多能源集成控制的船舶用微電網(wǎng)系統(tǒng)頻率優(yōu)化

張智華， 李勝永， 季本山， 趙 建

(1.上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院， 上海 200093； 2.南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 交通工程系， 江蘇 南通 226010)

隨著我國(guó)制造2025的推進(jìn)和產(chǎn)業(yè)技術(shù)的升級(jí)，航運(yùn)業(yè)也迎來了發(fā)展，但傳統(tǒng)能源的使用帶來嚴(yán)重的環(huán)境污染與資源的日漸匱乏，新能源船舶已成為船舶電力系統(tǒng)發(fā)展的趨勢(shì)?；谠诤Ｑ筮\(yùn)行的船舶特點(diǎn)，風(fēng)能、太陽(yáng)能等以其清潔、經(jīng)濟(jì)等特點(diǎn)而成為新能源船舶使用的選擇，但存在功率轉(zhuǎn)換效率不高、放置面積受船體大小約束等問題，并且一般需要與儲(chǔ)能裝置配合才能使用，只能應(yīng)用于航行距離不遠(yuǎn)的小型船舶上。鑒于此，研究將風(fēng)能、太陽(yáng)能與傳統(tǒng)能源相結(jié)合的船舶多能源集成控制的供電系統(tǒng)更適合船舶電網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)。由于船舶電力系統(tǒng)是獨(dú)立運(yùn)行的微電網(wǎng)系統(tǒng)，容量小，負(fù)荷大，且具有電壓和頻率波動(dòng)范圍大等弱電網(wǎng)特性，因此,對(duì)多能源集成控制的船舶用微電網(wǎng)系統(tǒng)頻率穩(wěn)定性控制研究具有重要意義。[1]

1 船舶用多能源集成微電網(wǎng)模型

1.1 船舶用多能源微網(wǎng)結(jié)構(gòu)

船舶用微電網(wǎng)系統(tǒng)包含風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、柴油發(fā)電機(jī)組、儲(chǔ)能裝置和負(fù)荷，其結(jié)構(gòu)見圖1。圖1中:風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、柴油發(fā)電機(jī)組向負(fù)荷供電，形成多能源集成的能源供給；儲(chǔ)能裝置由蓄電池、超級(jí)電容、制氫電解槽-儲(chǔ)氫罐-燃料電池等組成。其中，制氫電解槽可將多余的能源以H2的形式存放于儲(chǔ)氫容器內(nèi)，當(dāng)可再生能源不足時(shí),燃料電池可釋放能量供給負(fù)荷，所以電解槽和燃料電池?fù)?dān)負(fù)著儲(chǔ)能的功能，其工作過程中不會(huì)產(chǎn)生污染物，具有環(huán)境友好的特點(diǎn)。

圖1 船舶用多能源集成微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)

船舶行駛在海洋中，由于風(fēng)速、光照強(qiáng)度與角度以及環(huán)境溫度都是時(shí)時(shí)刻刻變化的，因此，風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)和光伏發(fā)電系統(tǒng)的有功輸出也是隨機(jī)變化的，而電力系統(tǒng)中頻率的波動(dòng)主要是由于系統(tǒng)內(nèi)部有功功率的不平衡引起的。因此,可控制微電網(wǎng)系統(tǒng)的有功功率平衡來抑制微電網(wǎng)頻率的波動(dòng)[2-3]，即有

ΔP=PG-PL→0?Δf→0

(1)

式(1)中:PG和PL分別為分布式電源總的輸出功率和總負(fù)荷消耗的功率。

PG=PWP+PPV+PDE+PFC

(2)

PL=PES+PLoad

(3)

式(2)和式(3)中:PWP、PPV、PDE、PFC、PES、PLoad分別為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率、光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率、柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率、燃料電池的輸出功率、電解槽消耗的功率、負(fù)荷消耗功的率。對(duì)于所討論的微電網(wǎng)模型，各個(gè)設(shè)備的功率上下限約束值和初始有功功率見表1。

表1 多能源集成微電網(wǎng)功率參數(shù)表

1.2 控制策略分析

為使得船舶微網(wǎng)供電系統(tǒng)充分利用新能源，實(shí)現(xiàn)多能源集成控制的最大功率輸出，船舶微網(wǎng)供電系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制策略。由于為多能源集成控制，因此,實(shí)現(xiàn)能源的有效合理利用，達(dá)到節(jié)能的效果的具體控制策略如下:

首先，通過控制柴油發(fā)電機(jī)組的有功功率的輸出來維持微電網(wǎng)系統(tǒng)有功功率的平衡。其次，為防止柴油發(fā)電機(jī)組的有功功率變化率過大，同時(shí),也為盡量快速消耗可再生能源，減少柴油發(fā)電機(jī)組出力，可根據(jù)柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率的大小決定制氫電解槽和燃料電池的工作狀態(tài)?？刂撇呗钥驁D見圖2。

圖2 船用多能源利用控制策略框圖

1) 當(dāng)PDE>0.7pDE并且PWP+PPV-PLoad=ΔPre<0時(shí)，表明此時(shí)可再生能源發(fā)電量相對(duì)不足，可斷開制氫電解槽，減少有功功率的消耗；同時(shí)，打開燃料電池發(fā)出電能供給負(fù)荷。

2) 當(dāng)PDE<0.7pDE并且PWP+PPV-PLoad=ΔPre>0時(shí)，表明此時(shí)可再生能源發(fā)電量相對(duì)充足，柴油發(fā)電機(jī)組可處于低功率輸出狀態(tài)，可斷開燃料電池，停止向微電網(wǎng)系統(tǒng)輸入有功功率；同時(shí)，可打開電解槽，消耗多余的電能，將可再生能源以H2的形式存儲(chǔ)起來。

PDE和pDE分別為柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率和額定功率。文獻(xiàn)[4]指出柴油發(fā)電機(jī)最理想的工作狀態(tài)大約在0.7PMT(PDE=0.7PMT)，當(dāng)柴油發(fā)電機(jī)在這一狀態(tài)運(yùn)行時(shí)，機(jī)組能保證有一定的發(fā)電裕量，而且此時(shí)柴油發(fā)電機(jī)的效率也比較高。最低的工作狀態(tài)約為0.3PMT，若低于0.3倍的額定功率，柴油發(fā)電機(jī)組的發(fā)電效率將會(huì)大大降低，柴油發(fā)電機(jī)組的工作年限也隨之大大縮短。

圖2中:PWP-MPPT和PPV-MPPT分別為最大功率跟蹤控制得到的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的輸出功率和光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出有功功率。PDE、PES、PFC分別為柴油發(fā)電機(jī)組、制氫電解池、燃料電池的輸出有功功率；Kp和TP分別為慣性參數(shù)和阻尼系數(shù)；Khinf、K1-hinf、K2-hinf為輸出反饋控制器；Khinf-out、K1-hinf-out、K2-hinf-out分別為對(duì)應(yīng)控制器的輸出值。

2 多能源集成微網(wǎng)H∞混合靈敏度控制

通過上述分析，多能源微電網(wǎng)模型存在不確定性和非線性擾動(dòng)，由于節(jié)能綠色能源的利用，風(fēng)能、太陽(yáng)能等多能源系統(tǒng)廣泛存在于微電網(wǎng)，使系統(tǒng)難以保持穩(wěn)定,從而加入魯棒控制器可有效地抑制非線性擾動(dòng)。因此，對(duì)多能源集成微網(wǎng)系統(tǒng)的混合靈敏度控制具有重要意義。[5-6]

微網(wǎng)閉環(huán)控制系統(tǒng)見圖3。圖3中:r為參考信號(hào);d為干擾信號(hào);e為跟蹤誤差;y為可量測(cè)輸出信號(hào);u為控制器輸出信號(hào);K為控制器;G為廣義被控對(duì)象。

圖3 微網(wǎng)閉環(huán)控制系統(tǒng)

在單輸入單輸出情況下，當(dāng)d=0時(shí)，開環(huán)傳遞函數(shù)L為

L=GK

(4)

從r到e、u、y的閉環(huán)傳遞函數(shù)分別為

S=(1+L)-1

(5)

R=K(1+L)-1=KS

(6)

T=L(1+L)-1=1-S

(7)

圖4 混合靈敏度控制框圖

圖4中廣義系統(tǒng)的被控輸出和廣義對(duì)象分別為

(8)

(9)

從ω到z(s)的閉環(huán)傳遞函數(shù)陣為

(10)

H∞混合靈敏度設(shè)計(jì)問題是通過選定的合適的加權(quán)函數(shù)W1(s)、W2(s)、W3(s)，確定控制器K，使其鎮(zhèn)定的P如式(9)所示，且滿足：

(11)

式(11)中:當(dāng)γ>0且不為1時(shí),可歸入加權(quán)函數(shù)中。

3 基于粒子群算法的加權(quán)函數(shù)優(yōu)化

H∞混合靈敏度控制器的優(yōu)劣在很大程度上取決于加權(quán)函數(shù)W1(s)、W2(s)、W3(s)的選取，加權(quán)函數(shù)直接反應(yīng)控制系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)，如系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)品質(zhì)要求、魯棒性要求、抗干擾能力的要求等。[6-9]然而，加權(quán)函數(shù)的選取并沒有有效的規(guī)律可循，一般采用反復(fù)試湊的方法，但是這種方法在很大程度上依賴設(shè)計(jì)者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。為此,采取粒子群優(yōu)化算法對(duì)混合靈敏度的加權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而取得較好的控制性能。[7-10]

3.1 加權(quán)函數(shù)的優(yōu)化

混合靈敏度加權(quán)函數(shù)的一般形式：W1用于抑制低頻非線性干擾信號(hào)對(duì)系統(tǒng)的影響，所以應(yīng)該構(gòu)造為低通環(huán)節(jié)，同時(shí)，為降低所設(shè)計(jì)H∞輸出反饋控制器的階次，則選擇W1為一階積分環(huán)節(jié)，可表示為

(12)

W2體現(xiàn)控制系統(tǒng)加性攝動(dòng)的范數(shù)界。同樣，為不增加H∞輸出反饋控制器的階次，可選取W2為一個(gè)正常數(shù)，表達(dá)式為

W2(s)=k2

(13)

式(13)中:取k2的搜索范圍為[10-5,1]。

W3體現(xiàn)控制系統(tǒng)的乘性不確定性，所以應(yīng)該構(gòu)造為高通環(huán)節(jié)，為不增加H∞輸出反饋控制器的階次，且保證控制系統(tǒng)對(duì)高頻干擾信號(hào)的衰減能力，W3可構(gòu)造為

W3(s)=k3s2+k4s+k5

(14)

式(14)中:k3、k4、k5的搜索范圍可選擇為[0,1]。

綜上所述，記α=(k1,k2,k3,k4,k5)為混合靈敏度加權(quán)函數(shù)的系數(shù)向量。用粒子群優(yōu)化算法在五維空間中搜索最優(yōu)的α，使得：

minΨ(α)

(15)

且滿足約束條件：

(16)

式(15)和式(16)中:Ψ(α)為控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)函數(shù)，也即為所設(shè)計(jì)的粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)；Gm為控制系統(tǒng)的幅值裕度；Pm為控制系統(tǒng)的相位裕度。

對(duì)于有約束條件的最值優(yōu)化問題，可通過引入懲罰函數(shù)將其轉(zhuǎn)化為無約束條件的最值優(yōu)化問題，即如果算法中的某個(gè)粒子α不滿足式(17)的約束條件，則將一個(gè)很大的值N賦給對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)Ψ為

(17)

每一個(gè)可行解α，對(duì)應(yīng)著唯一的加權(quán)函數(shù)W1(s)、W2(s)、W3(s)，根據(jù)唯一的加權(quán)函數(shù)，利用MATLAB中的函數(shù)、hinf函數(shù)得到相對(duì)應(yīng)的H∞輸出反饋控制器，在求得控制器后，可用單位階躍響應(yīng)來測(cè)試系統(tǒng)，設(shè)系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)為y(t)，則適應(yīng)度函數(shù)Ψ(α)為

(18)

式(18)中:t0為控制系統(tǒng)的過渡時(shí)間，取t0=2s。

3.2 控制器設(shè)計(jì)分析

選取粒子群中粒子數(shù)m=20；取c1=c2=2；迭代次數(shù)為50；粒子vmax=2；各參數(shù)的搜索范圍為：k1∈[10,50];k2∈[10-5,1];k3、k4、k5∈[0,1]。

搜索得到的最優(yōu)值為α=(10.101 2,0.000 1,0.000 5,0.015 7,0.042 1)。適應(yīng)度曲線見圖5。可得到權(quán)函數(shù)為

(20)

圖5 適應(yīng)度值曲線

(21)

W3(s)=0.000 5s2+0.015 7s+0.042 1

(22)

(23)

a) S和加權(quán)函數(shù)W1

b) T和加權(quán)函數(shù)W2

4 基于H∞混合靈敏度的輸出反饋控制仿真試驗(yàn)

為驗(yàn)證所提微電網(wǎng)頻率優(yōu)化控制策略的有效性，在Simulink平臺(tái)下進(jìn)行仿真試驗(yàn)，微電網(wǎng)中風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的輸出功率、光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率和負(fù)荷所消耗的功率見圖7。由圖7可知:可再生能源在微電網(wǎng)中所占比例較高，負(fù)荷擾動(dòng)劇烈。

柴油發(fā)電機(jī)組、制氫電解槽和燃料電池的功率變化曲線見圖8。圖8中,制氫電解槽和燃料電池不能同時(shí)開通，其開關(guān)狀態(tài)依據(jù)柴油發(fā)電機(jī)組的輸出功率的大小而變化。在第80 s時(shí)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率相對(duì)較大，而此時(shí)負(fù)荷消耗的功率較小，所以燃料電池?cái)嚅_，停止向微電網(wǎng)提供電能；制氫電解槽接通，消耗微電網(wǎng)中多余的電能，此時(shí)柴油發(fā)電機(jī)組以較小的功率保持運(yùn)行，印證所提控制策略是有效的。

a) 微電網(wǎng)中風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的輸出功率

b) 光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率

c) 負(fù)荷所消耗的功率

a) 柴油發(fā)電機(jī)組的功率變化曲線

b) 制氫電解的功率變化曲線

c) 燃料電池的功率變化曲線

在H∞輸出反饋控制器作用下的微電網(wǎng)頻率的波動(dòng)情況見圖9，加入控制器后頻率偏差穩(wěn)定在±0.07，符合電力系統(tǒng)中對(duì)頻率質(zhì)量的要求，可見對(duì)多能源系統(tǒng)集成控制的頻率能夠得到優(yōu)化控制，頻率趨于穩(wěn)定。

5 結(jié)束語(yǔ)

通過對(duì)船用多能源集成的微網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行電能質(zhì)量的頻率優(yōu)化控制，針對(duì)船舶上含有風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng)、柴油機(jī)發(fā)電系統(tǒng)以及儲(chǔ)能裝置的微電網(wǎng)模型，對(duì)頻率優(yōu)化穩(wěn)定控制設(shè)計(jì)基于魯棒控制理論的H∞混合靈敏度方法和輸出反饋控制器，分別搭建Simulink仿真模型驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制器和控制策略的有效性，也表明儲(chǔ)能系統(tǒng)的存在可減少系統(tǒng)有功功率的差額，可有效地抑制頻率的波動(dòng)。因此,多綠色能源的集成匹配控制有利于進(jìn)一步加快新能源船舶開發(fā)與利用，從而保護(hù)港口和海洋環(huán)境。

圖9 魯棒控制下頻率偏差