分布式發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)暫態(tài)時域仿真方法研究
——（三）算例實(shí)現(xiàn)與仿真驗(yàn)證

李 鵬，王成山，黃碧斌，高 菲，丁承第，于 浩

（1.天津大學(xué) 智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072；2.國家電網(wǎng)能源研究院，北京 100052；3.中國電力科學(xué)研究院，北京 100192）

0 引言

微網(wǎng)技術(shù)有效地解決了多種分布式發(fā)電單元和儲能單元并網(wǎng)運(yùn)行問題[1]，并且作為一個具有能量管理和協(xié)調(diào)控制能力的自治系統(tǒng)，它對電力系統(tǒng)在繼電保護(hù)、可靠性分析、配網(wǎng)規(guī)劃和電能質(zhì)量等多方面的影響已經(jīng)成為分布式發(fā)電技術(shù)研究重點(diǎn)。利用準(zhǔn)確有效的數(shù)字仿真工具對分布式發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行暫態(tài)時域仿真是一種簡單可靠的研究方式，并且數(shù)字仿真平臺能夠和實(shí)際的物理試驗(yàn)平臺相結(jié)合構(gòu)建混合仿真平臺，具有極大的擴(kuò)展性。

目前在中低壓微網(wǎng)中，光伏發(fā)電、燃料電池發(fā)電、微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電及蓄電池儲能是常見的4種分布式發(fā)電技術(shù)。太陽能作為一種重要的可再生能源，具有資源豐富、易于獲取、清潔排放等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前，利用太陽能發(fā)電主要包括光熱發(fā)電和光伏發(fā)電2種形式。作為一種重要的分布式發(fā)電形式，光伏發(fā)電目前已獲得了廣泛的應(yīng)用。燃料電池是一種以氫為主要燃料、通過電化學(xué)反應(yīng)將燃料中的化學(xué)能直接轉(zhuǎn)化成電能的能量轉(zhuǎn)換裝置，它具有高效率、低污染、低噪聲、可靠性高等優(yōu)點(diǎn)。燃料電池種類繁多，具有較寬的功率輸出范圍[2]，可以面向包括便攜式電源、電動汽車驅(qū)動及分布式發(fā)電等各個層面的應(yīng)用需求。燃料電池作為分布式電源，常與其他種類的電源及儲能裝置配合組成混合發(fā)電單元[3]。微型燃?xì)廨啓C(jī)可以使用多種氣態(tài)或液態(tài)的化石燃料，通過高溫高壓蒸汽驅(qū)動電機(jī)旋轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)化學(xué)能向電能的轉(zhuǎn)換。與傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組相比，微型燃?xì)廨啓C(jī)具有體積小、可靠性高、有害氣體排放低、安裝維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)，同時發(fā)電產(chǎn)生的余熱可用于供熱或制冷，提高了一次能源的整體利用效率，是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)冷熱電聯(lián)供（CCHP）的主要形式[4]。 蓄電池儲能單元[5]可利用電化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行快速充放電，在并網(wǎng)運(yùn)行時與光伏發(fā)電單元及風(fēng)力發(fā)電單元等間歇性電源相配合，降低分布式電源的功率輸出波動；在孤島運(yùn)行狀態(tài)下，蓄電池可以在短時間內(nèi)快速調(diào)節(jié)微網(wǎng)系統(tǒng)的電壓頻率和功率平衡，保證微網(wǎng)系統(tǒng)的平穩(wěn)過渡。

分布式發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)暫態(tài)仿真不僅涵蓋了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)電磁暫態(tài)仿真應(yīng)用的各領(lǐng)域，同時也包括控制算法分析與控制器設(shè)計(jì)[6-8]、短期的負(fù)荷跟蹤特性、故障期間的系統(tǒng)動態(tài)特性[9]與故障穿越特性[10-11]、反孤島保護(hù)[12]等分布式發(fā)電系統(tǒng)特有的研究內(nèi)容。當(dāng)前，包括 MATLAB ／SimPowerSystems、PSCAD 及DIgSILENT在內(nèi)的各種數(shù)字仿真程序廣泛應(yīng)用于分布式發(fā)電微網(wǎng)系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的研究。本文通過選取典型的分布式電源及相應(yīng)的控制策略，實(shí)現(xiàn)了包括光伏發(fā)電單元、固體氧化物燃料電池（SOFC）發(fā)電單元、微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元及蓄電池儲能單元在內(nèi)的各種分布式發(fā)電系統(tǒng)的建模與暫態(tài)仿真，考察了含上述4種分布式發(fā)電單元的歐盟典型低壓微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)切換時的暫態(tài)過程，詳細(xì)比較了TSDG與MATLAB／SimPowerSystems的仿真結(jié)果，驗(yàn)證了分布式發(fā)電系統(tǒng)暫態(tài)仿真算法的正確性和有效性，并討論了未來提高程序計(jì)算性能的思路。

1 微網(wǎng)測試系統(tǒng)（歐盟微網(wǎng)結(jié)構(gòu)）

本文采用歐盟在微網(wǎng)研究項(xiàng)目“Microgrids”提出的典型低壓微網(wǎng)結(jié)構(gòu)[13]（見圖1）。系統(tǒng)中可配置多種線路與負(fù)荷類型，以及多種形式的分布式電源，充分體現(xiàn)了微網(wǎng)結(jié)構(gòu)與運(yùn)行的復(fù)雜性，可在此基礎(chǔ)上構(gòu)建分布式電源暫態(tài)特性及含多個分布式電源的微網(wǎng)協(xié)調(diào)控制等方面研究的仿真平臺，參數(shù)如下（阻抗單位為 Ω／km）：變壓器，20 kV ／0.4 kV，Dyn11，50 Hz，400 kV·A，uk%=4%，rk%=1%；線型 1（4×120 mm2Al），Rph=0.284，Xph=0.083，R0=1.136，X0=0.417；線型 2（4×6 mm2Cu），Rph=3.690，Xph=0.094，R0=13.64，X0=0.472；線型 3（3×70 mm2Al+54.6 mm2AAAC），Rph=0.497，Xph=0.086，Rneutral=0.630，R0=2.387，X0=0.447；線型 4（3×50 mm2Al+35 mm2Cu），Rph=0.822，Xph=0.077，Rneutral=0.524，R0=2.04，X0=0.421；線型 5（4×25 mm2Cu），Rph=0.871，Xph=0.081，R0=3.48，X0=0.409；線型 6（4×16 mm2Cu），Rph=1.380，Xph=0.082，R0=5.52，X0=0.418；負(fù)荷 1，P=3.0 ／3.0 ／3.0 kW，Q=0.33 ／0.33 ／0.33 kvar；負(fù)荷 2，P=3.0 ／3.0 ／3.0 kW，Q=0.33 ／0.33 ／0.33 kvar；負(fù)荷 3，P=3.33 ／3.33／3.33kW，Q=0 ／0 ／0 kvar；負(fù)荷 4，P=3.33 ／3.33 ／3.33 kW，Q=2.066 ／2.066 ／2.066 kvar；負(fù)荷 5，P=6.0 ／3.0 ／6.0 kW，Q=2.906 ／1.453 ／2.906 kvar。

圖1 歐盟低壓微網(wǎng)算例Fig.1 Benchmark of European low-voltage microgrid

本文在上述低壓微網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，分別對光伏發(fā)電單元、燃料電池發(fā)電單元、微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元和蓄電池儲能單元仿真建模，并將這3種分布式電源按圖1所示位置分別接入微網(wǎng)系統(tǒng)中。其中，光伏發(fā)電單元容量為10 kW，電源進(jìn)行最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT）控制，采用單級拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并網(wǎng)；燃料電池發(fā)電單元容量為30 kW，電池模型選取適于暫態(tài)研究的詳細(xì)模型，通過Boost升壓電路和逆變器雙級結(jié)構(gòu)并網(wǎng)；微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元容量為30 kW，采用單軸形式，機(jī)端出口高頻交流電經(jīng)過整流器和逆變器進(jìn)行交直交的變換；蓄電池單元容量設(shè)定為 300 A·h，采用下垂控制，并網(wǎng)運(yùn)行時輸出功率控制為零。各分布式發(fā)電單元電氣系統(tǒng)和控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立由以下幾節(jié)詳細(xì)闡述。

2 光伏發(fā)電單元

2.1 單元結(jié)構(gòu)

光伏發(fā)電單元由于受外界光照及溫度等條件限制，其功率輸出具有較強(qiáng)的間歇性與隨機(jī)性，在實(shí)際應(yīng)用中一般采用MPPT控制[14]，以實(shí)現(xiàn)最大的能量轉(zhuǎn)化效率。因此功率輸出無法自行調(diào)節(jié)，不能獨(dú)立運(yùn)行，通常需要與其他分布式電源或儲能裝置配合。圖2給出了單級式光伏并網(wǎng)發(fā)電單元的結(jié)構(gòu)示意圖，其電氣系統(tǒng)主要包括光伏陣列、直流電容器、逆變器、濾波器、線路及交流電網(wǎng)等幾部分。

圖2 單級式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.2 Configuration of single-stage grid-connected PV generation system

2.2 分布式電源模型

光伏電池是光伏發(fā)電單元中最基本的能量轉(zhuǎn)換單元，不同種類的光伏電池可采用不同模型加以描述，本文微網(wǎng)中的光伏發(fā)電單元由常見的單晶硅光伏電池組成，相應(yīng)采用單二極管等效電路模型[15-16]，它由1個光生電流源和1個非線性二極管并聯(lián)組成，并考慮了電池的內(nèi)部損耗，如圖3所示。

圖3 光伏電池的單二極管等效電路模型Fig.3 Single-diode equivalent circuit model of PV cell

光伏模塊的輸出功率較小，一般將其串、并聯(lián)后組成光伏陣列以提高輸出電壓及功率，此時通常認(rèn)為所有的光伏模塊具有相同的特征參數(shù)，忽略連接電阻并假設(shè)它們具有理想的一致性[17]，由此可得光伏陣列的伏安關(guān)系滿足式（1）。

其中，Iph為光生電流源電流；Is為二極管飽和電流；q為電子電量（1.602e-19C）；k為玻爾茲曼常數(shù)（1.381e-23J／K）；T為光伏電池工作的絕對溫度值；A為二極管特性擬合系數(shù)；Rs和Rsh分別為光伏電池串聯(lián)和并聯(lián)電阻；NS和NP分別為串聯(lián)和并聯(lián)的光伏模塊數(shù)。

光生電流和二極管飽和電流可由標(biāo)準(zhǔn)條件參考值計(jì)算得到：

光伏電池參數(shù)如下：標(biāo)準(zhǔn)條件下光照強(qiáng)度Sref=1000 W／m2；標(biāo)準(zhǔn)條件下電池工作溫度Tref=298 K；標(biāo)準(zhǔn)條件下的光生電流Iph，ref=3.35 A；禁帶寬度Eg=1.237eV；電池的串聯(lián)內(nèi)阻Rs=0.312 Ω；二極管特性擬合系數(shù)A=54；溫度系數(shù)CT=0.065%；單個光伏模塊包括的電池個數(shù)m=36；串聯(lián)的光伏模塊個數(shù)NS=20；并聯(lián)的光伏模塊個數(shù)NP=9。

2.3 控制策略

2.3.1 MPPT算法

對應(yīng)于不同的外部條件（光照強(qiáng)度和溫度），光伏陣列可運(yùn)行在式（1）所示的不同的伏安特性曲線，曲線上各運(yùn)行點(diǎn)功率輸出各不相同。MPPT是指根據(jù)光伏電池的輸出特性，通過控制保證其工作在最大功率輸出狀態(tài)，以最大限度地實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)化。目前，用于實(shí)現(xiàn)MPPT控制的算法很多[14]，其中擾動觀測法（P&O）因其算法簡單、所需變量較少、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)而應(yīng)用廣泛。本文采用擾動觀測法作為光伏陣列的MPPT算法，其基本原理可參考文獻(xiàn)[18]，詳細(xì)的算法流程見圖4。

2.3.2 逆變器控制

光伏陣列低壓直流輸出需經(jīng)逆變后才能接入交流電網(wǎng)。為獲得較好的動態(tài)響應(yīng)特性，對逆變器采用雙環(huán)控制策略。外環(huán)控制包括基于MPPT算法的直流電壓控制和無功功率控制兩部分。內(nèi)環(huán)采用基于前饋電壓補(bǔ)償?shù)碾娏骺刂芠19]，其中前饋補(bǔ)償改善了系統(tǒng)的控制效果，其結(jié)構(gòu)如圖5所示，詳細(xì)參數(shù)如下：逆變器電壓外環(huán)參數(shù)Kdp1=0.5，Kdi1=5；逆變器無功功率外環(huán)參數(shù)Kqp1=0.01，Kqi1=0.5；逆變器內(nèi)環(huán)參數(shù) Kdp2=Kqp2=5，Kdi2=Kqi2=100。

3 燃料電池發(fā)電單元

3.1 單元結(jié)構(gòu)

圖4 變步長擾動觀測法算法流程Fig.4 Flowchart of variable step-size P&O algorithm

根據(jù)低壓微網(wǎng)中燃料電池單元容量需求，選取SOFC作為30 kW燃料電池發(fā)電單元電池的物理模型。微網(wǎng)算例中雙級SOFC發(fā)電單元包括燃料電池堆、直流電容、升壓斬波電路、三相逆變器、LC濾波器、線路以及負(fù)荷等，其結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 雙級式SOFC并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.6 Configuration of double-stage grid-connected SOFC generation system

3.2 分布式電源模型

圖7 燃料電池的動態(tài)模型Fig.7 Dynamic model of fuel cell

對于SOFC，本文采用文獻(xiàn)[20]介紹的計(jì)及內(nèi)部氣體分壓力變化的暫態(tài)模型，其結(jié)構(gòu)如圖7所示，它由量測環(huán)節(jié)、燃料平衡控制系統(tǒng)、電化學(xué)動態(tài)及電氣部分等組成。由于燃料電池運(yùn)行溫度變化較為緩慢，在仿真時間不是很長的情況下，通常假定燃料電池的運(yùn)行溫度保持恒定[21]，詳細(xì)參數(shù)如下：燃料電池堆絕對溫度T=1273K，法拉第常數(shù)F=96485C／mol，氣體常數(shù) R=8.314 J／（K·mol），燃料電池個數(shù) N=500，理想開路電壓E0=1.18 V，最大燃料利用率Umax=0.9，最小燃料利用率Umin=0.8，最佳燃料利用率Uopt=0.85，氫氣閥門摩爾常數(shù) KH2=8.43×10-4kmol／（s·atm），水蒸氣閥門摩爾常數(shù) KH2O=2.81×10-4kmol／（s·atm），氧氣閥門摩爾常數(shù) KO2=2.52×10-3kmol／（s·atm），氫氣流響應(yīng)時間τH2=26.1 s，水蒸氣流響應(yīng)時間τH2O=78.3 s，氧氣流響應(yīng)時間τO2=2.91 s，單個電池歐姆電阻r=3.2813×10-4Ω，電氣響應(yīng)延遲τe=0.8 s，燃料處理器延遲τf=5 s。

3.3 控制策略

微網(wǎng)算例中燃料電池發(fā)電單元升壓斬波電路采用雙環(huán)控制策略[22]，如圖8所示。其中，外環(huán)控制采用斬波電路出口直流電壓控制，內(nèi)環(huán)采用燃料電池出口電流控制。通過斬波電路的升壓作用提高直流電壓以滿足逆變器要求，使得在較寬的輸入電壓范圍內(nèi)都能夠有穩(wěn)定的輸出電壓，并且有效地抑制了電流紋波，詳細(xì)的控制參數(shù)如下：Boost電路外環(huán)參數(shù) Kp1=50，Ki1=2；Boost電路內(nèi)環(huán)參數(shù) Kp2=20，Ki2=2。

圖8 升壓斬波電路控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.8 Control system of Boost chopping circuit

在本文的微網(wǎng)測試算例中，燃料電池發(fā)電單元采用恒功率控制[23]作為并網(wǎng)逆變器的控制策略，它通過對逆變器出口電氣量的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)有功功率和無功功率的解耦控制。采用雙環(huán)結(jié)構(gòu)，功率外環(huán)根據(jù)控制指令輸出恒定功率，電流內(nèi)環(huán)則進(jìn)行快速的動態(tài)調(diào)節(jié)，結(jié)構(gòu)如圖9所示，詳細(xì)的控制參數(shù)如下：逆變器外環(huán)參數(shù) Kdp1=Kqp1=0.2，Kdi1=Kqi1=25；逆變器內(nèi)環(huán)參數(shù)Kdp2=Kqp2=2.5，Kdi2=Kqi2=250。

圖9 逆變器控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.9 Control system of inverter

4 微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元

4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多種能量轉(zhuǎn)換，是CCHP的主要實(shí)現(xiàn)形式，本文微網(wǎng)測試系統(tǒng)側(cè)重于其發(fā)電單元的建模仿真。單軸形式的微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)中壓氣機(jī)、燃?xì)鉁u輪與發(fā)電機(jī)同軸高速旋轉(zhuǎn)的特點(diǎn)決定了電機(jī)出口為高頻交流電，必須通過整流和逆變后才能并網(wǎng)運(yùn)行。圖10給出了微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)并網(wǎng)拓?fù)鋱D[24]，其中包括燃?xì)廨啓C(jī)、永磁發(fā)電機(jī)、整流器、直流電容器、逆變器、濾波器、線路及交流電網(wǎng)等幾部分。

圖10 單軸形式微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.10 Configuration of microturbine generation system

4.2 分布式電源模型

微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元包括作為原動機(jī)的微燃機(jī)和起能量轉(zhuǎn)換作用的永磁同步電機(jī)兩部分[24-25]。微燃機(jī)決定了整個單元向外輸送的功率大小，由速度控制、溫度控制、燃料系統(tǒng)和能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng)（壓縮機(jī)-燃燒室-渦輪機(jī)）組成。

永磁同步發(fā)電機(jī)用高能永磁材料取代直流勵磁繞組，降低了銅損和轉(zhuǎn)動慣量，提高了能量密度，更利于高速旋轉(zhuǎn)的要求。本文在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下進(jìn)行電機(jī)內(nèi)部建模，結(jié)合轉(zhuǎn)子運(yùn)動方程進(jìn)行坐標(biāo)變換，和三相網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接口。電機(jī)整個求解過程在控制系統(tǒng)中完成，對外等效為三相電流源。這兩部分在之前的文章中均作過詳細(xì)說明，此處不再贅述，詳細(xì)參數(shù)如下：速度控制增益W=25.0，速度控制超前時間常數(shù)X=0.4 s，速度控制滯后時間常數(shù)Y=0.5 s，控制模式Z=1，輻射屏蔽比例系數(shù)K4=0.8，輻射屏蔽比例系數(shù)K5=0.2，輻射屏蔽時間常數(shù)τ3=15.0 s，熱電偶時間常數(shù)τ4=2.5 s，溫度控制器積分時間常數(shù)τt=450 s，溫度控制比例系數(shù)T5=3.3，設(shè)定的控制溫度Tc=950°F，延遲環(huán)節(jié)比例系數(shù)K3=0.77，燃料限制器時間常數(shù)τ=0 s，閥門定位器參數(shù)a=1、b=0.05、c=1，燃料調(diào)節(jié)器的時間常數(shù)τf=0.04 s，閥門定位器和燃料調(diào)節(jié)器的反饋系數(shù)Kf=0，空載條件下保持額定轉(zhuǎn)速的燃料流量系數(shù)K6=0.23，燃燒室延遲時間常數(shù)ECR=0.01 s，燃?xì)鉁u輪和排氣系統(tǒng)的延遲時間常數(shù)ETD=0.04 s，壓氣機(jī)排氣時間常數(shù)τCD=0.2 s，排氣口溫度函數(shù) f1=950-700（1-Wf1）+550（1-ω），轉(zhuǎn)矩輸出函數(shù) f2=-0.276+1.2Wf2+0.5（1-ω），永磁同步發(fā)電機(jī)額定容量Srate=30 kV·A，永磁同步發(fā)電機(jī)額定頻率frate=1600 Hz，發(fā)電機(jī)定子繞組Rs=0.25 Ω，發(fā)電機(jī)同步電感Ld=Lq=1.71875×10-4H，永磁體磁通量λ=0.054 3 Wb，極對數(shù)p=1，發(fā)電機(jī)慣性常數(shù) J=0.005 kg·m2，發(fā)電機(jī)摩擦系數(shù) D=0 N·m·s。

4.3 控制策略

微網(wǎng)測試算例中MT并網(wǎng)發(fā)電單元逆變器和燃料電池發(fā)電單元一樣均采用雙環(huán)恒功率控制，具體的控制框圖如圖9所示，此處不再贅述，詳細(xì)控制參數(shù)如下：逆變器外環(huán)參數(shù)Kdp1=Kqp1=0.1，Kdi1=Kqi1=5；逆變器內(nèi)環(huán)參數(shù)Kdp2=Kqp2=1，Kdi2=Kqi2=20。

5 蓄電池儲能單元

5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和分布式電源模型

在該低壓微網(wǎng)中配置一個容量為300 A·h的蓄電池儲能單元。該算例著重研究在下垂控制方式下，蓄電池在微網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)切換時對微網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷的持續(xù)供電能力。因此在該仿真系統(tǒng)中，對蓄電池進(jìn)行簡化建模，采用理想直流電壓源直接經(jīng)過逆變器并網(wǎng)的形式，具體結(jié)構(gòu)如圖11所示。

5.2 控制策略

蓄電池逆變器采用基于功率解耦的P-f和Q-U下垂控制，在三相坐標(biāo)系下形成了三環(huán)控制結(jié)構(gòu)[26]：外環(huán)為下垂計(jì)算環(huán)節(jié)，根據(jù)功率參考值和實(shí)際功率輸出計(jì)算頻率和電壓幅值參考值；中間環(huán)為電壓環(huán)，對三相瞬時電壓進(jìn)行比例調(diào)節(jié)，生成三相電流參考值；內(nèi)環(huán)為電流環(huán)，對瞬時電流進(jìn)行比例調(diào)節(jié)，輸出逆變器調(diào)制信號?？刂葡到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖12所示，詳細(xì)參數(shù)如下：有功功率下垂系數(shù)為0.003 Hz／kW，無功功率下垂系數(shù)為0.1 V／kvar，逆變器電壓環(huán)參數(shù)Kp1=10，逆變器電流環(huán)參數(shù)Kp2=10。

圖11 蓄電池儲能系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.11 Configuration of battery system

圖12 逆變器控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.12 Control system of inverter

6 仿真測試結(jié)果

測試算例在典型低壓微網(wǎng)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了各分布式發(fā)電單元仿真建模，其并網(wǎng)結(jié)構(gòu)與控制方式與前文保持一致，各分布式電源及控制器參數(shù)如前所述。微網(wǎng)系統(tǒng)中，燃料電池和微型燃?xì)廨啓C(jī)的有功輸出分別控制在30kW和15kW，無功功率控制在0kvar，光伏系統(tǒng)采用MPPT控制，無功功率也同樣控制在0 kvar，蓄電池在并網(wǎng)運(yùn)行時不輸出功率，孤島運(yùn)行時進(jìn)行下垂控制?？紤]并網(wǎng)運(yùn)行的微網(wǎng)系統(tǒng)8 s時在微網(wǎng)系統(tǒng)由并網(wǎng)運(yùn)行轉(zhuǎn)入孤島運(yùn)行，仿真的總時間為10s。 對TSDG與MATLAB／SimPowerSystems的仿真結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的比較，如圖13所示，其中MATLAB／SimPowerSystems采用了變步長的ODE23t算法，同時為了加快程序的計(jì)算速度，這里采用了加速器（Accelerator）模式，各程序的仿真步長均為2.5 μs，程序設(shè)置每 200 個步長（即 500 μs）輸出一次結(jié)果。

從圖13的仿真結(jié)果可以看出，整個微網(wǎng)系統(tǒng)在7 s左右達(dá)到系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行點(diǎn)，此時燃料電池發(fā)電單元及微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電單元分別實(shí)現(xiàn)了30 kW和15 kW的恒功率控制，光伏發(fā)電單元在MPPT控制下也實(shí)現(xiàn)了10 kW的最大功率輸出，蓄電池不輸出功率。當(dāng)系統(tǒng)在8 s聯(lián)絡(luò)開關(guān)斷開，進(jìn)入孤島運(yùn)行時，蓄電池成為調(diào)節(jié)電壓和頻率的主控電源，維持微網(wǎng)內(nèi)的功率平衡。微網(wǎng)在轉(zhuǎn)入孤島運(yùn)行狀態(tài)后，在蓄電池下垂調(diào)節(jié)下，系統(tǒng)頻率略微降低，仍能維持系統(tǒng)在失去外部電網(wǎng)支撐時的正常運(yùn)行。從圖中可看出，對上述含多種分布式電源的復(fù)雜微網(wǎng)系統(tǒng)，即使在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)改變的情況下，由TSDG仿真得到的微網(wǎng)內(nèi)各分布式電源內(nèi)部與外部的仿真結(jié)果均與MATLAB／SimPowerSystems保持較好的一致。圖14給出了光伏電池輸出電流2個仿真結(jié)果的誤差曲線，誤差均控制在0.1%內(nèi)。該算例全面地驗(yàn)證了本文提出的暫態(tài)仿真方法的有效性與仿真程序設(shè)計(jì)的正確性，為更為快速、有效的仿真方法的研究奠定了良好的基礎(chǔ)。

圖13 TSDG和MATLAB／SimPowerSystems仿真結(jié)果比較Fig.13 Comparison of simulative results between TSDG and MATLAB／SimPowerSystems

圖14 光伏電池輸出電流誤差曲線Fig.14 Error curve of PV output current

為了分析偽牛頓法對仿真速度的影響，仍采用如圖1所示的歐盟低壓微網(wǎng)算例進(jìn)行仿真性能測試，但考慮僅含光伏一種分布式電源時的情況。對算例的仿真時間進(jìn)行了測試。測試硬件平臺配置為Intel Core2 Q8400 2.66GHz CPU，2GB RAM的PC機(jī)，操作系統(tǒng)為Windows 7，仿真步長為 2.5 μs，仿真時間為10 s，測試結(jié)果見表1，NJ為雅可比矩陣更新間隔，NT為更新雅可比矩陣時的迭代次數(shù)，NV為不更新雅可比矩陣時的迭代次數(shù)?？梢钥闯鲈谠撍憷校?dāng)NJ=2時，NT大幅降低，控制系統(tǒng)仿真時間縮短13.17%。繼續(xù)增大NJ時，雖然減小了NT，但是由于雅可比矩陣的不真實(shí)性使得NV大幅增加，控制系統(tǒng)仿真時間反而增加。圖15是以真實(shí)牛頓法為基準(zhǔn)的誤差曲線，可以看出燃料電池輸出電壓偽牛頓法計(jì)算結(jié)果的誤差控制在0.1%以內(nèi)，驗(yàn)證了偽牛頓法的計(jì)算精度。因此，合適的更新間隔能夠在減小矩陣更新的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)總迭代次數(shù)的最優(yōu)化，獲得最大的計(jì)算效率。

表1 仿真時間分析Tab.1 Analysis of simulation time

圖15 偽牛頓法誤差曲線Fig.15 Error curve of pseudo Newton method

7 結(jié)語

利用準(zhǔn)確高效的數(shù)字仿真工具模擬各類分布式發(fā)電單元的暫態(tài)過程，是進(jìn)行分布式發(fā)電儲能單元及含微網(wǎng)的大電網(wǎng)深層機(jī)理分析的基礎(chǔ)。本文選取自主開發(fā)的TSDG與商業(yè)軟件MATLAB／SimPower-Systems，對含多種分布式發(fā)電單元的低壓微網(wǎng)系統(tǒng)在運(yùn)行狀態(tài)改變時進(jìn)行了快動態(tài)過程仿真和結(jié)果比較，驗(yàn)證了TSDG在各種場景下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。和商業(yè)軟件相比，TSDG已經(jīng)具有足夠的數(shù)值精度完成包含強(qiáng)非線性分布式電源、高頻電力電子開關(guān)元件和多種控制器的分布式發(fā)電單元仿真要求。TSDG通過控制系統(tǒng)的偽牛頓算法，能夠在保證計(jì)算精度的基礎(chǔ)上提高計(jì)算速度，增強(qiáng)了基于迭代計(jì)算的控制系統(tǒng)的建模能力，更加適用于分布式發(fā)電單元多樣性的特點(diǎn)。

與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)相比，分布式發(fā)電單元的元件種類更豐富，數(shù)量也更多，這對暫態(tài)仿真軟件的計(jì)算速度提出了更大的挑戰(zhàn)。既可以通過高效的稀疏技術(shù)提高單一系統(tǒng)計(jì)算速度，也可以采用系統(tǒng)間并行計(jì)算來減小等待時間，充分利用計(jì)算資源。另外，考慮到分布式發(fā)電單元的建模特性，利用分布式電源及控制器的解耦特性，可以在系統(tǒng)內(nèi)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算；利用系統(tǒng)裝置多時間尺度的特點(diǎn)，可通過對快慢動態(tài)的劃分進(jìn)行多速率的仿真研究，進(jìn)一步提高仿真速度。動態(tài)相量法選擇占主導(dǎo)優(yōu)勢的頻率進(jìn)行相域分析，突破了準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)的限制，同時具有對電力電子裝置建模能力，也可作為微網(wǎng)快速暫態(tài)仿真和分析的工具。