第i个所述第一子系统的非线性项，Wi(t)为第i个所述第一子系统的布朗运动；

第二处理子单元，用于对于所述第二子系统建立如下非线性状态模型：

dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd,i+Δrd,i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj,t)]dt+[(sj+Δsj)xj+(sd,j+Δsd,j)]xj(t-τj(t))+gj(xj,t)]dWj(t)其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd,j和sd,j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd,i、Δsj、Δsd,j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数，fj(xj,t)和gj(xj,t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二处理单元具体用于：

根据所述各子系统的非线性状态模型，获得所述微电网系统的非线性综合状态模型：

其中，x(t)＝[x1,x2…xk…xn]'，[x1,x2…xk…xn]'为[x1,x2…xk…xn]的转置矩阵，x1,x2…xk…xn为所述各子系统的功率，P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad,i和所述第二子系统的时滞参数rd,j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd,i和所述第二子系统的时滞参数sd,j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δad,i和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrd,i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd,i和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δsd,j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x,t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi,t)和所述第二子系统的fj(xj,t)组成的列向量，g(x,t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi,t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj,t)组成的列向量，Wk(t)为第k个所述子系统的布朗运动；

根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系为：

u(t)＝Kx(t)

其中，K为根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定的常数矩阵，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1,x2…xk…xn]'，[x1,x2…xk…xn]'为[x1,x2…xk…xn]的转置矩阵，x1,x2…xk…xn为所述各子系统的功率。

10.根据权利要求6-9任意一项所述的装置，其特征在于，所述各子系统包括：

风力发电机系统、光伏发电机系统、微型燃气轮机系统、电池储能系统、能量路由器系统、飞轮储能系统。

说明书

一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及能源技术领域，尤其涉及一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置。

背景技术

[0002] 目前人类正面临着多项全球性挑战，如环境污染，全球变暖，石油危机等，因此，能源互联网的概念被提出，并由此衍生出能量路由器的概念。在典型能源互联网场景中，目前大电网被看作主干网，大量分布式存在的微电网被看作是局域网，能量路由器被看作是协调各个微网以及主干网之间电能分配的媒介。

[0003] 图1为离网状态下的部分微电网系统示意图，如图1所示，在能源互联网场景中，假设某区域内三个微电网系统分别为第一微电网系统101、第二微电网系统102和第三微电网系统103，所述三个微电网系统可能由于自然灾害或者区域本身性质原因，均与主干网脱离 (即离网状态)，三个所述微电网系统通过各自的能源路由器(第一能量路由器104、第二能量路由器105和第三能量路由器106)互相连接，当第一微电网系统101内突然接入大规模负载，或者当第一微电网系统101内的天气状况不利于其发电而导致第一微电网系统101 发电量不足，第一微电网系统101中的第一能量路由器104将向第二微电网系统102和第三微电网系统103发出信号，第二微电网系统 102和第三微电网系统103也会根据自身情况，通过第二能量路由器 105和第三能量路由器106给第一微电网系统101提供电能。所述三个微电网系统以风、光为主的可再生新能源具有不可持续性，间歇性，随机性等缺陷，例如，风的方向、大小都是随时间不停地变化的；太阳光照也随时间、天气变化而改变，因此，造成其中任何一个微电网系统直流母线上的电压很可能不稳定，很可能对电能的持续性和平稳性要求比较高的负载(如半导体制造工厂，精密医疗器械等)造成损坏，甚至整个系统崩溃，因此，对微电网系统控制处理越来越重要。

[0004] 现有技术条件下，是通过频域分析的手段把微电网场景建模处理成一组由多个线性常微分方程构成的方程组，其中风机功率变化，光伏功率变化，柴油发电机功率变化，燃料电池功率变化，微机功率变化，电池功率变化，飞轮功率变化，和直流母线电压变化均由一个个单独的线性常微分方程表示，再通过矩阵变化获得微电网系统的综合表达式，并基于所述综合表达式对所述微电网系统进行控制处理，但是所述定常系统存在很大的模糊化近似处理，过于简单和理想化，模型精度较低，对于所述微电网系统的控制精确度低，输出的直流母线电压稳定性较差。

[0005] 因此，如何提出一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法提高微电网系统的控制准确性，增强微电网系统输出的直流母线电压的稳定性问题是目前业界亟待解决的重要课题。

发明内容

[0006] 针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置。

[0007] 一方面，本发明实施例提供一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法，包括：

[0008] 基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；

[0009] 根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；

[0010] 向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0011] 另一方面，本发明实施例提供一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，包括：

[0012] 第一处理单元，用于基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；

[0013] 第二处理单元，用于根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；

[0014] 控制单元，用于向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0015] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法及装置，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

附图说明

[0016] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0017] 图1为离网状态下的部分微电网系统示意图；

[0018] 图2为本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法流程示意图；

[0019] 图3为本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制策略示意图；

[0020] 图4为本发明一实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置的结构示意图；

[0021] 图5为本发明另一实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置的结构示意图；

[0022] 图6为本发明实施例提供的电子设备实体装置结构示意图。

具体实施方式

[0023] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0024] 图2为本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法流程示意图，如图2所示，本实施例提供一种微电网系直流母线电压稳定性统控制处理方法，包括：

[0025] S201、基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；

[0026] 具体地，微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置基于微电网系统包括的各子系统的功率，通过测量获取所述微电网系统包括的各子系统的时间惯性常数，通过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的线性常微分方程；然后，用布朗运动模拟所述各子系统的随机性，再通过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的线性随机微分方程；然后引入非线性项，获得所述各子系统的非线性随机微分方程，通过实验测量获取所述各子系统的时滞表达式，并将所述时滞表达式引入所述非线性随机微分方程得到所述各子系统的带有时滞项的非线性随机微分方程，通过范数界定区间模拟所述各子系统的所述带有时滞项的非线性随机微分方程的参数不确定性，通过实验获取所述各子系统的包括不确定性参数且带有时滞项的非线性随机微分方程，作为所述各子系统的非线性状态模型。应当说明的是，所述子系统为被控制器直接控制的预设子系统，因此需要在所述预设子系统的带有时滞项的非线性随机微分方程中引入控制器表达式，同样需要通过范数界定区间模拟所述控制器表达式的参数不确定性。

[0027] S202、根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；

[0028] 具体地，所述装置将所述各子系统的非线性状态模型联列合并，并通过矩阵转换获得所述微电网系统的非线性综合状态模型；然后，根据所述控制器和所述微电网系统包括的各子系统的功率之间的线性关系，建立所述控制器与所述微电网系统包括的各子系统的功率的控制关系表达式，所述控制关系表达式包括未知控制参数；然后，根据所述微电网系统的非线性综合状态模型、所述控制关系表达式和鲁棒控制理论确定所述控制参数，从而确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系。

[0029] S203、向所述控制器输入控制信号，以使所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0030] 具体地，所述装置通过向所述控制器输入控制信号控制所述微电网系统的预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。应当说明的是，所述预设子系统为所述微电网系统中包括的与所述控制器直接连接的子系统。

[0031] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

[0032] 在上述实施例的基础上，进一步地，所述建立微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型，包括：

[0033] 建立所述微电网系统包括的各子系统的初始状态模型；

[0034] 通过将所述初始状态模型引入随机项、非线性项和时滞项获得所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

[0035] 具体地，所述装置用线性常微分方程模拟各子系统的功率变化，测量所述各子系统的时间惯性常数，并经过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的初步状态模型，所述初步状态模型为线性状态模型。所述装置通过布朗运动模拟所述各子系统的随机性，在所述初步状态模型中引入随机项；然后通过实验测量获取所述各子系统的非线性项和时滞表达式，并将所述非线性项和时滞表达式引入所述初步状态模型得到所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

[0036] 在上述实施例的基础上，进一步地，所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统；相应地，所述建立微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型，包括：

[0037] 对于所述第一子系统建立如下非线性状态模型：

[0038] dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad，i+Δad，i)xi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt

[0039] +[(bi+Δbi)xi+(bd，i+Δbd，i)]xi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)

[0040] 其中，xi为第i个所述第一子系统的功率，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，bi为第i个所述第一子系统的测量参数，τi(t)为第i个所述第一子系统随时间变化的时滞项，ad，i和 bd，i为第i个所述第一子系统的时滞参数，Δai、Δad，i、Δbi和Δbd，i均为第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数，fi(xi，t)和gi(xi，t)为第i个所述第一子系统的非线性项，Wi(t)为第i个所述第一子系统的布朗运动；

[0041] 对于所述第二子系统建立如下非线性状态模型：

[0042] dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd，i+Δrd，i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj，t)]dt[0043] +[(sj+Δsj)xj+(sd，j+Δsd，j)]xj(t-τj(t))+gj(xj，t)]dWj(t)

[0044] 其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd，j和 sd，j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd，i、Δsj、Δsd，j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数， fj(xj，t)和gj(xj，t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

[0045] 具体地，图3为本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制策略示意图，如图3所示，通常情况下，一个典型的微网系统包含以下几类元素：负载(敏感直流负载、普通直流负载和交流负载)和多个子系统，其中子系统包括：风力发电机系统301、光伏发电机系统302、电池储能系统303、飞轮储能系统304、微型燃气轮机系统305、能量路由器系统306和控制器307。风力发电机系统301、光伏发电机系统302风机和微型燃气轮机系统305用于给微电网系统供电；飞轮储能系统304和电池储能系统303可以吸收和储存所述微电网系统剩余电能，也可以在所述微电网系统需要电能的时候释放存储的电能。在脱离主干网的前提下，此类微电网系统可以发挥其最大用途，通常使用于离城市区域比较遥远的郊区或其他偏僻的区域。本发明实施例中所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统，所述第一子系统可以是所述微电网系统中包括的非与所述控制器307 直接连接的子系统，如风力发电机系统301、光伏发电机系统302、电池储能系统303、飞轮储能系统304；所述第二子系统可以是所述微电网系统中包括的与所述控制器307直接连接的所述预设子系统，如微型燃气轮机系统305和能量路由器系统306。

[0046] 对于所述第一子系统建立非线性状态模型的过程包括：

[0047] 首先，测量所述第i个所述第一子系统的时间惯性常数，用线性常微分方程模拟第i个所述第一子系统的功率变化，在一系列反馈逼近后，得到所述第i个所述第一子系统的线性常微分方程，也就是所述第i个所述第一子系统的初步模型：dxi＝axidt，其中，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，此时，所述第i个所述第一子系统的初步模型的精度较低，不能精确描述所述第i个所述第一子系统的状态。

[0048] 然后，用布朗运动模拟所述第i个所述第一子系统的随机性，在所述第i个所述第一子系统的初步模型中引入随机项，且通过一系列反馈逼近后，获得所述第i个所述第一子系统的线性随机微分方程： dxi＝axidt+bxidWi(t)，其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i 个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间。

[0049] 然后，通过模拟和大量实验获得所述第i个所述第一子系统的非线性项，并将所述非线性项引入所述线性随机微分方程，获得所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程： dxi＝[aixi+fi(xi，t)]dt+[bixi+gi(xi，t)]dWi(t)，其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t) 和gi(xi，t)为所述非线性项。应当说明的是，在此过程中，需要通过随机微分方程理论的相关定理，验证所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程的解的存在性和唯一性，也就是验证利普西茨 (Lipschitz)条件和线性增长条件。如果验证成功，则可直接获得所述风机发电系统的非线性随机微分方程，如果验证失败，则不断进行改写，直到验证成功为止。

[0050] 接着，将获得的所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程与实际情况对比后，获得所述第i个所述第一子系统客观存在的时滞，通过大量实验拟合得到所述第i个所述第一子系统的时滞表达式，并将所述时滞表达式引入所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程中，得到所述第i个所述第一子系统带有时滞项的非线性随机微分方程：

[0051] dxi＝[aixi+ad，ixi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt+[bixi+bd，ixi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)[0052] 其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t)和gi(xi，t)为所述非线性项，ad，i和bd，i为所述第i个所述第一子系统的时滞项带有的参数，为测量获得的确定常数，τi(t)为随时间变化的时滞量。

[0053] 将所述第i个所述第一子系统带有时滞项的非线性随机微分方程和实际情况对比，通过大量实验，更进一步得出模型参数的误差，用范数界定(norm bounded)区间来模拟参数不确定性，获得包括不确定性参数且带有时滞项的非线性随机微分方程，作为所述各子系统的非线性状态模型：

[0054] dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad，i+Δad，i)xi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt

[0055] +[(bi+Δbi)xi+(bd，i+Δbd，i)]xi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)

[0056] 其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t)和gi(xi，t)为所述非线性项，ad，i和bd，i为所述第i个所述第一子系统的时滞项带有的参数，为测量获得的确定常数，τi(t)为随时间变化的时滞量，Δai、Δad，i、Δbi、Δbd，i均为所述第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数。

[0057] 对于所述第二子系统建立非线性状态模型的过程，与上述第一子系统建立非线性状态模型的过程基本一致，但是由于所述第二子系统与所述控制器连接，因此，所述第二子系统的模型方程中还需要引入控制器的表达式，并且通过大量实验测量获得所述控制器的控制测量参数，同样通过范数界定区间来模拟所述控制测量参数的不确定性，得到所述第二子系统的非线性状态模型：

[0058] dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd，i+Δrd，i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj，t)]dt[0059] +[(sj+Δsj)xj+(sd，j+Δsd，j)]xj(t-τj(t))+gj(xj，t)]dWj(t)

[0060] 其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd，j和 sd，j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd，i、Δsj、Δsd，j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数， fj(xj，t)和gj(xj，t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

[0061] 在上述实施例的基础上，进一步地，所述根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，包括：

[0062] 根据所述各子系统的非线性状态模型，获得所述微电网系统的非线性综合状态模型：

[0063]

[0064] 其中，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵，x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率，P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad，i和所述第二子系统的时滞参数rd，j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd，i和所述第二子系统的时滞参数sd，j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的的范数界定的不确定性参数Δad，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δrd，i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsd，j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x，t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi，t)和所述第二子系统的fj(xj，t)组成的列向量，g(x，t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi，t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj，t)组成的列向量，Wk(t)为第k个所述子系统的布朗运动。

[0065] 根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系：

[0066] u(t)＝Kx(t)

[0067] 其中，K为根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制论确定的常数矩阵，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′， [x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵，x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率。

[0068] 具体地，将多个所述第一子系统的非线性状态模型和多个所述第二子系统的非线性状态模型联列合并，并通过矩阵转换的方式，得到所述微电网系统的非线性综合状态模型：

[0069]

[0070] 其中，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵， P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad，i和所述第二子系统的时滞参数rd，j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd，i和所述第二子系统的时滞参数sd，j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的的范数界定的不确定性参数Δad，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δrd，i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsd，j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x，t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi，t)和所述第二子系统的fj(xj，t)组成的列向量，g(x，t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi，t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj，t)组成的列向量，Wk(t) 为第k个所述子系统的布朗运动。

[0071] 应当说明的是，若将所述微电网系统的非线性综合状态模型中的列向量P、Pd、Q、V和Vd作为所述微电网系统的系统参数，将列向量ΔP(t)、ΔPd(t)、ΔQ(t)、ΔV(t)和ΔVd(t)作为所述微电网系统的系统不确定性参数，所述系统参数和所述不确定性参数应当满足如下条件：

[0072]

[0073] 其中，M、NP、 NQ、NV、 为确定的常数矩阵，均可以通过实验测量得出；F(t)为未知时变矩阵，满足F(t)′F(t)≤I，F(t)′为所述未知时变矩阵F(t)转秩，I为单位矩阵。

[0074] 然后，假设所述控制器称为状态反馈控制器，所述控制器输入信号u(t)与所述微电网系统包括的各子系统的功率x(t)线性相关，则令 u(t)＝Kx(t)，其中，K为1×6的未知矢量矩阵，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵， x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率，只要确定出K，即可确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系。根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论，确定K的过程包括：

[0075] 将u(t)＝Kx(t)代入所述微电网系统的非线性综合状态模型中，得到一个不含变量u(t)的新的非线性综合状态模型：

[0076]

[0077] 为了方便起见，将所述微电网系统新的所述非线性综合状态模型改写为：

[0078]

[0079] 其中：

[0080] H(x，t，τ(t))＝(P+ΔP(t))x(t)+(Pd+ΔPd(t))x(t-τ(t))+(Q+ΔQ(t))Kx(t)+f(x，t)

[0081] J(x，t，τ(t))＝(V+ΔV(t))x(t)+(Vd+ΔVd(t))]x(t-τ(t))+g(x，t)

[0082] 选取一个李 雅普诺夫项 (Lya punov  cand id ate)并定义 ：其中，x(t)′为x(t)矩阵的转秩，A 和B均为6×6
的对称矩阵。针对R(x(t)，t)施加伊藤引理(Ito’s formula) 与数学期望(expectation)，得到：E{d[R(x(t)，t)]}＝LR(x(t)，t)dt，其中，LR(x(t)，t)＝2x(t)′AH(x，t，τ(t))。然后，根据随机微分方程稳定性定理，只要满足LR(x(t)，t)＜0，也就是2x(t)′AH(x，t，τ(t))＜0，则确定所述微电网系统达到鲁棒稳定。

[0083] 然后，寻求满足2x(t)′AH(x，t，τ(t))＜0成立的参数所需满足的条件：

[0084] 令 则有：其中，为矩阵。只要满足 则
成立。通过Schur Complemen公式可以将 转换为一
个线性矩阵不等式(LMI)，并且通过数学软件Matlab 中的LMI solver工具包，求解所述LMI，则可以相应地求解得到K，则可确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系u(t)＝Kx(t)。

[0085] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理方法，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

[0086] 在上述各实施例中，所述各子系统包括：风力发电机系统、光伏发电机系统、微型燃气轮机系统、电池储能系统、能量路由器系统、飞轮储能系统。可以理解的是，所述微电网系统还可以包括其他子系统，具体可以根据实际情况进行调整，此处不做具体限定。

[0087] 图4为本发明一实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置的结构示意图，如图4所示，本发明实施例提供一种微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，包括：第一处理单元 401、第二处理单元402和控制单元403，其中：

[0088] 第一处理单元401用于基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；第二处理单元402用于根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；控制单元403用于向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0089] 具体地，第一处理单元401基于微电网系统包括的各子系统的功率，通过测量获取所述微电网系统包括的各子系统的时间惯性常数，通过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的线性常微分方程；然后，第一处理单元401通过布朗运动模拟所述各子系统的随机性，再通过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的线性随机微分方程；然后，第一处理单元401对所述线性随机微分方程引入非线性项，获得所述各子系统的非线性随机微分方程，通过实验测量获取所述各子系统的时滞表达式，并将所述时滞表达式引入所述非线性随机微分方程得到所述各子系统的带有时滞项的非线性随机微分方程；第一处理单元 401通过范数界定区间模拟所述各子系统的所述带有时滞项的非线性随机微分方程的参数不确定性，并通过实验获取所述各子系统的包括不确定性参数且带有时滞项的非线性随机微分方程，作为所述各子系统的非线性状态模型。应当说明的是，所述子系统为被控制器直接控制的预设子系统，因此第一处理单元401还需要在所述预设子系统的带有时滞项的非线性随机微分方程中引入控制器表达式，同样需要通过范数界定区间模拟所述控制器表达式的参数不确定性。第二处理单元402将所述各子系统的非线性状态模型联列合并，并通过矩阵转换获得所述微电网系统的非线性综合状态模型；然后，根据所述控制器和所述微电网系统包括的各子系统的功率之间的线性关系，建立所述控制器与所述微电网系统包括的各子系统的功率的控制关系表达式，所述控制关系表达式包括未知控制参数；然后，根据所述微电网系统的非线性综合状态模型、所述控制关系表达式和鲁棒控制理论确定所述控制参数，从而确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系。控制单元403通过向所述控制器输入控制信号控制所述微电网系统的预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。应当说明的是，所述预设子系统为所述微电网系统中包括的与所述控制器直接连接的子系统。

[0090] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

[0091] 在上述实施例的基础上，进一步地，第一处理单元401具体用于：

[0092] 建立所述微电网系统包括的各子系统的初始状态模型；

[0093] 通过将所述初始状态模型引入随机项、非线性项和时滞项获得所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

[0094] 具体地，第一处理单元401用线性常微分方程模拟各子系统的功率变化，测量所述各子系统的时间惯性常数，并经过一系列反馈逼近后，获得所述各子系统的初步状态模型，所述初步状态模型为线性状态模型。所述装置通过布朗运动模拟所述各子系统的随机性，在所述初步状态模型中引入随机项；然后通过实验测量获取所述各子系统的非线性项和时滞表达式，并将所述非线性项和时滞表达式引入所述初步状态模型得到所述微电网系统包括的各子系统的非线性状态模型。

[0095] 在上述实施例的基础上，进一步地，所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统；相应地，图5为本发明另一实施例提供的微电网系统控制处理装置的结构示意图，如图5所示，本发明实施例提供的微电网系统控制处理装置包括第一处理单元501、第二处理单元502和控制单元503，第二处理单元502和控制单元503与上述实施例中的第二处理单元402和控制单元403一致，第一处理单元501 包括第一处理子单元504和第二处理子单元505，其中：

[0096] 第一处理子单元504用于对于所述第一子系统建立如下非线性状态模型：

[0097] dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad，i+Δad，i)xi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt

[0098] +[(bi+Δbi)xi+(bd，i+Δbd，i)]xi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)

[0099] 其中，xi为第i个所述第一子系统的功率，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，bi为第i个所述第一子系统的测量参数，τi(t)为第i个所述第一子系统随时间变化的时滞项，ad，i和bd，i为第i个所述第一子系统的时滞参数，Δai、Δad，i、Δbi和Δbd，i均为第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数，fi(xi，t)和gi(xi，t)为第i个所述第一子系统的非线性项，dWi(t)为第i个所述第一子系统的布朗运动；

[0100] 第二处理子单元505用于对于所述第二子系统建立如下非线性状态模型：

[0101] dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd，i+Δrd，i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj，t)]dt[0102] +[(sj+Δsj)xj+(sd，j+Δsd，j)]xj(t-τj(t))+gj(xj，t)]dWj(t)

[0103] 其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd，j和 sd，j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd，i、Δsj、Δsd，j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数， fj(xj，t)和gj(xj，t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

[0104] 具体地，参看图3，本发明实施例中所述各子系统包括多个第一子系统和多个第二子系统，所述第一子系统可以是所述微电网系统中包括的非与所述控制器直接连接的子系统，如风力发电机系统301、光伏发电机系统302、电池储能系统303、飞轮储能系统304；所述第二子系统可以是所述微电网系统中包括的与所述控制器直接连接的所述预设子系统，如微型燃气轮机系统305和能量路由器系统306。

[0105] 第一处理子单元504建立所述第一子系统的非线性状态模型具体包括：

[0106] 首先，第一处理子单元504测量所述第i个所述第一子系统的时间惯性常数，用线性常微分方程模拟第i个所述第一子系统的功率变化，在一系列反馈逼近后，得到所述第i个所述第一子系统的线性常微分方程，也就是所述第i个所述第一子系统的初步模型：dxi＝axidt，其中，ai为第i个所述第一子系统的时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，此时，所述第i个所述第一子系统的初步模型的精度较低，不能精确描述所述第i个所述第一子系统的状态。

[0107] 然后，第一处理子单元504用布朗运动模拟所述第i个所述第一子系统的随机性，在所述第i个所述第一子系统的初步模型中引入随机项，且通过一系列反馈逼近后，获得所述第i个所述第一子系统的线性随机微分方程：dxi＝axidt+bxidWi(t)，其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间。

[0108] 然后，第一处理子单元504通过模拟和大量实验获得所述第i个所述第一子系统的非线性项，并将所述非线性项引入所述线性随机微分方程，获得所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程： dxi＝[aixi+fi(xi，t)]dt+[bixi+gi(xi，t)]dWi(t)，其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t) 和gi(xi，t)为所述非线性项。应当说明的是，在此过程中，需要通过随机微分方程理论的相关定理，验证所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程的解的存在性和唯一性，也就是验证利普西茨 (Lipschitz)条件和线性增长条件。如果验证成功，则可直接获得所述风机发电系统的非线性随机微分方程，如果验证失败，则不断进行改写，直到验证成功为止。

[0109] 接着，第一处理子单元504将获得的所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程与实际情况对比后，获得所述第i个所述第一子系统客观存在的时滞，通过大量实验拟合得到所述第i个所述第一子系统的时滞表达式，并将所述时滞表达式引入所述第i个所述第一子系统的非线性随机微分方程中，得到所述第i个所述第一子系统带有时滞项的非线性随机微分方程：

[0110] dxi＝[aixi+ad，ixi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt+[bixi+bd，ixi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)[0111] 其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t)和gi(xi，t)为所述非线性项，ad，i和bd，i为所述第i个所述第一子系统的时滞项带有的参数，为测量获得的确定常数，τi(t)为随时间变化的时滞量。

[0112] 第一处理子单元504将所述第i个所述第一子系统带有时滞项的非线性随机微分方程和实际情况对比，通过大量实验，更进一步得出模型参数的误差，用范数界定(norm bounded)区间来模拟参数不确定性，获得包括不确定性参数且带有时滞项的非线性随机微分方程，作为所述各子系统的非线性状态模型：

[0113] dxi＝[(ai+Δai)xi+(ad，i+Δad，i)xi(t-τi(t))+fi(xi，t)]dt

[0114] +[(bi+Δbi)xi+(bd，i+Δbd，i)]xi(t-τi(t))+gi(xi，t)]dWi(t)

[0115] 其中，ai为第i个所述第一子系统时间惯性常数的倒数的负值，xi为所述第i个所述第一子系统的功率，bi为所述第i个所述第一子系统的测量参数，为测量获得的确定常数，Wi(t)为所述第i个所述第一子系统的布朗运动，t为时间，fi(xi，t)和gi(xi，t)为所述非线性项，ad，i和bd，i为所述第i个所述第一子系统的时滞项带有的参数，为测量获得的确定常数，τi(t)为随时间变化的时滞量，Δai、Δad，i、Δbi、Δbd，i均为所述第i个所述第一子系统的范数界定的不确定性参数。

[0116] 第二处理子单元505建立所述第二子系非线性状态模型的过程，与上述第一处理子单元504建立第一子系统非线性状态模型的过程基本一致，但是由于所述第二子系统与所述控制器连接，因此，所述第二子系统的非线性状态模型中还包括控制器的表达式，并且第二处理子单元505还通过大量实验测量获得所述控制器的控制测量参数，同样通过范数界定区间来模拟所述控制测量参数的不确定性，得到所述第二子系统的非线性状态模型：

[0117] dxj＝[(rj+Δrj)xj+(rd，i+Δrd，i)xj(t-τj(t))+(lj+Δlj(t))u(t)+fj(xj，t)]dt[0118] +[(sj+Δsj)xj+(sd，j+Δsd，j)]xj(t-τj(t))+gj(xj，t)]dWj(t)

[0119] 其中，xj为第j个所述第二子系统的功率，rj为第j个所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数，t为时间，sj为第j个所述第二子系统的测量参数，τj(t)为第j个所述第二子系统随时间变化的时滞项，rd，j和 sd，j为第j个所述第二子系统的时滞参数，lj为第j个所述第二子系统的控制测量参数，u(t)为所述控制器的控制信号，Δrj、Δrd，i、Δsj、Δsd，j和Δlj(t)均为第j个所述第二子系统的范数界定的不确定性参数， fj(xj，t)和gj(xj，t)为第j个所述第二子系统的非线性项，Wj(t)为第j个所述第二子系统的布朗运动。

[0120] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

[0121] 在上述实施例的基础上，进一步地，第二处理单元502具体用于：

[0122] 根据所述各子系统的非线性状态模型，获得所述微电网系统的非线性综合状态模型：

[0123]

[0124] 其中，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵， x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率，P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad，i和所述第二子系统的时滞参数rd，j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd，i和所述第二子系统的时滞参数sd，j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的的范数界定的不确定性参数Δad，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δrd，i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsd，j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x，t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi，t)和所述第二子系统的fj(xj，t)组成的列向量，g(x，t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi，t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj，t)组成的列向量，Wk(t)为第k个所述子系统的布朗运动；

[0125] 根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系为：

[0126] u(t)＝Kx(t)

[0127] 其中，K为根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论确定的常数矩阵，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′， [x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵，x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率。

[0128] 具体地，第二处理单元502将多个所述第一子系统的非线性状态模型和多个所述第二子系统的非线性状态模型联列合并，并通过矩阵转换的方式，得到所述微电网系统的非线性综合状态模型：

[0129]

[0130] 其中，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵，P为所述第一子系统的时间惯性常数的负倒数ai和所述第二子系统的时间惯性常数的负倒数rj组成的矩阵，Pd为所述第一子系统的时滞参数ad，i和所述第二子系统的时滞参数rd，j组成的矩阵，V为所述第一子系统的测量参数bi和所述第二子系统的测量参数sj组成的矩阵，Vd为所述第一子系统的时滞参数bd，i和所述第二子系统的时滞参数sd，j组成的矩阵，Q为所述第二子系统控制测量参数lj和0组成的列向量，ΔQ(t)为所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δlj(t)和0组成的列向量，ΔP(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δai和所述第二子系统的范数界定的不确定性参数Δrj组成的矩阵，ΔPd(t)为所述第一子系统的的范数界定的不确定性参数Δad，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δrd，i组成的矩阵，ΔV(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbi和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsj组成的矩阵，ΔVd(t)为所述第一子系统的范数界定的不确定性参数Δbd，i和所述第二子系统的的范数界定的不确定性参数Δsd，j组成的矩阵，τ(t)为所述第一子系统随时间变化的时滞项τi(t)和所述第二子系统随时间变化的时滞项τj(t)组成的列向量，u(t)为所述控制器的控制信号，f(x，t)为所述第一子系统的非线性项fi(xi，t)和所述第二子系统的fj(xj，t)组成的列向量，g(x，t)为所述第一子系统的非线性项gi(xi，t)和所述第二子系统的非线性项gj(xj，t)组成的列向量，Wk(t) 为第k个所述子系统的布朗运动。

[0131] 应当说明的是，将所述微电网系统的非线性综合状态模型中的列向量P、Pd、Q、V和Vd作为所述微电网系统的系统参数，将列向量ΔP(t)、ΔPd(t)、ΔQ(t)、ΔV(t)和ΔVd(t)作为所述微电网系统的系统不确定性参数，所述系统参数和所述不确定性参数应当满足如下条件：

[0132]

[0133] 其中，M、NP、 NQ、NV、 为确定的常数矩阵，均可以通过实验测量得出；F(t)为未知时变矩阵，满足F(t)′F(t)≤I，F(t)′为所述未知时变矩阵F(t)转秩，I为单位矩阵。

[0134] 然后，假设所述控制器称为状态反馈控制器，所述控制器输入信号u(t)与所述微电网系统包括的各子系统的功率x(t)线性相关，第二处理单元502令u(t)＝Kx(t)，其中，K为1×6的未知矢量，u(t)为控制器输入信号，x(t)＝[x1，x2…xk…xn]′，[x1，x2…xk…xn]′为[x1，x2…xk…xn]的转置矩阵，x1，x2…xk…xn为所述各子系统的功率，只要确定出K，即可确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系。第二处理单元502 根据所述微电网系统的非线性综合状态模型和鲁棒控制理论，确定K 的过程包括：

[0135] 第二处理单元502将u(t)＝Kx(t)代入所述微电网系统的非线性综合状态模型中，得到一个不含变量u(t)的新的非线性综合状态模型：

[0136]

[0137] 为了方便起见，将所述微电网系统的新的所述非线性综合状态模型改写为：

[0138]

[0139] 其中：

[0140] H(x，t，τ(t))＝(P+ΔP(t))x(t)+(Pd+ΔPd(t))x(t-τ(t))+(Q+ΔQ(t))Kx(t)+f(x，t)

[0141] J(x，t，τ(t))＝(V+ΔV(t))x(t)+(Vd+ΔVd(t))]x(t-τ(t))+g(x，t)

[0142] 第二处理单元502选取一个李雅普诺夫项(Lyapunov candidate)并定义：其中，x(t)′为x(t)矩阵的转秩，A和B均为6×6的
对称矩阵。设计单元504针对R(x(t)，t)施加伊藤引理(Ito’s formula)与数学期望(expectation)，得到： E{d[R(x(t)，t)]}＝LR(x(t)，t)dt，其中，LR(x(t)，t)＝2x(t)′AH(x，t，τ(t))。然后，根据随机微分方程稳定性定理，只要满足 也就是 2x(t)′AH(x，t，τ(t))＜0，则确定所述微电网系统达到鲁棒稳定。

[0143] 然后，第二处理单元502寻求满足2x(t)′AH(x，t，τ(t))＜0成立的参数所需满足的条件：

[0144] 令 则有：其中，为矩阵。只要满足 则
成立。通过schur complemen公式可以将 转换为一
个线性矩阵不等式(LMI)，并且通过数学软件Matlab 中的LMI solver工具包，求解所述LMI，则可以相应地求解得到K，则可确定所述控制器与所述各子系统之间的控制关系u(t)＝Kx(t)。。

[0145] 本发明实施例提供的微电网系统直流母线电压稳定性控制处理装置，通过基于微电网系统包括的各子系统的功率建立的各子系统的非线性状态模型，确定控制器与所述各子系统之间的控制关系，并向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压，提高了微电网系统的控制准确性，增强了微电网系统输出的直流母线电压的稳定性。

[0146] 在上述各实施例中，所述各子系统包括：风力发电机系统、光伏发电机系统、微型燃气轮机系统、电池储能系统、能量路由器系统、飞轮储能系统。可以理解的是，所述微电网系统还可以包括其他子系统，具体可以根据实际情况进行调整，此处不做具体限定。

[0147] 本发明提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。

[0148] 图6为本发明实施例提供的电子设备实体装置结构示意图，如图 6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)601、存储器 (memory)602和总线603，其中，处理器601，存储器602通过总线 603完成相互间的通信。处理器601可以调用存储器602中的逻辑指令，以执行如下方法：基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0149] 本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0150] 本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于微电网系统包括的各子系统的功率，建立所述各子系统的非线性状态模型；根据所述各子系统的非线性状态模型确定控制器与所述各子系统之间的控制关系；向所述控制器输入控制信号，以供所述控制器基于所述控制关系来控制预设子系统，以使得所述微电网系统稳定输出直流母线电压。

[0151] 此外，上述的存储器603中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0152] 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

[0153] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0154] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。