張 曄,杜春暉,陳學(xué)永,張曉峰

(1. 河北建筑工程學(xué)院電氣工程學(xué)院,河北 張家口 075000;2. 福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院,福建 永定 350100)

1 引言

多能互補微電網(wǎng)可以根據(jù)發(fā)電機所處位置的地理條件、自然環(huán)境,將光能、風(fēng)能、水能等清潔能源綜合利用,進行多種能源互補協(xié)調(diào)發(fā)電[1],是經(jīng)濟性強、綠色環(huán)保的發(fā)電系統(tǒng)[2]。為了提升微電網(wǎng)運行穩(wěn)定性,進行高效的孤島、并網(wǎng)轉(zhuǎn)換控制,已成為電網(wǎng)領(lǐng)域研究的熱點課題[2]。

李俊杰[3]通過三元式確定當前輸出電壓穩(wěn)態(tài),當并網(wǎng)運行不夠穩(wěn)定時,使用弱通信實現(xiàn)交直流混合微電網(wǎng)的運行切換控制;孫孝峰[4]分析雙有源橋變換器的拓撲結(jié)構(gòu),搭建以STM32+FPGA為核心的控制器實現(xiàn)運行切換。但是二者在切換控制的時候,沒有注意到對運行模式進行平滑過渡,導(dǎo)致切換過程中電壓產(chǎn)生了微小震蕩,對微電網(wǎng)內(nèi)部造成了較為嚴重的負荷影響,降低了電能質(zhì)量,甚至可能會導(dǎo)致故障發(fā)生。為此,本文提出一種多能互補微電網(wǎng)運行模式切換控制方法,通過多能發(fā)電網(wǎng)數(shù)學(xué)模型,明確切換過程中能源互補詳細數(shù)值,并設(shè)立了電壓偏差、電網(wǎng)損耗、經(jīng)濟費用、環(huán)境影響控制約束,實現(xiàn)精準的平滑過渡切換。

2 多能發(fā)電系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

2.1 光伏發(fā)電模型

太陽能是最容易獲取的自然清潔能源,也是在微電網(wǎng)中占比較大的發(fā)電單元之一,為此,必須對光伏發(fā)電量進行精準預(yù)測[5],才能實現(xiàn)有效的切換控制。本文使用最大功率跟蹤裝置來簡化光伏發(fā)電量預(yù)測問題,忽略電壓對模型的影響,能夠得出光伏陣列輸出模型為:

(1)

其中,Ppv描述光伏陣列輸出功率;fpv描述光伏發(fā)電功率降損失因子[6],fpv值常取為0.9;Ppv-rate描述光伏發(fā)電的最大輸出功率,指在無風(fēng)無云天氣條件下,溫度保持在25°,太陽能的熱力輻射強度達到1kW/m2標準環(huán)境下的額定輸出功率;GT描述在當前環(huán)境下光伏電池板陣列斜面上的總輻照度;GS描述在標準環(huán)境下光伏電池板陣列斜面上的總輻照度,取值為1kW。

2.2 風(fēng)力發(fā)電模型

在對風(fēng)力發(fā)電進行功率預(yù)測時,需要著重考慮風(fēng)速對風(fēng)機輪轂轉(zhuǎn)速的作用[7],才能獲得最精準的風(fēng)力發(fā)電功率輸出結(jié)果。為此,本文計算出額定風(fēng)速vr、切出風(fēng)速vco、切入風(fēng)速vci,通過曲線擬合的方式獲得風(fēng)力發(fā)電輸出模型。由于風(fēng)力發(fā)電機和對應(yīng)的風(fēng)速功率曲線趨勢基本耦合,可獲得風(fēng)力發(fā)電的功率函數(shù)為:

(2)

由于風(fēng)速的不確定性因素太強,所得到的函數(shù)還需要根據(jù)實際環(huán)境的當前風(fēng)速特性進行一定修正。

2.3 火力發(fā)電模型

由于光伏和風(fēng)力發(fā)電具有不完全的可預(yù)測性和可控性,為了令微電網(wǎng)能夠輸出高質(zhì)量電能和穩(wěn)定電壓,通常會配置火力發(fā)電設(shè)備彌補不足,如柴油發(fā)電機。但火力發(fā)電會對環(huán)境造成一定影響,并提高微電網(wǎng)的運營成本,為此只會在清潔能源量不足或不穩(wěn)定情況下才會使用。

考慮到柴油發(fā)電機壽命,無法在極低功率下運行,設(shè)置其最低運行功率為35%,最好能將發(fā)電機保持在75%的輸出功率水平上運行[8,9],為此,整個柴油機的運行功率被限制在35%到100%之間,這時可獲得火力發(fā)電輸出功率與耗油量F之間的關(guān)系式為:

F=F0·Pde-rate+F1·Pde

(3)

其中,Pde-rate描述火力發(fā)電額定功率;Pde描述實際功率;F0、F1分別描述耗油量與輸出功率間的耦合系數(shù)[10],可通過實際發(fā)電機測量和計算出來。

2.4 蓄電池儲能模型

蓄電池雖然不能產(chǎn)生電能,卻能在能源充足時存儲、能源短缺時釋放,突破了單一電力系統(tǒng)的時間、空間限制,為微電網(wǎng)的普及應(yīng)用增添了靈活性和穩(wěn)定性優(yōu)勢。使用荷電狀態(tài)(SOC)描述蓄電池剩余容量和額定容量的比值[11]:

(4)

其中,Sess,t描述電池當前時刻的荷電狀態(tài),狀態(tài)值最好保持在蓄電池額定容量的20%到80%,避免電池過充和過放;Eess,rate、Et描述電池的額定容量和剩余容量。Et的值可通過t-1時刻和t+1時刻的電池充放電狀態(tài)計算得出:

(5)

其中,τch、τdis描述電池的充放電效率,在蓄電池未發(fā)生任何異?；蚬收系那闆r下,該效率值為90%到95%;Pch,t、Pdis,t描述電池的充放電功率[12];Bch,t、Bdis,t描述電池的充放電狀態(tài),僅用0和1表示。

綜上,本文對多能互補發(fā)電系統(tǒng)進行了數(shù)學(xué)建模,并分析蓄電池儲存單元,為后續(xù)的運行模式切換控制奠定了堅實的基礎(chǔ)。

3 微電網(wǎng)運行模式切換控制約束

確定多能互補發(fā)電的數(shù)學(xué)模型后,本文以下面的約束條件來實現(xiàn)切換過程中的平滑過渡。

1)電壓偏差約束

在孤島和并網(wǎng)運行模式切換過程中,要盡可量減少配電網(wǎng)和微電網(wǎng)間的電壓偏差,避免因微小波動導(dǎo)致輸出電壓不穩(wěn)定[13]。由于切換過程中的電壓偏差不可能為0,因此計算出電壓偏差函數(shù),設(shè)多能互補微電網(wǎng)節(jié)點有M個,電壓偏差指標為DU,計算公式如下:

(6)

其中,Ui描述為節(jié)點i的電壓偏差值;UNi描述節(jié)點i所在的母線額定電壓。

限制UNi值越小,就越能降低多能互補微電網(wǎng)中關(guān)鍵節(jié)點的電壓偏差[14],以實現(xiàn)轉(zhuǎn)換過程的電壓穩(wěn)定,保證滿足用戶正常需電質(zhì)量和容量。

2)電網(wǎng)損耗

多能互補微電網(wǎng)運行過程中必須達到有功功率平衡,等式如下:

∑Pgen=∑Pload+∑Ploss

(7)

其中,∑Ploss描述微電網(wǎng)總功率損耗;∑Pload描述各多能發(fā)電設(shè)備功率損耗;∑Ploss描述存儲和輸出時線路損耗,該損耗值也要限制在最小。

3)經(jīng)濟費用

經(jīng)濟價值是指多能互補微電網(wǎng)與配電網(wǎng)處于并網(wǎng)模式下,具體包括配電網(wǎng)購買電力費用CGrid、設(shè)備運維費用COM、折舊損耗費用COD、柴油發(fā)電機的燃料費用CFuel,可得出處于并網(wǎng)時的經(jīng)濟費用如下:

fc(x)=CGrid(x)+COM(x)+COD(x)+CFuel(x)

(8)

如果微電網(wǎng)處于孤島運行模式,不需要購買電力,則CGrid=0。

4)環(huán)境影響

對環(huán)境的影響主要考慮微電網(wǎng)在進行火力發(fā)電時,柴油發(fā)電機排放的污染物,計算有害氣體和微小顆粒物對環(huán)境的影響,用價值評定:

(9)

其中,Ve,l描述污染物l對環(huán)境的影響;n描述柴油發(fā)電機排放的污染物種類;Ql描述污染物l的排放量;Vl描述因排放污染物l造成的經(jīng)濟損失。

4 運行模式切換控制實現(xiàn)

粒子群算法可憑借多次迭代運算,不斷更新當前局部最優(yōu)解,直至獲得全局最優(yōu)解。由于傳統(tǒng)的粒子群算法常設(shè)定粒子慣性權(quán)重和加速因子為常數(shù),不做任何調(diào)整直接代入到計算過程中求解。由于微電網(wǎng)的運行模式切換控制是一個復(fù)雜的、非線性動態(tài)過程,控制算法需要得到動態(tài)平衡最佳點,權(quán)重和加速因子為固定常數(shù)值時,很容易導(dǎo)致求得的解為局部最優(yōu),無法實現(xiàn)最佳的控制。

為此,先對粒子慣性權(quán)重w進行實時更新,公式表示為:

(10)

其中,wmax描述迭代過程中權(quán)重上限值,即初始值;wmin描述迭代過程中下限值,即最后輸出值;itermax描述迭代運行周期的上限值;k描述迭代。

同時也需要對加速因子進行調(diào)整,需要考慮到粒子群算法的迭代初期,粒子首先要均勻地遍布于整個空間中,才能便于后期在能力范圍內(nèi)的小區(qū)域進行仔細搜索,從而獲得全局最優(yōu)位置。那么,對加速因子的調(diào)整[15]如下:

(11)

其中,c1i、c1j分別描述加速因子c1的初始值和輸出值;c2i、c2j分別描述加速因子c2的初始值和輸出值;iter描述迭代運行周期。

改進后的粒子慣性權(quán)重和加速因子,能夠提高粒子群算法獲得局部最優(yōu)解的收斂速度和精準程度,具體算法調(diào)整如下:

任意粒子速度:

vi=(vi1,vi2,…,viD)

(12)

任意粒子方位:

xi=(xi1,xi2,…,xiD)

(13)

任意粒子局部最優(yōu)位置:

pi=(pi1,pi2,…,piD)

(14)

任意粒子全局最優(yōu)位置:

pg=(pg1,pg2,…,pgD)

(15)

迭代計算:

(16)

改進后慣性權(quán)重迭代:

(17)

用δ描述粒子局部適應(yīng)度,改進后加速因子:

(18)

將改進后的粒子群算法投入微電網(wǎng)運行模式切換控制中,為了最大程度使用清潔能源,火力發(fā)電和蓄電池輸出功率被限制在最小區(qū)間內(nèi)。當配電網(wǎng)無法滿足用電需求時,微電網(wǎng)由并網(wǎng)運行模式切換為孤島運行模式,反之,如果配電網(wǎng)恢復(fù)正常運行,則由孤島切換為并網(wǎng)運行模式,具體的切換控制流程如圖1所示。

圖1 多能互補微電網(wǎng)運行模式切換控制流程

5 仿真研究

為驗證本文方法控制的有效性進行仿真。實驗設(shè)備包括10組60kW的光伏陣列,3臺70kW的風(fēng)力發(fā)電設(shè)備,容量為70kW/h的蓄電池儲能單元,2臺550kW的火力發(fā)電機,以2022年7月中隨機一天的24小時為一個微電網(wǎng)運行模式調(diào)度控制周期。為了更加直觀的顯示實驗結(jié)果,運用Matlab仿真軟件將實驗結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖片的形式,圖2-圖4為直流混合自適應(yīng)切換控制方法、雙有源橋集成切換控制方法和本文方法控制下的各能源出力功率情況。

圖2 直流混合自適應(yīng)切換控制方法

圖2中,直流混合自適應(yīng)切換控制方法持續(xù)性的使用蓄電池來維持電能輸出,蓄電池在存儲和輸出過程中,均會有損耗,所以直流混合自適應(yīng)切換控制的切換控制存在資源浪費問題;圖3中,雙有源橋集成切換控制方法大幅度的使用了火力發(fā)電來彌補夜晚光伏發(fā)電的不足,對于風(fēng)力發(fā)電利用的較少,運行模式清潔力度不夠;反觀圖4本文方法下微電網(wǎng)主要靠風(fēng)力和光伏出力,火力發(fā)電僅彌補夜晚光伏發(fā)電的不足,并使用蓄電池的細微出力調(diào)整和穩(wěn)定電網(wǎng)輸出。

圖3 雙有源橋集成切換控制方法

圖4 本文方法

圖5是三種方法控制下微電網(wǎng)運行發(fā)電費用明細。

圖5 各方法控制費用對比

從圖5中能夠看出直流混合自適應(yīng)切換控制的主要成本耗費在蓄電池上,雙有源橋集成切換控制成本主要消耗在火電上,二者的總控制費用都達到了5萬元以上,反觀本文方法充分利用了固定的光伏和風(fēng)電資源,降低了火力和蓄電池電力資源的使用,使不同運行模式下的總成本達到最低。

圖6是三種方法控制下,微電網(wǎng)由孤島切換到并網(wǎng)運行模式的電網(wǎng)有效電壓值波動結(jié)果。

圖6 切換控制中電網(wǎng)有效電壓值波動

圖6中,能夠看到微電網(wǎng)和配電網(wǎng)是在13.4s時進行并網(wǎng),直流混合自適應(yīng)切換控制有效電壓瞬時大幅度降低,且恢復(fù)到穩(wěn)定耗時也是最長的;雙有源橋集成切換控制效果相比更好,但依舊存在耗時長的問題;本文方法通過改進慣性權(quán)重獲得最優(yōu)加速因子值,能在最小波動下實現(xiàn)迅速切換控制工作。

6 結(jié)論

本文為平滑過渡在微電網(wǎng)并網(wǎng)或孤島運行模式切換下的電壓波動,提出多能互補微電網(wǎng)運行模式切換控制方法,分析多能發(fā)電數(shù)學(xué)模型以及蓄電池儲電單元,電壓偏差、電網(wǎng)損耗、經(jīng)濟費用、環(huán)境影響控制約束,最后,本文方法改進傳統(tǒng)粒子群算法的固定慣性權(quán)重和加速因子值,通過動態(tài)更新獲得局部最優(yōu)解和全局適用度均值,獲得最佳控制效果。經(jīng)過仿真證明,所提方法能夠減低電壓不穩(wěn)現(xiàn)象,減少成本。