改进加速因子的微电网运行模式切换控制仿真

张 晔,杜春晖,陈学永,张晓峰

(1. 河北建筑工程学院电气工程学院,河北 张家口 075000;2. 福建农林大学机电工程学院,福建 永定 350100)

1 引言

多能互补微电网可以根据发电机所处位置的地理条件、自然环境,将光能、风能、水能等清洁能源综合利用,进行多种能源互补协调发电[1],是经济性强、绿色环保的发电系统[2]。为了提升微电网运行稳定性,进行高效的孤岛、并网转换控制,已成为电网领域研究的热点课题[2]。

李俊杰[3]通过三元式确定当前输出电压稳态,当并网运行不够稳定时,使用弱通信实现交直流混合微电网的运行切换控制;孙孝峰[4]分析双有源桥变换器的拓扑结构,搭建以STM32+FPGA为核心的控制器实现运行切换。但是二者在切换控制的时候,没有注意到对运行模式进行平滑过渡,导致切换过程中电压产生了微小震荡,对微电网内部造成了较为严重的负荷影响,降低了电能质量,甚至可能会导致故障发生。为此,本文提出一种多能互补微电网运行模式切换控制方法,通过多能发电网数学模型,明确切换过程中能源互补详细数值,并设立了电压偏差、电网损耗、经济费用、环境影响控制约束,实现精准的平滑过渡切换。

2 多能发电系统数学模型

2.1 光伏发电模型

太阳能是最容易获取的自然清洁能源,也是在微电网中占比较大的发电单元之一,为此,必须对光伏发电量进行精准预测[5],才能实现有效的切换控制。本文使用最大功率跟踪装置来简化光伏发电量预测问题,忽略电压对模型的影响,能够得出光伏阵列输出模型为:

(1)

其中,Ppv描述光伏阵列输出功率;fpv描述光伏发电功率降损失因子[6],fpv值常取为0.9;Ppv-rate描述光伏发电的最大输出功率,指在无风无云天气条件下,温度保持在25°,太阳能的热力辐射强度达到1kW/m2标准环境下的额定输出功率;GT描述在当前环境下光伏电池板阵列斜面上的总辐照度;GS描述在标准环境下光伏电池板阵列斜面上的总辐照度,取值为1kW。

2.2 风力发电模型

在对风力发电进行功率预测时,需要着重考虑风速对风机轮毂转速的作用[7],才能获得最精准的风力发电功率输出结果。为此,本文计算出额定风速vr、切出风速vco、切入风速vci,通过曲线拟合的方式获得风力发电输出模型。由于风力发电机和对应的风速功率曲线趋势基本耦合,可获得风力发电的功率函数为:

(2)

由于风速的不确定性因素太强,所得到的函数还需要根据实际环境的当前风速特性进行一定修正。

2.3 火力发电模型

由于光伏和风力发电具有不完全的可预测性和可控性,为了令微电网能够输出高质量电能和稳定电压,通常会配置火力发电设备弥补不足,如柴油发电机。但火力发电会对环境造成一定影响,并提高微电网的运营成本,为此只会在清洁能源量不足或不稳定情况下才会使用。

考虑到柴油发电机寿命,无法在极低功率下运行,设置其最低运行功率为35%,最好能将发电机保持在75%的输出功率水平上运行[8,9],为此,整个柴油机的运行功率被限制在35%到100%之间,这时可获得火力发电输出功率与耗油量F之间的关系式为:

F=F0·Pde-rate+F1·Pde

(3)

其中,Pde-rate描述火力发电额定功率;Pde描述实际功率;F0、F1分别描述耗油量与输出功率间的耦合系数[10],可通过实际发电机测量和计算出来。

2.4 蓄电池储能模型

蓄电池虽然不能产生电能,却能在能源充足时存储、能源短缺时释放,突破了单一电力系统的时间、空间限制,为微电网的普及应用增添了灵活性和稳定性优势。使用荷电状态(SOC)描述蓄电池剩余容量和额定容量的比值[11]:

(4)

其中,Sess,t描述电池当前时刻的荷电状态,状态值最好保持在蓄电池额定容量的20%到80%,避免电池过充和过放;Eess,rate、Et描述电池的额定容量和剩余容量。Et的值可通过t-1时刻和t+1时刻的电池充放电状态计算得出:

(5)

其中,τch、τdis描述电池的充放电效率,在蓄电池未发生任何异常或故障的情况下,该效率值为90%到95%;Pch,t、Pdis,t描述电池的充放电功率[12];Bch,t、Bdis,t描述电池的充放电状态,仅用0和1表示。

综上,本文对多能互补发电系统进行了数学建模,并分析蓄电池储存单元,为后续的运行模式切换控制奠定了坚实的基础。

3 微电网运行模式切换控制约束

确定多能互补发电的数学模型后,本文以下面的约束条件来实现切换过程中的平滑过渡。

1)电压偏差约束

在孤岛和并网运行模式切换过程中,要尽可量减少配电网和微电网间的电压偏差,避免因微小波动导致输出电压不稳定[13]。由于切换过程中的电压偏差不可能为0,因此计算出电压偏差函数,设多能互补微电网节点有M个,电压偏差指标为DU,计算公式如下:

(6)

其中,Ui描述为节点i的电压偏差值;UNi描述节点i所在的母线额定电压。

限制UNi值越小,就越能降低多能互补微电网中关键节点的电压偏差[14],以实现转换过程的电压稳定,保证满足用户正常需电质量和容量。

2)电网损耗

多能互补微电网运行过程中必须达到有功功率平衡,等式如下:

∑Pgen=∑Pload+∑Ploss

(7)

其中,∑Ploss描述微电网总功率损耗;∑Pload描述各多能发电设备功率损耗;∑Ploss描述存储和输出时线路损耗,该损耗值也要限制在最小。

3)经济费用

经济价值是指多能互补微电网与配电网处于并网模式下,具体包括配电网购买电力费用CGrid、设备运维费用COM、折旧损耗费用COD、柴油发电机的燃料费用CFuel,可得出处于并网时的经济费用如下:

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

(8)

如果微电网处于孤岛运行模式,不需要购买电力,则CGrid=0。

4)环境影响

对环境的影响主要考虑微电网在进行火力发电时,柴油发电机排放的污染物,计算有害气体和微小颗粒物对环境的影响,用价值评定:

(9)

其中,Ve,l描述污染物l对环境的影响;n描述柴油发电机排放的污染物种类;Ql描述污染物l的排放量;Vl描述因排放污染物l造成的经济损失。

4 运行模式切换控制实现

粒子群算法可凭借多次迭代运算,不断更新当前局部最优解,直至获得全局最优解。由于传统的粒子群算法常设定粒子惯性权重和加速因子为常数,不做任何调整直接代入到计算过程中求解。由于微电网的运行模式切换控制是一个复杂的、非线性动态过程,控制算法需要得到动态平衡最佳点,权重和加速因子为固定常数值时,很容易导致求得的解为局部最优,无法实现最佳的控制。

为此,先对粒子惯性权重w进行实时更新,公式表示为:

(10)

其中,wmax描述迭代过程中权重上限值,即初始值;wmin描述迭代过程中下限值,即最后输出值;itermax描述迭代运行周期的上限值;k描述迭代。

同时也需要对加速因子进行调整,需要考虑到粒子群算法的迭代初期,粒子首先要均匀地遍布于整个空间中,才能便于后期在能力范围内的小区域进行仔细搜索,从而获得全局最优位置。那么,对加速因子的调整[15]如下:

(11)

其中,c1i、c1j分别描述加速因子c1的初始值和输出值;c2i、c2j分别描述加速因子c2的初始值和输出值;iter描述迭代运行周期。

改进后的粒子惯性权重和加速因子,能够提高粒子群算法获得局部最优解的收敛速度和精准程度,具体算法调整如下:

任意粒子速度:

vi=(vi1,vi2,…,viD)

(12)

任意粒子方位:

xi=(xi1,xi2,…,xiD)

(13)

任意粒子局部最优位置:

pi=(pi1,pi2,…,piD)

(14)

任意粒子全局最优位置:

pg=(pg1,pg2,…,pgD)

(15)

迭代计算:

(16)

改进后惯性权重迭代:

(17)

用δ描述粒子局部适应度,改进后加速因子:

(18)

将改进后的粒子群算法投入微电网运行模式切换控制中,为了最大程度使用清洁能源,火力发电和蓄电池输出功率被限制在最小区间内。当配电网无法满足用电需求时,微电网由并网运行模式切换为孤岛运行模式,反之,如果配电网恢复正常运行,则由孤岛切换为并网运行模式,具体的切换控制流程如图1所示。

图1 多能互补微电网运行模式切换控制流程

5 仿真研究

为验证本文方法控制的有效性进行仿真。实验设备包括10组60kW的光伏阵列,3台70kW的风力发电设备,容量为70kW/h的蓄电池储能单元,2台550kW的火力发电机,以2022年7月中随机一天的24小时为一个微电网运行模式调度控制周期。为了更加直观的显示实验结果,运用Matlab仿真软件将实验结果数据转换成图片的形式,图2-图4为直流混合自适应切换控制方法、双有源桥集成切换控制方法和本文方法控制下的各能源出力功率情况。

图2 直流混合自适应切换控制方法

图2中,直流混合自适应切换控制方法持续性的使用蓄电池来维持电能输出,蓄电池在存储和输出过程中,均会有损耗,所以直流混合自适应切换控制的切换控制存在资源浪费问题;图3中,双有源桥集成切换控制方法大幅度的使用了火力发电来弥补夜晚光伏发电的不足,对于风力发电利用的较少,运行模式清洁力度不够;反观图4本文方法下微电网主要靠风力和光伏出力,火力发电仅弥补夜晚光伏发电的不足,并使用蓄电池的细微出力调整和稳定电网输出。

图3 双有源桥集成切换控制方法

图4 本文方法

图5是三种方法控制下微电网运行发电费用明细。

图5 各方法控制费用对比

从图5中能够看出直流混合自适应切换控制的主要成本耗费在蓄电池上,双有源桥集成切换控制成本主要消耗在火电上,二者的总控制费用都达到了5万元以上,反观本文方法充分利用了固定的光伏和风电资源,降低了火力和蓄电池电力资源的使用,使不同运行模式下的总成本达到最低。

图6是三种方法控制下,微电网由孤岛切换到并网运行模式的电网有效电压值波动结果。

图6 切换控制中电网有效电压值波动

图6中,能够看到微电网和配电网是在13.4s时进行并网,直流混合自适应切换控制有效电压瞬时大幅度降低,且恢复到稳定耗时也是最长的;双有源桥集成切换控制效果相比更好,但依旧存在耗时长的问题;本文方法通过改进惯性权重获得最优加速因子值,能在最小波动下实现迅速切换控制工作。

6 结论

本文为平滑过渡在微电网并网或孤岛运行模式切换下的电压波动,提出多能互补微电网运行模式切换控制方法,分析多能发电数学模型以及蓄电池储电单元,电压偏差、电网损耗、经济费用、环境影响控制约束,最后,本文方法改进传统粒子群算法的固定惯性权重和加速因子值,通过动态更新获得局部最优解和全局适用度均值,获得最佳控制效果。经过仿真证明,所提方法能够减低电压不稳现象,减少成本。