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    基于智能多代理的能量協(xié)調(diào)控制在直流微網(wǎng)中的應(yīng)用

    2013-10-19 08:34:08李瑞環(huán)束洪春
    電力自動化設(shè)備 2013年7期
    關(guān)鍵詞:微網(wǎng)線電壓燃料電池

    王 晶,李瑞環(huán),束洪春

    (1.浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,浙江 杭州 310014;2.昆明理工大學(xué) 電力工程學(xué)院,云南 昆明 650051)

    0 引言

    近年來,微網(wǎng)(microgrid)成為研究熱點。但微網(wǎng)存在微源布址分散、控制信息多樣、控制方式多變等特點,使得交流微網(wǎng)與主網(wǎng)并網(wǎng)、孤島及無縫切換的實現(xiàn)需要解決分布式電源的復(fù)雜控制,并受頻率、相位的約束;此外,交流微網(wǎng)還存在線路損耗較大等問題[1]。相反,直流微網(wǎng)在各種運行模式下,不存在與主網(wǎng)同步的問題,大幅降低了控制要求,而且能節(jié)約電力電子器件,減少線路損耗及系統(tǒng)成本,并能更好地利用具有直流特性的分布式電源[1-2]。因此,直流微網(wǎng)逐漸受到重視。2007年美國弗吉尼亞理工大學(xué)提出了SBI(Sustainable Building Initiative)計劃,準(zhǔn)備向未來樓宇直流供電[3];2011年韓國建立了直流微網(wǎng)供電系統(tǒng),將對直流電分配等問題進(jìn)行研究[4];2013 年日本 SAKURA Internet公司正式在數(shù)據(jù)中心啟動了采用直流供電系統(tǒng)的服務(wù)器機(jī)柜,估算每年能削減電費2 700萬日元[5];歐洲的超級智能電網(wǎng)計劃也提出了以直流輸電網(wǎng)為骨干的輸電模式,并預(yù)期在2020年左右將北海地區(qū)的風(fēng)電場以直流形式并網(wǎng)[6]。

    目前,關(guān)于直流微網(wǎng)的理論研究主要集中在保護(hù)[7-9]、電力電子接口電路[10-12]、能量管理與電壓控制[13-16]等方面。其中,文獻(xiàn)[13]提出了一種通過控制熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)運行數(shù)量的方法,保證功率平衡,維持電壓穩(wěn)定;文獻(xiàn)[14]通過光伏陣列控制器、燃料電池控制器、超級電容控制器及中央控制器的合作穩(wěn)定了直流母線電壓;文獻(xiàn)[15]提出微網(wǎng)的3種運行狀態(tài),并設(shè)計了相應(yīng)的控制策略,使微網(wǎng)達(dá)到功率平衡;文獻(xiàn)[16]提出了電壓分層協(xié)調(diào)控制策略,根據(jù)電壓的變化量采用不同的控制策略,以保證功率平衡。

    多代理系統(tǒng)MAS(Multi Agent System)具有良好的自主性和啟發(fā)性,適合微網(wǎng)分散而復(fù)雜的控制。文獻(xiàn)[17]建立了由微網(wǎng)控制代理、局部控制代理、分布式能源代理及負(fù)荷代理構(gòu)成的多代理系統(tǒng),能夠快速高效地恢復(fù)微網(wǎng)頻率;文獻(xiàn)[18]在提出的多代理系統(tǒng)中設(shè)計了公共通信接口實現(xiàn)Agent之間的通信,完成微網(wǎng)的能量控制;文獻(xiàn)[19]構(gòu)建的多代理系統(tǒng)由分布式電源層、微網(wǎng)層及配網(wǎng)層組成,能通過實現(xiàn)并網(wǎng)運行、孤島運行、并網(wǎng)操作等5種情況下的控制策略對微網(wǎng)進(jìn)行管理。

    本文針對直流微網(wǎng)提出了一種2層的多代理控制系統(tǒng),其中上層為控制中心Agent,下層包括光伏電池 Agent、燃料電池 Agent、負(fù)荷 Agent及蓄電池Agent;之后,訓(xùn)練了一個8輸入8輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制中心Agent的決策器,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能輸出13種控制命令實現(xiàn)對微網(wǎng)的管理;最后,通過MATLAB對光照變化、并網(wǎng)時負(fù)荷增加后斷網(wǎng)及孤島時負(fù)荷增加后并網(wǎng)這3種算例進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明該控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)微源和負(fù)荷的協(xié)調(diào)控制,并維持直流母線電壓的穩(wěn)定。

    1 直流微網(wǎng)模型

    本文構(gòu)建的直流微網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由光伏電池、燃料電池、蓄電池、直流負(fù)荷和交流負(fù)荷組成,通過DC/AC逆變器與電網(wǎng)相連,可并網(wǎng)運行,也可孤島運行。直流母線電壓額定值設(shè)定為350V[20]。負(fù)荷按重要程度分為一級負(fù)荷、二級負(fù)荷和三級負(fù)荷。其中,一級負(fù)荷不可間斷供電,二級負(fù)荷可以短時間斷電,三級負(fù)荷可以長時間斷電。

    圖1 直流微網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of DC microgrid

    1.1 光伏電池建模

    光伏電池的數(shù)學(xué)模型如式(1)所示[21-22]。

    其中,Isc為短路電流;Uoc為開路電壓;UPV、IPV分別為輸出電壓和電流;其余參數(shù)為相關(guān)系數(shù),描述如式(2)—(6)所示。

    其中,Im、Um為最大功率點電流和電壓;Rref、Tref為光照強度和光伏電池溫度的參考值;α、β為參考日照下的電流和電壓變化溫度系數(shù);Rs為光伏電池的串聯(lián)電阻;Tc為光伏電池溫度;R為光照強度。

    1.2 燃料電池建模

    燃料電池的數(shù)學(xué)模型如式(7)所示[23]:

    其中,UFC為燃料電池輸出電壓;EFC為燃料電池的熱力學(xué)電動勢;Uact為活性極化損失電勢;Ucon為濃度極化損失電勢;Uohm為歐姆極化損失電勢。對應(yīng)公式如式(8)—(11)所示。

    其中,N0為串聯(lián)電池數(shù)量;EFC0為開路電壓;RFC為通用氣體常數(shù);TFC為工作溫度;F為法拉第常數(shù);PH2、PO2、PH2O分別為氫氣、氧氣和水蒸氣的壓力;P 為電池堆系統(tǒng)壓力;a、b為塔菲爾常數(shù);iFC、iFCL為燃料電池的電流密度和極限電流密度;IFC為電池堆電流。

    1.3 蓄電池建模

    蓄電池的數(shù)學(xué)模型如式(12)所示。

    其中,UBat、EBat0、iBat、RBat分別為蓄電池的輸出電壓、開路電壓、放電電流及內(nèi)阻;Edyn為濃度極化電壓;ENL為活性極化電壓;Exp用于擬合蓄電池充放電過程中的指數(shù)變化過程。對應(yīng)公式如式(13)—(15)所示。

    其中,K為極化電壓;Q為蓄電池容量;A、B分別為指數(shù)曲線的峰值電壓及時間常數(shù)的倒數(shù);sBat為蓄電池的工作狀態(tài),對應(yīng)公式如式(16)所示。

    2 智能多代理系統(tǒng)的實現(xiàn)

    2.1 多代理系統(tǒng)的適用性

    多代理系統(tǒng)能夠通過模擬人類社會系統(tǒng)的運作機(jī)制提高計算機(jī)系統(tǒng)解決復(fù)雜問題的能力,能夠?qū)⒋蠖鴱?fù)雜的系統(tǒng)分解成由多個代理組成的系統(tǒng),各代理既能夠分別執(zhí)行各自不同的任務(wù),又能夠通過協(xié)調(diào)合作的方式解決單個代理不能解決的復(fù)雜問題,適合微網(wǎng)分散而又復(fù)雜的控制。

    a.自治性:代理具有控制自身的能力,在沒有外界的干擾下,能夠根據(jù)自身的情況控制自身完成一定的任務(wù)。

    b.協(xié)作性:各代理之間能夠相互通信,一個代理可以向其他代理發(fā)送自身的狀態(tài),并協(xié)同其他代理完成一定的任務(wù)。

    c.反應(yīng)性:代理可以從環(huán)境或者其他代理處得到信息,并能夠根據(jù)得到的信息作出合理的反應(yīng),改變自身的狀態(tài)。

    2.2 多代理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    基于多代理系統(tǒng)的能量控制系統(tǒng)如圖2所示。

    圖2 多代理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of MAS

    系統(tǒng)中,上層的控制中心Agent用于收集下層各Agent的信息,并制定合理方案,同時將方案下傳到下層的Agent。此外,控制中心Agent還控制著直流微網(wǎng)的并網(wǎng)及解列。下層的Agent由光伏電池、燃料電池、蓄電池及負(fù)荷4個子Agent組成。各子Agent上傳各自運行參數(shù)到控制中心Agent,根據(jù)控制中心Agent下傳的方案及各自情況決定運行狀態(tài)。同時下層各Agent還分別具有以下不同的功能:

    a.光伏電池Agent具有最大功率點跟蹤(MPPT)功能,使光伏能夠輸出最大功率,同時還具有決定是否接入微網(wǎng)的功能;

    b.燃料電池Agent具有監(jiān)測運行狀態(tài)及決定是否接入微網(wǎng)的功能;

    c.蓄電池Agent能夠監(jiān)測電壓、剩余容量等運行參數(shù),且具有決定蓄電池充放電的功能,本文設(shè)定當(dāng)SoC低于20%時不允許放電,當(dāng)SoC高于90%時不允許充電;

    d.負(fù)荷Agent能計算當(dāng)前的總負(fù)荷功率,并可以根據(jù)分布式電源的總功率和總負(fù)荷功率的大小及控制中心是否下達(dá)減載信息等情況決定是否減載,同時還能根據(jù)負(fù)荷的重要程度進(jìn)行合理減載。

    2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN(Artificial Neural Network)能夠模擬人腦智能化處理,實現(xiàn)多輸入多輸出的非線性映射,具有信息記憶、自主學(xué)習(xí)等功能,具有很強的自適應(yīng)性及容錯能力[24-26],有利于控制中心Agent對下層各Agent進(jìn)行可靠的管理,所以本文選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制中心Agent的決策器。

    本文設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于實現(xiàn)以下目標(biāo):初始時,光伏電池工作在MPPT模式,同時經(jīng)DC/DC變換恒壓輸出,當(dāng)光伏電池最大輸出大于負(fù)荷功率時,若蓄電池允許充電,則將多余電能儲存到蓄電池中,否則光伏電池不實現(xiàn)MPPT,僅實現(xiàn)恒壓輸出;當(dāng)光伏電池不足以提供足夠能量時,根據(jù)燃料電池能否放電,決定燃料電池是否放電;再根據(jù)功率平衡條件是否滿足及蓄電池能否放電決定蓄電池是否放電;之后,若光伏電池、燃料電池及蓄電池?zé)o法滿足功率要求,根據(jù)大電網(wǎng)能否提供電能決定是并網(wǎng)還是減載。因此,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能控制系統(tǒng)使可再生分布式電源得到充分利用,大電網(wǎng)輸出盡量減少,可在保證用戶正常用電的基礎(chǔ)上盡可能減少化石能源的消耗及用電支出。

    為實現(xiàn)以上目標(biāo),首先構(gòu)造一個2層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)見圖3,其中,P、T為輸入和輸出數(shù)據(jù),W1I,1、W2,1L為權(quán)重矩陣,b1、b2為閾值,隱層和輸出層分別有17和8個神經(jīng)元,傳遞函數(shù)均使用logsig(·)。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、輸出層數(shù)據(jù)如表1和表2所示。其中輸入層由8個特征參數(shù)組成,這些參數(shù)由下層各Agent上傳,包括光伏電池、燃料電池、蓄電池、電網(wǎng)及負(fù)荷的運行狀況;輸出層的8個輸出組成了13種輸出可能,代表13種協(xié)調(diào)控制命令,對燃料電池、蓄電池、電網(wǎng)及負(fù)荷進(jìn)行控制。表3為對應(yīng)的13種協(xié)調(diào)控制命令。最后,通過隨機(jī)產(chǎn)生10 000組訓(xùn)練樣本完成訓(xùn)練,并生成Simulink模塊。

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of BP neural network

    表1 輸入層特征參數(shù)Tab.1 Characteristic parameters at input layer

    表2 輸出層特征參數(shù)Tab.2 Characteristic parameters at output layer

    表3 能量協(xié)調(diào)控制輸出Tab.3 Outputs of energy coordination control

    3 算例分析

    本文的仿真系統(tǒng)包括光伏電池、燃料電池、蓄電池各1臺,其中,燃料電池、蓄電池的最大輸出功率分別為2 kW和2.5 kW,蓄電池初始SoC為50%。系統(tǒng)中還存在大電網(wǎng)及1 kW一級、2 kW一級、2 kW二級、2 kW三級這4種負(fù)荷。通過該系統(tǒng)分別對光照變化、并網(wǎng)運行時負(fù)荷增加后電網(wǎng)斷電及孤島運行時負(fù)荷增加后并網(wǎng)這3種情況進(jìn)行仿真。

    3.1 算例1

    負(fù)荷保持1 kW不變,當(dāng)光照如圖4(a)所示變化時,直流母線電壓情況見圖4(b),負(fù)荷功率PL、光伏電池功率PPV、燃料電池功率PFC、蓄電池功率PBat、電網(wǎng)功率PGrid變化情況見圖5。其中,負(fù)荷輸入為正,光伏電池、燃料電池、蓄電池及電網(wǎng)輸出為正。

    圖4 光照及直流母線電壓情況Fig.4 Light intensity and voltage of DC bus

    圖5 能量協(xié)調(diào)控制結(jié)果1Fig.5 Results of energy coordination control in case 1

    初始時光照強度為800 W/m2,光伏電池最大輸出功率約為1 250 W,能夠保證1 kW負(fù)荷的正常運行,由于蓄電池的初始SoC為50%,滿足充電要求,蓄電池Agent允許蓄電池充電,控制中心Agent接收到蓄電池允許充電的信息后,發(fā)出(0,0,0,0,0,1,0,0)的命令,蓄電池充電;0.5~0.9 s,光照強度逐漸增強至1 000 W/m2并保持不變,光伏的最大輸出也增至1 580 W并維持不變,此時控制中心Agent仍然發(fā)出(0,0,0,0,0,1,0,0)的命令,蓄電池保持充電狀態(tài)且充電功率逐漸增至580 W并維持不變;0.9~1.2 s,光照強度逐漸減弱至600 W/m2并維持不變,光伏最大輸出減小為940 W,其中1.08 s時,光伏最大輸出為1 000 W,則在0.9~1.08 s過程中,控制中心Agent仍然發(fā)出(0,0,0,0,0,1,0,0)的命令,而在 1.08~1.2 s過程中,光伏電池?zé)o法滿足負(fù)荷需求,由于燃料電池允許放電且與光伏的最大總輸出功率能夠滿足負(fù)荷要求,控制中心 Agent發(fā)出(0,1,0,0,0,0,0,0)的命令,蓄電池停止充電,燃料電池開始恒壓放電;在1.2 s之后,光伏輸出隨著光照的降低而減少,控制中心 Agent仍然發(fā)出(0,1,0,0,0,0,0,0)的命令,燃料電池繼續(xù)恒壓放電,且輸出功率逐漸增大。

    3.2 算例2

    初始時微網(wǎng)并網(wǎng)運行,并帶有一級負(fù)荷1 kW,0.5 s、0.75 s、1 s時分別增加二級、三級及一級負(fù)荷各2 kW,大電網(wǎng)在1.25 s時斷開,微網(wǎng)進(jìn)入孤島運行狀態(tài)。對應(yīng)的功率變化情況如圖6所示。

    圖6 能量協(xié)調(diào)控制結(jié)果2Fig.6 Results of energy coordination control in case 2

    開始時,光伏最大輸出功率約為1.58 kW,系統(tǒng)中只存在1 kW一級負(fù)荷,由于蓄電池SoC為50%,蓄電池Agent允許蓄電池充電,控制中心Agent接收到蓄電池允許充電的信息后,發(fā)出(0,0,0,0,0,1,0,0)的命令,蓄電池充電;0.5 s時增加2 kW二級負(fù)荷,光伏不足以提供所需電能,將由其他電源提供缺額電能。此時燃料電池允許放電且與光伏的最大總輸出功率為3.58 kW,能夠滿足負(fù)荷需求,控制中心Agent下達(dá)(0,1,0,0,0,0,0,0)的控制任務(wù),蓄電池停止充電,燃料電池恒壓放電;0.75 s時增加2 kW三級負(fù)荷,光伏及燃料電池?zé)o法滿足負(fù)荷要求,但蓄電池的SoC允許其放電且光伏、燃料電池及蓄電池的最大總輸出功率為6.08 kW,能夠滿足負(fù)荷要求,控制中心 Agent發(fā)出(0,0,1,1,0,0,0,0)的命令,燃料電池最大功率放電,蓄電池恒壓放電;1 s時增加2 kW一級負(fù)荷,光伏、燃料電池及蓄電池?zé)o法滿足負(fù)荷要求,控制中心 Agent將發(fā)出(0,0,1,0,1,0,1,0)的命令,燃料電池及蓄電池最大功率放電,大電網(wǎng)開始向微網(wǎng)提供電能;1.25 s時,大電網(wǎng)斷電,此時,系統(tǒng)微源發(fā)出的功率無法滿足負(fù)荷,控制中心將發(fā)出(0,0,1,0,1,0,0,1)的命令,通知負(fù)荷 Agent減載。負(fù)荷Agent接收到減載信息后,將根據(jù)從光伏電池 Agent、燃料電池 Agent、蓄電池 Agent得到的最大輸出功率之和與此時的負(fù)荷情況進(jìn)行比較,選擇合理的減載方式。本算例中,負(fù)荷Agent選擇斷開2 kW三級負(fù)荷,對應(yīng)的負(fù)荷投入及減載情況如圖7所示。減載完成后,控制中心Agent經(jīng)過決策,再次發(fā)出(0,0,1,1,0,0,0,0)的命令,要求燃料電池最大功率放電,蓄電池恒壓放電。對應(yīng)的直流母線電壓如圖8所示??梢姡撃芰繀f(xié)調(diào)控制能較好地恢復(fù)并維持直流母線電壓在350 V左右。

    圖7 負(fù)荷Agent對負(fù)荷的控制結(jié)果1Fig.7 Results of load control by load Agent in case 1

    圖8 直流母線電壓Fig.8 Voltage of DC bus

    3.3 算例3

    初始時微網(wǎng)孤島運行,并帶有一級負(fù)荷1 kW,在0.5 s、0.75 s、1 s時分別增加二級、三級及一級負(fù)荷各2 kW,1.25 s時微網(wǎng)與大電網(wǎng)連接,進(jìn)入并網(wǎng)運行狀態(tài)。功率變化情況如圖9所示。

    圖9 能量協(xié)調(diào)控制結(jié)果3Fig.9 Results of energy coordination control in case 3

    1 s前,光伏電池、燃料電池及蓄電池的最大功率能夠滿足負(fù)荷要求,能量協(xié)調(diào)控制決策與算例2前1 s的情況相同。1 s時,增加2 kW一級負(fù)荷,由于此時大電網(wǎng)不允許放電,而光伏電池、燃料電池及蓄電池不足以提供所需電能,控制中心Agent發(fā)出(0,0,1,0,1,0,0,1)的命令,通知負(fù)荷 Agent減載,負(fù)荷Agent接收到減載信息后,針對該情況決定連接2 kW一級負(fù)荷的同時,斷開2 kW三級負(fù)荷,確保電壓穩(wěn)定的同時使重要負(fù)荷能夠正常運行,斷開三級負(fù)荷后,控制中心 Agent將發(fā)出(0,0,1,1,0,0,0,0)的命令;1.25 s時,微網(wǎng)與大電網(wǎng)并網(wǎng),負(fù)荷Agent確認(rèn)大電網(wǎng)能夠向微網(wǎng)提供電能后,將重新連接之前被斷開的三級負(fù)荷,從而控制中心Agent將發(fā)出(0,0,1,0,1,0,1,0)的命令,使蓄電池最大功率放電,大電網(wǎng)向微網(wǎng)提供電能,保證功率平衡,維持電壓穩(wěn)定。對應(yīng)的負(fù)荷變化情況以及直流母線電壓分別如圖10和圖11所示。

    圖10 負(fù)荷Agent對負(fù)荷的控制結(jié)果2Fig.10 Results of load control by load Agent in case 2

    圖11 直流母線電壓Fig.11 Voltage of DC bus

    4 結(jié)論

    本文提出了一種基于智能多代理技術(shù)的直流微網(wǎng)控制系統(tǒng),主要有以下特點:

    a.下層各Agent既能根據(jù)自身情況自主運行,又能彼此協(xié)作,充分發(fā)揮了代理的自治性和協(xié)作性;

    b.上層的控制中心Agent以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為決策器,能夠根據(jù)下層各Agent上傳的信息作出合理的響應(yīng),實現(xiàn)了分層控制,保證了能量的合理流動;

    c.通過多代理系統(tǒng),在發(fā)生負(fù)荷增加及孤島和并網(wǎng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換等情況下,能有效維持直流母線電壓的穩(wěn)定。

    此外,JADE平臺為多代理系統(tǒng)提供了一個很好的開發(fā)平臺,對于本文提出的控制系統(tǒng)在JADE平臺上的開發(fā)將是下一步的主要工作。

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