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微电网二次控制，下垂控制，基于数据采样的二次控制，补偿了下垂控制的偏差

微电网里维持电压和频率稳定是个技术活。传统的下垂控制就像是个老司机——靠本地测量值自动调整出力，但总有那么点误差让你头疼。比如线路阻抗稍微波动一下，或者负载突然跳变，电压就给你来个0.5%的偏差，这种稳态误差积累起来能要了精密设备的命。

先看段下垂控制的典型代码实现：

def droop_control(P, Q, Vn, fn): f = fn - 0.05 * (P - 200) # 频率调节系数0.05Hz/kW V = Vn - 0.03 * (Q - 150) # 电压调节系数0.03V/kVar return f, V

这个模型里200kW和150kVar是设定的基准值。运行久了你会发现，当分布式电源出力达到平衡点时，频率和电压总比额定值低那么一截。就像骑自行车总得歪着身子才能保持平衡，这显然不是长久之计。

这时候二次控制就该出场了。我们实验室最近在搞的基于数据采样的方法挺有意思——每5秒采集一次全局状态，用移动平均滤波处理噪声后，生成补偿信号怼进下垂控制的参考值里。说人话就是给下垂控制装了个自动纠偏器。

看看补偿模块的核心逻辑：

class SecondaryCompensator: def __init__(self): self.error_buffer = deque(maxlen=10) # 缓存最近10个采样周期的误差 def update(self, V_error, f_error): self.error_buffer.append((V_error, f_error)) # 计算指数加权平均，新数据权重更高 avg_V = sum(e[0]*0.15**i for i,e in enumerate(reversed(self.error_buffer))) avg_f = sum(e[1]*0.15**i for i,e in enumerate(reversed(self.error_buffer))) return avg_V * 0.8, avg_f * 0.6 # 补偿增益系数

这个滑动窗口加权平均的设计挺讲究。0.15的衰减因子让新数据占60%的权重，既抑制了噪声又保证响应速度。实际调试时发现补偿增益超过1容易引发振荡，最后卡在0.8和0.6这个甜区刚好。

把这两个模块级联起来测试，原本0.5%的稳态误差能压到0.1%以内。有意思的是当光伏出力突然掉线时，二次控制的补偿量会先冲高再回落，整个过程电压波动幅度比纯下垂控制少了四成。数据采样间隔也不是越短越好，试过1秒采样反而容易受通信延迟影响，5秒这个节奏刚好匹配多数微电网的动态特性。

当然这法子也有吃瘪的时候。有次测试时遇到通信丢包，补偿量卡住不动，反而导致电压漂移。后来加了心跳机制和补偿量限幅才稳住。现在回头想，这种数据驱动的方法关键得处理好可靠性和实时性的平衡，别让救命药变成定时炸弹。

下次准备试试把LSTM预测整合进补偿器，让系统能预判负载变化提前动作。毕竟总跟在误差屁股后面追，不如跑到前面等着它。