金國鋒,張 林,范曉奇,范佳琪,李恩源
(國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)
經(jīng)實(shí)際運(yùn)行可知,光伏發(fā)電存在波動與間歇等特性,一般大規(guī)模的光伏電站并網(wǎng)在正常運(yùn)行過程中會對電力系統(tǒng)的供需均衡性、安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)性和電能質(zhì)量等方面產(chǎn)生不容忽略的影響[1-2]。高效協(xié)調(diào)控制光伏功率有利于電力系統(tǒng)的調(diào)度部門進(jìn)行統(tǒng)籌安排,實(shí)現(xiàn)常規(guī)電源與光伏發(fā)電站之間的相互配合,及時對調(diào)度計劃進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,科學(xué)配置電網(wǎng)運(yùn)行模式,不僅能夠高效減少光伏接入對電力系統(tǒng)產(chǎn)生的不良影響,提升電網(wǎng)運(yùn)行安全與可靠性,還可有效降低電網(wǎng)的旋轉(zhuǎn)備用容量以及整體運(yùn)行成本,充分使用太陽能資源,以此減少輸變電工程造價,并實(shí)現(xiàn)綜合效益最大化。
當(dāng)前光伏系統(tǒng)功率協(xié)調(diào)控制精確性還無法高效滿足電網(wǎng)調(diào)度需求,已經(jīng)成為了光伏發(fā)展過程中一個瓶頸[3]。由此,改進(jìn)和優(yōu)化光伏功率協(xié)調(diào)控制模型,以更好地適應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度是當(dāng)前亟待解決的問題,值得深入研究。
楊錫運(yùn)等[4]考慮到電網(wǎng)運(yùn)行的安全性,針對園區(qū)典型日負(fù)荷提出了一種儲能系統(tǒng),用以改變功率參數(shù),進(jìn)行負(fù)荷狀態(tài)控制,依據(jù)輸入向量實(shí)現(xiàn)光伏功率協(xié)調(diào)控制。耿嘉勝等[5]針對實(shí)際工況中刮板輸送機(jī)電機(jī)功率不平衡的問題,介紹并提出了包括硬件結(jié)構(gòu)與軟件設(shè)計兩個方面的功率協(xié)調(diào)控制系統(tǒng),在一定程度上為刮板輸送機(jī)驅(qū)動電機(jī)功率控制研究提供新思路。劉濤等[6]將電導(dǎo)增量法引入?yún)f(xié)調(diào)控制中,并將電導(dǎo)增量法和模型的算法相互結(jié)合,實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境下光伏發(fā)電系統(tǒng)有效跟蹤,利用性能指標(biāo)函數(shù)對控制變量動作進(jìn)行評價和估算,以此實(shí)現(xiàn)P-U曲線協(xié)調(diào)控制。
上述光伏功率協(xié)調(diào)控制相關(guān)研究成果中,僅考慮到簡單的天氣影響,對于分量之間的影響考慮的比較少,沒有考慮非平穩(wěn)行為在協(xié)調(diào)控制中的影響,對于協(xié)調(diào)控制結(jié)果的輸出會產(chǎn)生不利影響。為此,提出基于ELM_k(ELM-KNN,極限學(xué)習(xí)機(jī)特征映射的K最近鄰算法)的短期光伏功率協(xié)調(diào)控制算法。本文算法的創(chuàng)新之處在于將氣象變量與工程造價通過協(xié)調(diào)控制模型直接聯(lián)系起來,可減少中間環(huán)節(jié)的冗余數(shù)據(jù)量,在最大程度上實(shí)現(xiàn)考慮輸變電工程造價的短期光伏功率協(xié)調(diào)控制。
在電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中,少不了規(guī)劃評審輔助決策系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)⒃痉稚⒑凸铝⒌男畔?shù)據(jù)整理歸納存儲,并進(jìn)行統(tǒng)一管控,以此得到數(shù)據(jù)資源的融合結(jié)果。在該系統(tǒng)中,輸變電工程造價是需要考慮的一個重要因素,其關(guān)系著電力系統(tǒng)運(yùn)行成本,對于整體電網(wǎng)運(yùn)行中規(guī)劃評審輔助決策而言極為重要。光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出隨機(jī)性強(qiáng),波動性大,負(fù)載突加或突減的時候會影響輸出電壓的穩(wěn)定性,因此光伏功率協(xié)調(diào)控制可以達(dá)到調(diào)節(jié)電壓的目的,確保了整體輸變電工程的穩(wěn)定性即為輸變電工程造價評估提供更適宜的環(huán)境。相對應(yīng)的,電網(wǎng)調(diào)度是輸變電工程造價比較重要的影響因素之一,而經(jīng)上述內(nèi)容可知光伏功率協(xié)調(diào)控制對于電網(wǎng)調(diào)度而言非常重要。由此說明,輸變電工程造價也限制光伏功率協(xié)調(diào)控制的成本投入水平,光伏發(fā)電系統(tǒng)功率輸出受到限制,輸變電工程造價和光伏功率協(xié)調(diào)控制具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。綜上,強(qiáng)化電網(wǎng)規(guī)劃,構(gòu)建協(xié)同一體化的運(yùn)行機(jī)制均離不開光伏功率協(xié)調(diào)控制。考慮到輸變電工程造價,對短期光伏功率進(jìn)行協(xié)調(diào)控制的詳細(xì)過程如下所示。
1.1.1 太陽輻照情況
經(jīng)長期測試研究可知,光伏功率變化主要影響因素為氣象條件,例如太陽輻照情況、溫度等均會對光伏輸出功率產(chǎn)生影響[7-8]。其中,太陽輻照情況和輸出功率之間存在的關(guān)聯(lián)性最高。
光伏電池中光電流和太陽輻照存在線性關(guān)系,太陽輻照度在100至1 000 W/m2并為恒溫時,太陽的輻照度越大則光電流就會越強(qiáng),此時光伏電池開路電壓基本恒定,因此輸出功率和太陽輻照度存在正比關(guān)系。綜上,將和輸出功率相應(yīng)時刻的太陽輻照度當(dāng)作主要協(xié)調(diào)控制指標(biāo),圖1為太陽輻照度變化與光伏輸出功率之間的影響情況。
圖1 太陽輻照度變化與光伏輸出功率之間的影響情況
溫度和光伏電池運(yùn)行溫度對輸出功率產(chǎn)生的影響較為顯著,電池組的光電轉(zhuǎn)換效率會在溫度升高的情況下逐漸降低。部分氣象參數(shù)會對太陽輻照度產(chǎn)生直接影響,和輻照度之間有非常大的關(guān)聯(lián)性,能夠在一定程度上將輻照度整體變化情況反映出來。例如相對濕度的不斷增加,會致使太陽輻射逐漸減弱,會間接地影響輸出功率。
1.1.2 輻照度
因輻照度在天氣種類識別中可以起到?jīng)Q定性的作用,因此應(yīng)該綜合考量日實(shí)時輻照度和輻照度均值之差對時間的三階導(dǎo)數(shù),三階導(dǎo)數(shù)主要用于純理論分析,可以更逼近需要的輻照度值。由此,利用每日最高溫度Tmax、濕度最大值Hmax、整體最大能見度Wmax、太陽最大輻照度Gmax、日實(shí)時風(fēng)速以及平均風(fēng)速之差三階導(dǎo)數(shù)的最大值以及太陽輻照度三階導(dǎo)數(shù)的最大值特征因素完成氣象種類頂層分類,則有:
經(jīng)相關(guān)研究分析可知,選擇導(dǎo)數(shù)的最大值進(jìn)行天氣種類識別,識別度較高。在此選擇Wmax、能見度差三階導(dǎo)數(shù)的最大值特征因子進(jìn)行底層分類,則有:
1.1.3 其他局部因素
除了上述影響因素,云量和云狀以及風(fēng)速等均和輻照度存在相關(guān)性。溫濕度、風(fēng)速和能見度等是區(qū)分晴雨天種類的特征因子,其中能見度、輻照度能夠當(dāng)作區(qū)分陰天和小大雨天氣種類的特征因子。溫濕度、能見度以及輻照度都能夠提取出最大值當(dāng)作特征因子。因風(fēng)速有波動性,能夠通過其導(dǎo)數(shù)當(dāng)作描述局部變化特征的一個指標(biāo)。
在信號處理方面,經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法依據(jù)信號原來的局部特征時間尺度,針對相對復(fù)雜的信號函數(shù)實(shí)行分解操作,獲取有限本征模態(tài)函數(shù)IMF,通過分解操作使得瞬時頻率具備了物理意義。利用對各IMF實(shí)行Hilbert變換(Hilbert transform,希爾伯特變換)操作,能夠得到各IMF在時間不斷變化下產(chǎn)生的瞬時頻率與瞬時幅值,以此能夠獲取較為完整的非平穩(wěn)信號時頻情況。
假設(shè)x(t)代表原始信號函數(shù),那么實(shí)行EMD(empirical mode decomposition,經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解)操作之后x(t)會分解成頻率從大到小進(jìn)行排列的n個IMF分量ci(t)和剩余趨勢量r(t)相加值:
綜上,IMF分量之間互為影響被隔離,盡量地降低非平穩(wěn)行為對短期光伏功率協(xié)調(diào)控制產(chǎn)生的影響。IMF可以更為顯著地突出原始數(shù)據(jù)存在的局部特征,利于歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律挖掘[9-10]。上述利用對歷史功率序列實(shí)行EMD操作,分解獲取一組IMF分量,更為清晰地得到了歷史功率細(xì)節(jié)和趨勢項,為短期光伏功率協(xié)調(diào)控制奠定了可靠的基礎(chǔ)。
根據(jù)上述影響因素和功率序列預(yù)處理,引入ELM_k實(shí)現(xiàn)短期光伏功率協(xié)調(diào)控制。
(1)組建光伏功率樣本
式(4)為光伏功率樣本組建情況:
式中:St為t時刻光伏功率樣本;xt為t時刻光伏功率的采樣結(jié)果;At-1為氣象記錄值。
(2)尋找協(xié)調(diào)控制模型離線參數(shù)的最優(yōu)值
選取連續(xù)七、八個月歷史樣本所組建的離線參數(shù)尋優(yōu)總集合即歷史功率細(xì)節(jié)和趨勢項,同時根據(jù)十倍交叉驗證法組建參數(shù)尋優(yōu)過程中訓(xùn)練和驗證兩個樣本,即:
式中:G為影響因素的歷史數(shù)據(jù)總集合;V為十倍交叉驗證所產(chǎn)生的驗證樣本集合;M為相應(yīng)訓(xùn)練樣本集合。
假設(shè)樣本集合V、M的構(gòu)成有如下形式:
對訓(xùn)練與驗證兩個樣本集合相似度均值進(jìn)行計算,則有:
式中:Pj為第j個訓(xùn)練樣本和測試樣本相似度均值;ω為樣本屬性權(quán)重值。
依據(jù)比例系數(shù)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行篩選,則有:
式中:MC為篩選的訓(xùn)練樣本集合;TH為篩選比例系數(shù);Pg為訓(xùn)練樣本集合中被篩選掉的樣本相似度均值。
依據(jù)屬性值全部相同與否,對MC中冗余屬性f進(jìn)行判斷:
經(jīng)式(9)計算,將其中的冗余屬性刪除,以此降低算法計算過程中的復(fù)雜度。
利用ELM_k算法設(shè)計并構(gòu)建協(xié)調(diào)控制模型?,通過樣本集合V進(jìn)行驗證,則有:
引入平均誤差MAPE,當(dāng)作離線參數(shù)尋優(yōu)過程中協(xié)調(diào)控制精確度的評估函數(shù),則有:
式中:xi為功率實(shí)際值為協(xié)調(diào)控制值;Cap為協(xié)調(diào)控制光伏安裝容量值;結(jié)合平均誤差MAPE(非0元素)尋優(yōu)過程,對預(yù)測參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。
(3)在線短期光伏功率協(xié)調(diào)控制
式中:M°為在線歷史樣本的總集合。則在線篩選樣本集合MC°可表示為:
設(shè)計并構(gòu)建在線短期光伏功率協(xié)調(diào)控制模型F°,同時對時刻光伏功率進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,則有:
在線協(xié)調(diào)控制模型通過隊列的方式對在線歷史樣本的總集合進(jìn)行更新。該模型可以直接協(xié)調(diào)控制某時刻光伏功率,如果要同時對下一時刻光伏功率進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,可依據(jù)當(dāng)前時刻協(xié)調(diào)控制值更新運(yùn)算得到。
為了驗證基于ELM_k的短期光伏功率協(xié)調(diào)控制算法可行性,進(jìn)行相關(guān)性測試。實(shí)驗將某光伏系統(tǒng)當(dāng)作目標(biāo)對象,針對某年的9月22日系統(tǒng)功率進(jìn)行協(xié)調(diào)控制?;?月22日最新的天氣預(yù)報數(shù)據(jù),利用對光伏電站和氣象環(huán)境每天監(jiān)測數(shù)據(jù)的整體變化情況分析,選擇75個采樣點(diǎn)采集實(shí)驗所需數(shù)據(jù),每間隔10 min是一個采樣點(diǎn)。其中,表1描述的是歷史功率數(shù)據(jù)波動量變化情況。圖2、圖3及圖4分別描述了采樣點(diǎn)輻照度情況、溫度及相應(yīng)輸出功率信息數(shù)據(jù)情況,采樣時間為6點(diǎn)開始,18點(diǎn)結(jié)束。
表1 歷史功率數(shù)據(jù)波動量變化情況
圖2 輻照度數(shù)據(jù)
圖3 溫度數(shù)據(jù)
圖4 輸出功率數(shù)據(jù)
采用PSCAD/EMTDC軟件作為數(shù)據(jù)整合平臺,進(jìn)行控制系統(tǒng)參數(shù)與上述各項數(shù)據(jù)的模擬整定,按照如下公式計算工程造價成本:
式中:Hit為用戶用電行為;k為歷史相似日;Si為上述三種數(shù)據(jù)的應(yīng)用函數(shù),包裹負(fù)載、輸出功率等變量。
得到的協(xié)調(diào)控制結(jié)果與其他文獻(xiàn)方法的對比曲線如圖5所示。
圖5 協(xié)調(diào)控制結(jié)果的工程造價對比
分析圖5可知,將本文算法與文獻(xiàn)[4]和[5]方法進(jìn)行對比,其中成本造價最高的為文獻(xiàn)[4]方法,僅在起始點(diǎn)和結(jié)尾點(diǎn)產(chǎn)生較小成本,而最低的為本文算法,在整個驗證過程中其曲線波動情況保持穩(wěn)定,說明本文算法運(yùn)行精度高,具有可實(shí)踐性。這是因為該算法為了提高協(xié)調(diào)控制精度,將氣象因素與影響成本運(yùn)行的各項指標(biāo)直接聯(lián)系起來,首先對影響光伏功率輸出的各項因素指標(biāo)進(jìn)行了分析,并對其中較為關(guān)鍵的因素——?dú)庀笠蛩剡M(jìn)行了分類,為后續(xù)協(xié)調(diào)控制提供了支撐;然后基于EMD對光伏功率序列進(jìn)行預(yù)處理分析,實(shí)現(xiàn)了分量之間互為隔離,盡量防止相互影響的情況,降低了非平穩(wěn)行為對短期光伏功率協(xié)調(diào)控制產(chǎn)生的影響,為短期光伏功率協(xié)調(diào)控制奠定了可靠的基礎(chǔ);最后在功率協(xié)調(diào)控制過程中優(yōu)化參數(shù),進(jìn)一步提高了光伏功率協(xié)調(diào)控制的精確性,降低了工程造價。
鑒于電力系統(tǒng)運(yùn)行和輸變電工程造價規(guī)劃需求,提出基于ELM_k的短期光伏功率協(xié)調(diào)控制算法。依據(jù)光伏功率協(xié)調(diào)控制影響因素分析和功率序列預(yù)處理,利用ELM_k構(gòu)建功率協(xié)調(diào)控制模型。測試結(jié)果表明,所提算法能夠減少中間數(shù)據(jù)冗余,高效實(shí)現(xiàn)短期光伏功率協(xié)調(diào)控制,模型魯棒性強(qiáng),能夠有效控制輸電網(wǎng)工程造價。在接下來的研究中,將對所提算法在各種氣象下的協(xié)調(diào)控制效果進(jìn)行驗證,進(jìn)而進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù),使協(xié)調(diào)控制模型精確性更強(qiáng),更具實(shí)用性。