面向性能提升的通信拓扑主动优化：微电网分布式二次控制的图论基础与智能切换策略

摘要

分布式二次控制作为微电网的关键技术，其性能高度依赖于底层通信网络的拓扑结构。本文系统研究了通信拓扑对微电网分布式二次控制性能的影响机制，并提出了一种基于系统状态的事件驱动拓扑切换策略。首先，分析了完全图、星形图、环状图等典型通信拓扑的结构特性，建立了代数连通度、平均路径长度、度分布等图论指标与控制收敛速度、鲁棒性之间的数学关系。其次，针对固定拓扑在动态工况下的局限性，设计了基于事件触发机制的拓扑动态切换框架，使通信网络能够根据频率/电压偏差、负载变化、通信故障等系统状态自适应调整。在此基础上，进一步探讨了基于强化学习的智能切换方法，通过Q-learning算法实现拓扑选择的在线优化。最后，在MATLAB/Simulink环境中搭建包含4个分布式电源的微电网仿真系统，验证了所提策略在收敛速度、通信成本和容错性能方面的优越性。仿真结果表明，与固定拓扑相比，所提出的主动优化策略可将系统收敛时间缩短30%以上，同时在通信链路故障情况下保持控制稳定性。

关键词：微电网；分布式二次控制；通信拓扑优化；事件触发机制；强化学习；图论

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着可再生能源渗透率的不断提高，微电网作为一种有效整合分布式电源的技术方案受到了广泛关注。在微电网运行控制中，二次控制层负责补偿一次控制（下垂控制）引起的频率和电压偏差，确保电能质量满足要求。传统的集中式二次控制依赖于中央控制器与所有分布式电源之间的双向通信，这种架

面向性能提升的通信拓扑主动优化：微电网分布式二次控制的图论基础与智能切换策略