CN114583750B - 自适应遗传算法的mmc-mg并网微源功率协调优化方法 - Google Patents

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Abstract

自适应遗传算法的MMC‑MG并网微源功率协调优化方法，该方法以每相需要投入发电模块总个数、输出电流、微源功率为约束条件。将微源最大输出功率作为构造适应度函数的主要因素。结合桥臂中N个适应度函数的均值和发电模块投切数量的变化量，以“适应度函数越小投入次数越多，适应度函数越大投入次数越少”为原则，对发电模块进行投切或替换操作。该方法实现了对微源的功率协调优化控制，提高微源的利用率，而且不影响系统的稳定运行。

Description

自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法
技术领域
本发明涉及一种微电网控制技术，特别是MMC半桥串联结构微电网(ModularMultilevel Converter Microgrids,MMC-MG)并网运行模式下的微源功率协调优化控制方法。
背景技术
在能源需求日益增长的背景下，微电网技术已成为解决环境污染、能源短缺以及大量分布式发电单元集中并网等问题的重要手段。并网运行的微电网需要通过合理的发电模块(Generation Module,GM)投切优化策略以提高微源的利用率，以尽可能多地向电网和负荷提供能量，同时实现微电网与电网的功率平衡。现有功率协调控制方法大多以载波移相调制技术为基础，通过调节各逆变单元的调制波幅值和相位以实现功率协调。但该方法会导致输出电压发生畸变，并不适用于含有随机性微源的MMC半桥串联结构微电网系统。
MMC半桥串联结构微电网是一种新的组网方式。该微电网系统在并网运行时，既能提高本地负载的供电可靠性，又能为电网传送能量。本系统在并网运行模式下，采用载波层叠调制(Phase disposition SPWM,PD-SPWM)方法时，桥臂中发电模块的投切时间不一致，进而会使得微源的利用率降低。为解决该问题，本发明提供一种基于自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法，以对发电模块的投切进行优化，进而提高可再生能源的利用率。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法。
本发明是基于自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法，其步骤为：
步骤1：通过功率外环、电流内环得到调制波信号uxref，然后由载波层叠调制方法得到上、下桥臂中需要投入运行的发电模块GM个数Nxp或Nxn；
所述步骤1中，uxref为x相调制波信号；Nxp为x相上桥臂需要投入的发电模块GM个数；Nxn为x相下桥臂需要投入的发电模块GM个数；x＝a,b,c；
步骤2：根据桥臂中发电模块的投切数量、微源输出功率、系统输出电流构造适应度函数；
系统中，每相共有2N个发电模块GM时，同一时刻上、下桥臂应投入的GM数之和为N，则上、下桥臂中需投入的发电模块GM个数必须满足以下约束条件：
公式一中：Nxy为x相y桥臂需要投入的GM数；y＝p,n；p代表上桥臂；n代表下桥臂；N表示各桥臂中发电模块GM的总数。下桥臂投入的发电模块GM数Nxn从0到N变化，上桥臂投入的GM数Nxp从N到0变化；三相六桥臂中发电模块GM投入个数的约束用Fxyi1表示：
公式二中：Fxyi1为桥臂中发电模块GM的投入个数约束；
桥臂中微源输出功率的约束用Fxyi2表示：
公式三中：PMxyi表示x相y桥臂中第i个微源输出的最大功率值；Pimin为微源输出最小功率；Pimax为微源输出最大功率；Fxyi2为桥臂中微源输出功率的约束；Fxyi2的值越大，表示桥臂中第i个发电模块GM的投入概率较大；反之，发电模块GM的投入概率越小；
在并网运行模式下，还需考虑系统输出电流的平衡性；输出电流的约束用Fxyi3表示：
Fxyi3＝(ixref-ix)2 (公式四)
ixref表示x相输出电流参考值；ix表示x相输出电流实际值；
综合考虑Fxyi1、Fxyi2、Fxyi3的约束条件，得到适应度函数Fxyi：
公式五中：wxyi1、wxyi2、wxyi3分别表示各约束条件的权重，用以调整各约束条件的比重，0<wxyi1～wxyi3<1。适应度函数值Fxyi越小，表示GM中微源输出功率较大；反之，GM中微源输出功率越小；
步骤3：根据步骤2所述的适应度函数，计算x相y桥臂中N个适应度函数的平均值Fxy_a
步骤4：根据步骤2所述的适应度函数与步骤S3所述的平均值，并结合桥臂中需投入发电模块的变化量，选择需要投入的发电模块GM；
所述步骤4中，桥臂中需投入发电模块GM的变化量为
式中，△Nxp、△Nxn分别表示上、下桥臂需要投入发电模块GM的变化量；Nxp_on、Nxn_on表示上、下桥臂已投入的发电模块GM数；
所述步骤4中，有三种情况：(1)Nxp＝N且Nxn＝0；(2)Nxp＝0且Nxn＝N；(3)0<Nxp<N或0<Nxn<N；
步骤41：情况(1)中，上桥臂投入N个发电模块GM，下桥臂投入0个发电模块GM；
步骤42：情况(2)中，上桥臂投入0个发电模块GM，下桥臂投入N个发电模块GM；
步骤43：情况(3)中，需要结合自适应遗传算法，使适应度函数较小的发电模块GM优先投入，使适应度函数较大的发电模块GM优先切除；
情况(3)中，根据△Nxy的大小并比较Fxyi_on与Fxy_a的大小，以得到需要投入和切除的发电模块GM，其中，Fxyi_on表示已投入GM的适应度函数；
a.△Nxy＝0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，桥臂中GM保持原有投切状态不变；Fxyi_on>Fxy_a，执行替换操作；替换操作含义为：将未投入且适应度函数较小的发电模块GM与已投入且适应度函数较大的发电模块GM进行替换；
b.△Nxy>0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行投入操作；Fxyi_on>Fxy_a，执行投入操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同。
c.△Nxy<0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行切除操作；若Fxyi_on>Fxy_av，执行切除操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同。
所述步骤4，投入和切除操作相当于变异，而替换操作相当于交叉；对适应值小的发电模块GM赋以较小的自适应变异概率，对适应值大的GM赋以较大的自适应变异概率；桥臂中适应值趋于一致或局部最优时，使交叉概率Pc和变异概率Pm减少；反之，适应值比较分散时，使Pc和Pm增加；针对适应值低于平均值的个体，使它对应较低的Pc和Pm，其表达式如下：
式中，k1,k2,k3,k4均为系数常数，且0≤k1,k2,k3,k4≤1.0；F′xyi表示两个待替换发电模块GM操作中，适应值较小的发电模块GM；Fx”yi表示要投入和切除操作的发电模块GM的适应值；Fmin表示发电模块GM中适应值的最小值。
本发明的有益之处是：本发明结合发电模块GM投切数目的变化量，采用自适应遗传算法对GM的投切进行了优化。将微源最大输出功率作为主要因素构造适应度函数。以“适应度函数越小GM投入次数越多，适应度函数越大GM投入次数越少”为原则，对发电模块进行投入、切除、替换操作。该方法可以实现对发电模块GM的投切进行优化控制，以提高微源的利用率。
附图说明
图1是MMC半桥串联结构微电网拓扑结构图；图2是发电模块GM的拓扑结构；图3是载波层叠调制方法示意图；图4是微源功率协调优化总体控制框图；图5是微源功率协调优化控制流程图。
具体实施方式
图1为本发明一实施例桥臂N微源MMC-MG结构拓扑图。由A相(包括A相上桥臂、A相下桥臂)、B相(包括B相上桥臂、B相下桥臂)、C相(包括C相上桥臂、C相下桥臂)、滤波器、负载、静态开关等组成。该系统中三相子系统对称。如图2所示，各桥臂中，发电模块GM由风力微源与光伏微源经过AC/DC整流电路或DC/DC直流变换电路后分别并联至微源半桥变流器的直流侧。
为提高可再生能源的利用率，本发明提供一种基于自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法。该方法以每相需投入发电模块GM总个数、微源功率、输出电流为约束条件。并将微源最大输出功率作为构造适应度函数的主要因素。然后，结合桥臂中N个适应度函数的均值和发电模块投切数的变化量，以“适应度函数越小投入次数越多，适应度函数越大投入次数越少”为原则，对发电模块进行投切或替换操作。
本发明是基于自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法，其步骤为：
S1：通过功率外环、电流内环得到调制波信号uxref，然后由载波层叠调制方法得到上、下桥臂中需要投入运行的发电模块GM个数Nxp或Nxn；
所述S1中，uxref为x相调制波信号；Nxp为x相上桥臂；Nxn为x下桥臂需要投入的发电模块GM个数；x＝a,b,c；
S2：根据桥臂发电模块投切数量、微源输出功率、系统输出电流构造适应度函数；
S3：根据步骤S2所述的适应度函数，计算桥臂中N个适应度函数的平均值；
S4：根据步骤S2所述的适应度函数与步骤S3所述的平均值，并计算桥臂中需投入发电模块的变化量，选择需要投入的发电模块GM；
所述步骤S1中，载波层叠调制方法如图2所示。MMC-MG系统中6个桥臂的电气状态和工作原理类似。在载波层叠调制下，每个发电模块有三种状态：投入、切除、PWM。图中，以下桥臂为例，4个三角载波与同一个调制波相比较，可得到相应GM的驱动信号。若uan>vj时，驱动信号为“1”，相应的GM投入运行；若uan<vx时，驱动信号为“0”，相应的GM切除运行；特别地，当调制波和载波交叉时，GM处于PWM状态。三相调制波相位相差120度，上、下桥臂调制波相位相差180度，每相上、下桥臂控制投切的原理相同。
所述步骤S2中，发电模块GM的投切方案用初始种群来表示。将桥臂中发电模块GM的投切情况看作染色体(编码6位)，其中相单元1位，桥臂单元1位，发电模块2位，投切状态2位。三个相单元用1-3编号。六个桥臂用1-6编号。考虑到GM投入运行时，发电模块中S1开通，开通用1表示，S2关断，关断用0表示；当GM的切除时，S1关断，关断用0表示，S2开通，开通用1表示。因此，GM投入时用10编号，切除时用01编号。每个桥臂中GM的编号：若0<N<10时，用01-09编号；若N≥10时，用10-编号。若N＝4，则具体编码如表2、表3所示。
表2相单元和桥臂单元的基因编码
表3发电模块GM投切编号(N＝4)
GM投切的基因编码具有唯一性，在确定各个基因的编码后，将这些基因进行整合形成一条完整的投切编码。如个体编码“1-1-01-10”表示A相上桥臂GM1的运行状态为投入。表2、表3所示的全部投切编码方案可以用一个二维数组表示，数组的行代表每个桥臂，数组的列代表运行状态。数组中的每个元素代表GM投切的一种基因编码。随机产生的多个投切方案就可以产生初始种群。
所述步骤S2中，每相共有2N个发电模块GM时，同一时刻上、下桥臂应投入的GM数之和为N，则上、下桥臂中需投入的发电模块个数必须满足以下约束条件：
式中：Nxy为x相y桥臂需要投入的GM数；Nxp为x相上桥臂需要投入的GM数；Nxn为下桥臂需要投入的GM数；N表示桥臂中GM总数。下桥臂投入的GM数Nxn从0到N变化，上桥臂投入的GM数Nxp从N到0变化；三相六桥臂中GM投入个数的约束用Fxyi1表示：
式中：Fxyi1为桥臂中发电模块GM的投入个数约束；
桥臂中微源输出功率的约束用Fxyi2表示：
式中：PMxyi表示x相y桥臂中第i个微源输出的最大功率值；Pimin为微源输出最小功率；Pimax为微源输出最大功率；Fxyi2为桥臂中微源输出功率的约束；Fxyi2的值越大，表示桥臂中第i个GM的投入概率较大；反之，投入的概率越小；
在并网运行模式下，还需考虑系统输出电流的平衡性能；则输出电流的约束用Fxyi3表示：
Fxyi3＝(ixref-ix)2 (公式四)
综合考虑Fxyi1、Fxyi2、Fxyi3的约束条件，得到适应度函数Fxyi：
式中：wxyi1、wxyi2、wxyi3分别表示各约束条件的权重，用以调整各约束条件的比重，0<wxyi1～wxyi3<1。公式五中所示的适应度函数值Fxyi越小，表示GM中微源输出功率较大；反之，微源输出功率越小；
所述步骤S3中，桥臂中N个适应度函数的平均值Fxy_a为：
所述步骤S4中，桥臂中需投入发电模块GM的变化量为：
式中，△Nxp、△Nxn分别表示上、下桥臂需要投入发电模块GM的变化量；Nxp_on、Nxn_on表示上、下桥臂已投入的发电模块GM数；
所述步骤S4中，有三种情况：(1)Nxp＝N且Nxn＝0；(2)Nxp＝0且Nxn＝N；(3)0<Nxp<N或0<Nxn<N；
情况(1)中，上桥臂投入N个发电模块GM，下桥臂投入0个发电模块GM；
情况(2)中，上桥臂投入0个发电模块GM，下桥臂投入N个发电模块GM；
情况(3)中，需要结合自适应遗传算法，使适应度函数较小的发电模块GM优先投入，使适应度函数较大的发电模块GM优先切除；
情况(3)中，根据△Nxy的大小并比较Fxyi_on与Fxy_a的大小，以得到需要投入和切除的发电模块GM，其中，Fxyi_on表示已投入GM的适应度函数；
c.△Nxy＝0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，桥臂中GM保持原有投切状态不变；Fxyi_on>Fxy_a，执行替换操作；替换操作含义为：将未投入且适应度函数较小的发电模块GM与已投入且适应度函数较大的发电模块GM进行替换；
d.△Nxy>0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行投入操作；Fxyi_on>Fxy_a，执行投入操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同；
e.△Nxy<0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行切除操作；若Fxyi_on>Fxy_av，执行切除操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同。
所述步骤S4，投入和切除操作相当于变异，而替换操作相当于交叉；对适应值小的GM赋以较小的自适应变异概率，对适应值大的GM赋以较大的自适应变异概率；桥臂中适应值趋于一致或局部最优时，使交叉概率Pc和变异概率Pm减少；反之，适应值比较分散时，使Pc和Pm增加；针对适应值低于群体均值的个体，使它对应较低的Pc和Pm，其表达式如下：
式中，k1,k2,k3,k4均为系数常数，且k1,k2,k3,k4≤1.0；F′xyi表示两个待交叉操作中，适应值较小的个体；F″xyi表示要变异个体的适应值；Fmin表示发电模块中适应值的最小值。
以上是本发明的实施方法之一，对于本领域内的一般技术员而言，在不花费创造性劳动的情况下，可对上述实施例进行多种变化，同样能够实现本发明的目的。但是很明显，这种变化应该包含在本发明权利要求书的保护范围内。

Claims (1)

1.自适应遗传算法的MMC-MG并网微源功率协调优化方法，其特征在于，其步骤为：
步骤1：通过功率外环、电流内环得到调制波信号uxref，然后由载波层叠调制方法得到上、下桥臂中需要投入运行的发电模块GM个数Nxp或Nxn；
所述步骤1中，uxref为x相调制波信号；Nxp为x相上桥臂需要投入的发电模块GM个数；Nxn为x相下桥臂需要投入的发电模块GM个数；x＝a,b,c；
步骤2：根据桥臂中发电模块的投切数量、微源输出功率、系统输出电流构造适应度函数；
系统中，每相共有2N个发电模块GM时，同一时刻上、下桥臂应投入的GM数之和为N，则上、下桥臂中需投入的发电模块GM个数必须满足以下约束条件：
公式中：Nxy为x相y桥臂需要投入的GM数；y＝p,n；p代表上桥臂；n代表下桥臂；N表示各桥臂中发电模块GM的总数；下桥臂投入的发电模块GM数Nxn从0到N变化，上桥臂投入的GM数Nxp从N到0变化；三相六桥臂中发电模块GM投入个数的约束用Fxyi1表示：
公式中：Fxyi1为桥臂中发电模块GM的投入个数约束；
桥臂中微源输出功率的约束用Fxyi2表示：
公式中：PMxyi表示x相y桥臂中第i个微源输出的最大功率值；Pimin为微源输出最小功率；Pimax为微源输出最大功率；Fxyi2为桥臂中微源输出功率的约束；Fxyi2的值越大，表示桥臂中第i个发电模块GM的投入概率较大；反之，发电模块GM的投入概率越小；
在并网运行模式下，还需考虑系统输出电流的平衡性；输出电流的约束用Fxyi3表示：
Fxyi3＝(ixref-ix)2
ixref表示x相输出电流参考值；ix表示x相输出电流实际值；
综合考虑Fxyi1、Fxyi2、Fxyi3的约束条件，得到适应度函数Fxyi：
公式中：wxyi1、wxyi2、wxyi3分别表示各约束条件的权重，用以调整各约束条件的比重，0<wxyi1～wxyi3<1；适应度函数值Fxyi越小，表示GM中微源输出功率较大；反之，GM中微源输出功率越小；
步骤3：根据步骤2所述的适应度函数，计算x相y桥臂中N个适应度函数的平均值Fxy_a
步骤4：根据步骤2所述的适应度函数与步骤3所述的平均值，并结合桥臂中需投入发电模块的变化量，选择需要投入的发电模块GM；
所述步骤4中，桥臂中需投入发电模块GM的变化量为
式中，△Nxp、△Nxn分别表示上、下桥臂需要投入发电模块GM的变化量；Nxp_on、Nxn_on表示上、下桥臂已投入的发电模块GM数；
所述步骤4中，有三种情况：(1)Nxp＝N且Nxn＝0；(2)Nxp＝0且Nxn＝N；(3)0<Nxp<N或0<Nxn<N；
步骤41：情况(1)中，上桥臂投入N个发电模块GM，下桥臂投入0个发电模块GM；
步骤42：情况(2)中，上桥臂投入0个发电模块GM，下桥臂投入N个发电模块GM；
步骤43：情况(3)中，需要结合自适应遗传算法，使适应度函数较小的发电模块GM优先投入，使适应度函数较大的发电模块GM优先切除；
情况(3)中，根据△Nxy的大小并比较Fxyi_on与Fxy_a的大小，以得到需要投入和切除的发电模块GM，其中，Fxyi_on表示已投入GM的适应度函数；
a.△Nxy＝0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，桥臂中GM保持原有投切状态不变；Fxyi_on>Fxy_a，执行替换操作；替换操作含义为：将未投入且适应度函数较小的发电模块GM与已投入且适应度函数较大的发电模块GM进行替换；
b.△Nxy>0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行投入操作；Fxyi_on>Fxy_a，执行投入操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同；
c.△Nxy<0，判断Fxyi_on与Fxy_a的大小；
Fxyi_on<Fxy_a，执行切除操作；若Fxyi_on>Fxy_a，执行切除操作，同时执行替换操作，替换操作方法与a中所述相同；
所述步骤S4，投入和切除操作相当于变异，而替换操作相当于交叉；对适应值小的发电模块GM赋以较小的自适应变异概率，对适应值大的GM赋以较大的自适应变异概率；桥臂中适应值趋于一致或局部最优时，使交叉概率Pc和变异概率Pm减少；反之，适应值比较分散时，使Pc和Pm增加；针对适应值低于平均值的个体，使它对应较低的Pc和Pm，其表达式如下：
式中，k1,k2,k3,k4均为系数常数，且0＜k1,k2,k3,k4≤1.0；Fx'yi表示两个待替换发电模块GM操作中，适应值较小的发电模块GM；F″xyi表示要投入和切除操作的发电模块GM的适应值；Fmin表示发电模块GM中适应值的最小值。
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