CN103345227A - 一种微电网监测与能量管理装置及方法 - Google Patents

一种微电网监测与能量管理装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种微电网监测与能量管理装置及方法。本发明装置包括主控制器模块和微气象信息监测模块,主控制器模块包括中央处理器模块、储存模块、通信模块和辅助模块,微气象信息监测模块包括中转模块和现场监测模块。本发明方法包括信息监测和通信建模步骤、基于微气象监测的超短期功率预测步骤、滚动优化步骤和基于多时间尺度协调控制的微电网能量管理方法。本发明充分考虑了微气象信息采集的便捷性和实时性,实现了各种微气象特征量的实时监测。成本低、便捷性高、实时性强、具有很强的灵活性。本发明方法将微电网能量管理过程逐级细化,使得本发明具备更高的实时性和准确性,能够及时对微电网中风光、负荷波动信息进行反馈响应。

Description

一种微电网监测与能量管理装置及方法
技术领域
本发明属于微电网方面的能量管理领域,涉及一种对微电网进行能量管理优化的模块化监测与能量管理装置及方法。
背景技术
随着矿物能源发电方式带来的环境污染以及大规模电力系统弊端的日益凸显,清洁可再生的分布式能源的发展得到了越来越多的重视和应用。将分布式电源(distributed generator,DG)以微电网形式接入大电网,能够系统、高效管理分布式电源,提升能源利用效率,提高供电可靠性,改善电能质量等。基于微电网结构的电网调整能够方便大规模的分布式能源互联并接入中低压配电系统,提供了一种充分利用分布式发电单元的机制。此时微电网相对主配网可作为一个模块化的可控单元,对内部提供满足负荷和用户需求的电能。为实现这些优势,微电网能量管理装置必须具有良好的数据监控功能、能量管理功能和灵活的控制策略。
尽管分布式发电优点突出,但是其本身的不可控性和随机波动性也对电力系统的稳定性造成了一定的影响。DG与传统电源有很大不同,如受气候影响光伏和风力发电的间断性,微型燃气轮机发电受冷、热负荷的影响,部分DG通过逆变器接入电网,较小的惯量可能对电压和频率造成不利影响等。传统能量管理装置通过数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统采集微电网实时信息,用于调度、管理和控制,但不具备微电网运行所需的气象信息实时采集功能,并且能量管理方法落后,实时性低、精确性差,控制策略易受到风光出力随机性、负荷波动的影响,随着DG渗透率的增加,已不能满足微电网的发展需要。本发明克服了这些缺点,除了具备传统能量管理装置的基本功能外,还包括微电网信息建模、可再生能源发电预测、实时能量优化等功能。
另外,由于微电网中分布式电源要实现并网必须进行整流、逆变等过程,这其中涉及到大量的电力电子设备,加之新能源本身具有的特点使得微电网控制与传统大电网有着诸多区别,比如:分布式特性、海量的控制数据以及灵活多变的控制方式等。为了保证微电网能够安全可靠地运行并且能够最大限度地发挥新能源的作用,更智能的微电网监测与能量管理装置将发挥至关重要的作用。监测与能量管理功能主要由信息与通信功能、基础应用功能(分布式发电接入监控、储能监控、负荷预测、发电量预测)和高级应用功能(优化调度、优化控制、分布式电源管理)组成。其中信息与通信功能指的是监控模块从分布式电源、储能系统、负荷、气象等方面收集信息并通过一定的通信手段上传至初级应用功能供其分析使用,由此可见信息的组织与通信的实现是其关键所在。IEC61850标准(基于通用网络通信平台的变电站自动化系统唯一国际标准)作为智能变电站的通信协议具有互操作性、可扩展性等优点,在电力系统领域得到了大力支持和发展,将其建模方式和通信手段引入微电网领域是发展的必然趋势。本发明引入了IEC61850实现了微电网系统内信息的采集和共享,设计了便捷、高效、灵活的微气象信息监测模块,并提出了更加实时、精确的能量管理方法,保证了微电网能够安全可靠地运行。
发明内容
技术问题:本发明提供了一种在实时监控微电网运行状态的基础上,充分利用已采集信息制定出能量管理策略,对微电网内源储荷进行优化配置,使得微电网能量管理过程趋于平滑、精确,也满足微电网安全稳定运行要求的基于模块化柔性设计的微电网监测与能量管理装置,同时提供一种基于上述装置的能量管理方法。
技术方案:本发明的微电网监测与能量管理装置,包括主控制器模块和微气象信息监测模块,主控制器模块包括中央处理器模块、储存模块、通信模块和辅助模块,中央处理器模块包括中央处理器芯片、时钟和复位电路和JTAG调试模块,储存模块包括同步动态随机存储器、NORFLASH存储器和NANDFLASH存储器,通信模块包括串口通信模块和以太网通信模块,辅助模块包括主控制器电源模块、A/D采样模块、控制器局域网络总线模块和开入开出接口;
微气象信息监测模块由中转模块和现场监测模块构成,中转模块包括第一ZigBee芯片、分别与第一ZigBee芯片连接的第一电源模块、第一储存芯片、第一JTAG调试接口和第一射频模块;现场监测模块包括第二ZigBee芯片、分别与第二ZigBee芯片连接的第二电源模块、第二储存芯片、第二JTAG调试接口、第二射频模块和传感器模块,传感器模块包括温湿度传感器、倾角传感器、风速与风向传感器和日照辐射传感器;中转模块的第一射频模块通过无线网络与现场监测模块的第二射频模块连接。
本发明中,主控制器模块中,时钟和复位电路、JTAG调试模块、同步动态随机存储器、NORFLASH存储器、NANDFLASH存储器、串口通信模块、以太网通信模块、主控制器电源模块、A/D采样模块、控制器局域网络总线模块和开入开出接口均与中央处理器芯片连接。
中转模块用自身携带的第一射频模块来实现与现场监测模块中第二射频模块的通信,中转模块接收完现场监测模块发来的微气象信息后,将微气象信息通过RS485接口发送给主控制器模块进行处理。
现场监测模块内第二ZigBee芯片通过串行单总线接口与温湿度传感器相连,按照设定的时序从温湿度传感器相连中读取温度、湿度数据,第二ZigBee芯片采用扩展的RS485接口与风速与风向传感器连接,采集风速、风向数据,第二ZigBee芯片使用自带的12位A/D转换单元读取倾角传感器和日照辐射传感器中的倾角和辐射度数据,然后将接收到的数据存储在第二存储芯片中。
本发明的基于上述微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,包括:
信息监测和通信建模步骤:通过通信及连接互感器、传感器对微电网中的分布式电源、公共连接点、能量转换系统、储能、保护、负控开关的运行、故障和配置信息以及外界的微气象信息进行实时监控和采集,然后利用IEC61850和IEC61400(IEC61850标准在风力发电领域内的延伸)对所收集的信息进行通信建模;
超短期功率预测步骤:首先,在设定的预测周期内,选择对应典型天气类型下的历史数据集合和所述信息监测和通信建模步骤收集的实时数据,采用下式计算出选中的典型天气类型下的数据集合中每组历史数据与预测日已采集数据的变化趋势相似度rij,p
r ij , p = Σ k = 1 n w ik w jk , p Σ k = 1 n w ik 2 Σ k = 1 n w jk , p 2 ,
其中i表示预测日的计数,j表示典型天气类型的计数,p表示第j种典型天气类型下的数据集合中历史数据组的计数,k表示根据预测周期选取的时间节点,n表示采样数量,wik表示预测i日k时刻的两相邻时间节点的数据变化趋势量,wjk,p表示第j种典型天气类型下的数据集合中第p组历史数据k时刻的两相邻时间节点的数据变化趋势量,
然后从中取出所有变化趋势相似度rij,p中最大的前m个,进行归一度计算,再根据
Figure BDA00003448173900041
对归一度计算结果进行加权计算,得出预测值vi(k+1),根据预测值vi(k+1)计算出超短期预测功率,最后根据超短期预测功率决定是否启动滚动优化,如果超短期预测功率值超过设定的界限值,则进入滚动优化步骤,否则不做处理,上式中,vi(k+1)表示预测i日当天第k+1时刻的预测值,aik表示k时刻所对应的实际值,c表示选出的前m个历史数据组的计数,wck表示选出的前m个历史数据组中的第c个历史数据组中k时刻到k+1时刻的数据变化趋势量;
滚动优化步骤:按照下式对日前计划的后续发电预测值进行调整,得到光伏发电出力差额、风能发电出力差额或负荷出力差额:
Figure BDA00003448173900042
式中PDG(t)为风能发电、光伏发电、负荷实际出力变化,T2-T1表示滚动优化时长,表示该时段内的平均光伏发电出力值、平均风能发电出力值或平均负荷出力值,PDG,avg表示该时段内的日前计划中的光伏发电、风能发电或负荷出力平均值,ΔPDG即是光伏发电、风能发电或负荷出力差额;
然后,根据滚动优化结果,即所得出力差额修改日前计划,所述日前计划是指以经济调度为目标,进行最优求解,得出的全天微电网最优机组出力调度方案。
本发明方法的超短期功率预测步骤中,根据下式对选出的变化趋势相似度rij,p进行归一度计算:
g c = r c / Σ d = 1 m r d
其中rc表示选出的前m个变化趋势相似度中的第c个。gc表示第c个变化趋势相似度值的归一化数据。d表示计数,
Figure BDA00003448173900045
表示这m个变化趋势相似度的总和。
本发明方法中,信息监测和通信建模步骤收集的实时数据为光伏发电、风能发电各自对应的实时微气象数据或负荷对应的实时功率数据,预测i日当天第k+1时刻的预测值为风能发电对应的风速值、光伏发电对应的辐射度值或负荷对应的功率值,k时刻所对应的实际值为风能发电对应的实际风速值、光伏发电对应的实际辐射度值或负荷对应的实际功率值。
本发明提出的超短期功率预测步骤、滚动优化步骤结合微电网运行所需的日前计划、实时能量管理组成了基于多时间尺度的微电网能量管理方法。本发明主要实现的功能有:(1)通过通信及连接互感器、传感器等方式对分布式电源(DistributedGenerator)、公共连接点(Point of Common Coupling)、能量转换系统(Power ConvertSystem)、储能、保护、负控开关等微电网关键设备的运行、故障和配置等信息进行实时监控和采集;(2)设计了多种通信接口,内建多种协议库,适用于不同厂家设备的监控需求;(3)接受上级SCADA系统或配网自动化系统下达的GOOSE(面向通用对象的变电站事件)命令,并对控制指令进行协议转换;(4)IEC61850通信建模;(5)微气象监测和采集;(6)超短期发电预测;(7)滚动优化;(8)基于多时间尺度协调控制的能量管理。
整个主控制器模块以及微气象信息监测模块的电源由电网母线电压提供。220V交流电通过线性电源转化成+5V、+15V、-15V三路电压,再通过DC/DC变换模块和通信电源模块供给各部分使用。
本发明配备了多个以太网接口,通过捕获和解析GOOSE报文,可根据GOOSE信息实施与上级SCADA系统或配网自动化系统的联动。利用GOOSE可实现微电网的控制指令下发和逻辑节点间的数据通信,进而完成整个微电网的协调控制和能量管理。另外,本发明除了能在现场监测微电网运行的各项参数外,还可通过预留的以太网接口将监测数据、事件记录实时传送至远方用电管理部门,以供监视和查询,同时也支持在线导入上级SCADA系统制定的微电网日前计划。
有益效果:本发明与现有技术相比,具有以下优点:
(1)本发明与现有能量管理装置相比,充分考虑了能量管理和微气象信息采集的便捷性和实时性,基于无线传感器网络技术设计了一套带有微气象信息采集功能的微电网监测与能量管理装置。现场监测主机与连接在主控制器模块上的节点组成微无线网,检测微气象环境特征量与线路的电气特征量,实现了各种特征量的实时监测。成本低、便捷性高、实时性强、具有很强的灵活性。
(2)本发明充分利用现场实时采集的微气象信息实现了微电网超短期功率预测,进而为滚动优化和实时能量管理提供了精确的功率数据。基于微气象监测的能量管理能够及时修正各分布式电源在剩余时段的出力,逐步逼近实际发电状态。因此,与传统能量管理装置相比,便捷、实时的微气象监测功能有助于本发明对微电网进行更加精确的能量管理控制,使得本发明的能量管理过程趋于平滑、精确,更能得出具备实际操作性的能量管理指令。
(3)本发明充分利用GOOSE作为微电网协调控制和能量管理的实现手段,以高速通信为基础,替代传统智能电子设备(IED)之间硬接线的通信方式,为微电网内逻辑节点之间的通信提供了快速且高效可靠的方法。任一IED与其他IED通过以太网相联,可以作为订阅方接收数据,也可以为发布方向其他IED提供数据。
(4)本发明解决了传统能量管理策略不能积极响应风能和光伏发电随机性的缺点,采用超短期功率预测算法,根据不同微气象下的历史气象模型和实时气象信息,可以实现基于min级的风光超短期发电预测,根据预测结果修正日前计划,减少了风能发电和光伏发电出力随机性对微电网的不良影响。
(5)本发明采用高度统一的硬件平台、标准化的信息模型、抽象的通信服务接口和规范的特殊通信服务映射,解决了微电网内的互操作性问题,易于实现系统无缝集成,降低安装、调试和运行成本,最大程度地发挥微电网带来的效益。
(6)本发明设计了多种通信接口,能够适应微电网内现存的各种通信介质(包括同步/异步的RS232/RS485串口、无线网络、控制器局域网络总线以及网络通讯协议TCP/IP等),内建多种协议库,能高效地进行各个层面的通信协议转换,适用于不同厂家设备的监控需求。
(7)本发明能够无缝接入配网自动化系统,接受配网自动化系统下达的控制命令,经过通信系统传递至不同的功能单元。若指令针对单台设备(如DG或负荷投切),装置直接下发给设备;若指令针对微电网整体,则进入能量管理算法优化计算后进行处理,进一步提高了能量管理的精确性。
(8)本发明解决了传统能量管理策略精度低、实时性差的问题,采用基于多时间尺度协调控制的微电网能量管理方法,利用不同时间尺度的能量优化调度,逐级细化能量管理,使得原来粗放的能量管理更加精细准确,同时具备更高的实时性,能够对风光、负荷波动信息及时进行反馈响应,既满足了能量调度经济性最优,也满足了系统安全稳定运行的要求。
(9)本发明由于使用了模块化柔性设计技术,装置体积大大减小,接线简单。硬件结构设计采用了基于扩展槽的标准卡件,可以根据用户需求灵活配置硬件资源。安装调试方便,结构灵活,可扩展性强,为进一步开发升级产品提供了方便。
附图说明
图1是微电网监测与能量管理装置硬件设计框图。
图2是微电网监测与能量管理装置中微气象信息监测模块设计框图。
图3是超短期功率预测流程图。
图4是微电网多时间尺度能量管理结构框图。
图5是基于多时间尺度的微电网能量管理方法流程图。
图中有:主控制器模块1、微气象信息监测模块2、中央处理器模块11、储存模块12、通信模块13、辅助模块14、中央处理器芯片111、时钟和复位电路112、JTAG调试模块113、同步动态随机存储器121、NORFLASH存储器122、NANDFLASH存储器123、串口通信模块131、以太网通信模块132、主控制器电源模块141、A/D采样模块142、控制器局域网络总线模块143、开入开出接口144、中转模块21、现场监测模块22、第一ZigBee芯片211、第一电源模块212、第一储存芯片213、第一JTAG调试接口214、第一射频模块215、第二ZigBee芯片221、第二电源模块222、第二储存芯片223、第二JTAG调试接口224、第二射频模块225、传感器模块226、温湿度传感器2261、倾角传感器2262、风速与风向传感器2263、日照辐射传感器2264。
具体实施方式
本发明的微电网监测与能量管理装置,包括主控器模块1和微气象信息监测模块2。所述主控制器模块1包括中央处理器模块11、储存模块12、通信模块13和辅助模块14。所述微气象信息监测模块2包括中转模块21和现场监测模块22,如附图1所示。
(一)模块化硬件平台
1.中央处理器模块
中央处理器模块11是整个装置的核心,包括中央处理器芯片111、时钟和复位电路112、JTAG调试模块113。
(1)中央处理器芯片介绍
中央处理器芯片111除了在性能上具备速度快、可靠性高等优点外,还必须能够对数据信息等进行抽象建模,使之符合IEC61850的通信标准。本中央处理器芯片111采用ATMEL(爱特梅尔)公司生产的AT91RM9200芯片作为CPU(中央处理器)。AT91RM9200是一款基于ARM920T内核,专门为工业场合设计的32位RISC(精简指令集)处理器,它以简单的设计和高效的指令集为用户提供了一个全新的系统解决方案来建立高端通信系统。AT91RM9200主要具有以下优点:
1)高速的数据处理,其主频最高可以达到180MHz,指令吞吐高达200MIPS;
2)丰富的外部总线接口,支持SDRAM(同步动态随机存储器)、NORFLASH(非易失性闪存技术之一)和NANDFLASH(非易失性闪存技术之二)等存储器;
3)性能先进的系统外设,时钟发生器和电源管理控制器、片上振荡器、实时时钟、DMA(直接内存存取)、PIO(数据交换模式)控制器以及高级中断控制器等;
4)全性能的MMU(内存管理单元),支持各类主流的操作系统,像Linux、VxWorks、ucos、Palm OS等;
5)支持数据缓存和指令缓存,可以提高系统数据和指令的处理能力;
6)齐全的标准接口,芯片集成了USB2.0全速主机和设备端口、10/100M以太网接口、同步/异步串行接口等标准接口,为芯片的功能扩展提供了很多便利。
(2)时钟和复位电路模块
时钟和复位电路模块112分为时钟部分和复位电路两部分。
时钟部分:AT91RM9200使用的是无源晶振,其电源控制器集成了两个振荡器和两个PLL(锁相环),主振荡器的晶振频率为18.432MHz,慢时钟振荡器的频率为32.768kHz。它在不同需求下采用不同的时钟频率,可以关闭主振荡器和PLL,为了节约功耗可以关闭主振荡器而采用慢时钟。片内的PLL电路兼有频率提高与信号提纯的作用,通过它的倍频功能可以将AT91RM9200芯片的最高工作频率提高到180MHz,而且通过外部较低的时钟信号的输入,避免了由于高频时钟的输入所引起的高频信号噪声。除此之外,片内的工作频率还可以通过设置内部寄存器,以此获得外设所需要的时钟信号。
复位电路部分:虽然AT91RM9200芯片自带实时时钟和看门狗定时器,但是无法在掉电情况下工作,为了增强本发明的运行可靠性,本发明的复位电路部分外扩了看门狗定时器芯片DS1501,不但可以保证精确的计时和可靠的监视作用,而且为本装置提供了独立的保护系统,可以保证本发明在无人状态下连续工作。DS1501和AT91RM9200相应的数据总线、地址总线相连,在执行的应用程序中定时的喂狗就可以保证程序的准确执行,如果超过规定的时间看门狗没有得到信号,则认定程序已经跑飞,DS1501会向AT91RM9200的复位管脚发出一个复位信号并使之重启,这样以来便实现了装置的自动重启,恢复正常工作。
(3)JTAG模块
JTAG表示调试与测试接口。JTAG调试模块113虽不是系统运行必须的,但现代系统越来越强调可测性,尤其在装置的设计与开发阶段尤为重要。JTAG调试模块113主要有两方面的用途:一是在调试程序时可以连接仿真器实时地测试程序的准确性,因为测试程序往往需要多次的修改和变动,通过JTAG电路可以方便地实现多次的实时仿真;二是在程序确定无误后通过仿真器将生成的烧写文件经JTAG接口烧写到设定好的存储器中,装置选择好合适的启动方式后上电即可运行烧写好的程序。
2.储存模块
储存模块12主要包括同步动态随机存储器(SDRAM)121、NORFLASH存储器122和NANDFLASH存储器123,三者根据各自的特点完成不同的功能。
同步动态随机存储器121器件种类繁多,本系统根据需要选择了芯片IS42S16400。该芯片是美国ISSI公司的高速SDRAM器件,存储容量为8M字节,16位数据宽度。它具有读写速度快,性能稳定,但易丢失,可以用来存储运行中的程序和数据,提升系统的运行速度。本系统中将两块IS42S16400并联组成32位宽的存储系统。
NORFLASH存储器122采用的是芯片SST39VF160,存储容量为2M,位宽为16bit,工作电压为3.3V,掉电不丢失,用于固化装置的程序和一些定值数据。本发明对NORFLASH存储器122进行了扩展,其存储空间增大了一倍。
NANDFLASH存储器123采用的是三星公司的K9K2G08U0M,它具有容量大,非易失等特点,在本装置可用来存储部分用于微电网信息建模的微气象数据。
3.通信模块
通信模块13包括串口通信模块131和以太网通信模块132。
(1)串口通信模块
本发明的串口通信模块131包含三路串口:一路RS232接口(一种串行通信标准)和两路RS485接口(一种串行通信标准)。
AT91RM9200自带的通用同步/异步收发器USART0、三态缓冲门、高速光隔、RS232电平转换芯片MAX203、标准九针插座DB9构成一路RS232标准串行通道,用于和显示系统的通信。
AT91RM9200自带的通用同步/异步收发器USART1、三态缓冲门、高速光隔、RS485(串行通信标准之二)电平转换芯片MAX485、两脚插座构成第一路RS485串行通道,用于采集微电网内设备的运行信息及控制命令的下发。
AT91RM9200自带的通用同步/异步收发器USART2、三态缓冲门、高速光隔、RS485电平转换芯片MAX485、两脚插座构成一路RS485串行通道,用来与中转模块通信。与RS232总线相比,RS485总线通信除了发送和接收两路信号外,还需一路控制信号。本装置采用AT91RM9200的引脚(PB22、RTS0)来控制RS485总线的发送和接受信号。
为了增强抗干扰性,在各通用同步/异步收发器和对应的电平转换电路之间均设计高速光隔。
(2)以太网通信模块
本发明的以太网通信模块132设计了两路光纤通道。以太网属于LAN(局域网)协议体系(IEEE802系列),它建立在OSI(开放式系统互联)模型的基础之上,对应于OSI模型中的物理层和数据链路层。其中的不同之处在于LAN协议又将数据链路层划分为逻辑链路控制(Logic Link Control,LLC)和介质访问控制(Media AccessControl,MAC)两个子层,这样细分的好处是当网络的传输介质或访问控制方法发生改变时,只需改变MAC层协议,而无需改动LLC层协议。
微电网的一次设备往往处在强电磁干扰的恶劣环境中,而光纤通信不受电磁干扰、带宽大、传输距离远、保密性好,利用它作为传输介质可以很好的满足本发明通信的要求。本发明中两路光纤通道的组成并不相同,由于AT91RM9200中自带10/100M Base-T(双绞线对)型以太网接口(MII),所以第一路可利用MII实现MAC层的功能,使用MII与PHY(物理层)芯片LXT971连接,LXT971既支持双绞线也支持光纤的物理层收发器,加之隔离变压器,最后连接RJ45接头、光纤收发器构成第一路以太网通道。LXT971提供3个信号灯引脚,本发明将其配置为SPEED、LINK、RECEIVE信号,分别表示速度、连接、接收信号。
第二路通过AT91RM9200的外部总线接口进行扩展。选取LAN9215芯片作为以太网控制器。其数据线/地址线可以与AT91RM9200直接连接,虽然LAN9215中含有MAC和PHY层的控制功能,但是其PHY层针对的是双绞线不支持光纤,所以在LAN9215后需另外连接LXT971实现PHY层功能,最后连接隔离变压器和RJ45接头、光纤收发器实现第二路以太网光纤通信。
4、辅助模块
辅助模块包括主控制电源电源模块141、A/D采样模块142、控制器局域网络总线模块143以及开入开出接口144。主控制器电源模块141主要为数字信号部分提供3.3V和1.8V电压;开入开出接口144用于获取装置外部的开关量以及进行相关控制。
5、微气象信息监测模块
微气象信息监测模块2由中转模块21和现场监测模块22构成。
(1)CC2530、DHT21、WJ-3A、MMA7361、TBQ-2芯片介绍
CC2530是TI公司的ZigBee(无线通信技术)芯片。它以8051微处理器为内核,自身携带的射频收发器用来实现无线传感器网络节点的通信。它封装体积小,改进了RF输出功率、灵敏度、选择性和抗干扰性。
数字温湿度传感器DHT21是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器,具有响应快、抗干扰能力强、性价比高等优点。它的单线制串行接口,使系统集成变得简易快捷。
角度传感器MMA7361芯片为3轴小量程加速度传感器,可以检测物体运动的方向和角度。它根据物件运动和方向改变输出信号的电压值,用处理器的A/D(模拟量/数字量)转换器读取输出电压信号,就可以检测运动方向或角度,可用于测量杆塔倾角。
风速与风向传感器WJ-3A采用先进的电路模块技术开发的变送器,用于实现对环境风速与风向的测量,输出标准的RS485信号。具有精度高,量程宽,输入电阻高,稳定性好,体积小,安装方便线性度好,传输距离长,抗干扰能力强等诸多优点。
日照辐射传感器TBQ-2型总辐射表用来测量光谱范围为0.3-3μm的太阳总辐射。该表为热电效应原理,感应元件采用绕线电镀式多接点热电堆,其表面涂有高吸收率的黑色涂层。在线性范围内,输出信号与太阳辐照度成正比。
(2)中转模块
中转模块21包括第一ZigBee芯片211、第一电源模块212、第一储存芯片213、第一JTAG调试接口214和第一射频模块215。第一电源模块212包括第一稳压芯片2121、第一太阳能电池板2122、第一电源控制器2133和第一充电电池2124。第一ZigBee芯片211采用CC2530,第一稳压芯片2121采用AMS1117。中转模块21接收完现场监测模块22发来的微气象信息后,通过RS485接口发送给主控制器模块1进行处理。
(3)现场监测模块
现场监测模块22采用模块化设计,包括第二ZigBee芯片221、第二电源模块222、第二储存芯片223、第二JTAG调试接口224、第二射频模块225和传感器模块226构成。第二电源模块222包括第二稳压芯片2221、第二太阳能电池板2222、第二电源控制器2233和第二充电电池2224。传感器模块226包括温湿度传感器2262、倾角传感器2262、风速与风向传感器2263、日照辐射传感器2264组成。
第二ZigBee芯片221采用CC2530,第二稳压芯片2221采用AMS1117,温湿度传感器2262采用DHT21,倾角传感器2262采用MMA7361,风速与风向传感器2263采用WJ-3A,日照辐射传感器2264采用TBQ-2。
第二ZigBee芯片221通过串行单总线接口与DHT21相连,以特定的时序从DHT21中读取高精度的温度、湿度数据;采用扩展的RS485接口与WJ-3A通讯,采集风速、风向数据;使用自带的12位A/D转换单元读取MMA7361和TBQ-2中的倾角和辐射度数据;另外TBQ-2输出为0-20mv直流电压信号,需经调理电路将其范围整体增加后输送至第二ZigBee芯片221。第二ZigBee芯片221接收的数据存储在1Mbyte的第二储存芯片223中,之后被定时发送至中转模块21。图2为中转模块和现场监测模块硬件设计框图。
本发明的基于上述微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,包括:
(1)信息监测和通信建模步骤
本发明通过通信及连接互感器、传感器对微电网中的分布式电源、公共连接点、能量转换系统、储能、保护、负控开关的运行、故障和配置信息以及外界的微气象信息进行实时监控和采集。
微电网中不同厂商设备之间存在显著差异,通信信息的内容、组织和交互方式也无统一规范,因此为了实现微电网内的信息交互和不同厂商设备间的互操作,本发明将微电网内IED(Intelligent Electronic Device)作为建模对象,采用面向对象的建模技术,基于IEC61850和IEC61400(IEC61850标准在风力发电领域内的延伸)建立了微电网信息模型。明确了IED具有哪些功能,以及哪些功能是用来交换数据的,将每个要进行数据交换的微电网功能建模成信息模型。信息模型的层次结构包含5个子部分:服务器、逻辑设备、逻辑节点、数据对象和数据属性。信息模型的建立为各种能量管理方法的实施提供了数据共享基础。
(2)基于微气象监测的超短期功率预测步骤
超短期功率预测包括:风能发电预测、光伏发电预测、负荷波动预测。本发明需要利用微气象信息预测风能发电和光伏发电功率,以降低风能发电和光伏发电出力随机性对微电网的影响,同时需要根据负荷实时功率数据预测负荷侧的波动以增强微电网的稳定运行。
超短期预测的时间尺度为5~15min,故需采用基于历史数据的数据插值方法,对数值天气预报信息以超短期功率预测的预测周期为插值时间间隔,进行数据插值,提高数据分辨率,以满足超短期功率预测的要求。
本发明中风能发电超短期功率预测所需的历史数据选择风机运行中的某季节八种典型天气类型下的历史数据集合作为参考。假设该季节(夏天)下的八种主要天气条件为:“晴转多云”,“晴,干燥”,“阴”,“阴转小雨”,“中雨”,“大雨”,“多云转晴”,“晴,闷热”等。
以风能发电为例,说明超短期功率预测的步骤。为得到其超短期功率预测数据,需先预测风速变化,其实现过程为:1)实时风力数据采集并选择对应典型天气类型下的风速历史数据;2)对选出的历史风速以及当天的历史风速进行数据插值(预测日当天历史风速即采集的当日已发生时间段的实际风速值,未来时间的风速采用数值插值预测)求出风速变化趋势量;3)计算风速变化趋势相似度;4)对基于相似度选出的历史数据集合进行归一化计算;5)计算选出的历史数据集合的各个风速变化趋势量;6)进行加权平均计算得出预测插值风速。如图3所示。具体方法过程如下:
首先根据天气预测情况,选择对应天气条件下的历史数据集合,可以根据天气预测的情况,进行一种或多种天气的选择,如天气预测为“小雨转中雨”可以选择“阴转小雨”和“中雨”两个数据集合。
设定风速变化趋势为各日特征向量,假设Ai=[ai1,ai2,ai3,…,ain]为预测第i日的风速数据,Bj,p=[bj1,p,bj2,p,bj3,p,…,bjn,p]为第j种典型天气类型下的数据集合中的第p组历史风速,式中i表示预测日的计数,j表示典型天气类型的计数,p表示第j种典型天气类型下的数据集合中的历史数据组的计数,n表示风速采样数量,由选取的采样时间间隔确定。
设定Wi=[wi1,wi2,wi3,…,win]为预测第i日的n个特征向量,其中wik=ai(k+1)-aik表示预测当日k时刻的两相邻时间节点的风速变化趋势量。k∈[1,n-1]表示选取的时间节点。
设定Wj,p=[wj1,p,wj2,p,wj3,p,…,wjn,p]表示第j种典型天气类型下的数据集合中的第p组历史风速的特征向量,对应于预测第i日数据采样时间点的n个特征向量,其中wjk,p=bj(k+1),p-bjk,p,k∈[1,n-1]表示第j种典型天气类型下的数据集合中第p组历史数据k时刻的两相邻时间节点的风速变化趋势量。那么第j种典型天气类型下的数据集合中第p组历史数据与预测当日数据的变化趋势相似度rij,p可由式(1)进行计算:
r ij , p = Σ k = 1 n w ik w jk , p Σ k = 1 n w ik 2 Σ k = 1 n w jk , p 2 - - - ( 1 )
然后对典型天气类型下的风速变化趋势相似度rij,p的计算结果进行对比,从中取出相似度最大的前m个历史数据组。设rc表示m个变化趋势相似度(选出的前m个历史数据组对应的)中的第c个。首先对变化趋势相似度进行归一度计算,如式(2):
g c = r c / Σ d = 1 m r d - - - ( 2 )
其中rc表示选出的前m个变化趋势相似度中的第c个,gc表示第c个变化趋势相似度值的归一化数据。d表示计数,
Figure BDA00003448173900143
表示这m个变化趋势相似度的总和。
最后,在选出的前m个具备较高相似度的历史风速数据组中,假定Bc=[bc1,bc2,bc3,…,bcn]为其中第c个历史风速数据组;令wck=bc(k+1)-bck,k∈[1,n-1]表示该第c个历史风速数据组中k时刻到k+1时刻的风速变化趋势量.
则下一个预测风速为预测时刻的实际值与对应此时刻历史数据变化趋势量的加权平均值之和,由式(3)表示:
Figure BDA00003448173900144
其中vi(k+1)表示预测日当天第k+1时刻的预测风速;aik表示k时刻所对应的风速实际值。这样可以求解得到下一时刻的超短期预测风力值,分辨率可以达到min级。同样的方法在光伏发电超短期功率预测中适用时,把风速数据改成辐射度数据,在负荷侧的超短期功率预测中适用时,把风速数据改成负荷功率波动数据。。
根据风能发电和光伏发电以及负荷侧的超短期预测结果,与日前计划中设定的对应时段的预设值进行比较,以判定是否启用滚动调度。
(3)滚动优化步骤
滚动优化是以30-60min为启动周期,其主要目标是利用最新更新的信息(负荷侧信息和风能和光伏出力信息),经过预测模型计算,修正后续风光以及负荷出力,从而得出剩余时段的能量调度计划,以修正日前计划,降低其不确定性。
滚动调度需要监视当日风光出力和发电计划的执行情况,从而执行下列操作:
①在实际负荷与预测负荷发生较大偏离的情况下,及时完成当日剩余时段负荷预测值调整;
②在风光实际出力与实际出力发生较大偏差的情况下,及时完成后续风光出力预测值的调整;
③针对上述两点中的变化量总和,根据滚动调度目标函数优化结果,修正各微源在剩余时段的出力,从而逐步逼近实际发电状态,即每执行一次滚动调度,则修正一次日前计划,产生一个已修正的后续调度计划;
开始滚动调度并对后续风光出力预测数据进行调整存在两种启动条件:,一、超短期预测数据发生越界;二、以30-60min为周期自行启动滚动调度以调整后续时段数据。
滚动模块数据修正如下式:
Δ P DG = 1 T 2 - T 1 ∫ T 1 T 2 P DG ( t ) - P DG , avg - - - ( 4 )
其中PDG(t)为风能发电、光伏发电和负荷实际出力变化,T2-T1表示滚动优化时长,
Figure BDA00003448173900152
表示该时长内风能发电、光伏发电和负荷的平均出力值,PDG,avg表示该时长内日前计划中风能发电、光伏发电和负荷的出力平均值,ΔPDG即是风能发电、光伏发电和负荷出力差额。本发明再根据滚动优化结果即出力差额,修正微电网运行所需的日前计划。
本发明提出的基于上述微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,结合微电网运行所需的日前计划和实时能量管理构成了基于多时间尺度协调控制的微电网能量管理方法:
本发明提出的超短期功率预测方案是以5-15min为周期得出超短期功率预测值。
本发明提出的滚动优化方案是以30-60min为启动周期,其主要目标是利用最新更新的信息(负荷侧信息和风能、光伏信息),经过预测模型计算,修正后续风能和光伏以及负荷出力,从而得出剩余时段的能量调度计划,以修正日前计划。
微电网中,实时能量管理方案是在秒级尺度内,根据电源侧和负荷侧的微小波动,在设定的较小范围内,实行自动调度,保障微电网实时功率平衡。该过程以安全稳定运行为主要目标。
微电网中,日前计划是在小时尺度内,指以经济调度为目标,进行最优求解,得出的全天的微电网最优机组出力调度方案,微电网参照日前计划运行。
因此,本发明在上述基础上提出了多时间尺度协调控制的微电网能量管理方法,如附图4所示。日前计划以小时(h)为尺度,目标是保证系统稳定和全局经济性,优化得到微电网内各分布式电源的基本调度曲线;滚动调度以30min~1h为尺度,通过风能、光伏和负荷预测,修正后续风光以及负荷变化,优化各分布式电源的调整出力,目标为调整综合成本最优;超短期实时调度是以5~15min为尺度,对负荷以及风光波动进行超短期预测,以满足超短期预测下供需波动为调度目标;实时能量管理是在min~s级尺度内进行调整,调动缓冲电源微调以平衡微电网供需为目标,属于微过程调度控制。
本发明对日前计划、滚动优化和超短期调度、实时能量管理四个时间尺度进行能量协同管理。超短期调度在日前计划限定的范围内进行计算,滚动优化负责协调,实时能量管理负责根据优化结果制定微电网实时能量优化策略,能量管理过程逐级细化,基于多时间尺度协调控制的能量管理方法如附图5所示。
基于多时间尺度的能量管理方法,利用超短期功率预测、滚动优化协调日前计划和实时能量管理,有助于本发明进一步细化微电网能量管理,使得本发明的微电网能量管理具备更高的实时性和准确性,能够对风光、负荷波动信息及时进行反馈响应,既满足了能量管理经济性最优,也满足了系统安全稳定运行的要求。

Claims (7)

1.一种微电网监测与能量管理装置,其特征在于,该装置包括主控制器模块(1)和微气象信息监测模块(2),所述主控制器模块(1)包括中央处理器模块(11)、储存模块(12)、通信模块(13)和辅助模块(14),所述中央处理器模块(11)包括中央处理器芯片(111)、时钟和复位电路(112)和JTAG调试模块(113),所述储存模块(12)包括同步动态随机存储器(121)、NORFLASH存储器(122)和NANDFLASH存储器(123),所述通信模块(13)包括串口通信模块(131)和以太网通信模块(132),所述辅助模块(14)包括主控制器电源模块(141)、A/D采样模块(142)、控制器局域网络总线模块(143)和开入开出接口(144);
所述微气象信息监测模块(2)由中转模块(21)和现场监测模块(22)构成,所述中转模块(21)包括第一ZigBee芯片(211)、分别与所述第一ZigBee芯片(211)连接的第一电源模块(212)、第一储存芯片(213)、第一JTAG调试接口(214)和第一射频模块(215);所述现场监测模块(22)包括第二ZigBee芯片(221)、分别与所述第二ZigBee芯片(221)连接的第二电源模块(222)、第二储存芯片(223)、第二JTAG调试接口(224)、第二射频模块(225)和传感器模块(226),所述传感器模块(226)包括温湿度传感器(2261)、倾角传感器(2262)、风速与风向传感器(2263)和日照辐射传感器(2264),所述中转模块(21)的第一射频模块(215)通过无线网络与现场监测模块(22)的第二射频模块(225)连接。
2.根据权利要求1所述的微电网监测与能量管理装置,其特征在于,所述主控制器模块(1)中,时钟和复位电路(112)、JTAG调试模块(113)、同步动态随机存储器(121)、NORFLASH存储器(122)、NANDFLASH存储器(123)、串口通信模块(131)、以太网通信模块(132)、主控制器电源模块(141)、A/D采样模块(142)、控制器局域网络总线模块(143)和开入开出接口(144)均与中央处理器芯片(11)连接。
3.根据权利要求1或2所述的微电网监测与能量管理装置,其特征在于,所述中转模块(21)用自身携带的第一射频模块(215)来实现与现场监测模块(22)中的第二射频模块(225)通信,中转模块(21)接收完现场监测模块(22)发来的微气象信息后,将所述微气象信息通过RS485接口发送给主控制器模块(1)进行处理。
4.根据权利要求1或2所述的微电网监测与能量管理装置,其特征在于,所述第二ZigBee芯片(221)通过串行单总线接口与温湿度传感器(2261)相连,并按照设定的时序从温湿度传感器(2261)读取温度、湿度数据,第二ZigBee芯片(221)采用扩展的RS485接口与风速与风向传感器(2263)连接并采集风速、风向数据,第二ZigBee芯片(221)使用自带的12位A/D转换单元读取倾角传感器(2262)和日照辐射传感器(2264)中的倾角和辐射度数据,然后将接收到的数据存储在第二存储芯片(223)中。
5.一种基于权利要求1所述微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,其特征在于,该方法包括:
信息监测和通信建模步骤:通过通信及连接互感器、传感器对微电网中的分布式电源、公共连接点、能量转换系统、储能、保护、负控开关的运行、故障和配置信息,以及外界的微气象信息进行实时监控和采集,然后利用IEC61850和IEC61400对所收集的信息进行通信建模;
超短期功率预测步骤:首先,在设定的预测周期内,选择对应典型天气类型下的历史数据集合和所述信息监测和通信建模步骤收集的实时数据,采用下式计算出选中的典型天气类型下的数据集合中每组历史数据与预测日已采集数据的变化趋势相似度rij,p
r ij , p = Σ k = 1 n w ik w jk , p Σ k = 1 n w ik 2 Σ k = 1 n w jk , p 2 ,
其中i表示预测日的计数,j表示典型天气类型的计数,p表示第j种典型天气类型下的数据集合中历史数据组的计数,k表示根据选取的时间节点,n表示采样数量,wik表示预测i日k时刻的两相邻时间节点的数据变化趋势量,wjk,p表示第j种典型天气类型下的数据集合中第p组历史数据k时刻的两相邻时间节点的数据变化趋势量,
然后从中取出所有变化趋势相似度rij,p中最大的前m个,进行归一度计算,再根据
Figure FDA00003448173800022
对归一度计算结果进行加权计算,得出预测值vi(k+1),根据预测值vi(k+1)计算出超短期预测功率,最后根据超短期预测功率决定是否启动滚动优化,如果超短期预测功率值超过设定的界限值,则进入滚动优化步骤,否则不做处理,上式中,vi(k+1)表示预测i日当天第k+1时刻的预测值,aik表示k时刻所对应的实际值,c表示选出的前m个历史数据组的计数,wck表示选出的前m个历史数据组中的第c个历史数据组中k时刻到k+1时刻的数据变化趋势量;
滚动优化步骤:按照下式对日前计划的后续发电预测值进行调整,得到光伏发电出力差额、风能发电出力差额或负荷出力差额:
Figure FDA00003448173800031
式中PDG(t)为风能发电、光伏发电、负荷实际出力变化,T2-T1表示滚动优化时长,
Figure FDA00003448173800032
表示该时段内的平均光伏发电出力值、平均风能发电出力值或平均负荷出力值,PDG,avg表示该时段内的日前计划中的光伏发电、风能发电或负荷出力平均值,ΔPDG即是光伏发电、风能发电或负荷出力差额;
然后,根据滚动优化结果,即所得出力差额修改日前计划,所述日前计划是指以经济调度为目标,进行最优求解,得出的全天微电网最优机组出力调度方案。
6.根据权利要求5所述的基于微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,其特征在于,所述超短期功率预测步骤中,根据下式对选出的变化趋势相似度rij,p进行归一度计算:
g c = r c / Σ d = 1 m r d
其中rc表示选出的前m个变化趋势相似度中的第c个。gc表示第c个变化趋势相似度值的归一化数据。d表示计数,
Figure FDA00003448173800034
表示这m个变化趋势相似度的总和。
7.根据权利要求5或6所述的基于微电网监测与能量管理装置的能量管理方法,其特征在于,所述信息监测和通信建模步骤收集的实时数据为光伏发电、风能发电各自对应的实时微气象数据或负荷对应的实时功率数据,预测i日当天第k+1时刻的预测值为风能发电对应的风速值、光伏发电对应的辐射度值或负荷对应的功率值,k时刻所对应的实际值为风能发电对应的实际风速值、光伏发电对应的实际辐射度值或负荷对应的实际功率值。
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