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        基于多目標(biāo)粒子群的光伏儲能微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制優(yōu)化

        2021-04-21 08:01:30李亞國鄭志宏韓潤東
        可再生能源 2021年4期
        關(guān)鍵詞:輻照度微網(wǎng)諧波

        李亞國,白 鷺,鄭志宏,韓潤東,張 凱

        (1.國網(wǎng)山西省電力公司,山西 太原030001;2.國網(wǎng)山西省電力公司電力科學(xué)研究院,山西 太原030001)

        0 引言

        大量的新能源分布式電源接入電網(wǎng),由于其不具備調(diào)頻、調(diào)壓能力,引發(fā)了一系列電網(wǎng)穩(wěn)定性問題[1]~[3]。虛擬同步發(fā)電機(jī)(Virtual Synchronous Generator,VSG)技術(shù)是在并網(wǎng)逆變器控制過程中引入虛擬的慣性與阻尼,從而模擬同步發(fā)電機(jī)運(yùn)行特性,使分布式電源具備了更加良好的并網(wǎng)性能[4]~[6]。

        目前,已有大量文獻(xiàn)對VSG并、離網(wǎng)控制技術(shù)展開了研究[7]~[10],但微網(wǎng)中多個(gè)并聯(lián)運(yùn)行的逆變器存在功率協(xié)調(diào)問題[11],當(dāng)本地非線性負(fù)荷接入時(shí),所引起的諧波電流難以抑制,降低了電網(wǎng)電能質(zhì)量,還可能造成多個(gè)逆變電源之間的功率波動或振蕩[12],[13]。文獻(xiàn)[14]將儲能型靜止同步補(bǔ)償器與風(fēng)機(jī)VSG控制技術(shù)相結(jié)合,提升了風(fēng)電系統(tǒng)頻率支撐能力。文獻(xiàn)[15]通過級聯(lián)廣義積分器提取諧波電流,提出了多變流器諧波電壓補(bǔ)償控制策略,提高了非線性負(fù)載接入下的微網(wǎng)電能質(zhì)量。文獻(xiàn)[16]將有源濾波(Active Power Filter,APF)與VSG技術(shù)融合,在引入虛擬慣性和阻尼的基礎(chǔ)上同步實(shí)現(xiàn)了微網(wǎng)電能質(zhì)量的治理。但上述文獻(xiàn)未能考慮新能源電源功率波動對微網(wǎng)頻率及其諧波治理性能的影響。如何獲得最優(yōu)的VSG慣性與阻尼特性,盡可能減小新能源電源功率的波動,實(shí)現(xiàn)各分布式電源間協(xié)調(diào)控制,在保證微網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí),進(jìn)一步通過APF技術(shù)補(bǔ)償諧波電流,仍有待研究。

        本文提出了一種基于多目標(biāo)粒子群(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)的光伏儲能微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法,通過對VSG虛擬慣性、阻尼等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,在提升VSG功頻特性的同時(shí),合理分配VSG與含APF的光伏電源無功配比,實(shí)現(xiàn)輻照度變化條件下的光儲微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制。通過仿真分析,驗(yàn)證了所提方法的有效性和可行性。

        1 光儲微網(wǎng)結(jié)構(gòu)與VSG控制原理

        本文光伏儲能微網(wǎng)系統(tǒng)如圖1所示,光儲微網(wǎng)為主從控制模式,選取儲能系統(tǒng)作為微網(wǎng)電壓與頻率支撐的主逆變電源,光伏逆變器與儲能逆變器并聯(lián)后與非線性負(fù)荷連接于公共連接點(diǎn)(PCC)。儲能逆變器采用基于VSG的控制方式,光伏逆變器采用基于瞬時(shí)無功功率理論的ip-iq諧波檢測法提取諧波電流分量[17],通過電流環(huán)控制實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)與APF功能。

        VSG控制主要包括轉(zhuǎn)子機(jī)械方程、定子電氣方程[13],[16]:

        式中:J為虛擬同步發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動慣量;D為VSG轉(zhuǎn)子虛擬阻尼;Pm,Pe分別為VSG額定功率與電磁功率;ω與ωn分別為實(shí)際角速度與額定角速度;Eo,Uo,Io分別為VSG感應(yīng)電動勢、定子機(jī)端電壓、定子電流;Rf與Lf分別為定子電樞等效電阻與電感。

        計(jì)及光伏電源有功功率的VSG功頻控制框圖如圖2所示,其中J與D直接影響了VSG功頻控制器響應(yīng)性能[16]。

        圖2 VSG功頻控制框圖Fig.2 Active power-frequency control block of VSG

        VSG勵磁控制框圖如圖3所示。

        圖3 VSG勵磁控制框圖Fig.3 Excitation control block of VSG

        通過無功-電壓下垂控制使得VSG具備一定的無功調(diào)節(jié)能力,定義VSG無功分配比例pQ為

        2 光儲微網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)及多目標(biāo)粒子群算法

        2.1 光儲微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制優(yōu)化目標(biāo)

        當(dāng)環(huán)境輻照度突變時(shí),合并APF的光伏電源有功與無功支撐能力受到較大影響,為了平衡微網(wǎng)負(fù)荷,VSG有功無功將相應(yīng)調(diào)整,VSG頻率也將相應(yīng)變化,但受到VSG中虛擬慣性與阻尼影響,有必要對其調(diào)頻特性進(jìn)行優(yōu)化。因此,選取了VSG頻率調(diào)節(jié)累積誤差與頻率波動峰值作為待優(yōu)化目標(biāo),其中,頻率調(diào)節(jié)累積誤差定義為VSG頻率偏差與時(shí)間乘積的離散積分值,即需要最小化下式:

        式中:t0為負(fù)載突變時(shí)刻;ts為頻率達(dá)到穩(wěn)定所需調(diào)節(jié)時(shí)間,相應(yīng)的定義如圖4所示。

        圖4 VSG頻率調(diào)節(jié)時(shí)間與波動峰值定義示意圖Fig.4 Definition of frequency regulating time and oscillation peak of VSG

        將頻率波動峰值定義為負(fù)載突變后頻率曲線波動的最大值,將最小化頻率曲線波動峰值作為優(yōu)化目標(biāo)2,即:

        顯然,更短的調(diào)節(jié)時(shí)間下,VSG頻率調(diào)節(jié)累積誤差會更小,但可能引起較大的頻率波動,若要降低頻率波動,相應(yīng)的調(diào)節(jié)時(shí)間可能需要更長,頻率調(diào)節(jié)累積誤差更大。因此,上述兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)無法同時(shí)達(dá)到各自最優(yōu)特性,必須通過優(yōu)化實(shí)現(xiàn)折衷。

        此外,當(dāng)環(huán)境輻照度變化時(shí),合并APF的光伏電源與VSG之間存在較明顯的無功波動,若不對其進(jìn)行主動分配,在二者間可能引發(fā)一系列的無功振蕩過程。因此,選取合并APF的光伏電源無功波動的累積峰峰值作為待優(yōu)化目標(biāo)3,無功功率波動的累積峰峰值定義為

        式中:Qmean為VSG輸出無功QVSG的均值。

        針對上述優(yōu)化目標(biāo),選取前述VSG的J,D,pQ作為優(yōu)化的決策變量,其中J,D的搜索范圍分別為[0.01,1],[0,20],pQ的搜索范圍為[0,1],構(gòu)成搜索范圍約束:

        本文基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法,實(shí)現(xiàn)上述3個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)化。

        2.2 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

        多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法是基于帕累托優(yōu)化理論的一種多目標(biāo)優(yōu)化方法,可以較快的速度實(shí)現(xiàn)多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的同步優(yōu)化,目前已廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)多目標(biāo)最優(yōu)潮流優(yōu)化、分布式電源優(yōu)化配置中[18],[19]。其優(yōu)化流程如圖5所示。

        圖5 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化流程圖Fig.5 Flow chart of MOPSO

        首先初始化種群參數(shù),主要包括種群數(shù)量、帕累托解集中解數(shù)量、迭代次數(shù)、慣性權(quán)重等參數(shù)。其次將各粒子位置描述的VSG的J,D和pQ導(dǎo)入建立的MATLAB/Simulink模型中,求解以上定義的光儲微網(wǎng)性能3個(gè)優(yōu)化目標(biāo),即獲得各個(gè)粒子適應(yīng)度值。隨機(jī)選取粒子群體中部分粒子,對各粒子表示的VSG的J,D和pQ進(jìn)行突變操作,以防止算法陷入局部解,并確定突變前后粒子支配關(guān)系,保留非支配解。然后比較各粒子與其歷史個(gè)體最優(yōu)解之間的支配關(guān)系,更新非支配個(gè)體最優(yōu)解。再判斷粒子與當(dāng)前帕累托解集中各個(gè)解的支配關(guān)系,存儲非支配解集。由網(wǎng)格法和輪盤法確定群體領(lǐng)導(dǎo)粒子,若此時(shí)帕累托前沿已經(jīng)收斂,則完成迭代優(yōu)化過程,若未收斂,則更新各個(gè)粒子位置與速度[19]:

        更新后則進(jìn)入后一輪迭代優(yōu)化過程,經(jīng)過數(shù)輪迭代后最終獲得使3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)更優(yōu)的VSG的J,D和pQ。

        3 帕累托最優(yōu)解集與仿真驗(yàn)證

        3.1 帕累托最優(yōu)解集

        本文選取粒子群個(gè)體為20,帕累托最優(yōu)解集可存儲的解數(shù)量為50,迭代次數(shù)為100次,對光儲微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制性能進(jìn)行優(yōu)化,圖6為迭代過程中優(yōu)化所得到的帕累托前沿分布情況。由圖可見,帕累托前沿為三維空間中的曲面,隨著各輪迭代,其前沿不斷向各目標(biāo)函數(shù)最小值位置逼近,于第100輪迭代已基本收斂。

        圖6 迭代過程中帕累托前沿分布情況Fig.6 Distribution of Pareto front during iteration

        3.2 仿真驗(yàn)證

        由帕累托前沿中各個(gè)目標(biāo)函數(shù)最小值,判斷前沿中各點(diǎn)到該最小值點(diǎn)的距離,以距離最近的點(diǎn)作為最終的優(yōu)化解,其相應(yīng)的VSG的J,D和pQ分別為0.647 2 kg/m2,16.459 3 Nms/rad和0.997 6。優(yōu)化控制參數(shù)前,系統(tǒng)初始J,D和pQ分別為0.5 kg/m2,20 Nms/rad和0。在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境下進(jìn)行驗(yàn)證,對比分析多目標(biāo)優(yōu)化前后環(huán)境輻照度變化時(shí)光伏儲能微網(wǎng)的控制效果。

        首先,設(shè)置仿真起始時(shí)微網(wǎng)僅帶有功負(fù)荷20 kW,仿真過程中于0.5 s加入三相整流帶阻感負(fù)載的非線性負(fù)荷,多目標(biāo)優(yōu)化前后負(fù)載突變時(shí)VSG頻率調(diào)節(jié)過程曲線如圖7所示。由圖可以看出,由于負(fù)載有功功率突變,VSG頻率不可避免地出現(xiàn)一定下降,相比多目標(biāo)優(yōu)化前VSG頻率曲線,優(yōu)化后VSG頻率波動更小,并且頻率可更平穩(wěn)地調(diào)節(jié)至穩(wěn)態(tài),表明多目標(biāo)優(yōu)化后的VSG的J和D達(dá)到了更佳的控制效果。

        圖7 多目標(biāo)優(yōu)化前后負(fù)載突變時(shí)VSG頻率曲線Fig.7 Frequency curves of VSG when the load suddenly changes before and after multi-objective optimization

        其次,于仿真0.8 s時(shí)設(shè)置環(huán)境輻照度從1 000 W/m2瞬間降低至400 W/m2,圖8、圖9分別為優(yōu)化前后VSG有功與無功功率變化情況。當(dāng)環(huán)境輻照度突然降低后,光伏電源有功功率逐漸降低,VSG有功功率逐漸升高,有功功率波動由非線性負(fù)荷引起。在多目標(biāo)優(yōu)化后,光儲微網(wǎng)無功功率主要由VSG支撐,合并APF的光伏電源提供諧波補(bǔ)償電流,當(dāng)輻照度降低時(shí),多目標(biāo)優(yōu)化后的VSG無功功率波動更小、更穩(wěn)定。

        圖8 多目標(biāo)優(yōu)化前后輻照度突變時(shí)VSG有功功率曲線Fig.8 Active power curves of VSG when the radiation suddenly changes before and after multi-objective optimization

        圖9 多目標(biāo)優(yōu)化前后輻照度突變時(shí)VSG無功功率曲線Fig.9 Reactive power curves of VSG when the radiation suddenly changes before and after multi-objective optimization

        圖10為多目標(biāo)優(yōu)化后非線性負(fù)荷電流與電網(wǎng)電流FFT(Fast Fourier Transform)分析結(jié)果,非線性負(fù)荷總諧波畸變率 (Total Harmonic Distortion,THD)為7.44%,電網(wǎng)電流THD為0.34%。圖11顯示了多目標(biāo)優(yōu)化后合并APF的光伏電源A相電流與VSG的A相電流波形??梢?,諧波電流主要由合并APF的光伏電源產(chǎn)生,光儲微網(wǎng)補(bǔ)償了非線性負(fù)荷電流諧波,多目標(biāo)優(yōu)化后的VSG與APF協(xié)調(diào)控制同樣保證了電網(wǎng)較好的電能質(zhì)量。

        圖10 多目標(biāo)優(yōu)化后非線性負(fù)荷電流與電網(wǎng)電流FFT結(jié)果Fig.10 FFT results of nonlinear loads and grid current after multi-objective optimization

        圖11 多目標(biāo)優(yōu)化后非線性負(fù)荷、光伏APF電源、VSG、電網(wǎng)的電流波形Fig.11 Current curves of nonlinear loads,PV-APF source,VSG and grid after multi-objective optimization

        4 結(jié)論

        針對光伏儲能微網(wǎng)VSG功頻調(diào)節(jié)性能及其合并APF的光伏電源無功配比優(yōu)化問題,本文提出了基于MOPSO的光伏儲能微網(wǎng)VSG與APF協(xié)調(diào)控制優(yōu)化方法。通過對VSG中虛擬慣性、阻尼以及微網(wǎng)中VSG無功分配比例進(jìn)行優(yōu)化,由MOPSO求解相應(yīng)的帕累托前沿,最終得到滿足3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的折衷解。仿真驗(yàn)證結(jié)果表明,多目標(biāo)優(yōu)化后的光儲微網(wǎng)中VSG頻率調(diào)節(jié)性能更優(yōu),且當(dāng)環(huán)境輻照度變化后,VSG無功波動更小,系統(tǒng)整體更為穩(wěn)定,光儲微網(wǎng)仍可有效補(bǔ)償非線性負(fù)荷的諧波電流,保障了電網(wǎng)電能質(zhì)量。

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