趙添羽，劉天堡

（齊齊哈爾工程學院，機電工程系，黑龍江 齊齊哈爾 161005）

微電網協調能量管理

趙添羽，劉天堡

（齊齊哈爾工程學院，機電工程系，黑龍江 齊齊哈爾 161005）

文章針對含有多種不同特性分布式能源的微電網，為在復雜環境狀況下提供關鍵負載持續高質量的電能輸出，提出一種應用模糊推理機制的能量管理策略。由于微電網中不同分布式能源具有多種運行模態，利用可再生能源發電的風機和光伏的輸出電能會隨著天氣的變化而變化。為有效地跟蹤負荷功率變化，確保能量合理高效地分配，根據模糊推理設計能量分配管理策略，保證微電網在孤島模式運行下系統的安全穩定。

微電網；模糊推理；協調切換；能量管理策略

0 引言

微電網不僅可以與大電網聯網運行，為其充當補充電能的角色，提供關鍵負荷的供電可靠性；而且還可以切斷公共連接點獨立自主地運行，滿足本地用戶側的需求。由風機和光伏陣列構成的分布式電源(Distributed Generators，DGs)作為微網中的主要電能輸出裝置，其對隨機自然環境有著很高的依賴，供電具有間歇性的特點。為保證本地負載的電能質量就需要微電網中的儲能裝置發揮補充電能的作用。

為確保系統安全穩定地運行，本文提出了利用電壓頻率的下垂特性支配微電網運行模態協調切換的分區控制，在得到的DG與負載功率偏差中，應用模糊推理機制進行微電網的功率分配制定能量管理策略。最后將該策略應用到微網的孤島運行模式中，在應對復雜變換的環境情況時，能夠使系統快速準確反應，為關鍵負載提供高質量的電能。

1 微電網結構

微電網包含不同種類的智能體用來滿足負載需要。在環境和系統所需電能變化的情況下，分布式能源和儲能單元都可在不同的工作模式下運行。微電網的基本結構，其由光伏、風機、蓄電池、燃料電池和負載智能體構成。在交直流總線間設置了切換逆變器用來在微源間分配功率。智能體之間的虛線代表信息的交互[3]。

2 電壓頻率分區協調控制

對于微電網，電壓穩定性被視作最重要的指標之一。電壓不穩定通常體現在崩潰點會有電壓的驟降。由于不同分布式發電設備在接入系統時會對電能質量造成不同程度的影響[2]，上層智能體要求切換運行模態時必須遵循安全性指標信息。發電設備的臨界有功和無功功率可通過電壓臨界值得到。電壓安全性指標在本質上充當了功率平衡的指示器。

微電網中第i條總線的動態電壓通過估測方法被檢測出，如式(1)所示：

監測的第i個節點第j時刻的瞬時電壓平均值：

計算得第j時刻瞬時電壓值與平均值百分比：

第j時刻不同波形下電壓穩定性判據，如式(5)所描述。伴隨著環境的突然改變，微電網將會遭受大的擾動，導致電壓值可能會超出預警值。εthreshold被定義為電壓安全閾值，以此判斷系統安全性。

3 基于模糊推理的能量管理策略

依據電壓安全性指標，為使微電網穩定高效地運行，MGCC會根據環境變化制定切換運行模態的命令，并根據“黑板”的信息規劃能量管理策略。最優化地調節分配能量去滿足負載需求。

3.1 多模態運行模型

微電網中，DER運行模態會隨著環境而改變。智能體將會根據閾值來激活各個模態，相鄰模態的權值和置信度都不同。利用模糊Petri-Net(Fuzzy Petri-Net，FPN)理論可以將離散的控制命令和連續的控制輸入很好地結合起來。本文依據以上特點，采用FPN理論來建立各單元的多模態模型。

風力發電機的運行模態受風速等級的影響。為使經濟利益最大化，這類單元通常工作在MPPT模態。當風速超過設備承載能力時，為保護發電機必須將其切換至恒功率輸出模態，其輸出功率是額定功率。在運行模態的FPN模型中，每個托肯的閾值與功率輸出是一一對應的關系。太陽輻照和環境溫度是影響光伏輸出功率的兩個主要因素。與風機一樣，它通常也工作在MPPT模態下以最大程度利用太陽能。由蓄電池組成的儲能設備在負載增多或受到大的擾動時，可以及時地增加電能來支撐系統。由于其快速反應的特性，在微電網的負荷跟蹤中實現短期能量平衡。電荷狀態(State of Charge，SOC)是蓄電池性能的瞬時指標，最大值和最小值分別是容量的100%和20%。微電網中，儲能智能體扮演著充電和放電角色。當輸出功率不足時，運行在放電模態下的儲能補充所欠缺的電能；反之，如果輸出功率超出負載需求，蓄電池就會像負載一樣進入充電模態。在系統中同樣有兩類不同的負載，重要和非關鍵負載。微電網要保證供給重要負載不間斷高質量電能。一旦功率衰減呈現出不可遏制的趨勢時，MGCC得到信息后會做出甩負荷的決定。當系統能夠再一次維持能量平衡時，甩掉的非關鍵負載會重新連入微電網。蓄電池工作在充電模態下，當達到容量的最大值時會轉入空閑模態；而在輸出功率低于負荷需求時，其從空閑模態切換到放電模態。激活負荷智能體的閾值只有電壓安全閾值，燃料電池是被視為當風機、光伏和儲能單元輸出功率都不能使系統電壓脫離危險時的額外補充單元。

3.2 邏輯協調控制命令

4 仿真分析

仿真研究部分，選取的光伏、風機、燃料電池和儲能的額定輸出功率分別是90kW，60kW，50kW和40kW。為更好地舉例說明系統的工作情況和對緊急情況的反應能力，并通過能量管理策略解決危機的能力。光伏和風機單元作為主要的輸出單元都是單一機組，儲能單元由5組蓄電池構成。首先，自然風速由4個不同特性的函數通過MATLAB工具箱進行模擬。在風速達到最大值后在很大范圍內波動。光照強度通常在中午時達到最高，但在接近夜晚時幾乎趨近于0。

從圖1中可知，光伏的輸出功率波動很大并且不穩定。主要受到在一天中大約只有7個小時的高強度自然光照影響。負載所需的電能大部分時間在下午和夜晚達到峰值。風機設備所提供的輸出功率相對穩定，但是通常會在深夜達到最高。到那時，負載的需求電能是非常低的而且光伏的輸出功率更是幾乎為0。基于以上原因，要合理切換儲能和燃料電池智能體的模態，以保證微電網連續地提供電能。

圖1 48小時風機和光伏輸出功率曲線

儲能和燃料電池之間依據功率平衡方程：

相互協調的功率曲線。正值和負值分別代表了充電和放電狀態。在這48小時的時間內，儲能主要在天氣變化的條件下保持功率平衡，同時也維持了關鍵負載的安全。隨著電壓安全判據的增大趨勢，微電網必須增加功率輸出以遏制其繼續增長。系統電壓與危險值越接近，就需要微電網越多地將電能供給負載。同時，通過切換命令和能量管理策略控制的充放電曲線，也體現了儲能和燃料電池的工作優先級。通過實驗觀察，所有蓄電池的電能在31～32小時區間全部用盡。MGCC讀取信息并發送命令要求燃料電池智能體連入微電網，彌補所欠缺的電能。但是燃料電池的發電能力也是有限的，從44～46小時由于蓄電池的狀態到達了20%SOCmin，必須強制停止放電；而此時負載所需要的電能超出了燃料電池額定功率，其只能提供恒定的功率輸出。在此期間，已經超出閾值很多。微電網僅僅能夠支撐關鍵負載，所以系統必須暫時甩掉非重要負載。在整個典型的事件中，體現了能量協調管理策略不僅能保證微電網安全運行，而且還具有經濟性，實現了微電網自治、靈活、智能地運行。

5 結語

本文為微電網制定了能量管理策略和依據電壓安全性指標判據的協調切換命令來保證系統穩定地運行，同時也包括了分布式能源不同優先級的經濟性。基于MAS的分層控制可以總結為，最大限度地利用可再生能源提供高質量的電能，并合理利用儲能填補電能的不足。仿真結果說明各智能體能夠互相協調滿足負載電能需求。

[1]陳樹勇，宋書芳，李蘭欣，等. 智能電網技術綜述[J].電網技術，2009，33（8）：1-7.

[2]康重慶，陳啟鑫，夏清. 低碳電力技術的研究展望[J].電網技術，2009，33（2）：1-7.

Microgrid coordinated energy management

Zhao Tianyu, Liu Tianbao
(Mechanical and Electrical Engineering Department Qigihar Institute of Technology, Qigihar 161005, China)

In this paper, according to the different characteristics of the micro grid contains a variety of distributed energy, critical load sustained high quality power output in complex environment conditions, we propose a fuzzy inference mechanism of energy management strategy. Because of the micro grid distributed energy with a variety of different operation modes, the use of renewable energy power generation wind power output machine and photovoltaic will change with the change of the weather. In order to effectively track the change of load power, ensure the reasonable allocation of energy ef fi cient, energy management strategy design based on fuzzy reasoning, and ensure the safe and stable operation of microgrid in islanding mode under the system.

microgrid; fuzzy inference; coordinated switching; energy management strategy

趙添羽（1989— ），男，黑龍江齊齊哈爾人，碩士。