對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制

李國龍， 古明江

（91640 部隊， 廣東 湛江 524064）

0 引言

在對艦艇的武器裝備軍械保障中，電源方艙配電穩(wěn)定性是保障裝備轉(zhuǎn)級和調(diào)度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在對艦保障配電方艙控制中，電動機受到負(fù)載波動和功率匹配不穩(wěn)等因素的影響，導(dǎo)致電動機儲能匹配輸出存在隨機性和波動性，需要構(gòu)建優(yōu)化的對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制模型，結(jié)合電力峰值的動態(tài)參數(shù)分析，實現(xiàn)能源輸出穩(wěn)定性調(diào)節(jié)，實現(xiàn)電動機儲能輸出調(diào)節(jié)，提高方艙電動機輸出的恒穩(wěn)性，研究對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制方法，在促進(jìn)軍械武器裝備保障的安全性和穩(wěn)定性方面具有重要意義［1］。

對配電方艙電動機儲能控制是建立在對分布式電源的儲能以及負(fù)荷參數(shù)分析基礎(chǔ)上，結(jié)合混合儲能系統(tǒng)（Hybrid Energy Storage System， HESS）的輸出穩(wěn)態(tài)性參數(shù)調(diào)節(jié)，提高電機儲能輸出穩(wěn)定性［2－3］，文獻(xiàn)［4］中提出基于非參數(shù)估計與模糊控制配置的電動機儲能配置方法，計及儲能運行壽命損耗，實現(xiàn)電機輸出穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)，但該方法的擾動性不好，儲能配置的動態(tài)匹配能力不強。 文獻(xiàn)［5］中針對并網(wǎng)和孤島之間切換造成的波動，以分布式能源的發(fā)電功率為輸出目標(biāo)函數(shù)，實現(xiàn)儲能動態(tài)調(diào)節(jié)和配置，但該方法存在電機輸出各個部分的出力不確定性等問題，抗負(fù)載波動能力不強。 針對傳統(tǒng)方法存在的弊端，本文提出基于粒子群優(yōu)化的對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制方法。 首先，構(gòu)建配電方艙電動機儲能魯棒性配置的約束指標(biāo)模型，然后采用粒子群尋優(yōu)方法實現(xiàn)對對艦保障配電方艙電動機儲能分類的動態(tài)調(diào)度，通過最小化分布式能源管理方法實現(xiàn)對配電方艙的發(fā)電功率最優(yōu)化控制。 最后，通過仿真測試實現(xiàn)對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)控制分析，得出有效性結(jié)論。

1 配電方艙電動機儲能約束參數(shù)和特征分析

1.1 配電方艙電動機儲能約束參數(shù)

為了實現(xiàn)艦艇裝備保障中電力方艙電動機儲能動態(tài)匹配和優(yōu)化控制，構(gòu)建配電方艙電動機儲能魯棒性配置的約束指標(biāo)模型，考慮儲能技術(shù)和分散式電動機控制技術(shù)，分析可控負(fù)荷參數(shù)分析和輸電配電動態(tài)參數(shù)分析，構(gòu)建儲能配置優(yōu)化模型，根據(jù)電負(fù)荷的自適應(yīng)匹配結(jié)果［6］，實現(xiàn)儲能配置，總體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 控制模型總體結(jié)構(gòu)Fig. 1 The overall structure of the control model

根據(jù)圖1 中的結(jié)構(gòu)模型，通過電網(wǎng)節(jié)點功率平衡分析， 并基于注入電動機節(jié)點電流和節(jié)點電壓矢量特征分析，構(gòu)建導(dǎo)納矩陣，進(jìn)行對艦保障配電方艙電動機儲能配置的自適應(yīng)學(xué)習(xí)［7］，建立配電方艙電動機儲能參數(shù)分析模型，得到配電節(jié)點的功率平衡方程為：

式（1）、式（2）表示對艦保障配電方艙電動機儲能配置評價的約束指標(biāo)參量集，為一個標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布函數(shù)，ω為逆變電源節(jié)點的功率穩(wěn)態(tài)方程，建立配電方程輸出微電網(wǎng)的有功功率平衡方程分解，結(jié)合儲能系統(tǒng)SOC 的模糊分配概念集，通過穩(wěn)態(tài)誤差補償和反饋調(diào)節(jié)，得到電動機儲能配置的模糊特征分布集，同時得到對艦保障配電方艙電動機儲能配置的更新規(guī)則和約束指標(biāo)描述分別見下式：

其中，

其中，λ表示逆變器直流側(cè)和交流側(cè)功率因素；為配電系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后的進(jìn)化目標(biāo)函數(shù)；ωw為儲能優(yōu)化布局策略因素。 根據(jù)平抑分布式能源參數(shù)調(diào)節(jié)，建立電動機儲能動態(tài)分配模型［8］。

1.2 電動機儲能動態(tài)融合特征分析

通過最佳儲能系統(tǒng)分布和功率點因素匹配方法實現(xiàn)對電動機儲能動態(tài)融合處理，并將電動機儲能動態(tài)參數(shù)傳輸?shù)接秒姷牡凸葧r段［9］，得到線上功率波動幅值，進(jìn)一步得到電動機儲能分配的參數(shù)融合調(diào)度延遲表示為：

其中，kij為工頻交流參數(shù)；m為嵌入維數(shù)；K（xi，xj） 為模糊核函數(shù)。 基于微電網(wǎng)逆變器的下垂控制的方法，得到系統(tǒng)儲能動態(tài)分配響應(yīng)后t時段的用電負(fù)荷，最優(yōu)配置模型化迭代函數(shù)為：

其中，c3·rand（ ） 和c4·rand（ ） 稱為恒壓恒頻控制的粒子群尋優(yōu)隨機分布算子，其表達(dá)式為：

其中，c3和c4稱為配電方艙電動機儲能規(guī)劃的空間信息增益；c3表示粒子群動態(tài)尋優(yōu)的配置參數(shù)；c4表示粒子群配電方艙電動機儲能的空間搜索范圍；ep表示電網(wǎng)側(cè)的端電壓；eg表示種群主體之間的偏差；e0p表示配電參數(shù)分配的零階偏差，e0g表示同一區(qū)域內(nèi)電機之間的相互偏差的閾值。 根據(jù)上述分析，通過最佳儲能系統(tǒng)分布和功率點因素匹配實現(xiàn)對電動機儲能動態(tài)融合處理，以相應(yīng)的頻率分界點配置因素為控制變量，實現(xiàn)儲能參數(shù)融合［10］。

2 配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制優(yōu)化

2.1 最佳儲能系統(tǒng)分布融合的粒子群尋優(yōu)

基于粒子群尋優(yōu)調(diào)度的方法，構(gòu)建配電方艙電動機儲能負(fù)荷需求的消納模型，得到動態(tài)消納控制函數(shù)為：

采用多目標(biāo)Pareto 映射方法進(jìn)行對艦保障配電方艙電動機儲能配置，基于粒子群算法，得到尋優(yōu)粒子個體分布集為：｛Wfinal｝＝｛｛WH｝，｛WC｝，｛WO｝｝，找到目標(biāo)點的種群位置，得到配電方艙電動機儲能配置的模糊約束狀態(tài)參數(shù)估計為：

在粒子群尋優(yōu)的運行初期內(nèi)，計算得到對艦保障配電方艙電動機儲能配置的i個粒子群個體在k ＋1 時刻位置，配電方艙電動機儲能容量參數(shù)調(diào)度的迭代式為：

其中：‖x‖ 表示x的歐拉函數(shù)。 計算電動機儲能容量分布的一階統(tǒng)計特征量，通過建立容量魯棒性配置的參數(shù)調(diào)節(jié)模型，得到動態(tài)調(diào)節(jié)函數(shù)為：

綜上分析，構(gòu)建對艦保障配電方艙電動機儲能容量分布模型，結(jié)合動態(tài)尋優(yōu)控制實現(xiàn)配電方艙的電動機儲能分配［11］。

2.2 配電方艙電動機儲能分配

采用粒子群尋優(yōu)方法實現(xiàn)對艦保障配電方艙電動機儲能分類的動態(tài)調(diào)度，通過最小化分布式能源管理方法實現(xiàn)對配電方艙的發(fā)電功率最優(yōu)化控制［12］，得到電源方艙的電動機儲能優(yōu)化配置的目標(biāo)狀態(tài)函數(shù)為：

在電網(wǎng)側(cè)的端電壓可以看作保持不變的情況下，將電力方艙的輸出電能配置模型看成一個互聯(lián)系統(tǒng)，得到電機之間狀態(tài)特征分布個體為（X1（0），X2（0），…，XN（0）），電網(wǎng)等效電機的動態(tài)控制變量主要考慮各組逆變器的無功輸出，表示為：

其中，Xt＋1，i＝Xt，i＋Vt＋1，i。 建立配置系統(tǒng)的后臺監(jiān)視線程模型，初始化配電方艙電動機儲能配送和配置的線程參數(shù)，設(shè)置為τs＝τc＋τCSA，采用功率增益調(diào)度，得到模糊權(quán)值：

基于可控負(fù)荷系統(tǒng)響應(yīng)，得到配電方艙電動機儲能優(yōu)化配置的估計先驗概率p（x0）， 在混合粒子群中進(jìn)行電動機儲能優(yōu)化配置和參數(shù)優(yōu)選控制，初始化自適應(yīng)權(quán)值為1／N， 根據(jù)參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果建立一個優(yōu)化調(diào)度模型，實現(xiàn)配電方艙電動機儲能分配和優(yōu)化調(diào)度。

3 實驗測試

為了驗證本文方法在實現(xiàn)對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配中的應(yīng)用性能，進(jìn)行實驗測試，給出配電方艙電動機的等效電路如圖2 所示。

圖2 配電方艙電動機的等效電路圖Fig. 2 Equivalent circuit diagram of power distribution shelter motor

給出電機輸出的頻率為50 Hz，輸出電壓為380 V和220 V 雙源電壓，負(fù)載參數(shù)為P ＝10 MW，模數(shù)為120，粒子群循環(huán)油的模糊匹配參數(shù)為c1ini＝3，儲能控制的迭代步長為c2fin＝5.4，三相平衡儲能分布的檢測閾值為μmax＝0.67， 最小檢測閾值為μmin＝0.23，其它關(guān)鍵參數(shù)設(shè)定見表1。

表1 參數(shù)設(shè)定Tab. 1 Parameters setting

根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，得到配電方艙電動機4 個通道的輸出穩(wěn)態(tài)電壓如圖3 所示。

圖3 輸出穩(wěn)態(tài)電壓Fig. 3 Output steady－state voltage

分析圖3 得知，采用本文方法進(jìn)行配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制，輸出穩(wěn)態(tài)性較好，測試電動機儲能匹配的收斂曲線，如圖4 所示。

圖4 電動機儲能匹配的收斂性測試Fig. 4 Convergence test of motor energy storage matching

分析圖4 得知，隨著供電時間的增長，電動機儲能調(diào)度匹配的收斂值逐漸達(dá)到最優(yōu)，測試不同方法進(jìn)行儲能控制，得到輸出功率因素對比結(jié)果見表2，發(fā)電配電效益度水平對比結(jié)果如圖5 所示。 對比得知，本文方法對對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制的輸出功率因素較高，儲能效益度水平得到有效提升。

表2 輸出功率因素對比Tab. 2 Comparison of output power factors

圖5 儲能效益度水平Fig. 5 Energy storage efficiency level

4 結(jié)束語

構(gòu)建優(yōu)化的對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制模型，結(jié)合電力峰值的動態(tài)參數(shù)分析，實現(xiàn)能源輸出穩(wěn)定性調(diào)節(jié)，本文提出基于粒子群優(yōu)化的對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制方法。采用粒子群尋優(yōu)方法實現(xiàn)對對艦保障配電方艙電動機儲能分類的動態(tài)調(diào)度，基于可控負(fù)荷系統(tǒng)響應(yīng)，得到配電方艙電動機儲能優(yōu)化配置結(jié)果，根據(jù)參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果建立一個優(yōu)化調(diào)度模型，實現(xiàn)配電方艙電動機儲能分配和優(yōu)化調(diào)度。 分析得知，本文方法能提高對艦保障配電方艙電動機儲能動態(tài)匹配控制，控制魯棒性較好，提高了方艙發(fā)電配電的穩(wěn)定性和輸出效益。