CN105262132A - 一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法。建立连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络,利用分布式负荷估计器实时估计所有负荷所需功率的总和;建立连接微电网内部所有电源的电源通信网络,利用分布式功率差值估计器实时估计所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值;微电网内,计算所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值,根据差值对微电网功率进行平衡控制。本发明提高微电网的功率稳定运行水平,提高负荷和电源的全局感知能力;增强微电网的运行可靠性,消除通信网络的故障对微电网的干扰;消除传统的微电网控制中心对于系统稳定性和成本的不利影响,提高系统的性价比。

Description

一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法
技术领域
本发明涉及一种微电网控制方法,尤其是涉及一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法。
背景技术
微电网是一种将分布式电源、负荷及监控保护装置有机整合在一起的小型配电系统。凭借微电网的运行控制和能量管理等关键技术,可以实现其并网或孤岛运行、降低间歇性分布式电源给配电网带来的不利影响,最大限度地利用分布式电源出力,提高供电可靠性和电能质量。微电网功率平衡是微电网研究领域的基础问题和关键问题。功率能否保持平衡,即微电网内部电源输出功率和负荷所需功率能否保持一致,决定了微电网能否稳定、高效运行。
本发明针对含有分布式电源和负荷的微电网,基于分布式网络控制方法,建立负荷、电源分布式估计方法和微电网功率平衡控制方法。
功率平衡控制的本质是保证下式成立:
E=PDG-Pload=0
其中,E代表所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值,PDG代表所有电源输出功率总和,Pload代表所有负荷所需功率总和,上式为微电网功率平衡控制的目标,也是实现负荷、电源分布式估计的重要理论依据。
实现微电网功率平衡的控制,现有的方法一般均采用微电网控制中心实时采集所有负荷所需功率的总和以及所有电源输出功率的总和。然而,微电网内部大量地理分散的分布式电源的接入,使得构建这样一个便于微电网控制中心采集数据的通信网络变得非常复杂,而且成本较高,不利于大范围应用。此外,这些分布式电源输出点亮的波动性也影响着系统的稳定运行。因此传统的控制方法已无法实现对实际系统的精确可靠控制,这也是传统控制方法在实际工程中控制效果不够理想、难以实现微电网功率平衡的主要原因。寻找一种不依赖于复杂的通信网络,能够提高系统正常运行稳定性,且能够抑制分布式电源输出功率波动性的控制方法,以代替现有的控制方法,实现微电网功率的有效控制,便成为了目前亟需解决的问题。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,以达到提高通信系统可靠性、实现系微电网功率平衡控制的目的。
本发明的技术方案采用如下步骤,如图1所示:
1)建立连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络,利用分布式负荷估计器实时估计所有负荷所需功率的总和;
2)建立连接微电网内部所有电源的电源通信网络,利用分布式功率差值估计器实时估计所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值;
3)微电网内,计算所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值,根据差值对微电网功率进行平衡控制。
所述步骤1)中的连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络的建立方法为:对于微电网内部的每一个负荷,将该负荷通过通信线路与其距离最近的其他一个或者多个负荷连接,通过将每一个负荷都采用该方法与其他负荷连接,将微电网内部所有负荷连接形成负荷通信网络。
所述步骤1)中的连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络表示为:
其中,D为负荷邻接矩阵,m代表微电网内部负荷的数量,dij为负荷邻接矩阵权值,0<dij<1表示第j个负荷与第i个负荷相连接,连接的强弱取决于具体数值,距离越大数值越小,dij=0表示第j个负荷不与第i个负荷相连接,i,j=1,2…,m。
所述的步骤1)中的分布式负荷估计器的表达式为:
P &CenterDot; l o a d = K 1 l o a d &CenterDot; ( - I + D ) &CenterDot; P l o a d + K 2 l o a d &CenterDot; D &CenterDot; ( P l o a d i n i t i a l - P l o a d ) - - - ( 3 )
其中,Pload为所有负荷所需功率的总和的估计值,为所有负荷所需功率的总和的初始值,为负荷收敛系数,为负荷稳定系数,I为对角线元素全为1的m阶矩阵,表示所有负荷所需功率的总和的估计值的导数,D表示负荷邻接矩阵。
所述的步骤2)中的连接微电网内部所有电源的电源通信网络表示为:对于微电网内部的每一个电源,将该电源通过通信线路与其距离最近的其他一个或者多个电源连接,通过将每一个电源都采用该方法与其他电源连接,将微电网内部所有电源连接形成电源通信网络。
所述的步骤2)中的连接微电网内部所有电源的电源通信网络表示为:
其中,F为电源邻接矩阵,n代表微电网内部电源的数量,fab为电源邻接矩阵权值,0<fab<1表示第b个负荷与第a个负荷相连接,连接的强弱取决于具体数值,距离越大数值越小,fab=0表示第b个电源不与第a个电源相连接,a,b=1,2…,n。
所述的步骤1)中的分布式功率差值估计器的表达式为:
E &CenterDot; = K 1 &CenterDot; ( - &Delta; + F ) &CenterDot; E + K 2 &CenterDot; F &CenterDot; ( P D G i n i t i a l - P l o a d - E ) - - - ( 3 )
其中,E为所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的估计值,为所有电源输出功率的总和的初始值,K1为差值收敛系数,K2为差值稳定系数,Δ为对角线元素全为1的n阶矩阵,表示所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值的估计值的导数,Pload表示所有负荷所需功率的总和的估计值,F为电源邻接矩阵。
所述的步骤3)中具体采用以下方式控制微电网功率平衡:
E=0代表所有负荷所需功率的总和等于所有电源输出功率的总和,此时微电网功率是平衡的;
当E>0时,表明所有负荷所需功率的总和大于所有电源输出功率的总和,此时采用切除负荷的方法降低所有负荷所需功率的总和,从而使E=0;
当E<0时,表明所有负荷所需功率的总和小于所有电源输出功率的总和,此时采用切除电源的方法降低所有电源输出功率的总和,从而使E=0。
本发明具有的有益的效果是:
本发明提高微电网的功率稳定运行水平,提高负荷和电源的全局感知能力。
本发明增强微电网的运行可靠性,消除通信网络的故障对微电网的干扰;消除传统的微电网控制中心对于系统稳定性和成本的不利影响,提高系统的性价比。
附图说明
图1为本发明方法的控制流程逻辑图。
图2为实施例所有负荷所需功率的总和的实际值和估计值。
图3为实施例所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的实际值和估计值。
图4为实施例微电网内部所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的变化趋势。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明的步骤1)建立连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络,该网络是典型的分布通信网络,即该网络中没有负荷监控中心,邻近的负荷之间通过通信线路直接相连,负荷所需功率的信息在各个负荷之间相互传递;利用分布式负荷估计器实时估计所有负荷所需功率的总和,该算法采用先进的分布式网络控制理论,可以让每一个负荷都可以估计所有负荷所需功率的总和,即每一个负荷都掌握所有负荷所需功率的总和的信息,这样可以避免使用微电网控制中心,而且该分布式负荷估计器具有速度快、估计精度高的优点。
本发明的步骤2)建立连接微电网内部所有电源的电源通信网络,该网络是典型的分布通信网络,即该网络中没有电源监控中心,邻近的电源之间通过通信线路直接相连,所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值在各个电源之间相互传递;利用分布式功率差值估计器实时估计所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值,该算法采用先进的分布式网络控制理论,可以让每一个电源都可以估计所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值,即每一个电源都掌握所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的信息,这样可以避免使用微电网控制中心,而且该分布式电源估计器具有速度快、估计精度高的优点。
本发明的步骤3)利用所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的正负,通过切除负荷或切除电源的方法保证微电网功率平衡。该方法简单易行,可以有效降低微电网内部功率的不平衡程度,及时削减负荷或削减电源,保证微电网稳定运行。
本发明的具体实施例如下:
在MATLAB软件的SIMULINK工具中对本发明提出的微电网功率平衡控制方法进行了仿真实验。实验参数如下表1所示。
表1
通过Scope模块检测实验波形,通过Timer工具计算试验时间,采用本发明提出的控制方法,所得实验数据:E<1KW,所有负荷所需功率的总和的估计时间<2s,所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的估计时间<2.5s。
实验截图如下:
(1)微电网稳定运行而负荷所需功率时刻变化时,所有负荷所需功率的总和的实际值(实线)和估计值(虚线),如下图2所示。由图2可以看出:本发明提出的分布式负荷估计器可以快速、准确的估计出所有负荷所需功率的总和,而且当所有负荷所需功率的总和变化时,该分布式负荷估计器也可以迅速估计出所有负荷所需功率的总和,这表明该分布式负荷估计器可以应对复杂的负荷环境,提高系统的可靠性。
(2)微电网稳定运行而电源输出功率时刻变化时,所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值的实际值(实线)和估计值(虚线),如下图3所示。由图3可以看出:本发明提出的分布式功率差值估计器可以快速、准确的估计出所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值,而且当所有电源输出功率的总和变化时,该分布式功率估计器也可以迅速估计出所有负荷所需功率的总和,这表明该分布式功率估计器可以有效抑制分布式电源的输出功率波动性,提高系统稳定性。
(3)微电网稳定运行而电源输出功率和负荷所需功率均时刻变化时,微电网内部所有电源输出功率的总和(实线)与所有负荷所需功率的总和(虚线)的变化趋势。由图4可以看出:本发明提出的微电网功率平衡的控制方法在负荷、电源均变化时,仍然可以保证微电网内部功率稳定运行,所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和保持相等,这表明本发明提出的微电网功率平衡控制方法可以保证微电网的功率平衡,抵抗负荷、电源的时变特性对微电网的不利影响,因此本发明技术效果显著突出。
上述具体实施方式用来解释说明本发明,而不是对本发明进行限制,在本发明的精神和权利要求的保护范围内,对本发明作出的任何修改和改变,都落入本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)建立连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络,利用分布式负荷估计器实时估计所有负荷所需功率的总和;
2)建立连接微电网内部所有电源的电源通信网络,利用分布式功率差值估计器实时估计所有电源输出功率的总和与所有负荷所需功率的总和的差值;
3)微电网内,计算所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值,根据差值对微电网功率进行平衡控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述步骤1)中的连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络的建立方法为:对于微电网内部的每一个负荷,将该负荷通过通信线路与其距离最近的其他一个或者多个负荷连接,将微电网内部所有负荷连接形成负荷通信网络。
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述步骤1)中的连接微电网内部所有负荷的负荷通信网络表示为:
其中,D为负荷邻接矩阵,m代表微电网内部负荷的数量,dij为负荷邻接矩阵权值,0<dij<1表示第j个负荷与第i个负荷相连接,dij=0表示第j个负荷不与第i个负荷相连接,i,j=1,2…,m。
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述的步骤1)中的分布式负荷估计器的表达式为:
P ^ &CenterDot; l o a d = K 1 l o a d &CenterDot; ( - I + D ) &CenterDot; P ^ l o a d + K 2 l o a d &CenterDot; D &CenterDot; ( P l o a d i n i t i a l - P ^ l o a d ) - - - ( 3 )
其中,为所有负荷所需功率总和的估计值,为所有负荷所需功率的总和的初始值,为负荷收敛系数,为负荷稳定系数,I为对角线元素全为1的m阶矩阵,表示所有负荷所需功率总和的估计值的导数,D表示负荷邻接矩阵。
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述的步骤2)中的连接微电网内部所有电源的电源通信网络表示为:对于微电网内部的每一个电源,将该电源通过通信线路与其距离最近的其他一个或者多个电源连接,将微电网内部所有电源连接形成电源通信网络。
6.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述的步骤2)中的连接微电网内部所有电源的电源通信网络表示为:
其中,F为电源邻接矩阵,n代表微电网内部电源的数量,fab为电源邻接矩阵权值,0<fab<1表示第b个负荷与第a个负荷相连接,fab=0表示第b个电源不与第a个电源相连接,a,b=1,2…,n。
7.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述的步骤1)中的分布式功率差值估计器的表达式为:
E ^ &CenterDot; = K 1 &CenterDot; ( - &Delta; + F ) &CenterDot; E ^ + K 2 &CenterDot; F &CenterDot; ( P D G i n i t i a l - P ^ l o a d - E ^ ) - - - ( 3 )
其中,为所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值的估计值,为所有电源输出功率的总和的初始值,K1为差值收敛系数,K2为差值稳定系数,Δ为对角线元素全为1的n阶矩阵,表示所有电源输出功率总和与所有负荷所需功率总和的差值的估计值的导数,Pload表示所有负荷所需功率的总和的估计值,F为电源邻接矩阵。
8.根据权利要求1所述的一种基于分布式估计器的微电网功率平衡控制方法,其特征在于:所述的步骤3)中具体采用以下方式控制微电网功率平衡:
代表所有负荷所需功率的总和等于所有电源输出功率的总和,此时微电网功率是平衡的;
时,表明所有负荷所需功率的总和大于所有电源输出功率的总和,此时采用切除负荷的方法降低所有负荷所需功率的总和,从而使
时,表明所有负荷所需功率的总和小于所有电源输出功率的总和,此时采用切除电源的方法降低所有电源输出功率的总和,从而使
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108847681A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 浙江大学 一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102789542A (zh) * 2012-06-27 2012-11-21 西安电子科技大学 基于多目标分布式估计的水火电系统负荷分配方法
CN103001225A (zh) * 2012-11-14 2013-03-27 合肥工业大学 基于mas的多微电网能量管理系统仿真方法
JP2014128120A (ja) * 2012-12-26 2014-07-07 Osaka Gas Co Ltd 分散型電源システム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102789542A (zh) * 2012-06-27 2012-11-21 西安电子科技大学 基于多目标分布式估计的水火电系统负荷分配方法
CN103001225A (zh) * 2012-11-14 2013-03-27 合肥工业大学 基于mas的多微电网能量管理系统仿真方法
JP2014128120A (ja) * 2012-12-26 2014-07-07 Osaka Gas Co Ltd 分散型電源システム

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MIKAEL M. NORDMAN,MATTI LEHTONEN: "Distributed Agent-Based State Estimation for Electrical Distribution Networks", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 *
王永: "互联电网分布式状态估计和混合量测状态估计研究", 《中国博士学位论文全文数据库 工程II辑》 *
申定辉: "含分布式电源的配电网状态估计研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程II辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108847681A (zh) * 2018-05-29 2018-11-20 浙江大学 一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法
CN108847681B (zh) * 2018-05-29 2020-10-16 浙江大学 一种基于合作极值控制器的风机群功率控制方法

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