源网荷储一体化多元协调控制系统设计

江义火，符克议

（东莞城市学院，广东 东莞）

引言

对微电网的属性构成分析可发现，其集成多种功能结构板包括分布式能源、储能系统、能量转换设备以及负荷[1]，是一种综合程度较高的电力系统。在一定地理区域范围内进行小规模发电，可以减少上层电网在电力传输过程中产生的损失[2]，对于保持不间断电力供应也具有重要保障作用[3]。结合微电网属性构成，在储能、光伏、风电等可调度能源接入的条件下[4]，结合用户侧负荷行为习惯对其机型综合控制就成为极为必要的管理内容。因此，源网荷储一体化成为能源发展的主要路径[5]。在发展过程中，其核心目标是打造以“绿色供能+绿色用能”为引擎驱动绿色产业发展的集成创新体系。对此，文献[6]以新型电力系统为导向，提出一种源网荷储一体化电力平衡控制方法，在一定程度上提高电力系统输出与负荷之间的平衡关系，但是精度存在优化空间；文献[7]从园区电能规划设计角度出发，提出一种源-网-荷-储一体化管理方案，一定程度上降低电力系统的无功输出，但该方法灵敏程度相对偏低。

基于上述，本研究提出源网荷储一体化多元协调控制系统设计研究，通过对比测试分析验证设计系统的应用性能。

1 硬件设计

在对源网荷储一体化多元协调控制系统的硬件进行设计时，本研究主要对核心板进行研究。考虑到对于源网荷储数据信息而言，其自身具有规模较大，种类较多，且更新较快的特点，在进行协调控制时，对于控制的效率和效果要求也相对较高[8]。为此，本研究将XCZU3EG-1SFVC784 作为设计源网荷储一体化多元协调控制系统的核心板硬件装置。在结构配置上，XCZU3EG-1SFVC784 是业界最小尺寸的ZynqUltra－Scale 核心板，因此在应用阶段不受客观条件的局限。其中XCZU3EG-1SFVC784 核心板搭载了基于XILINXMPSoC 全可编程处理器，4 核Cortex-A53（Upto1.5 GHz）+FPGA+GPU+VideoCodec(仅EV 系列)，因此功能空前强大，能够满足多元源网荷储数据的处理需求。同时板载4GB DDR4 SDRAM（64 bit，2 400 MHZ)及丰富的存储资源，从容应对源网荷储一体化多元协调控制下的复杂运算需求。除此之外，XCZU3EG-1SFVC784 板载千兆以太网PHY 和USB PHY，轻松实现高速互联，确保控制的时效性。

在通信方面，XCZU3EG-1SFVC784 核心板的信号接口配置情况见表1。

表1 XCZU3EG-1SFVC784 核心板信号接口设置

结合表1 可以看出，XCZU3EG-1SFVC784 核心板运用了极致的选料与工艺标准，在Samtec 28+Gbps高速高可靠性BTB 连接器和松下M6 板材&12 层盲埋孔工艺的支持下，能够满足不同环境下多元信号的实时交互需求。

对XCZU3EG-1SFVC784 核心板中ARM 和FPGA 的板载资源配置情况进行分析，具体见表2。

结合表2 可以看出，XCZU3EG-1SFVC784 还板载了4 个编程运行状态LED 灯，确保在实际运行阶段清晰易用，除此之外，本研究选择的核心板在供电设计阶段以Intel 电源模块为基础，实现了集成化的供电设计，具有更高的稳定性和可靠性。并且结合实际的应用环境，有主/被动两种散热模式设计可供选择。最大限度满足源网荷储一体化多元协调控制系统的运行需求。

2 软件设计

2.1 电力系统负荷预测

在对电力系统源网荷储进行协同控制时，保障实际输出与负荷实现最大限度的拟合是根本目标，为此，本研究首先对电力系统的负荷情况进行预测，具体的实现方式见图1。

结合图1 所示的电力系统负荷预测流程，本研究引入了VMD-LSTM -CNN 机制，对于特征参数的选择，结合影响电力负荷数据，将气象、历史负荷、以及时间作为具体的指标参数，采用变分模态分解的方式对电力负荷以及温度、湿度等气象数据进行处理后，将与原电力负荷数据相关性最高的分量作为神经网络的输入数据。结合模态分解结果，构建多维特征时间序列，其可以表示为

式中：L 表示负荷数据预测结果；l 表示当前时刻的真实负荷数据；xmn表示时间序列的特征参数，对应的维度为m×n。

在此基础上，利用LSTM-CNN 神经网络对多维特征时间序列数据集进行训练分析，将满足误差要求的结果作为最终的电力系统负荷预测结果。

2.2 源网荷储一体化多元协调控制

在上述基础上，对于源网荷储的一体化多元协调控制方式可以表示为

按照上述所示的方式，结合实际负荷与电力系统输出功率之间的关系，实现对电力系统源网荷储的一体化多元协调控制。

3 系统测试

3.1 测试环境设置

在测试过程中，本研究以某实际的源网荷储电力系统为基础开展了对比测试。其中，测试电力系统在一天中的实际负荷数据变化情况见图2。

图2 测试电力系统单日负荷曲线

结合图2 所示的信息可以看出，在测试电力系统中，单日负荷峰值出现在18 h～20 h 时间段，次峰值出现在7 h～8 h 时间段；单日负荷谷值出现在14 h～16 h 时间段，次谷值出现在23 h～次日4 h 时间段。在此基础上，对测试电力系统的能源构成情况进行分析，其中，对应的电源类型为分布式电源，并通过统一管理的方式实现对清洁新能源和其他可控分布式电源的协同管理。在清洁新能源发电中，风力发电的出力区间为700.0 kW～1 500 kW，光伏发电的出力区间为0.0 kW～2 000 kW。最后，对测试电力系统的储能配置情况进行分析，其共包含3 个储能装置，对应的满额电量均为250.0 kW，允许剩余电量最小值为12.0%，最大充电和放电功率均为500.0 kW/h。

在此基础上，分别采用本研究设计的源网荷储一体化控制系统，以及文献[6]和文献[7]提出的源网荷储控制系统在上述环境下开展对比测试，分析不同系统控制下，测试电力系统的无功输出情况。

3.2 测试结果与分析

结合3.1 部分设置的测试环境，不同系统作用下，电力系统的无功输出情况见表3。

表3 不同系统控制下无功输出数据统计

结合表3 所示的数据信息对三种不同源网荷储控制系统的测试结果进行分析可以发现，随着电网实际负荷参数的变化，对应的无功输出也表现出了不同的变化趋势。对比文献[6]、文献[7]控制系统，本研究设计系统的测试结果中，电网的无功输出不仅随着实际负荷参数的增加呈现出了稳定的下降趋势，且整体水平始终较低，当电网实际负荷为6 000 kW 时，无功输出为556.20 kW，当电网实际负荷为12 000 kW时，无功输出仅为53.79 kW，系统性能最佳。

结束语

为了能够最大限度降低电力系统的无功输出，对源网荷储进行综合控制是十分必要的。本研究提出源网荷储一体化多元协同控制系统设计研究，结合电力系统源网荷储数据自身的属性特征，设计了具有强大处理能力的硬件装置作为系统稳定运行的支撑，并归纳结合源网荷储具体参数之间的关系，实现对其的控制管理，切实实现了降低电力系统无功输出的目的。借助本研究设计的源网荷储一体化多元协同控制系统，希望能够为实际的电力系统管理调度提供有价值的参考，最大限度提高电能资源的有效利用率。