微电网协调能量管理

赵添羽，刘天堡

（齐齐哈尔工程学院，机电工程系，黑龙江 齐齐哈尔 161005）

微电网协调能量管理

赵添羽，刘天堡

（齐齐哈尔工程学院，机电工程系，黑龙江 齐齐哈尔 161005）

文章针对含有多种不同特性分布式能源的微电网，为在复杂环境状况下提供关键负载持续高质量的电能输出，提出一种应用模糊推理机制的能量管理策略。由于微电网中不同分布式能源具有多种运行模态，利用可再生能源发电的风机和光伏的输出电能会随着天气的变化而变化。为有效地跟踪负荷功率变化，确保能量合理高效地分配，根据模糊推理设计能量分配管理策略，保证微电网在孤岛模式运行下系统的安全稳定。

微电网；模糊推理；协调切换；能量管理策略

0 引言

微电网不仅可以与大电网联网运行，为其充当补充电能的角色，提供关键负荷的供电可靠性；而且还可以切断公共连接点独立自主地运行，满足本地用户侧的需求。由风机和光伏阵列构成的分布式电源(Distributed Generators，DGs)作为微网中的主要电能输出装置，其对随机自然环境有着很高的依赖，供电具有间歇性的特点。为保证本地负载的电能质量就需要微电网中的储能装置发挥补充电能的作用。

为确保系统安全稳定地运行，本文提出了利用电压频率的下垂特性支配微电网运行模态协调切换的分区控制，在得到的DG与负载功率偏差中，应用模糊推理机制进行微电网的功率分配制定能量管理策略。最后将该策略应用到微网的孤岛运行模式中，在应对复杂变换的环境情况时，能够使系统快速准确反应，为关键负载提供高质量的电能。

1 微电网结构

微电网包含不同种类的智能体用来满足负载需要。在环境和系统所需电能变化的情况下，分布式能源和储能单元都可在不同的工作模式下运行。微电网的基本结构，其由光伏、风机、蓄电池、燃料电池和负载智能体构成。在交直流总线间设置了切换逆变器用来在微源间分配功率。智能体之间的虚线代表信息的交互[3]。

2 电压频率分区协调控制

对于微电网，电压稳定性被视作最重要的指标之一。电压不稳定通常体现在崩溃点会有电压的骤降。由于不同分布式发电设备在接入系统时会对电能质量造成不同程度的影响[2]，上层智能体要求切换运行模态时必须遵循安全性指标信息。发电设备的临界有功和无功功率可通过电压临界值得到。电压安全性指标在本质上充当了功率平衡的指示器。

微电网中第i条总线的动态电压通过估测方法被检测出，如式(1)所示：

监测的第i个节点第j时刻的瞬时电压平均值：

计算得第j时刻瞬时电压值与平均值百分比：

第j时刻不同波形下电压稳定性判据，如式(5)所描述。伴随着环境的突然改变，微电网将会遭受大的扰动，导致电压值可能会超出预警值。εthreshold被定义为电压安全阈值，以此判断系统安全性。

3 基于模糊推理的能量管理策略

依据电压安全性指标，为使微电网稳定高效地运行，MGCC会根据环境变化制定切换运行模态的命令，并根据“黑板”的信息规划能量管理策略。最优化地调节分配能量去满足负载需求。

3.1 多模态运行模型

微电网中，DER运行模态会随着环境而改变。智能体将会根据阈值来激活各个模态，相邻模态的权值和置信度都不同。利用模糊Petri-Net(Fuzzy Petri-Net，FPN)理论可以将离散的控制命令和连续的控制输入很好地结合起来。本文依据以上特点，采用FPN理论来建立各单元的多模态模型。

风力发电机的运行模态受风速等级的影响。为使经济利益最大化，这类单元通常工作在MPPT模态。当风速超过设备承载能力时，为保护发电机必须将其切换至恒功率输出模态，其输出功率是额定功率。在运行模态的FPN模型中，每个托肯的阈值与功率输出是一一对应的关系。太阳辐照和环境温度是影响光伏输出功率的两个主要因素。与风机一样，它通常也工作在MPPT模态下以最大程度利用太阳能。由蓄电池组成的储能设备在负载增多或受到大的扰动时，可以及时地增加电能来支撑系统。由于其快速反应的特性，在微电网的负荷跟踪中实现短期能量平衡。电荷状态(State of Charge，SOC)是蓄电池性能的瞬时指标，最大值和最小值分别是容量的100%和20%。微电网中，储能智能体扮演着充电和放电角色。当输出功率不足时，运行在放电模态下的储能补充所欠缺的电能；反之，如果输出功率超出负载需求，蓄电池就会像负载一样进入充电模态。在系统中同样有两类不同的负载，重要和非关键负载。微电网要保证供给重要负载不间断高质量电能。一旦功率衰减呈现出不可遏制的趋势时，MGCC得到信息后会做出甩负荷的决定。当系统能够再一次维持能量平衡时，甩掉的非关键负载会重新连入微电网。蓄电池工作在充电模态下，当达到容量的最大值时会转入空闲模态；而在输出功率低于负荷需求时，其从空闲模态切换到放电模态。激活负荷智能体的阈值只有电压安全阈值，燃料电池是被视为当风机、光伏和储能单元输出功率都不能使系统电压脱离危险时的额外补充单元。

3.2 逻辑协调控制命令

4 仿真分析

仿真研究部分，选取的光伏、风机、燃料电池和储能的额定输出功率分别是90kW，60kW，50kW和40kW。为更好地举例说明系统的工作情况和对紧急情况的反应能力，并通过能量管理策略解决危机的能力。光伏和风机单元作为主要的输出单元都是单一机组，储能单元由5组蓄电池构成。首先，自然风速由4个不同特性的函数通过MATLAB工具箱进行模拟。在风速达到最大值后在很大范围内波动。光照强度通常在中午时达到最高，但在接近夜晚时几乎趋近于0。

从图1中可知，光伏的输出功率波动很大并且不稳定。主要受到在一天中大约只有7个小时的高强度自然光照影响。负载所需的电能大部分时间在下午和夜晚达到峰值。风机设备所提供的输出功率相对稳定，但是通常会在深夜达到最高。到那时，负载的需求电能是非常低的而且光伏的输出功率更是几乎为0。基于以上原因，要合理切换储能和燃料电池智能体的模态，以保证微电网连续地提供电能。

图1 48小时风机和光伏输出功率曲线

储能和燃料电池之间依据功率平衡方程：

相互协调的功率曲线。正值和负值分别代表了充电和放电状态。在这48小时的时间内，储能主要在天气变化的条件下保持功率平衡，同时也维持了关键负载的安全。随着电压安全判据的增大趋势，微电网必须增加功率输出以遏制其继续增长。系统电压与危险值越接近，就需要微电网越多地将电能供给负载。同时，通过切换命令和能量管理策略控制的充放电曲线，也体现了储能和燃料电池的工作优先级。通过实验观察，所有蓄电池的电能在31～32小时区间全部用尽。MGCC读取信息并发送命令要求燃料电池智能体连入微电网，弥补所欠缺的电能。但是燃料电池的发电能力也是有限的，从44～46小时由于蓄电池的状态到达了20%SOCmin，必须强制停止放电；而此时负载所需要的电能超出了燃料电池额定功率，其只能提供恒定的功率输出。在此期间，已经超出阈值很多。微电网仅仅能够支撑关键负载，所以系统必须暂时甩掉非重要负载。在整个典型的事件中，体现了能量协调管理策略不仅能保证微电网安全运行，而且还具有经济性，实现了微电网自治、灵活、智能地运行。

5 结语

本文为微电网制定了能量管理策略和依据电压安全性指标判据的协调切换命令来保证系统稳定地运行，同时也包括了分布式能源不同优先级的经济性。基于MAS的分层控制可以总结为，最大限度地利用可再生能源提供高质量的电能，并合理利用储能填补电能的不足。仿真结果说明各智能体能够互相协调满足负载电能需求。

[1]陈树勇，宋书芳，李兰欣，等. 智能电网技术综述[J].电网技术，2009，33（8）：1-7.

[2]康重庆，陈启鑫，夏清. 低碳电力技术的研究展望[J].电网技术，2009，33（2）：1-7.

Microgrid coordinated energy management

Zhao Tianyu, Liu Tianbao
(Mechanical and Electrical Engineering Department Qigihar Institute of Technology, Qigihar 161005, China)

In this paper, according to the different characteristics of the micro grid contains a variety of distributed energy, critical load sustained high quality power output in complex environment conditions, we propose a fuzzy inference mechanism of energy management strategy. Because of the micro grid distributed energy with a variety of different operation modes, the use of renewable energy power generation wind power output machine and photovoltaic will change with the change of the weather. In order to effectively track the change of load power, ensure the reasonable allocation of energy ef fi cient, energy management strategy design based on fuzzy reasoning, and ensure the safe and stable operation of microgrid in islanding mode under the system.

microgrid; fuzzy inference; coordinated switching; energy management strategy

赵添羽（1989— ），男，黑龙江齐齐哈尔人，硕士。