周林,呂智林
(廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院,廣西壯族自治區(qū) 南寧市 530004)
在微網(wǎng)(microgrids, MG)的研究中,下垂控制是一種常用的方法,但傳統(tǒng)下垂控制是一種有差控制,所以補(bǔ)償下垂所帶來的偏差是一個(gè)重要的研究內(nèi)容,大量的研究人員對(duì)微電網(wǎng)的分布式二次控制進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[1]提出了一種多智能體分布式協(xié)同控制方案來恢復(fù)微電網(wǎng)的頻率和電壓。文獻(xiàn)[2-4]對(duì)文獻(xiàn)[1]的方法進(jìn)行了改進(jìn),通過用有限時(shí)間分布式二次控制代替分布式協(xié)作控制來實(shí)現(xiàn)加速收斂并確保改進(jìn)的動(dòng)態(tài)性能。文獻(xiàn)[5-6]利用模糊控制器來更改下垂控制中的下垂系數(shù),使之能夠根據(jù)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)節(jié)大小,并且能夠恢復(fù)電壓以及頻率到額定值。但是由于模糊控制器的模糊規(guī)則需要設(shè)計(jì)者按經(jīng)驗(yàn)來設(shè)計(jì),所以在實(shí)驗(yàn)中不易實(shí)現(xiàn)。除此之外,對(duì)功率的分配也是微電網(wǎng)中研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[7]提出了反下垂控制,結(jié)合自適應(yīng)虛擬電阻,提高系統(tǒng)的有功功率分配精度以及電能質(zhì)量;文獻(xiàn)[8-10]引入自適應(yīng)虛擬電阻的概念,利用微網(wǎng)運(yùn)行中的功率輸出設(shè)計(jì)出自適應(yīng)大小的虛擬電阻,來補(bǔ)償線路上的阻抗不匹配現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)有功以及無功按照預(yù)定比例分配。但是文獻(xiàn)[8-10]只考慮了功率分配,對(duì)于頻率以及電壓下降沒有考慮。文獻(xiàn)[11-13]通過分層控制,不僅完成了對(duì)功率的精準(zhǔn)分配,還將頻率和電壓補(bǔ)償?shù)筋~定值。
以上文獻(xiàn)大多僅考慮單個(gè)微電網(wǎng)的情況,而微電網(wǎng)的穩(wěn)定性受到了很多因素的影響。其中,系統(tǒng)容量問題一直是微電網(wǎng)的軟肋。因此,將多個(gè)微電網(wǎng)結(jié)合,形成微網(wǎng)群,利用微網(wǎng)群之間的調(diào)度來解決單個(gè)微電網(wǎng)的容量問題是一個(gè)有效途徑。目前對(duì)微網(wǎng)群的研究并沒有微電網(wǎng)那么成熟,研究的方向主要集中在微網(wǎng)群的多級(jí)代理控制。文獻(xiàn)[14-17]提出了多微網(wǎng)協(xié)同控制,通過設(shè)置牽制點(diǎn)傳遞不同微網(wǎng)之間的信息做到多微網(wǎng)之間功率的互濟(jì)。但是這種方法非常依賴牽制點(diǎn),并且在該方法下,只要負(fù)載存在,微網(wǎng)群之間的通信是時(shí)刻存在的,所以系統(tǒng)所要承擔(dān)的通信壓力非常大。文獻(xiàn)[18]對(duì)微網(wǎng)群間的能量調(diào)度進(jìn)行了研究,建立微網(wǎng)調(diào)節(jié)成本模型,降低發(fā)電成本。但是該文獻(xiàn)并沒有考慮到微網(wǎng)中的具體控制。
考慮到上述的情況,本文提出一種多微網(wǎng)最優(yōu)潮流功率調(diào)度及協(xié)同優(yōu)化控制策略,在多微網(wǎng)控制的基礎(chǔ)上加入最優(yōu)潮流對(duì)其進(jìn)行功率調(diào)度,考慮子微網(wǎng)控制的同時(shí),在微網(wǎng)間需要進(jìn)行能量互濟(jì)時(shí)啟用最優(yōu)潮流算法,使各子微網(wǎng)的發(fā)電機(jī)容量能夠滿足微網(wǎng)需求。相比于其他方法,所提出的方法有以下幾項(xiàng)優(yōu)點(diǎn):1)對(duì)分布式電源(distributed generator, DG)的功率分配進(jìn)行了優(yōu)化,有功功率不再按照下垂系數(shù)進(jìn)行分配,而是利用等成本微增率算法,以成本最小作為優(yōu)化目標(biāo),降低了微網(wǎng)的發(fā)電成本;2)在對(duì)功率進(jìn)行優(yōu)化的同時(shí),也可以將頻率恢復(fù)到額定值,并且沒有增加額外的控制器,大大減輕了系統(tǒng)的負(fù)擔(dān);3)傳統(tǒng)下垂中電壓因?yàn)榫€路阻抗的原因不能達(dá)成一致,本文針對(duì)這一問題設(shè)計(jì)了電壓控制器,將電壓維持在額定值上,保證了電能質(zhì)量;4)當(dāng)某個(gè)微網(wǎng)的發(fā)電機(jī)組容量不能滿足該微網(wǎng)需求時(shí),將調(diào)用最優(yōu)潮流算法,對(duì)多微網(wǎng)之間進(jìn)行功率互濟(jì),保證多微網(wǎng)正常運(yùn)行。
微網(wǎng)中,為了達(dá)到控制目的,需要設(shè)計(jì)出能夠符合微網(wǎng)的通信拓?fù)鋱D,它可以與實(shí)際的物理拓?fù)鋱D不相同。而通信可以使控制變量能夠達(dá)成全局一致。在交流微電網(wǎng)中,可以用無向圖?=(V,E,A)來表示網(wǎng)絡(luò)中的通信,其中,符號(hào)V={1,2, ···,n}表示圖中的各頂點(diǎn),將其抽象成各個(gè)分布式發(fā)電單元;E={(i,j)∈V×V}表示分布式單元之間所組成的邊集,用其代表通信連接;A=(aij)n×n定義為鄰接矩陣,鄰接矩陣表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的通信狀態(tài)。當(dāng)且僅當(dāng)(Vi,Vj)∈E時(shí),aij>0,表示分布式電源i和分布式電源j之間存在信息交換,反之,則aij=0。在圖論中,拉普拉斯矩陣可以表示為L=D?A,D=diag(d1,d2, ···,dn)表示入度矩陣。
下垂控制法因?yàn)槠漤憫?yīng)速度較快,所以常被用來作為分層控制的第1級(jí)控制層,傳統(tǒng)的下垂控制可以表示為
式 中: ωi和Vi分別為第i(i=1,2,···,n)個(gè)逆 變 器所發(fā)出的頻率和電壓;mi和ni分 別為第i個(gè)DG所對(duì)應(yīng)P?f和Q?V下垂系數(shù);和分別為有功以及無功的參考值;Pi和Qi分別為逆變器發(fā)出并且經(jīng)過低通濾波器后的有功和無功,其可表示如下
式中: ωc是低通濾波器的截止頻率。
在式(1)所表示的下垂控制中,一般能夠?qū)崿F(xiàn)有功功率的按比例分配。但是,這種分配策略往往沒有考慮到成本因素,從而使得發(fā)電機(jī)不能運(yùn)行在最優(yōu)的狀態(tài)。因此,本節(jié)提出一種等成本微增率功率分配策略,并且在此基礎(chǔ)上衍生出有功動(dòng)態(tài)參考值。
微電網(wǎng)的發(fā)電單元包括光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電以及燃?xì)廨啓C(jī)等。微電網(wǎng)總的發(fā)電成本包括燃料消耗、發(fā)電損耗以及維護(hù)等。對(duì)第i個(gè)發(fā)電單元建立成本函數(shù)
式中: αi、βi、γi表示第i個(gè)發(fā)電單元的成本系數(shù);Ci表示第i個(gè)發(fā)電單元所產(chǎn)生的成本;Pi表示第i個(gè)發(fā)電單元輸出的有功功率。
當(dāng)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí),系統(tǒng)需要滿足各項(xiàng)平衡約束條件,例如發(fā)電單元發(fā)出的功率與負(fù)載功率之間的平衡約束、以及發(fā)電機(jī)發(fā)電最大上限以及最小下限約束
式中:Pload表示總的負(fù)載所需功率;Pmin,i、Pmax,i分別表示第i個(gè)發(fā)電單元發(fā)出功率的下限和上限。
根據(jù)式(3)—(5),可以利用拉格朗日乘數(shù)法對(duì)其進(jìn)行構(gòu)造拉格朗日函數(shù)
式中:λ代表等成本微增率,當(dāng)以下條件存在時(shí),優(yōu)化方案則能夠?qū)崿F(xiàn):
由式(7)可得等微增率
由式(8)可以看出,各DG的出力Pi和等微增率 λi之間為一次線性關(guān)系,根據(jù)式(8)可以反推出各DG出力情況:
因此,DG的約束條件變更為
因此,式(1)可改寫為
通過等微增率反推求出各個(gè)分布式電源的參考功率后,下垂控制器根據(jù)參考有功功率進(jìn)行實(shí)時(shí)功率追蹤,這樣就可以實(shí)現(xiàn)功率優(yōu)化。
在傳統(tǒng)的下垂控制中,為了恢復(fù)頻率到額定值,需要加入測(cè)量反饋機(jī)制。這種測(cè)量反饋機(jī)制會(huì)大幅影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度,并且在有干擾的情況下會(huì)產(chǎn)生比較大的頻率偏差。但在本文所提出的等微增率優(yōu)化策略中,當(dāng)實(shí)際輸出的功率能夠完全跟蹤動(dòng)態(tài)有功參考值,也就是則有 ωi=ω?,那么頻率優(yōu)化也會(huì)實(shí)現(xiàn)。相比于傳統(tǒng)下垂控制,本文所提出的功率優(yōu)化策略,在實(shí)現(xiàn)功率優(yōu)化的同時(shí),也能將頻率恢復(fù)到額定值,并且不需要對(duì)頻率進(jìn)行額外的控制,減輕了系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。
與頻率不同,在交流微電網(wǎng)中,下垂控制由于受到線路阻抗不匹配的影響,各個(gè)分布式電源的電壓不能收斂為同一個(gè)值,為了能夠補(bǔ)償各個(gè)分布式電源的電壓不相等以及由下垂特性所引起的壓降,在下垂控制中設(shè)置一個(gè)補(bǔ)償策略
式中:Vi和Vj分別表示第i個(gè)DG和第j個(gè)DG的電壓; Δvi為 電壓的補(bǔ)償因子;μ 和 ε表示耦合權(quán)重,影響其收斂的速度;aij表示DGi與DGj之間鄰接矩陣A的元素;bi表示DGi的電壓與電壓參考值V?之間鄰接矩陣B的元素,若bi=0,則表示Vi與V?之間沒有通信,若bi>0則表示存在通信。綜合以上設(shè)計(jì),系統(tǒng)總的控制如圖1所示。
圖1 交流微電網(wǎng)分布式電源控制Fig. 1 Distributed power control of AC microgrid
在多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)運(yùn)行過程中,由發(fā)電節(jié)點(diǎn)向負(fù)荷節(jié)點(diǎn)供電,以網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型如下
式中:Ploss,i、Pall,loss分別表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)損以及總的網(wǎng)損;表示第i個(gè)發(fā)電單元所發(fā)出的功率以及負(fù)載。具體的節(jié)點(diǎn)潮流方程以及利用二階錐松弛技術(shù)求解的詳細(xì)過程見文獻(xiàn)[19]。
多個(gè)微電網(wǎng)互聯(lián)形成微網(wǎng)群,本文將每個(gè)子電網(wǎng)抽象成多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)有子微網(wǎng)的負(fù)載大于該子微網(wǎng)最大出力值時(shí),則此子微網(wǎng)可看作一個(gè)負(fù)載節(jié)點(diǎn),將超出該子微網(wǎng)負(fù)載能力之外的負(fù)荷作為該負(fù)載節(jié)點(diǎn)的負(fù)載值,而其他還有剩余出力的子微網(wǎng)可作為一個(gè)發(fā)電節(jié)點(diǎn),利用最優(yōu)潮流對(duì)多微網(wǎng)間的功率進(jìn)行重新分配,可解決這些子微網(wǎng)功率供給不足的問題。
為了說明該策略的有效性,將含有4個(gè)子微網(wǎng)的微網(wǎng)群看作一個(gè)IEEE4節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),將每個(gè)子微網(wǎng)都作為一個(gè)節(jié)點(diǎn),拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖2 IEEE4節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋱DFig. 2 IEEE4 node topology diagram
在微網(wǎng)群系統(tǒng)中,各個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)可獨(dú)立運(yùn)行的智能體,IEEE4節(jié)點(diǎn)線路參數(shù)參考標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。在滿足各自的負(fù)荷時(shí),微網(wǎng)群內(nèi)部的各子微網(wǎng)獨(dú)自運(yùn)行,不與其他子微網(wǎng)發(fā)生能量互濟(jì)。當(dāng)子微網(wǎng)不能滿足負(fù)荷需求時(shí),各子微網(wǎng)通過發(fā)送信號(hào)到上層管理中心,管理中心根據(jù)子微網(wǎng)的負(fù)荷狀態(tài),將功率供給不足的子微網(wǎng)作為負(fù)荷節(jié)點(diǎn),向其他子微網(wǎng)購電;將有剩余發(fā)電容量的子微網(wǎng)作為發(fā)電節(jié)點(diǎn)。通過計(jì)算最優(yōu)潮流,解決某些子微網(wǎng)發(fā)電容量不足問題。圖3為系統(tǒng)運(yùn)行流程圖。
圖3 基于最優(yōu)潮流的多微網(wǎng)系統(tǒng)能量互濟(jì)運(yùn)行流程圖Fig. 3 Flowchart of optimal power flow-based mutual aid of energy among multi-microgrid system
本節(jié)將對(duì)以上所提出的控制器進(jìn)行穩(wěn)定性分析,驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性。首先,假設(shè)在t≥t0時(shí),微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行在穩(wěn)態(tài)。由式(13)可得
式中:矩陣 ω=[ω1,ω2,···,ωn]T為 輸出頻率;ω?=表示一個(gè)行數(shù)為n的全1列向量;矩陣M=[m1,m2,···,mn]T表示下垂系數(shù);T(·)=?N×1→?N×N,表示將一個(gè)列向量轉(zhuǎn)換成為對(duì)角矩陣;矩陣P=[P1,P2,···,Pn]T為 輸出功率;矩陣為 平 均 微 增 率;矩 陣和為發(fā)電機(jī)系數(shù)。根據(jù)式(18),可得:
式中:eω=ω?ω?;對(duì)于矩陣P,根據(jù)式(9),將式(19)變換為:
由式(22)可以看出,當(dāng)各個(gè)分布式電源的等微增率都收斂到一致時(shí),也就有,則上述的積分項(xiàng),那么式(22)中的誤差項(xiàng)eω=0,這表明系統(tǒng)輸出的頻率和額定頻率之間不存在誤差,達(dá)到設(shè)定的目標(biāo)。
對(duì)于電壓控制器,可以應(yīng)用李雅普諾夫來證明控制器的穩(wěn)定性能。電壓的恢復(fù)因子由式(15)決定,為了證明系統(tǒng)中所考慮的控制輸入穩(wěn)定性,定義誤差變量為:
由李雅普諾夫穩(wěn)定性準(zhǔn)則可知,需要根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況選擇一個(gè)合適的李雅普諾夫函數(shù),若該函數(shù)在初始狀態(tài)下是正定的,并且在求導(dǎo)后,該函數(shù)是負(fù)定的,那么就表明該系統(tǒng)可以收斂,是漸進(jìn)穩(wěn)定的。根據(jù)以上準(zhǔn)則,在本文中設(shè)置李雅普諾夫函數(shù)為:
由上式可知,在ev≠0的情況下,函數(shù)V是恒大于0的,對(duì)式(24)進(jìn)行求導(dǎo):
將向量evi代入到式(15)所表示的動(dòng)力學(xué)方程中,可以表示成:
將式(26)代入到式(25)中:
根據(jù)不等式性質(zhì),可將上式做如下變換:
根據(jù)數(shù)學(xué)定義,L+B是正定的,這就使得永遠(yuǎn)都是小于等于零的。綜合以上所述,根據(jù)李雅普諾夫的穩(wěn)定性質(zhì)可知,系統(tǒng)的誤差可以收斂到零,系統(tǒng)穩(wěn)定。
在日常生活中,微網(wǎng)的負(fù)載是時(shí)刻變化的,并且在用電高峰期時(shí)可能變化更大,如圖4所示。
在圖4中,可以看到一天的用電高峰期在每天的18:00—21:00,在這期間內(nèi),MG1和MG2負(fù)荷大幅增加,這樣就可能導(dǎo)致該子微網(wǎng)內(nèi)的負(fù)荷超出了子微網(wǎng)的容量,而由于各個(gè)子微網(wǎng)的容量有所差異,如表1所示,MG3和MG4的子微網(wǎng)卻有剩余容量。這樣就可以將MG1和MG2看作為負(fù)載節(jié)點(diǎn),而MG3和MG4看作為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)向MG1和MG2供電。由于MG1和MG2都作為負(fù)載節(jié)點(diǎn),為了不重復(fù)敘述,選擇其中一個(gè)來展示微網(wǎng)運(yùn)行情況即可。同理,可選擇MG3和MG4其中一個(gè)來展示發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)在經(jīng)過潮流運(yùn)算后的運(yùn)行情況。
圖4 各子微網(wǎng)24 h負(fù)載變化Fig. 4 Load variation of sub-microgrids within 24 hours
表1 發(fā)電機(jī)容量Table 1 Generator capacities
本小節(jié)將所提及的多微網(wǎng)能量調(diào)度與控制策略與不加任何算法的傳統(tǒng)下垂控制在MATLAB/SIMULINK平臺(tái)進(jìn)行模擬運(yùn)行。子微網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖5所示,其中發(fā)電機(jī)參數(shù)如附表A1所示。MG2和MG3的線路阻抗大小、負(fù)荷以及其他參數(shù)在附表A2中列出,其他微網(wǎng)參數(shù)在附表A3中列出。
圖5 子微網(wǎng)案例結(jié)構(gòu)Fig. 5 Case structure of sub-microgrid
本節(jié)實(shí)驗(yàn)?zāi)M圖4中18:00—19:00時(shí)間段內(nèi),電網(wǎng)負(fù)荷突然增大的情況下,分析傳統(tǒng)下垂控制和本文所提出的能量調(diào)度與控制策略的影響。圖6所示為傳統(tǒng)下垂控制在此時(shí)間段內(nèi)的運(yùn)行變化。而對(duì)于本文所提出的算法,在18:00—19:00時(shí)間段內(nèi),結(jié)合圖4以及表1可得多微網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)運(yùn)行情況如表2所示。
圖6 傳統(tǒng)下垂控制運(yùn)行情況Fig. 6 Operation situation of traditional droop control
得到了表2所示的節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)后,各MG將此信息傳遞給上層,隨后上層的最優(yōu)潮流根據(jù)此信息進(jìn)行計(jì)算,重新合理分配節(jié)點(diǎn)功率。計(jì)算結(jié)果如表3所示。
表2 各子微網(wǎng)負(fù)荷及運(yùn)行情況Table 2 Load of each sub-microgrid and operation situations
表3 最優(yōu)潮流運(yùn)算結(jié)果Table 3 Calculation result of optimal power flows
經(jīng)過潮流計(jì)算后,超出MG1和MG2發(fā)電容量外的負(fù)荷由有剩余發(fā)電容量的MG3和MG4共同為其分擔(dān)。其中,MG2和MG3的運(yùn)行情況如圖7和圖8所示。
當(dāng)t=2 s時(shí),在傳統(tǒng)下垂控制中投入大小與LOAD2,2一樣的小負(fù)載,在MG2和MG3中分別投入LOAD2,2和LOAD3,1來模擬用電量逐漸增加,然后在t=4 s時(shí),切除傳統(tǒng)下垂控制中大小與LOAD2,1一樣負(fù)荷以及MG2中的LOAD2,1來表示一些用戶停止用電。隨著高峰期的來臨,當(dāng)t=6 s時(shí),在下垂控制和MG2中投入負(fù)荷LOAD2,3來表示微網(wǎng)用電量突然大大增加。
當(dāng)t=2 s加入小負(fù)載時(shí),圖6所示的傳統(tǒng)下垂控制的頻率和電壓與額定值存在偏差,并且當(dāng)投入的負(fù)載越大時(shí),偏差也隨即增大。而本文所提出的算法運(yùn)行后如圖7和圖8所示,同樣在t=2 s時(shí)有小負(fù)載投入時(shí),由于加入了動(dòng)態(tài)有功參考值以及電壓補(bǔ)償機(jī)制,所以當(dāng)電網(wǎng)的負(fù)荷產(chǎn)生波動(dòng)時(shí),圖7(b)和圖8(b)所示的有功輸出分別能夠跟隨圖7(e)和圖8(e)所示的動(dòng)態(tài)有功參考值,使得頻率能夠保持在額定值。電壓因?yàn)榇嬖谘a(bǔ)償機(jī)制,所以也能夠恢復(fù)到額定值,保證了電能質(zhì)量。
當(dāng)t=6 s微網(wǎng)用電量突然大幅提升時(shí),由于負(fù)載過大,傳統(tǒng)下垂控制的頻率跌落過大,如圖6(a)所示。頻率低于49.8 Hz的可接受值,所以其不能為負(fù)荷提供正常的供電。但是在本文提出的能量調(diào)度算法中,由于存在能量調(diào)度方案,當(dāng)某個(gè)微網(wǎng)的所需功率超過其發(fā)電機(jī)的最大容量時(shí),啟用微網(wǎng)群之間的能量調(diào)度策略,將超出該子微網(wǎng)發(fā)電容量的部分負(fù)荷通過能量調(diào)度方案,讓其他子微網(wǎng)共同為其供電。如圖7(b)所示的MG2的輸出功率在t=6 s時(shí)已經(jīng)達(dá)到了該發(fā)電機(jī)組的最大輸出功率,但是該子微網(wǎng)內(nèi)還有部分負(fù)荷沒有得到供電,因此能量調(diào)度方案開始運(yùn)行。而MG3在t=6 s時(shí),如圖8(b)所示,由于應(yīng)用了微網(wǎng)間能量調(diào)度方案,所以需要為其他子微網(wǎng)的負(fù)荷供電。同時(shí)子微網(wǎng)內(nèi)的協(xié)同控制策略使得該子微網(wǎng)的頻率以及電壓保持在額定值,保證其電能質(zhì)量,使得負(fù)荷得到正常供電。
圖7 MG2功率調(diào)度及協(xié)同優(yōu)化算法運(yùn)行情況Fig. 7 Power scheduling of microgrid No. 2 and operation situation of collaborative optimization algorithm
圖8 MG3功率調(diào)度及協(xié)同優(yōu)化算法運(yùn)行情況Fig. 8 Power scheduling of microgrid No. 3 and operation situation of collaborative optimization algorithm
在傳統(tǒng)下垂控制中,輸出有功功率是按照下垂系數(shù)來分配的,各DG的微增率并沒有達(dá)到一致,如圖6(d)所示,這就使得微網(wǎng)不能運(yùn)行在最經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)下。而本文提出的能量調(diào)度和協(xié)同優(yōu)化控制策略,由于使用了一致性算法,將所有DG的成本微增率變成了一致,如圖7(d)所示。這就保證了各個(gè)發(fā)電機(jī)組根據(jù)自身發(fā)電能力,在最節(jié)省成本的情況下運(yùn)行,而不是依據(jù)下垂系數(shù)分配功率,如圖7(b)所示。為了更直觀表現(xiàn)成本優(yōu)化前和優(yōu)化后的不同,圖9給出了MG2在相同負(fù)載投切情況下,不加任何算法的傳統(tǒng)下垂控制和采用本文所提的協(xié)同優(yōu)化控制后的成本對(duì)比,可從圖中看出,采用了協(xié)同優(yōu)化算法后的微網(wǎng),成本低于傳統(tǒng)下垂控制。
圖9 MG2不加算法與加入?yún)f(xié)同優(yōu)化算法成本對(duì)比Fig. 9 Cost comparison of microgrid No. 2 with and without collaborative optimization algorithm
圖10中展示了微網(wǎng)在有電源拔出以及插入情況下的各個(gè)性能參數(shù)的波形圖。測(cè)試中,DG2,3以及它與其他逆變器之間的通信線路在運(yùn)行中從微網(wǎng)中斷離,并在一段時(shí)間后重新連接到微網(wǎng),如圖10(a)所示。
如圖10(b)和圖(d)所示,當(dāng)DG2,3在t=2 s與微網(wǎng)斷開連接時(shí),頻率和電壓仍然維持在額定值。圖10(c)所示的輸出有功功率以及圖10(f)動(dòng)態(tài)有功參考值,在DG2,3斷開時(shí),由于微網(wǎng)的發(fā)電單元減少,其他電源的輸出功率相應(yīng)增加,而DG2,3只給自己的本地負(fù)載提供功率支撐,并且如圖10(e)所示,由于3號(hào)電源脫離微網(wǎng),其不與其他DG通信,所以其等微增率和電壓不參與同步,但是由于所提出的一致性等微增率和電壓恢復(fù)算法中DG是分散控制的,各DG可根據(jù)自身通信情況繼續(xù)運(yùn)行,所以DG2,3雖然不能和其他電源進(jìn)行通信,進(jìn)行功率經(jīng)濟(jì)分配,但是其仍然可以作為一個(gè)獨(dú)立的電源發(fā)電,跟蹤有功動(dòng)態(tài)參考值,實(shí)現(xiàn)頻率以及電壓恢復(fù)。在DG2,3重新連接后,經(jīng)過短時(shí)間的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),系統(tǒng)重新回歸到初始狀態(tài),整個(gè)過程中,系統(tǒng)的輸出有功功率正常跟隨動(dòng)態(tài)有功參考值。
圖10 即插即用Fig. 10 Plug and play
1)針對(duì)功率優(yōu)化和頻率恢復(fù)問題提出了動(dòng)態(tài)有功參考值這一概念,并利用等成本微增率算法,解決了功率經(jīng)濟(jì)分配問題,降低了系統(tǒng)發(fā)電成本,實(shí)現(xiàn)功率經(jīng)濟(jì)分配。同時(shí),在不需要額外的補(bǔ)償機(jī)制下,頻率被恢復(fù)到額定值,減輕了系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。
2)設(shè)計(jì)了一個(gè)電壓補(bǔ)償機(jī)制,將電壓維持在額定值,解決了傳統(tǒng)下垂控制中電壓不一致問題。
3)設(shè)計(jì)了一個(gè)含有4個(gè)子微網(wǎng)的多微網(wǎng),并將其看作一個(gè)IEEE4節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),使得微網(wǎng)間可以進(jìn)行能量互濟(jì),解決了微網(wǎng)發(fā)電機(jī)容量不能滿足微網(wǎng)需求的問題。
(本刊附錄請(qǐng)見網(wǎng)絡(luò)版,印刷版略)
附錄 A
附表A1 發(fā)電機(jī)參數(shù)Table A1 Generator Parameters
附表A2 MG2和MG3微網(wǎng)參數(shù)Table A2 Parameters of microgrid No.2 and microgrid No.3
附表A3 MG1和MG4微網(wǎng)參數(shù)Table A3 Parameters of microgrid No.1 and microgrid No.4