CN104993503A - 一种孤岛微电网频率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种孤岛微电网频率控制方法，遗传算法首先对模糊控制器的输入隶属度函数和模糊规则进行编码，再根据输入的频率变化量Δf，经过初始化、评价、选择、交叉、变异、解码等算法循环过程，随机搜索最优解或次优解，最后由适应度函数确定最好结果。将新的结果参数替换掉原模糊控制器中的参数。获得最新参数的模糊控制器根据频率变化量Δf和功率变化量ΔP_l两个一阶输入，经过模糊处理过程得到最新PI控制器参数K_p,K_i，并替换当前PI控制其中的参数。PI控制器根据系统当前频率与参考频率之差，作用于受控对象，即柴油发电机，完成频率调节程序的以此循环。

Description

一种孤岛微电网频率控制方法

技术领域

本发明涉及微电网控制技术领域，尤其是涉及孤岛微电网频率PI控制器参数的智能优化方法。

背景技术

随着对电能需求的日益增加，可再生能源的普及率越来越高，大量的非传统电源进入电力系统带来了一系列问题，一方面增加了传统系统的复杂性和不确定性；另一方面在使用过程中这些新能源发电装置能否与常规发电机组一起稳定运行，这是目前需要解决的新挑战。

微电网包括大量分布在用户端的新能源发电装置，并以分布式发电的形式集成在电网中。典型的分布式发电包括：柴油机发电机(DEG)、微型燃气轮机、光伏电池板、风力发电机组、超级电容器和燃料电池(FC)等，其拓扑结构如图1所示。

在微电网系统中，存储装置的布置至关重要。因为大多数微电源都是小惯性装置，负载扰动对发电单元装置的影响非常大，严重情况下会导致危险情况发生(比如断路器跳闸)。存储装置主要用于提高微电网系统的电能质量和稳定性,常用的储能装置有：储能电池和超级电容器。

可再生能源的发电技术面临着在并网状态和孤岛模式下电压和频率的调节问题。微电网布置于中低压配电网络，为了保证良好的电能质量，必须应用先进的智能控制技术进行控制，而高压网络仍由传统控制系统来控制。

现代微电网系统需要在控制方面具有更高的智能性和灵活性，以确保微电网在受到严重的干扰时，仍有能力维持负荷与发电之间平衡。随着微电网数量越来越多，这一问题变得越来越显著。传统的PI控制和模糊控制器越来越难以有效地解决微电网中的控制问题，亟需一种鲁棒的智能控制方法。

频率是电能质量的重要指标之一。由于大量非纯电阻负载接入微电网，进一步导致小惯性的微电网频率波动增大。目前少有研究成果针对智能频率控制，微电网的频率性能有待进一步提升。

发明内容

本发明的目的是提供一种孤岛微电网频率控制方法，用以解决现有技术控制鲁棒性差的问题。

为实现上述目的，本发明的方案包括：

一种孤岛微电网频率控制方法，步骤如下：

(1)对微电网频率进行实时采样，得到实时频率与频率参考值的频率变化量Δf；采样各个馈线的电压电流，计算出总功率，得到功率变化量ΔP_l＝总功率-上一采样周期的总功率；

(2)根据Δf经过遗传算法更新模糊控制器中的参数；

(3)对更新参数后的模糊控制器，以频率变化量Δf和功率变化量ΔP_l为输入，更新PI控制器的参数K_p,K_i；

(4)PI控制器根据系统当前频率与参考频率之差，作用于受控对象，进行频率调节。

遗传算法首先对模糊控制器的输入隶属度函数和模糊控制规则进行编码，再根据输入的频率变化量Δf，经过初始化、评价、选择、交叉、变异、解码等算法循环过程，随机搜索最优解或次优解，最后由适应度函数确定最好结果。

所述适应度函数为 $F\left(x\right)=\frac{1}{1+CJ};J=\underset{0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\∫}}\left({\mathrm{\ω}}_1\right|\mathrm{\Δ}f\left(t\right)|+{\mathrm{\ω}}_2{u}^2(t\left)\right)dt+{\mathrm{\ω}}_3{t}_u;$ Δf(t)为系统误差；u(t)为控制器输出；t_u为上升时间；ω1，ω2，ω3为权值。

所述模糊控制规则为：

所述模糊控制器为二输入二输出结构，输入变量Δf的模糊子集T(Δf)＝{负大(NL)，负中(NM)，负小(NS)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PL)}，输入变量ΔP_L的模糊子集T(ΔP_L)＝{小(S)，中(M)，大(L)}；输出变量模糊子集为：T(K_p，K_i)＝{NL，NM，NS，PS，PM，PL}。

模糊控制器输出K_p，K_i共用一套模糊推理规则，但使用不同的隶属函数。根据其模糊子集，K_p，K_i各需要6组参数；所以K_p，K_i的输出隶属函数分别设置了12个参数为：a₁，a₂，a₃，….a₁₂；b₁，b₂，b₃….b₁₂，共24个动态参数；解模糊选取加权平均法，模糊输出为：式中，为规则作用于输出系统的隶属函数值，c_i为得到的相应输出中心值。本发明实时调节PI控制器的参数，能够实现对微电网频率的实时在线优化，保证微电网系统有良好的动态性能和鲁棒性。

附图说明

图1是典型微电网结构框图；

图2是遗传-模糊-PI控制器优化构架图；

图3是交流微电网频率PI控制模型图；

图4是模糊控制规则表。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。

如图1所示的孤岛交流微电网系统示例。该系统包含传统的柴油发电机，光伏电池板，风力发电机组，燃料电池系统，电池储能系统，超级电容器等。其中柴油发电机在该系统中仅为频率控制服务；燃料电池系统为频率控制备用设备；光电与风电机组始终保持最大功率输出。

分布式电源一般通过电力电子接口连接到微电网，电力电子接口用于同步柴油发电机和风力发电机组等系统的交流源，和光伏电池板的逆变接口、燃料电池和储能装置等直流电源。

图1中，风力发电、光伏发电为间歇性能源，它们通过电力电子接口连接至母线，它们都是电能产生单元；PI控制器是控制单元。图1中，INV为逆变器接口；P_L1和P_L2是负载功率。

为了避免严重干扰时相互的影响，每个馈线都有断路器可以断开与母线的连接。微电网通过静态开关连接到配电网的一个公共耦合点。当需要检修或者发生紧急状况时，静态开关能够隔离该微电网。孤岛模式下，微电网仅负责本地负载供电。

燃料电池包含有三个燃料块、一个逆变器和一个互连装置。燃料电池具有高阶特性，但是一个三阶模型足够用于频率的研究。一个简化的传递函数模型如图3所示。这种模式可以有效分析频率的变化，当然也可以使用更复杂的微电源模型。在微电网调节中难以控制，所以控制器通常针对易控设备进行调节。如图1中，PI控制器的控制对象为柴油发电机(作为其他实施方式，控制对象也可以采用其他形式的分布式电源，如燃料电池等)。

与传统的方法不同在于，传统PI控制器的参数是固定的，而本发明的PI控制器参数是实时变化的，需要对PI控制器的参数进行优化。所以本发明不介绍PI控制器本身，而着重介绍对PI控制器的参数优化过程。

图2是本发明的优化流程构架。遗传算法首先对模糊控制器的输入隶属度函数和模糊规则进行编码，再根据输入的频率变化量Δf，经过初始化、评价、选择、交叉、变异、解码等算法循环过程，随机搜索最优解或次优解，最后由适应度函数确定最好结果。将新的结果参数替换掉原模糊控制器中的参数。获得最新参数的模糊控制器根据频率变化量Δf和功率变化量ΔP_l两个一阶输入，经过模糊处理过程得到最新PI控制器参数K_p,K_i，并替换当前PI控制其中的参数。PI控制器根据系统当前频率与参考频率之差，作用于受控对象，即柴油发电机，从而完成频率调节程序，并且循环往复。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

孤岛微电网频率控制方法的具体方法步骤如下：

对微电网实时频率进行采样，得到实时频率f与频率参考值f_ref的偏差Δf。

采样各个馈线的电压电流，计算出当前各负载功率P_l1、P_l2、P_l3…并计算出总功率，与上一时刻采样值做差，得到功率变化量ΔP_l。

根据采集的实时数据使用遗传算法，得到最优或次优模糊控制器的输出隶属函数参数，并更新模糊控制器隶属函数参数。

具体来说：该模糊控制器设置为二输入二输出结构，输入变量Δf的模糊子集T(Δf)＝{负大(NL)，负中(NM)，负小(NS)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PL)}，输入变量ΔP_L的模糊子集T(ΔP_L)＝{小(S)，中(M)，大(L)}。输出变量模糊子集为：T(K_p，K_i)＝{NL，NM，NS，PS，PM，PL}。

令输入隶属函数固定，而清晰化输出隶属函数采用动态、对称、交叠的三角形形式。则一个三角形隶属函数需要2个参数确定，即三角形底边宽度和底边中点位置。

模糊控制器输出K_p，K_i共用一套模糊推理规则，但使用不同的隶属函数。根据其模糊子集，K_p，K_i各需要6组参数；所以K_p，K_i的输出隶属函数分别设置了12个参数为：a₁，a₂，a₃，….a₁₂；b₁，b₂，b₃….b₁₂，共24个动态参数。

为了避免隶属函数同时出现多个最大值，解模糊选取加权平均法，模糊输出为：

$U=\frac{\underset{i}{\Σ}{u}_{c_i}\left(u_i\right)c_i}{\underset{i}{\Σ}{u}_{c_i}\left(u_i\right)}$

式中，为规则作用于输出系统的隶属函数值，c_i为得到的相应输出中心值。

PI控制器实际输出为：

u＝K_pU+K_iUΣu_i·T_s

其中K_p，K_i分别为比例因子和积分系数。

遗传算法采用二进制编码方式。K_p，K_i的模糊隶属函数的每一个参数用20位基因串来编码，前8位编码两位整数，后12位编码小数点后三位小数。需要调节的隶属函数参数有24个，所以染色体长度为20*24＝480。如果编码范围与实际参数不符，则有：

选择算子使用轮摆法选择法。M为群体规模；F_i为群体中第i个个体的适应度；P_si为第i个个体被选择的概率。某个体能够被接受的概率为：

$P_{si}=\frac{F_i}{\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{F}_i}$

交叉算子是基因的杂交方式，这里选用单点交叉，交叉概率Pc＝0.6。

变异算子能够增强优化算法的全局搜索能力，设置变异率Pm＝0.01。

由于低惯性微电网负载波动具有一定的阶跃性，该系统必须有足够快的响应时间。所以遗传算法这种随机搜索方法，其种群数量不宜过大，初始种群设定为50，且终止条件设为最大进化代数T＝100，确保在频率调节时间内发电单元和负载仍能正常工作。

采用下式作为参数选取的最优指标，Δf(t)为系统误差；u(t)为控制器输出；t_u为上升时间；ω1，ω2，ω3为权值。J值越小表明系统性能越好。

即

$J=\underset{0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\∫}}\left({\mathrm{\ω}}_1\right|\mathrm{\Δ}f\left(t\right)|+{\mathrm{\ω}}_2{u}^2(t\left)\right)dt+{\mathrm{\ω}}_3{t}_u;$

将值域[0，+∞]的J转换为值域[0，1]的F(x)。成为一个求遗传算法适应度函数值域[0，1]内最大值问题。适应度函数定义为：

$F\left(x\right)=\frac{1}{1+CJ}$

更新过参数后的模糊控制器根据模糊规则和隶属函数重新计算整定PI控制器参数K_p,K_i，并更新PI控制器参数K_p,K_i。

更新参数后的PI控制器作用于受控对象(柴油发电机、燃料电池等)。

受控对象动作，实现微电网频率的调节。

循环上述步骤使系统实时跟踪Δf，保证控制参数实时最优或者次优。在控制过程中实时采集微电网信息，并智能优化控制参数，保证微电网系统有良好的动态性能和鲁棒性。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上给出了具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述基本方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，步骤如下：

(1)对微电网频率进行实时采样，得到实时频率与频率参考值的频率变化量Δf；采样各个馈线的电压电流，计算出总功率，得到功率变化量ΔP_l＝总功率-上一采样周期的总功率；

(2)根据Δf经过遗传算法更新模糊控制器中的参数；

(3)对更新参数后的模糊控制器，以频率变化量Δf和功率变化量ΔP_l为输入，更新PI控制器的参数K_p,K_i；

(4)PI控制器根据系统当前频率与参考频率之差，作用于受控对象，进行频率调节。

2.根据权利要求1所述的一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，遗传算法首先对模糊控制器的输入隶属度函数和模糊控制规则进行编码，再根据输入的频率变化量Δf，经过初始化、评价、选择、交叉、变异、解码等算法循环过程，随机搜索最优解或次优解，最后由适应度函数确定最好结果。

3.根据权利要求2所述的一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，所述适应度函数为 $F\left(x\right)=\frac{1}{1+CJ};$ $J=\underset{0}{\overset{\mathrm{\∞}}{\∫}}\left({\mathrm{\ω}}_1\right|\mathrm{\Δ}f\left(t\right)|+{\mathrm{\ω}}_2{u}^2(t\left)\right)dt+{\mathrm{\ω}}_3{t}_u;$ Δf(t)为系统误差；u(t)为控制器输出；t_u为上升时间；ω1，ω2，ω3为权值。

4.根据权利要求3所述的一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，所述模糊控制规则为：

5.根据权利要求3所述的一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，所述模糊控制器为二输入二输出结构，输入变量Δf的模糊子集T(Δf)＝{负大(NL)，负中(NM)，负小(NS)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PL)}，输入变量ΔP_L的模糊子集T(ΔP_L)＝{小(S)，中(M)，大(L)}；输出变量模糊子集为：T(K_p，K_i)＝{NL，NM，NS，PS，PM，PL}。

6.根据权利要求5所述的一种孤岛微电网频率控制方法，其特征在于，模糊控制器输出K_p，K_i共用一套模糊推理规则，但使用不同的隶属函数。根据其模糊子集，K_p，K_i各需要6组参数；所以K_p，K_i的输出隶属函数分别设置了12个参数为：a₁，a₂，a₃，….a₁₂；b₁，b₂，b₃….b₁₂，共24个动态参数；解模糊选取加权平均法，模糊输出为：式中，为规则作用于输出系统的隶属函数值，c_i为得到的相应输出中心值。