一種光伏微網(wǎng)微源動(dòng)態(tài)切換方法
【專利說(shuō)明】-種光伏微網(wǎng)微源動(dòng)態(tài)切換方法 (-)技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明專利設(shè)及一種光伏微網(wǎng)內(nèi)部微源動(dòng)態(tài)切換方法。整套方案與光伏微網(wǎng)的功 率規(guī)模無(wú)關(guān),具有一定普適性。 (二)【背景技術(shù)】
[0002] 光伏微網(wǎng)運(yùn)一概念是美國(guó)電力可靠性技術(shù)解決方案協(xié)會(huì)(CERT巧在2000年左右 提出的,它首先是一種分布式供電模式,其次是多個(gè)供電微源結(jié)點(diǎn)、儲(chǔ)能結(jié)點(diǎn)、負(fù)荷結(jié)點(diǎn)及 并網(wǎng)結(jié)點(diǎn)組成的一種互助網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔ぷ餍问絎。微網(wǎng)技術(shù)研究成為分布式能源系統(tǒng)研究領(lǐng) 域的熱點(diǎn)之一,并很有可能成為現(xiàn)有主電網(wǎng)的一種有效補(bǔ)充形式。微網(wǎng)和大電網(wǎng)之間可W 進(jìn)行能量交換,并互為備用,從而提高了供電可靠性;能整合分布式發(fā)電的優(yōu)勢(shì),削弱分布 式發(fā)電對(duì)電網(wǎng)的沖擊和負(fù)面影響,是一種新的分布式能源組織方式和結(jié)構(gòu)。在一個(gè)局部區(qū) 域內(nèi)它直接將分布式微源單元、電力網(wǎng)絡(luò)、儲(chǔ)能單元和負(fù)荷用戶聯(lián)系在一起,可W方便地進(jìn) 行結(jié)構(gòu)配置W及電力調(diào)度的優(yōu)化,提高能源利用效率,減輕能源動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的影響,推 動(dòng)分布式電源上網(wǎng),降低大電網(wǎng)的負(fù)擔(dān),可改善可靠安全性。未來(lái)的電力系統(tǒng)將會(huì)是由集中 式與分布式發(fā)電系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合的供能系統(tǒng)。其主要框架結(jié)構(gòu)是由集中式發(fā)電和遠(yuǎn)距離輸電 骨干網(wǎng)、地區(qū)輸配電網(wǎng)、W微型電網(wǎng)為核屯、的分布式發(fā)電系統(tǒng)相結(jié)合的統(tǒng)一體,能夠節(jié)省投 資,降低能耗,提高能效,提高電力系統(tǒng)可靠性、靈活性和供電質(zhì)量,將成為21世紀(jì)電力工 業(yè)的重要發(fā)展方向。目前微網(wǎng)作為一種具有巨大潛力的電力系統(tǒng)發(fā)展方向,在世界各國(guó)引 起了政府和科研院所的重視。然而微電網(wǎng)作為一個(gè)小而全的發(fā)電、供電和用電系統(tǒng),存在大 量的技術(shù)問(wèn)題需要解決,如微電源的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)配置問(wèn)題,微電源、負(fù)荷及微電網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí) 控制問(wèn)題,微電網(wǎng)與大電網(wǎng)的無(wú)縫雙向潮流及微網(wǎng)孤島運(yùn)行機(jī)制等問(wèn)題。 (H)
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明要克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn),提供一種光伏微網(wǎng)微源動(dòng)態(tài)切換方法,可W 實(shí)現(xiàn)光伏微網(wǎng)內(nèi)部微源的動(dòng)態(tài)無(wú)縫切換,保證在切換過(guò)程中微源對(duì)微網(wǎng)的輸出及性能具有 最小的影響。
[0004] 本發(fā)明的一種光伏微網(wǎng)微源動(dòng)態(tài)切換方法,包括如下步驟: 陽(yáng)〇化]1、建立基于多微源節(jié)點(diǎn)的光伏微網(wǎng)系統(tǒng),此系統(tǒng)內(nèi)部各個(gè)微源通過(guò)協(xié)作,W光伏 發(fā)電微源為主,使微網(wǎng)系統(tǒng)在不影響輸出的情況下,發(fā)電的功率消耗比最大。
[0006] 微網(wǎng)運(yùn)種組織方式為增加系統(tǒng)的足夠靈活性,在各個(gè)微源節(jié)點(diǎn)到主干線采用功率 開(kāi)關(guān)切換方式,采用微網(wǎng)架構(gòu)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)延展、微網(wǎng)結(jié)點(diǎn)自主路由的配置策略,滿足微網(wǎng)架構(gòu) 的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置。微網(wǎng)架構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置是指相鄰的微網(wǎng)間其網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)是可W自主路由到 鄰近的微網(wǎng)內(nèi)的。運(yùn)種動(dòng)態(tài)配置方式可W大大提高微網(wǎng)的運(yùn)行可靠性,在動(dòng)態(tài)配置過(guò)程中 可W排除故障結(jié)點(diǎn)。微源結(jié)點(diǎn)i和儲(chǔ)能結(jié)點(diǎn)i可W加入到微網(wǎng)1、微網(wǎng)2或微網(wǎng)n中,加入 到那個(gè)微網(wǎng)是基于多目標(biāo)優(yōu)化算法決策的。當(dāng)微網(wǎng)內(nèi)的微源結(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或微網(wǎng)內(nèi)的負(fù)荷 出現(xiàn)大的變化,運(yùn)種動(dòng)態(tài)配置方式就會(huì)進(jìn)行。鄰近微網(wǎng)的動(dòng)態(tài)配置還有一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)就 是減少了微網(wǎng)的并網(wǎng)結(jié)點(diǎn),進(jìn)而削弱了對(duì)電網(wǎng)的沖擊和污染。
[0007] 2、建立光伏微網(wǎng)微源的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型
[0008] 針對(duì)光伏微網(wǎng)系統(tǒng)本質(zhì)上是一個(gè)含有未知參數(shù)、系統(tǒng)干擾、量測(cè)噪聲及狀態(tài)不可 得的高維、非線性、強(qiáng)禪合的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng),根據(jù)若干特性的常微分系統(tǒng)(0呢)或者向量場(chǎng) (Vector field)方程描述并結(jié)合現(xiàn)代信號(hào)量測(cè)與處理技術(shù),建立微網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)空間方 程:
[0009] -V=占.(.V,〇 + (,(〇 …
[0010] 其中i為n維系統(tǒng)狀態(tài)向量,包括:微網(wǎng)電壓、電流、頻率和主網(wǎng)的電壓、電流、頻 率、溫度、微網(wǎng)負(fù)荷、微網(wǎng)諧波含量、并網(wǎng)時(shí)間、穿越時(shí)間、電磁沖擊、結(jié)點(diǎn)數(shù)量等微網(wǎng)特征參 數(shù);e(t)為n維系統(tǒng)干擾向量(控制矩陣);g(x,t)為n維的關(guān)于狀態(tài)變量和時(shí)間的非線 性函數(shù),即微網(wǎng)的特征狀態(tài)矩陣。
[0011] 微網(wǎng)電壓、電流、頻率、工作溫度、微網(wǎng)負(fù)荷、微網(wǎng)諧波含量及結(jié)點(diǎn)數(shù)量作為微網(wǎng)系 統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)向量組,用于表征微網(wǎng)運(yùn)行時(shí)狀態(tài);主網(wǎng)的電壓、電流、頻率作為微網(wǎng)監(jiān)控 的大電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)向量組;并網(wǎng)時(shí)間、穿越時(shí)間、電磁沖擊構(gòu)成離/并網(wǎng)過(guò)程狀態(tài)向量組。 上述=個(gè)向量組構(gòu)成系統(tǒng)的n維狀態(tài)向量,建立微網(wǎng)-主網(wǎng)禪合的二次型狀態(tài)空間方程, 運(yùn)用李亞普諾夫第二法分析微網(wǎng)-主網(wǎng)穩(wěn)定性判定,得到微網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定性泛函積分方 程;基于變分法求解微網(wǎng)-主網(wǎng)禪合二次型狀態(tài)空間方程特征解,作為微網(wǎng)離/并網(wǎng)實(shí)施時(shí) 機(jī)裁定的依據(jù),并實(shí)現(xiàn)離/并網(wǎng)切換過(guò)程狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。
[0012] 3、自適應(yīng)多種群遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化
[0013] 對(duì)于微網(wǎng)架構(gòu)動(dòng)態(tài)配置是一個(gè)復(fù)雜、多目標(biāo)、多約束的綜合優(yōu)化過(guò)程,采用傳統(tǒng)的 方法存在嚴(yán)重的"維數(shù)災(zāi)"問(wèn)題,針對(duì)光伏微網(wǎng)的穩(wěn)定性、最大工作效率、最大功率輸出及電 能質(zhì)量作為目標(biāo),應(yīng)用自適應(yīng)多種群遺傳算法捜尋Pareto可行解。自適應(yīng)多種群遺傳算法 中多個(gè)種群使用同一目標(biāo)函數(shù),各種群的交叉率和變異率在線自適應(yīng)改變,W捜索不同解 空間中的最優(yōu)解,種群間定期進(jìn)行信息交換。種群的劃分與自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整相結(jié)合,將種群 劃分為幾個(gè)各具特色的子種群。多種群遺傳算法中的精華種群和其它種群有很大不同。在 進(jìn)化過(guò)程中將各個(gè)種群的優(yōu)秀個(gè)體放入精華種群加W保存。精華種群不進(jìn)行選擇、交叉、變 異等遺傳操作,保證進(jìn)化過(guò)程中各種群產(chǎn)生的最優(yōu)個(gè)體不被破壞和丟失。
[0014] 31. Pareto最優(yōu)法
[0015] 采用Pareto最優(yōu)概念來(lái)解決微網(wǎng)架構(gòu)動(dòng)態(tài)配置過(guò)程中的多目標(biāo)問(wèn)題。對(duì)于兩個(gè) 決策變量P和q,且P,qG S,S為決策變量空間,對(duì)任意的i G U,2,...k},fi(p)《fi(q), 并且存在i G (1,2, . . . k},使得f i(P)<f i (q)成立,則稱決策變量P支配q,記為p〉q。
[0016] 對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的一個(gè)可行解XG S,當(dāng)且僅當(dāng)S中不存在y,使y〉x,即X是S 中的非支配個(gè)體,稱X為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的Pareto最優(yōu)解。通常多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的Pareto 最優(yōu)解是一個(gè)集。而自適應(yīng)遺傳算法就是要盡可能多的捜索出Pareto的可行解,然后再選 擇其中的一個(gè)或部分解作為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。
[0017] 32.自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整
[0018] 參數(shù)的調(diào)整主要是對(duì)交叉概率化、變異概率Pm進(jìn)行的。交叉操作是遺傳算法產(chǎn)生 新個(gè)體的主要方法,Pc-般應(yīng)取較大值,但若取值過(guò)大,易破壞群體中的優(yōu)良個(gè)體;若取值 過(guò)小,產(chǎn)生新個(gè)體的速度又太慢,化的范圍一般為0. 4~0. 99。變異操作是產(chǎn)生新個(gè)體必 不可少的輔助方法,若化取值較大,有可能破壞掉很多較好的個(gè)體,使得算法的性能近似 于隨機(jī)捜索的性能;若Pm取值太小,則變異操作產(chǎn)生新個(gè)體的能力和抑制早熟現(xiàn)象的能力 較差,一般化范圍為0.0 Ol~0. 1。由上可知,化和化越大,算法產(chǎn)生新個(gè)體的能力就越 強(qiáng),個(gè)體之間的適應(yīng)度波動(dòng)比較大;化和Pm越小,算法使個(gè)體趨于收斂的能力越強(qiáng),個(gè)體的 平均適應(yīng)度比較平穩(wěn),有可能產(chǎn)生早熟現(xiàn)象。
[0019] 采用自適應(yīng)思想,在算法的運(yùn)行過(guò)程中對(duì)化和化進(jìn)行調(diào)整,其計(jì)算公式為:
[0020] 化(gens)=化(l)-(gens-l)Xc/gensmax. (2)
[0021] F*m(gens) =F*m(l)-(gens-l)Xm/gensmax. (3) 陽(yáng)02引式中:gens是遺傳操作的代數(shù),gensmax是最大遺傳代數(shù),化(I)Jm(I)分別是初 始交叉率和變異率,C和m分別為交叉率與變異率的比例系數(shù),Pc(gens),化(gens)分別是 第gens代的交叉率和變異率。
[0023] 33.種群的劃分方法
[0024] 在遺傳算法過(guò)程中,為了盡可能保持一些關(guān)鍵的信息不被丟失,采用自適應(yīng)多種 群并行進(jìn)化,種群的劃分與自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整相結(jié)合,其劃分的主要依據(jù)是Pc和Pm值的變化 情況。把隨機(jī)產(chǎn)生的初始種群PO分成兩組:Pl和P2,種群的規(guī)模都是一樣的。另外再設(shè)置 一個(gè)精華種群用于存放