Model Predictive Black Start for Dynamic Formation of DER-Led Microgrids with Inrush Current Impacts

📄 arXiv: 2507.12569v1 📥 PDF

作者: Cong Bai, Salish Maharjan, Zhaoyu Wang

分类: eess.SY

发布日期: 2025-07-16

💡 一句话要点

提出计及涌流影响的模型预测黑启动方法，用于分布式电源主导的微网动态形成

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 模型预测控制 黑启动 分布式电源 涌流 配电系统 微网 电网恢复

📋 核心要点

  1. 现有配电系统黑启动方法难以应对高比例分布式电源接入带来的挑战，尤其是在涌流影响下的安全恢复。
  2. 本文提出一种模型预测黑启动框架，通过预测DER输出和电网可用性，并结合涌流可行性分析，优化恢复序列。
  3. 实验结果表明，该框架能有效防止保护装置误动作，降低DER能源消耗，并提升负载恢复效率，涌流模型精度超90%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模型预测黑启动（MPBS）框架，该框架结合了涌流可行性模块，以动态生成实时可行且最优的恢复序列，从而确保具有高渗透率分布式能源（DER）的配电系统（DS）安全高效地恢复。利用DER输出和输电网（TG）可用性的短期预测来构建自适应启动路径。涌流可行性模块分析性地估计由无负载配电变压器（DT）引起的瞬态涌流。为了减轻过大的涌流并避免保护装置的潜在误动作，开发了一种受紧急操作启发的电压控制策略和开关闭锁机制。所提出的涌流模型在PowerFactory中通过电磁暂态（EMT）仿真进行了验证，估计精度超过90%。在改进的IEEE 123节点馈线上的案例研究表明，MPBS框架可防止熔断器和重合闸的误动作，减少不必要的DER能源消耗，并提高DER主导的黑启动过程中的负载恢复效率。

🔬 方法详解

问题定义：配电系统黑启动面临分布式电源高渗透率带来的挑战，尤其是在启动过程中，无负载配电变压器产生的涌流可能导致保护装置误动作，影响系统安全恢复。现有方法难以准确预测和有效抑制涌流的影响，导致恢复效率降低和潜在的安全风险。

核心思路：本文的核心思路是通过模型预测控制（MPC）框架，结合涌流可行性分析，动态优化黑启动恢复序列。通过预测分布式电源的输出和电网可用性，并分析涌流对保护装置的影响，制定实时可行且最优的恢复策略，从而提高黑启动的安全性和效率。

技术框架：该模型预测黑启动（MPBS）框架主要包含以下模块：1) DER和电网可用性预测模块：用于预测DER的短期输出功率和输电网的可用性。2) 涌流可行性模块：用于分析估计由无负载配电变压器引起的瞬态涌流，并判断其是否会导致保护装置误动作。3) 模型预测控制模块：基于预测信息和涌流约束，优化黑启动恢复序列。4) 电压控制策略和开关闭锁机制：用于抑制涌流，防止保护装置误动作。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于模型预测控制的黑启动框架，能够动态优化恢复序列，适应DER输出和电网可用性的变化。2) 开发了一种分析性的涌流估计模型，能够准确预测涌流的大小和持续时间。3) 提出了一种受紧急操作启发的电压控制策略和开关闭锁机制，能够有效抑制涌流，防止保护装置误动作。

关键设计：在涌流可行性模块中，采用解析方法估计涌流大小，并与保护装置的动作阈值进行比较，以判断是否可行。模型预测控制模块的目标函数通常包括负载恢复量、DER能源消耗等，约束条件包括电压、电流限制，以及涌流约束。电压控制策略通过调节DER的无功功率输出来抑制涌流。开关闭锁机制则根据涌流预测结果，暂时禁止某些开关的操作，以避免保护装置误动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在改进的IEEE 123节点馈线上的案例研究表明，所提出的MPBS框架能够有效防止熔断器和重合闸的误动作，显著减少不必要的DER能源消耗，并提高负载恢复效率。涌流模型的仿真验证结果表明，其估计精度超过90%，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于配电系统和微网的黑启动过程，尤其适用于高比例分布式电源接入的场景。通过优化恢复序列，抑制涌流影响，提高黑启动的安全性和效率，降低经济损失，增强电网的韧性。未来可进一步扩展到包含更多类型DER和复杂电网拓扑的场景。

📄 摘要（原文）

Black start (BS) of the distribution system (DS) with high penetration of distributed energy resources (DERs) requires advanced control frameworks to ensure secure and efficient restoration. This paper proposes a model predictive black start (MPBS) framework incorporating an inrush current feasibility module to dynamically generate real-time feasible and optimal restoration sequences. Short-term forecasts of DER output and transmission grid (TG) availability are utilized to construct adaptive cranking paths. The inrush current feasibility module analytically estimates the transient inrush current caused by energizing no-load distribution transformers (DTs). To mitigate excessive inrush current and avoid potential misoperations of protection devices, an emergency operation-inspired voltage control strategy and a switch blocking mechanism are developed. The proposed inrush model is validated against electromagnetic transient (EMT) simulations in PowerFactory with estimation accuracies exceeding 90 %. Case studies on a modified IEEE 123-node feeder demonstrate that the MPBS framework prevents misoperations of fuses and reclosers, reduces unnecessary DER energy consumption, and enhances load restoration efficiency during DER-led BS processes.