考慮風(fēng)光出力不確定性的風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)系統(tǒng)智能協(xié)調(diào)控制策略

操凌皓,魏立明

吉林建筑大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130118

0 引言

風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電是基于太陽(yáng)能和風(fēng)能的自然特性,使得互補(bǔ)發(fā)電可實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的電力輸出。風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電作為清潔能源發(fā)電方式,減少了對(duì)化石能源的依賴,降低了資源消耗和環(huán)境污染。而儲(chǔ)蓄電池能夠?qū)⑸a(chǎn)的多余的風(fēng)力和太陽(yáng)能儲(chǔ)存起來(lái),當(dāng)電力需求高峰時(shí)釋放儲(chǔ)存的能量,從而實(shí)現(xiàn)能源的調(diào)節(jié)和調(diào)峰。應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)的變化和需求波動(dòng)有效增強(qiáng)了靈活性。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)單一光伏發(fā)電及風(fēng)力發(fā)電方面最大功率點(diǎn)追蹤技術(shù)(MPPT)均做了大量研究,并對(duì)傳統(tǒng)MPPT策略進(jìn)行改進(jìn),提出多種優(yōu)化方案,使風(fēng)或光單獨(dú)發(fā)電系統(tǒng)在外界環(huán)境變化下,針對(duì)最大功率點(diǎn)追蹤響應(yīng)速度慢及精度差等問題進(jìn)行改進(jìn),來(lái)減少能源浪費(fèi)[1-4]。而在整體風(fēng)光互補(bǔ)微電網(wǎng)模型方面的研究,多采用GA-ANFIS控制器[5]、模糊邏輯控制器[6]來(lái)提高微電網(wǎng)切換過(guò)程穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于模糊算法的改進(jìn)型雙閉環(huán)控制,解決了并網(wǎng)時(shí)有功功率和無(wú)功功率輸出不穩(wěn)定的問題。文獻(xiàn)[8]將微電網(wǎng)儲(chǔ)能部分采用結(jié)合U/f控制和功率、電流雙環(huán)控制策略,保持系統(tǒng)功率和電壓的穩(wěn)定。上述研究表明,目前風(fēng)光互補(bǔ)微電網(wǎng)模型仍存在風(fēng)光發(fā)電系統(tǒng)跟蹤速度慢、電網(wǎng)穩(wěn)定性較差,對(duì)負(fù)載需求難以滿足等問題。本文研究一種基于新型變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法的最大功率點(diǎn)追蹤以及基于Ziegler-Nichols法的改進(jìn)自適應(yīng)PID算法的微電網(wǎng)模型,依據(jù)負(fù)載大小在針對(duì)微電網(wǎng)所處不同氣象條件下研究?jī)?yōu)化風(fēng)光發(fā)電的最大功率點(diǎn)追蹤并協(xié)調(diào)風(fēng)光儲(chǔ)配合從而提高微電網(wǎng)的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)可靠運(yùn)行。

1 光伏最大功率點(diǎn)追蹤策略

1.1 傳統(tǒng)電導(dǎo)增量法

光伏MPPT控制器是為了使系統(tǒng)在任何環(huán)境下都可以實(shí)現(xiàn)最大功率輸出,在不同的外界條件下,唯一最大功率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的唯一最佳輸出電流為I,最佳輸出電壓為U。通過(guò)測(cè)量和調(diào)控輸出電壓、輸出電流,調(diào)節(jié)變換器的占空比,從而使得系統(tǒng)始終處于最大功率點(diǎn)工作。

在傳統(tǒng)光伏發(fā)電板模型中輸出功率P為最大值Pmax時(shí),可知Pmax處斜率為0,且P=UI,所以得出下式：

(1)

在單一光照條件下,由于僅存在單一最大功率點(diǎn)Pmax,光伏發(fā)電板P-U特性曲線呈倒置字母U形,所以當(dāng)dP/dU大于0時(shí),光伏發(fā)電板輸出功率在最大功率點(diǎn)的左側(cè),此時(shí)光伏發(fā)電板的電壓小于最大功率點(diǎn)電壓,則需要增加光伏發(fā)電板的參考工作電壓;當(dāng)dP/dU為0時(shí),光伏發(fā)電板輸出功率正處于最大功率點(diǎn),無(wú)需對(duì)光伏發(fā)電板的參考工作電壓進(jìn)行調(diào)整;當(dāng)dP/dU小于0時(shí),光伏發(fā)電板輸出功率在最大功率點(diǎn)的右側(cè),此時(shí)光伏發(fā)電板的電壓大于最大功率點(diǎn)電壓,則需要減少光伏發(fā)電板的參考工作電壓。在傳統(tǒng)方法中通常當(dāng)光伏電池輸出功率與其最大功率點(diǎn)存在差距時(shí),使用固定步長(zhǎng)ΔU來(lái)進(jìn)行補(bǔ)償。

使用定步長(zhǎng)的電導(dǎo)增量法存在一些不足之處,其中之一是過(guò)沖和震蕩的問題。當(dāng)光照條件接近最大功率點(diǎn)時(shí),固定步長(zhǎng)可能導(dǎo)致系統(tǒng)在最大功率點(diǎn)兩側(cè)頻繁擺動(dòng),導(dǎo)致功率輸出的不穩(wěn)定性。另一個(gè)定步長(zhǎng)的電導(dǎo)增量法缺點(diǎn)是存在過(guò)度調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)步長(zhǎng)設(shè)置過(guò)大時(shí),系統(tǒng)可能無(wú)法及時(shí)響應(yīng)光照條件的快速變化,從而導(dǎo)致錯(cuò)過(guò)新的最大功率點(diǎn)。本文提出改進(jìn)型變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法對(duì)其加以改進(jìn)。

1.2 改進(jìn)型變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法

使用變步長(zhǎng)的方法來(lái)克服上述問題,以動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng)來(lái)適應(yīng)不同的光照條件,根據(jù)功率變化率動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng),以確保系統(tǒng)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地調(diào)整工作點(diǎn),從而更穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)最大功率跟蹤,并提高發(fā)電效率。這里引入步長(zhǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)為：

(2)

式中：Sk為k時(shí)刻步長(zhǎng)調(diào)整系;Ik為k時(shí)刻電流值;Uk為k時(shí)刻電壓值;dP/dU為功率-電壓微分;dI/dU為電流-電壓微分;ΔI、ΔU為當(dāng)前采樣和上一次采樣所得電流、電壓變化量。

根據(jù)公式推導(dǎo),光伏電池的輸出電壓和電流受光照強(qiáng)度環(huán)境影響,進(jìn)而影響了步長(zhǎng)調(diào)整系數(shù)Sk的取值。當(dāng)光照強(qiáng)度較低時(shí),步長(zhǎng)調(diào)整系數(shù)Sk的值較大;隨著光照強(qiáng)度增加,步長(zhǎng)調(diào)整系數(shù)逐漸減小;在最大功率點(diǎn)附近,步長(zhǎng)調(diào)整系數(shù)趨近于0。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng)調(diào)整系數(shù),能夠提高光伏系統(tǒng)的性能,并使其適應(yīng)不同光照條件下的運(yùn)行。改進(jìn)變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法步長(zhǎng)更新公式為：

U(k)=U(k-1)±SkΔUref

(3)

式中：ΔUref為擾動(dòng)定步長(zhǎng);U(k)為k時(shí)刻參考電壓值;U(k-1)為k-1時(shí)刻參考電壓值。

控制算法具體流程如圖1所示,采用變步長(zhǎng)和定步長(zhǎng)相結(jié)合的方式來(lái)判斷調(diào)整,確保算法在光伏電池的最大功率點(diǎn)附近的收斂性。

圖1 改進(jìn)變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法控制流程

2 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

當(dāng)微電網(wǎng)所處風(fēng)、光發(fā)電系統(tǒng)為最大功率點(diǎn),由于環(huán)境風(fēng)速與光照強(qiáng)度變化仍會(huì)導(dǎo)致發(fā)電劇烈波動(dòng)。為減小系統(tǒng)波動(dòng),建立了協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。利用改進(jìn)PID調(diào)節(jié)器,采用功率外環(huán)、電流內(nèi)環(huán)的雙環(huán)級(jí)聯(lián)控制,目的在于在不同場(chǎng)景下考慮隨機(jī)性出力的模型能快速穩(wěn)定地滿足用戶需求側(cè)有功功率需求。

2.1 傳統(tǒng)PID算法

傳統(tǒng)連續(xù)型PID控制器為：

(4)

式中：Kp為比例增益;Ki為積分增益;Kd為微分增益;e(t)為當(dāng)前時(shí)刻誤差。

傳統(tǒng)PID算法存在一些劣勢(shì),限制了其在風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)控制中的應(yīng)用。傳統(tǒng)PID算法在面對(duì)非線性系統(tǒng)或具有參數(shù)變化的系統(tǒng)時(shí)表現(xiàn)較差,由于其固定的參數(shù)設(shè)置,難以適應(yīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化和復(fù)雜的工作環(huán)境,與此同時(shí),在消除穩(wěn)態(tài)誤差方面存在一定的困難,由于缺乏積分作用的靈活性,無(wú)法完全消除長(zhǎng)期的偏差,導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法達(dá)到理想的穩(wěn)態(tài)性能。此外,傳統(tǒng)PID算法對(duì)快速變化的參考信號(hào)的跟蹤能力有限,響應(yīng)速度較慢。

2.2 基于Ziegler-Nichols法改進(jìn)自適應(yīng)PID算法

為改進(jìn)傳統(tǒng)PID算法的劣勢(shì),提出了一種基于自適應(yīng)控制改進(jìn)的方法。

由自適應(yīng)算法得：

(5)

式中：ak為k時(shí)刻誤差值;bk為k時(shí)刻積分累積量;ck為k時(shí)刻微分項(xiàng)。

自適應(yīng)參數(shù)更新機(jī)制,通過(guò)誤差和參考模型輸出的比較,動(dòng)態(tài)地調(diào)整控制參數(shù)。這使得控制系統(tǒng)能夠自適應(yīng)變化的系統(tǒng)條件,提高了系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。該方法利用積分作用,通過(guò)連續(xù)積分誤差來(lái)消除穩(wěn)態(tài)誤差,通過(guò)靈活調(diào)節(jié)積分增益,控制系統(tǒng)能夠快速減小長(zhǎng)期偏差,實(shí)現(xiàn)更精確的控制性能。此外,該方法還引入了微分項(xiàng),考慮誤差變化率的影響,使控制系統(tǒng)對(duì)快速變化的參考信號(hào)具有更好的跟蹤能力和響應(yīng)速度。

但由于模型仍可能存在振蕩狀態(tài),引入振蕩檢測(cè)和 Ziegler-Nichols 方法來(lái)優(yōu)化改進(jìn)自適應(yīng)算法。

一般經(jīng)典Ziegler-Nichols公式認(rèn)為[9]：

(6)

式中：KPC為系統(tǒng)的臨界比例增益;TP為系統(tǒng)的臨界周期。然而在實(shí)際應(yīng)用中,由于 Ziegler-Nichols主要是通過(guò)觀察系統(tǒng)的階躍響應(yīng)曲線,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法進(jìn)行PID參數(shù)調(diào)整,需要保證過(guò)渡時(shí)間盡量短,控制系統(tǒng)的響應(yīng)迅速達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。階躍響應(yīng)曲線在達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí),超過(guò)設(shè)定值的幅度應(yīng)盡量小。系統(tǒng)在受到擾動(dòng)后的振蕩次數(shù)應(yīng)減少,以提高穩(wěn)定性。穩(wěn)定狀態(tài)下的響應(yīng)曲線應(yīng)盡可能平直,表示系統(tǒng)在設(shè)定值附近有較好的穩(wěn)定性。系統(tǒng)在穩(wěn)定狀態(tài)下與設(shè)定值之間的偏差應(yīng)盡量小。

改進(jìn)的Ziegler-Nichols法通過(guò)人為加入階躍擾動(dòng),觀察被調(diào)量的階躍響應(yīng)曲線。為滿足上述原則,采用：

(7)

式中：Kp-1為上一時(shí)刻比例增益;Ki-1為上一時(shí)刻積分增益;Kd-1為上一時(shí)刻微分增益。

此方法相較于一般經(jīng)典法能根據(jù)先前的增益來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整新的比例、積分、微分增益。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證上一時(shí)刻的參數(shù)值可用來(lái)影響新的參數(shù)值,以保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

根據(jù)改進(jìn)后Ziegler-Nichols算法結(jié)合自適應(yīng)算法可以得出,當(dāng)目標(biāo)存在較長(zhǎng)時(shí)間振蕩或震蕩幅度較大時(shí),此方法可使模型快速趨于平穩(wěn),實(shí)際輸出精準(zhǔn)接近期望的目標(biāo)值。算法實(shí)現(xiàn)流程圖如圖2所示。

圖2 改進(jìn)Ziegler-Nichols自適應(yīng)PID控制法流程

3 仿真結(jié)果分析

在MATLAB/Simulink下建立仿真電路(見圖3),其中,風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的風(fēng)機(jī)葉輪半徑為9 m,槳距角為0°,風(fēng)機(jī)額定轉(zhuǎn)速為12 m/s。此時(shí)空氣密度系數(shù)恒定為1.2,系統(tǒng)模擬風(fēng)速在0～5 s內(nèi)發(fā)生由7.32 m/s到9.3 m/s的變化。而光伏發(fā)電系統(tǒng)是由14個(gè)213.15 W的光伏模塊并聯(lián)成5行而組成的光伏矩陣。每個(gè)光伏模塊在最大功率點(diǎn)的電壓為29 V,最大功率點(diǎn)的電流為7.35 A。模擬在0～2.5 s內(nèi),光的輻照度為1 000 W/m2,在第2.5秒階躍到800 W/m2,并一直保持到第5秒。且1～1.2 s內(nèi)模擬受局部陰影影響,系數(shù)為0.3。在蓄電池系統(tǒng)以鉛酸電池為模型,額定容量400 Ah,滿電電壓435.526 3 V,標(biāo)稱電壓400 V,截止電壓300 V,額定放電電流80 A。

3.1 最大功率點(diǎn)追蹤結(jié)果

本風(fēng)力模型最大功率點(diǎn)追蹤策略采用最佳葉尖速比法,從圖4(a)看出,風(fēng)力發(fā)電模型始終處于最大功率追蹤控制狀態(tài)。圖4(b)為光伏發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果,可看出該系統(tǒng)在輻照度發(fā)生變化,下降的情況下,展現(xiàn)出光伏功率也在第1～1.2 秒發(fā)生了功率下降,且在第2.5秒時(shí)發(fā)生功率階躍。但在環(huán)境變化下,整個(gè)過(guò)程中能較為快速地搜索到最大功率點(diǎn)。可以看出功率隨著輻照度的變化出現(xiàn)了一定程度上的波動(dòng),但較快就恢復(fù)了平穩(wěn);光伏發(fā)電模型正處于最大功率追蹤控制狀態(tài)。與傳統(tǒng)步長(zhǎng)法進(jìn)行對(duì)比(見圖5),在光伏板剛開始工作情況下,改進(jìn)變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法能更快地將光伏板的輸出電壓調(diào)節(jié)到穩(wěn)定狀態(tài),從而減少了系統(tǒng)啟動(dòng)的時(shí)間;且更精確地控制光伏板的輸出電壓,減小電壓波動(dòng)的幅度。有助于提高光伏板的電壓穩(wěn)定性,使其更適合于應(yīng)對(duì)外部負(fù)載變化或系統(tǒng)擾動(dòng)。

圖4 風(fēng)機(jī)及光伏發(fā)電系統(tǒng)最大功率控制結(jié)果

圖5 不同電導(dǎo)增量法運(yùn)行對(duì)比結(jié)果

3.2 負(fù)載追蹤結(jié)果

當(dāng)模擬負(fù)載恒功率為50 000 W時(shí),風(fēng)光儲(chǔ)微電網(wǎng)能較好地處于負(fù)載功率追蹤情況之下。通過(guò)仿真結(jié)果可以看出通過(guò)蓄電池的充放電能較好地解決風(fēng)光發(fā)電不確定性問題。電網(wǎng)有功功率仿真結(jié)果如圖6(a)所示,無(wú)功功率如圖6(b)所示。從圖6可以看出,有功功率基本保持在設(shè)定的指令值50 kW處,而無(wú)功功率也基本保持在0處,但因?yàn)轱L(fēng)機(jī)和光伏的功率受環(huán)境影響而發(fā)生變化,無(wú)功功率會(huì)出現(xiàn)一定小范圍的波動(dòng)。如圖7所示,對(duì)比傳統(tǒng)PID算法,改進(jìn)后的自適應(yīng)PID能根據(jù)微電網(wǎng)所處氣象環(huán)境和負(fù)荷情況更加快速地做出反應(yīng),達(dá)到所需有功功率,且能控制微電網(wǎng)輸出的有功功率曲線更加平穩(wěn)。

圖6 電網(wǎng)功率結(jié)果圖

圖7 不同PID算法仿真結(jié)果對(duì)比圖

4 結(jié)論

針對(duì)傳統(tǒng)定步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法MPPT 控制導(dǎo)致跟蹤精度較低、速率較慢以及傳統(tǒng)PID算法過(guò)充震蕩、魯棒性有限等問題,本文提出采用變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法以及基于Ziegler-Nichols法改進(jìn)自適應(yīng)PID算法控制方法。通過(guò)建立復(fù)雜環(huán)境下風(fēng)力及光照強(qiáng)度變化參數(shù)模型,進(jìn)行 MATLAB仿真試驗(yàn)驗(yàn)證。

仿真結(jié)果表明：相較于傳統(tǒng)模型,改進(jìn)后的變步長(zhǎng)電導(dǎo)增量法更為精準(zhǔn)追蹤到光伏最大功率點(diǎn)且能大大縮短追蹤時(shí)間;基于Ziegler-Nichols法自適應(yīng)PID算法能夠更快速地響應(yīng)系統(tǒng)變化,有著較高穩(wěn)定性以及更好的適應(yīng)性,能夠快速精準(zhǔn)滿足負(fù)載變化。本試驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)風(fēng)光儲(chǔ)互補(bǔ)微電網(wǎng)系統(tǒng)模型搭建及性能提升評(píng)估有一定參考意義。