趙添羽，劉天堡

（齊齊哈爾工程學(xué)院，機(jī)電工程系，黑龍江 齊齊哈爾 161005）

微電網(wǎng)協(xié)調(diào)能量管理

趙添羽，劉天堡

（齊齊哈爾工程學(xué)院，機(jī)電工程系，黑龍江 齊齊哈爾 161005）

文章針對(duì)含有多種不同特性分布式能源的微電網(wǎng)，為在復(fù)雜環(huán)境狀況下提供關(guān)鍵負(fù)載持續(xù)高質(zhì)量的電能輸出，提出一種應(yīng)用模糊推理機(jī)制的能量管理策略。由于微電網(wǎng)中不同分布式能源具有多種運(yùn)行模態(tài)，利用可再生能源發(fā)電的風(fēng)機(jī)和光伏的輸出電能會(huì)隨著天氣的變化而變化。為有效地跟蹤負(fù)荷功率變化，確保能量合理高效地分配，根據(jù)模糊推理設(shè)計(jì)能量分配管理策略，保證微電網(wǎng)在孤島模式運(yùn)行下系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。

微電網(wǎng)；模糊推理；協(xié)調(diào)切換；能量管理策略

0 引言

微電網(wǎng)不僅可以與大電網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，為其充當(dāng)補(bǔ)充電能的角色，提供關(guān)鍵負(fù)荷的供電可靠性；而且還可以切斷公共連接點(diǎn)獨(dú)立自主地運(yùn)行，滿(mǎn)足本地用戶(hù)側(cè)的需求。由風(fēng)機(jī)和光伏陣列構(gòu)成的分布式電源(Distributed Generators，DGs)作為微網(wǎng)中的主要電能輸出裝置，其對(duì)隨機(jī)自然環(huán)境有著很高的依賴(lài)，供電具有間歇性的特點(diǎn)。為保證本地負(fù)載的電能質(zhì)量就需要微電網(wǎng)中的儲(chǔ)能裝置發(fā)揮補(bǔ)充電能的作用。

為確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定地運(yùn)行，本文提出了利用電壓頻率的下垂特性支配微電網(wǎng)運(yùn)行模態(tài)協(xié)調(diào)切換的分區(qū)控制，在得到的DG與負(fù)載功率偏差中，應(yīng)用模糊推理機(jī)制進(jìn)行微電網(wǎng)的功率分配制定能量管理策略。最后將該策略應(yīng)用到微網(wǎng)的孤島運(yùn)行模式中，在應(yīng)對(duì)復(fù)雜變換的環(huán)境情況時(shí)，能夠使系統(tǒng)快速準(zhǔn)確反應(yīng)，為關(guān)鍵負(fù)載提供高質(zhì)量的電能。

1 微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

微電網(wǎng)包含不同種類(lèi)的智能體用來(lái)滿(mǎn)足負(fù)載需要。在環(huán)境和系統(tǒng)所需電能變化的情況下，分布式能源和儲(chǔ)能單元都可在不同的工作模式下運(yùn)行。微電網(wǎng)的基本結(jié)構(gòu)，其由光伏、風(fēng)機(jī)、蓄電池、燃料電池和負(fù)載智能體構(gòu)成。在交直流總線(xiàn)間設(shè)置了切換逆變器用來(lái)在微源間分配功率。智能體之間的虛線(xiàn)代表信息的交互[3]。

2 電壓頻率分區(qū)協(xié)調(diào)控制

對(duì)于微電網(wǎng)，電壓穩(wěn)定性被視作最重要的指標(biāo)之一。電壓不穩(wěn)定通常體現(xiàn)在崩潰點(diǎn)會(huì)有電壓的驟降。由于不同分布式發(fā)電設(shè)備在接入系統(tǒng)時(shí)會(huì)對(duì)電能質(zhì)量造成不同程度的影響[2]，上層智能體要求切換運(yùn)行模態(tài)時(shí)必須遵循安全性指標(biāo)信息。發(fā)電設(shè)備的臨界有功和無(wú)功功率可通過(guò)電壓臨界值得到。電壓安全性指標(biāo)在本質(zhì)上充當(dāng)了功率平衡的指示器。

微電網(wǎng)中第i條總線(xiàn)的動(dòng)態(tài)電壓通過(guò)估測(cè)方法被檢測(cè)出，如式(1)所示：

監(jiān)測(cè)的第i個(gè)節(jié)點(diǎn)第j時(shí)刻的瞬時(shí)電壓平均值：

計(jì)算得第j時(shí)刻瞬時(shí)電壓值與平均值百分比：

第j時(shí)刻不同波形下電壓穩(wěn)定性判據(jù)，如式(5)所描述。伴隨著環(huán)境的突然改變，微電網(wǎng)將會(huì)遭受大的擾動(dòng)，導(dǎo)致電壓值可能會(huì)超出預(yù)警值。εthreshold被定義為電壓安全閾值，以此判斷系統(tǒng)安全性。

3 基于模糊推理的能量管理策略

依據(jù)電壓安全性指標(biāo)，為使微電網(wǎng)穩(wěn)定高效地運(yùn)行，MGCC會(huì)根據(jù)環(huán)境變化制定切換運(yùn)行模態(tài)的命令，并根據(jù)“黑板”的信息規(guī)劃能量管理策略。最優(yōu)化地調(diào)節(jié)分配能量去滿(mǎn)足負(fù)載需求。

3.1 多模態(tài)運(yùn)行模型

微電網(wǎng)中，DER運(yùn)行模態(tài)會(huì)隨著環(huán)境而改變。智能體將會(huì)根據(jù)閾值來(lái)激活各個(gè)模態(tài)，相鄰模態(tài)的權(quán)值和置信度都不同。利用模糊Petri-Net(Fuzzy Petri-Net，F(xiàn)PN)理論可以將離散的控制命令和連續(xù)的控制輸入很好地結(jié)合起來(lái)。本文依據(jù)以上特點(diǎn)，采用FPN理論來(lái)建立各單元的多模態(tài)模型。

風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行模態(tài)受風(fēng)速等級(jí)的影響。為使經(jīng)濟(jì)利益最大化，這類(lèi)單元通常工作在MPPT模態(tài)。當(dāng)風(fēng)速超過(guò)設(shè)備承載能力時(shí)，為保護(hù)發(fā)電機(jī)必須將其切換至恒功率輸出模態(tài)，其輸出功率是額定功率。在運(yùn)行模態(tài)的FPN模型中，每個(gè)托肯的閾值與功率輸出是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。太陽(yáng)輻照和環(huán)境溫度是影響光伏輸出功率的兩個(gè)主要因素。與風(fēng)機(jī)一樣，它通常也工作在MPPT模態(tài)下以最大程度利用太陽(yáng)能。由蓄電池組成的儲(chǔ)能設(shè)備在負(fù)載增多或受到大的擾動(dòng)時(shí)，可以及時(shí)地增加電能來(lái)支撐系統(tǒng)。由于其快速反應(yīng)的特性，在微電網(wǎng)的負(fù)荷跟蹤中實(shí)現(xiàn)短期能量平衡。電荷狀態(tài)(State of Charge，SOC)是蓄電池性能的瞬時(shí)指標(biāo)，最大值和最小值分別是容量的100%和20%。微電網(wǎng)中，儲(chǔ)能智能體扮演著充電和放電角色。當(dāng)輸出功率不足時(shí)，運(yùn)行在放電模態(tài)下的儲(chǔ)能補(bǔ)充所欠缺的電能；反之，如果輸出功率超出負(fù)載需求，蓄電池就會(huì)像負(fù)載一樣進(jìn)入充電模態(tài)。在系統(tǒng)中同樣有兩類(lèi)不同的負(fù)載，重要和非關(guān)鍵負(fù)載。微電網(wǎng)要保證供給重要負(fù)載不間斷高質(zhì)量電能。一旦功率衰減呈現(xiàn)出不可遏制的趨勢(shì)時(shí)，MGCC得到信息后會(huì)做出甩負(fù)荷的決定。當(dāng)系統(tǒng)能夠再一次維持能量平衡時(shí)，甩掉的非關(guān)鍵負(fù)載會(huì)重新連入微電網(wǎng)。蓄電池工作在充電模態(tài)下，當(dāng)達(dá)到容量的最大值時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)入空閑模態(tài)；而在輸出功率低于負(fù)荷需求時(shí)，其從空閑模態(tài)切換到放電模態(tài)。激活負(fù)荷智能體的閾值只有電壓安全閾值，燃料電池是被視為當(dāng)風(fēng)機(jī)、光伏和儲(chǔ)能單元輸出功率都不能使系統(tǒng)電壓脫離危險(xiǎn)時(shí)的額外補(bǔ)充單元。

3.2 邏輯協(xié)調(diào)控制命令

4 仿真分析

仿真研究部分，選取的光伏、風(fēng)機(jī)、燃料電池和儲(chǔ)能的額定輸出功率分別是90kW，60kW，50kW和40kW。為更好地舉例說(shuō)明系統(tǒng)的工作情況和對(duì)緊急情況的反應(yīng)能力，并通過(guò)能量管理策略解決危機(jī)的能力。光伏和風(fēng)機(jī)單元作為主要的輸出單元都是單一機(jī)組，儲(chǔ)能單元由5組蓄電池構(gòu)成。首先，自然風(fēng)速由4個(gè)不同特性的函數(shù)通過(guò)MATLAB工具箱進(jìn)行模擬。在風(fēng)速達(dá)到最大值后在很大范圍內(nèi)波動(dòng)。光照強(qiáng)度通常在中午時(shí)達(dá)到最高，但在接近夜晚時(shí)幾乎趨近于0。

從圖1中可知，光伏的輸出功率波動(dòng)很大并且不穩(wěn)定。主要受到在一天中大約只有7個(gè)小時(shí)的高強(qiáng)度自然光照影響。負(fù)載所需的電能大部分時(shí)間在下午和夜晚達(dá)到峰值。風(fēng)機(jī)設(shè)備所提供的輸出功率相對(duì)穩(wěn)定，但是通常會(huì)在深夜達(dá)到最高。到那時(shí)，負(fù)載的需求電能是非常低的而且光伏的輸出功率更是幾乎為0?；谝陨显?，要合理切換儲(chǔ)能和燃料電池智能體的模態(tài)，以保證微電網(wǎng)連續(xù)地提供電能。

圖1 48小時(shí)風(fēng)機(jī)和光伏輸出功率曲線(xiàn)

儲(chǔ)能和燃料電池之間依據(jù)功率平衡方程：

相互協(xié)調(diào)的功率曲線(xiàn)。正值和負(fù)值分別代表了充電和放電狀態(tài)。在這48小時(shí)的時(shí)間內(nèi)，儲(chǔ)能主要在天氣變化的條件下保持功率平衡，同時(shí)也維持了關(guān)鍵負(fù)載的安全。隨著電壓安全判據(jù)的增大趨勢(shì)，微電網(wǎng)必須增加功率輸出以遏制其繼續(xù)增長(zhǎng)。系統(tǒng)電壓與危險(xiǎn)值越接近，就需要微電網(wǎng)越多地將電能供給負(fù)載。同時(shí)，通過(guò)切換命令和能量管理策略控制的充放電曲線(xiàn)，也體現(xiàn)了儲(chǔ)能和燃料電池的工作優(yōu)先級(jí)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察，所有蓄電池的電能在31～32小時(shí)區(qū)間全部用盡。MGCC讀取信息并發(fā)送命令要求燃料電池智能體連入微電網(wǎng)，彌補(bǔ)所欠缺的電能。但是燃料電池的發(fā)電能力也是有限的，從44～46小時(shí)由于蓄電池的狀態(tài)到達(dá)了20%SOCmin，必須強(qiáng)制停止放電；而此時(shí)負(fù)載所需要的電能超出了燃料電池額定功率，其只能提供恒定的功率輸出。在此期間，已經(jīng)超出閾值很多。微電網(wǎng)僅僅能夠支撐關(guān)鍵負(fù)載，所以系統(tǒng)必須暫時(shí)甩掉非重要負(fù)載。在整個(gè)典型的事件中，體現(xiàn)了能量協(xié)調(diào)管理策略不僅能保證微電網(wǎng)安全運(yùn)行，而且還具有經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)了微電網(wǎng)自治、靈活、智能地運(yùn)行。

5 結(jié)語(yǔ)

本文為微電網(wǎng)制定了能量管理策略和依據(jù)電壓安全性指標(biāo)判據(jù)的協(xié)調(diào)切換命令來(lái)保證系統(tǒng)穩(wěn)定地運(yùn)行，同時(shí)也包括了分布式能源不同優(yōu)先級(jí)的經(jīng)濟(jì)性?；贛AS的分層控制可以總結(jié)為，最大限度地利用可再生能源提供高質(zhì)量的電能，并合理利用儲(chǔ)能填補(bǔ)電能的不足。仿真結(jié)果說(shuō)明各智能體能夠互相協(xié)調(diào)滿(mǎn)足負(fù)載電能需求。

[1]陳樹(shù)勇，宋書(shū)芳，李蘭欣，等. 智能電網(wǎng)技術(shù)綜述[J].電網(wǎng)技術(shù)，2009，33（8）：1-7.

[2]康重慶，陳啟鑫，夏清. 低碳電力技術(shù)的研究展望[J].電網(wǎng)技術(shù)，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

趙添羽（1989— ），男，黑龍江齊齊哈爾人，碩士。