何啟凡， 馮東升， 李 正， 曹建雄

(上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院， 上海 200093)

基于多智能體的微燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行控制

何啟凡， 馮東升， 李 正， 曹建雄

(上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院， 上海 200093)

孤島模式下，沒有了大電網(wǎng)的電壓支撐，系統(tǒng)電壓易受負(fù)荷干擾而失去穩(wěn)定，為了維護(hù)系統(tǒng)在公共總線處的電壓穩(wěn)定，針對(duì)微型燃?xì)廨啓C(jī)并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的控制模型特點(diǎn)，建立了一種基于多智能體(MAS)技術(shù)的兩層控制策略。上層是采用最優(yōu)控制技術(shù)設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)控制智能體，下層是采用類似同步發(fā)電機(jī)下垂特性的控制技術(shù)設(shè)計(jì)分散控制智能體，兩層之間根據(jù)電壓安全指標(biāo)協(xié)調(diào)配合，共同維護(hù)系統(tǒng)電壓穩(wěn)定。仿真結(jié)果表明，系統(tǒng)在大的擾動(dòng)時(shí)能夠維持系統(tǒng)電壓的穩(wěn)定，驗(yàn)證了該控制策略的有效性和可行性。

電壓穩(wěn)定； 微燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)； 多智能體； 最優(yōu)控制技術(shù)

0 引言

世界各地電力需求量越來越大，所覆蓋地域也變得廣闊而復(fù)雜，而能源卻越發(fā)的短缺。在這種大環(huán)境下，微電網(wǎng)作為一種能夠高效利用多種清潔可持續(xù)的分布式電源進(jìn)行發(fā)電的獨(dú)特方式得到了廣泛的研究和發(fā)展[1]。以清潔燃料為能源的微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)(MTGS)作為微網(wǎng)內(nèi)分布式發(fā)電(DG)的重要組成部分[2]，研究MTGS有效的控制策略，提高微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)在并網(wǎng)和孤島模式下的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性，將有助于微電網(wǎng)在不同運(yùn)行模式下安全穩(wěn)定的運(yùn)行[3]。因此，對(duì)MTGS運(yùn)行控制關(guān)鍵技術(shù)的研究具有重要的應(yīng)用價(jià)值[4]。

1 微型燃?xì)廨啓C(jī)的控制模型簡介

微燃機(jī)工作原理簡單來說是通過壓氣機(jī)把高壓空氣壓入燃燒室加熱，進(jìn)而輸出高溫高壓氣體，進(jìn)入透平室做功，最后帶動(dòng)與其同軸的發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)[5]。由于微燃機(jī)控制系統(tǒng)研究很成熟，其控制結(jié)構(gòu)模式大體相同。本章直接引用目前最常用的Rowen微燃機(jī)控制模型，該控制結(jié)構(gòu)由轉(zhuǎn)速、溫度、燃料和燃?xì)廨啓C(jī)控制環(huán)節(jié)構(gòu)成，各環(huán)節(jié)控制結(jié)構(gòu)如圖1至圖5所示。

圖1 微型燃?xì)廨啓C(jī)控制結(jié)構(gòu)框圖

(1)速度控制環(huán)節(jié)

圖2 速度控制環(huán)節(jié)

(2)溫度控制環(huán)節(jié)

圖3 溫度控制環(huán)節(jié)

(3)燃料控制環(huán)節(jié)

圖4 燃料控制環(huán)節(jié)

(4)燃?xì)廨啓C(jī)環(huán)節(jié)

圖5 燃?xì)廨啓C(jī)環(huán)節(jié)

(1)

微燃機(jī)控制器主要參數(shù)：Pref負(fù)載給定值，wg發(fā)電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速，wn發(fā)電機(jī)的額定轉(zhuǎn)速，Δwg發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速差，F(xiàn)D、FDT燃料給定值，Wf燃料模塊輸出信號(hào)，T排氣溫度，TR透平室內(nèi)額定溫度，Tm輸出機(jī)械轉(zhuǎn)矩，we發(fā)電機(jī)電磁角速度。

按照上述控制原理圖，微型燃?xì)廨啓C(jī)控制原理如下：微燃機(jī)控制系統(tǒng)將發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速偏差Δwg=wg-wn作為反饋信號(hào)，以負(fù)荷參考值Pref作為給定輸入信號(hào)，以轉(zhuǎn)速恒定作為控制目標(biāo)，經(jīng)各控制環(huán)節(jié)最終將輸出的機(jī)械轉(zhuǎn)矩Tm作為發(fā)電機(jī)的輸入信號(hào)。速度控制器和溫度控制器輸出的指令信號(hào)共同進(jìn)入低值門模塊，將篩選出的最小值作為燃料控制器的輸入閥值，最終控制燃料量來調(diào)節(jié)機(jī)械轉(zhuǎn)矩的輸出。其中各環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)到的主要參數(shù)見文獻(xiàn)[6]。

2 微燃機(jī)并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)控制模型

文中永磁同步發(fā)電機(jī)、變流器、整流逆變電路、無功補(bǔ)償技術(shù)和有源濾波技術(shù)采用常用數(shù)學(xué)模型，在此就不一一敘述。把微型燃?xì)廨啓C(jī)和同步發(fā)電機(jī)同軸相連，并通過電力電子變流器接口與電網(wǎng)相連，即可實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)運(yùn)行下微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)的仿真，其全系統(tǒng)控制模型如圖6所示。

針對(duì)燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)的并網(wǎng)控制策略，換流器均采用SVPWM算法的雙閉環(huán)控制，其中，整流器采用外環(huán)電壓、內(nèi)環(huán)電流的控制，實(shí)現(xiàn)直流母線電壓穩(wěn)定，網(wǎng)側(cè)逆變裝置采用了外環(huán)功率、內(nèi)環(huán)電流的控制，實(shí)現(xiàn)恒功率并網(wǎng)，并通過SSRF-SPLL鎖相算法來獲取電網(wǎng)電壓的相角支撐。

圖6 微型燃?xì)廨啓C(jī)并網(wǎng)系統(tǒng)模型

3 基于MAS的孤島控制框架

多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System, MAS)是信息技術(shù)高速發(fā)展的產(chǎn)物，是人工智能系統(tǒng)的重要分支之一，該技術(shù)被視作為大范圍的人工智能。它有多層能量智能體(Agent)組成，通過多層的Agent信息交互和協(xié)調(diào)控制實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的優(yōu)化問題并能很好地解決復(fù)雜系統(tǒng)的通信問題[7]。對(duì)于微網(wǎng)，其含有多種不同類型的分布式能源作為發(fā)電裝置，因此，將多智能體技術(shù)應(yīng)用到微電網(wǎng)中[8]，以使這些分布式能源通過智能體系相互聯(lián)系。當(dāng)微網(wǎng)系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行時(shí)，基于多智能體強(qiáng)大的分析能力和通訊能力，微網(wǎng)便能夠自主地進(jìn)行決策分析，來協(xié)調(diào)微網(wǎng)內(nèi)各種分布式能源的運(yùn)行，增強(qiáng)了適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力，極大地提高了對(duì)本地負(fù)載供電可靠性的水平?；贛AS的分散協(xié)調(diào)控制策略如圖7所示。

圖7 基于MAS的分散協(xié)調(diào)控制策略

下層分散控制智能體所包含的單元智能體通常由分布式發(fā)電Agent(DGs Agent，DA)、儲(chǔ)能Agent以及負(fù)荷Agent組成。該分散控制Agent層具體由反應(yīng)層以及協(xié)商層構(gòu)成。在反應(yīng)層中可以通過傳感器模塊和情形識(shí)別模塊獲取外部環(huán)境信息，又可以通過動(dòng)作模塊改善外部環(huán)境的變化對(duì)系統(tǒng)帶來的影響。其中協(xié)商層是分散控制智能體層的核心層，根據(jù)系統(tǒng)所處的干擾狀態(tài)提出分散控制策略，執(zhí)行分散控制，使分散控制Agent中各DG向系統(tǒng)公共母線提供相應(yīng)的電壓，以支持負(fù)荷在穩(wěn)定的電壓環(huán)境下正常運(yùn)行。

MAS的上層是協(xié)調(diào)控制Agent(Coordinated Control Agent, CCA)層，是整個(gè)系統(tǒng)的大腦，對(duì)分散控制Agent層起直接領(lǐng)導(dǎo)作用。下層反應(yīng)層經(jīng)過通信模塊收集外部信息傳給CCA層中電壓平穩(wěn)判決模塊，進(jìn)而計(jì)算出電壓安全指標(biāo)，協(xié)調(diào)控制判決模塊將根據(jù)該指標(biāo)發(fā)出相應(yīng)的信號(hào)給動(dòng)作實(shí)施模塊，執(zhí)行模態(tài)切換與否的命令，繼而確定協(xié)調(diào)控制策略是否執(zhí)行。

由于單個(gè)智能體在能量提供上有限或掌握的信息不完整，所以要想最終實(shí)現(xiàn)總線電壓的穩(wěn)定，各智能體單元間在信息、能量和資源上的互相支持將必不可少[9]。下圖8給出了MAS兩層智能體之間的交互過程，上層協(xié)調(diào)控制智能體通過直接作用的形式與下層智各單元能體進(jìn)行信息交互，而下層各單元智能體是基于環(huán)境和系統(tǒng)變化間接實(shí)現(xiàn)對(duì)CCA的信息交互。

3.1 雙環(huán)分散控制器設(shè)計(jì)

如圖9，微網(wǎng)通過公共母線耦合點(diǎn)PCC與大電網(wǎng)相連。當(dāng)PCC斷開后，微網(wǎng)便進(jìn)入孤島運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)，內(nèi)部的DGs需要共同向負(fù)荷提供需求的功率以維護(hù)系統(tǒng)公共總線電壓的穩(wěn)定。由于內(nèi)部各DG都是通過逆變器接入公共母線的，所以分散控制器的設(shè)計(jì)實(shí)際是逆變裝置控制器的設(shè)計(jì)。

如圖10所示，MAS下層單元智能體中的分散控制是采用雙環(huán)控制方法：外環(huán)是以發(fā)電機(jī)下垂特性為依據(jù)的功率控制[10]，內(nèi)環(huán)引入電壓電流解耦控制。

圖8 兩層之間的信息交互

圖9 基于MAS的微網(wǎng)拓?fù)淇驁D

圖10 分散控制拓?fù)淇驁D

3.2 協(xié)調(diào)控制器設(shè)計(jì)

3.2.1 電壓平穩(wěn)判據(jù)

在對(duì)上層CCA分析中，電壓平穩(wěn)判據(jù)是決定協(xié)調(diào)控制技術(shù)是否被采用的唯一判別方法，本文提出一種適合于電壓穩(wěn)定性評(píng)估的電壓安全指標(biāo)。該電壓安全指標(biāo)適應(yīng)于微型燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)或微網(wǎng)系統(tǒng)中。

進(jìn)而求出該節(jié)點(diǎn)第j時(shí)刻的瞬時(shí)電壓平均值，如式(2)：

(2)

接著計(jì)算出該節(jié)點(diǎn)第j時(shí)刻的電壓偏差百分比，如式(3)：

(3)

則第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在j時(shí)刻的電壓穩(wěn)定指標(biāo)見下式(4)：

(4)

最終，得出第j時(shí)刻的電壓平穩(wěn)判據(jù)安全指標(biāo)：

(5)

式中：Uth為接近于1的正數(shù)，可根據(jù)系統(tǒng)電壓穩(wěn)的情況作細(xì)微的調(diào)節(jié)。

根據(jù)電壓平穩(wěn)判據(jù)安全指標(biāo)決定是否啟動(dòng)協(xié)調(diào)控制器的具體方法如下：

3.2.2 協(xié)調(diào)控制器設(shè)計(jì)

通過結(jié)合線性最優(yōu)控制理論對(duì)微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì)，為方便描述，本文對(duì)兩臺(tái)微型燃機(jī)發(fā)電系統(tǒng)(MTGS)構(gòu)成的微電網(wǎng)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制器的設(shè)計(jì)。但研究表明該控制策略可適用于多臺(tái)DG存在的微網(wǎng)中。圖11給出了兩臺(tái)MTGS構(gòu)成的單一線路，根據(jù)KVL和KCL電路原理，得出系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程[11]。

圖11 兩機(jī)微網(wǎng)線路

(6)

對(duì)應(yīng)的狀態(tài)空間模型可表示為：

(7)

式中：ui(t)為輸入變量；xi(t)為狀態(tài)變量；zi(t)為輸出變量,設(shè)計(jì)狀態(tài)反饋控制器：

ui(t)=Kxi(t)

(8)

式中：K為狀態(tài)反饋增益矩陣。將上式帶入式(7)，狀態(tài)閉環(huán)系統(tǒng)方程為：

(9)

則構(gòu)成整個(gè)狀態(tài)反饋系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖12。

圖12 狀態(tài)反饋系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

(10)

下面介紹狀態(tài)反饋增益矩陣K的求取，根據(jù)線性定常系統(tǒng)，確定最優(yōu)控制ui(t)=Kxi(t)，目標(biāo)是使性能指標(biāo)J最小。

(11)

式中：Q為半正定對(duì)稱常數(shù)權(quán)重矩陣；R為正定對(duì)稱常數(shù)權(quán)重矩陣。為此，建立哈密爾頓函數(shù)：

(12)

并令其導(dǎo)數(shù)為

ui(t)=R-1BTλt

(13)

令

λt=M(t)xi(t)

(14)

而M(t)是微分方程式(15)的解：

(15)

由于tf→∞式子(15)等于零，所以：

MA+ATM-MBR-1BMT+Q=0

(16)

由式(8)、式(13)和式(14)可知狀態(tài)反饋增益矩陣：

K=R-1BM

(17)

由于M(t)可以由式(16)得出，所以：

K=f(A、B、Q、R)

(18)

上式中可知，權(quán)重矩陣Q、R是求取K的關(guān)鍵，由最優(yōu)控制原理可知，在式(11)中，R越小，對(duì)控制量ui(t)的限制越低，因此取

Q=qQ0，R=I，Q0=I

(19)

式中：參數(shù)q根據(jù)系統(tǒng)系統(tǒng)的性能要求適當(dāng)選取。

綜上所述，狀態(tài)反饋控制器的設(shè)計(jì)如下：

4 基于MAS的孤島系統(tǒng)仿真

根據(jù)文中給出的模型和控制策略，在MATLAB軟件平臺(tái)上搭建微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)的仿真。發(fā)電機(jī)額定轉(zhuǎn)速為60 000 r/min，系統(tǒng)容量為 30 kW，開關(guān)頻率10 kHz，并網(wǎng)運(yùn)行下的系統(tǒng)主要仿真參數(shù)見表1。

表1 并網(wǎng)運(yùn)行下系統(tǒng)仿真主要參數(shù)

基于MAS的分散協(xié)調(diào)控制，目的是系統(tǒng)在孤島運(yùn)行模式下，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)DG共同對(duì)負(fù)荷的可靠性供電，即在負(fù)荷大擾動(dòng)情況下，也能通過該控制策略來控制公共總線處的電壓穩(wěn)定，解決系統(tǒng)電網(wǎng)動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性問題。該微網(wǎng)的控制結(jié)構(gòu)由上層協(xié)調(diào)控制智能體(CCA)和下層兩個(gè)分散MTGSAgent組成，通過CCA層中的電壓平穩(wěn)判據(jù)模塊實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)電壓，相應(yīng)的控制命令則由上層CCA和下層分散控制Agent根據(jù)電壓安全指標(biāo)給出。仿真參數(shù)設(shè)計(jì)如表2所示，其中，MTGS的額定輸出為380 V，微網(wǎng)系統(tǒng)中原始負(fù)荷為2 350 W、230 Var。兩臺(tái)MTGS以1∶1比例分配系統(tǒng)功率。為了驗(yàn)證分散協(xié)調(diào)控制策略的有效性，在突加90%負(fù)荷的情況下，驗(yàn)證單臺(tái)MTGS輸出的有功功率、無功功率、電流和電壓的變化情況。

表2 孤島運(yùn)行下系統(tǒng)仿真參數(shù)

微電網(wǎng)系統(tǒng)中原始負(fù)荷為2 350 W、230 Var，起初穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，由于兩臺(tái)MTGS平均分配系統(tǒng)功率，則單臺(tái)MTGS輸出功率為1 175 W、115 Var，額定電壓穩(wěn)定在380 V。在t=0.2 s時(shí)突然增加90%的負(fù)荷，即新增加有功功率2 115 W，無功功率為207 Var，則瞬間會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)電壓失壓情況。此時(shí)，上層CCA中電壓平穩(wěn)判據(jù)模塊中的電壓安全指標(biāo)檢測(cè)出電壓超出安全閥值，協(xié)調(diào)控制器被啟動(dòng)，與下層分散控制器同時(shí)維護(hù)系統(tǒng)電壓的穩(wěn)定。在出現(xiàn)短暫的波動(dòng)后，根據(jù)下垂特性曲線，電壓有所降低但最終穩(wěn)定在379.98 V附近，基本接近額定電壓，圖略；由圖13、圖14看出，單臺(tái)MTGS的輸出功率最終穩(wěn)定在2 232.5 W、218.5 Var。

圖13 MTGS1輸出有功功率變化波形

圖14 MTGS1輸出無功功率變化波形

在基于上述仿真，即0.2 s突加90%負(fù)荷的仿真中，分別進(jìn)行分散控制策略下的仿真以及基于MAS的分散協(xié)調(diào)控制下的仿真。仿真結(jié)果如圖15-16，可以看到由于在0.2 s前，沒有大的擾動(dòng)，采用分散控制器可以實(shí)現(xiàn)電壓的穩(wěn)定以及有功功率和無功功率的平穩(wěn)輸出。而在0.2s突加擾動(dòng)，采用基于MAS的分散協(xié)調(diào)控制策略，會(huì)立即啟動(dòng)協(xié)調(diào)控制器，其與分散控制器同時(shí)維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定，所以表現(xiàn)出了很好的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。而只采取分散控制策略下的仿真波形，其表現(xiàn)出了很差動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。

圖15 MTGS1輸出有功功率變化對(duì)比波形

圖16 MTGS1輸出無功功率變化對(duì)比波形

5 結(jié)論

本文建立的基于MAS的兩層控制策略，通過協(xié)調(diào)控制層的電壓平穩(wěn)判決模塊決定是否啟動(dòng)協(xié)調(diào)控制器，從而與分散控制器共同維護(hù)系統(tǒng)電壓穩(wěn)定。此外，通過結(jié)合最優(yōu)控制理論技術(shù)設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)控制器，以進(jìn)一步保證系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性，大大提高了系統(tǒng)在大擾動(dòng)的情況下的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，本文提出的基于多智能體的分散協(xié)調(diào)控制策略的有效性，在突加或突減負(fù)荷的情況下，系統(tǒng)仍能快速保持穩(wěn)定。

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Control of Micro Turbine Generator System Based on Multi-Agent)

HE Qifan， FENG Dongsheng， LI Zheng， CAO Jianxiong

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200082, China

The system voltage will lose stability without the bulk power system voltage support under the islanding. In order to maintain the system public bus voltage stability, according to the features of the control model for micro turbine grid connected power generation system, this paper establishes a two-layer control strategy based on multi-agent (MAS) technology. The upper layer is the coordination control agent with the optimal control theory, while the lower one is a decentralized control agent with a control method of the similar synchronous generator droop characteristic; and the two layers are coordinated according to the indexes of the voltage security, and take on the responsibility jointly for maintaining the system voltage stability. Simulation results show that the stability of the system voltage can been maintained when the system is disturbed severely, and that the control technology is reliable and effective.

voltage stability; micro turbine power generation system; multi-agent system; optimal control theory

2017-06-19。

10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.11.007

TM76

A

1672-0792(2017)11-0036-07

何啟凡(1992-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡姍C(jī)、電力系統(tǒng)分析。