基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統設計

孫馳

（北京明耀通達電力工程設計有限公司，北京 100068）

針對能源短缺問題，開發了一種新能源，即可再生能源。然而，由于自然條件下的不確定性，單一應用一種可再生能源電力系統會出現系統效率低下、成本高、難以控制等問題。為了解決這一問題，開發了可再生能源電力系統。現在的電力系統是獨立的，在傳送網絡層次上，系統的工作重心會受到固定負荷調控影響，使輸電網與電源的負荷一致，這就導致可再生能源電力系統的電力負荷平衡問題成為阻礙動態配電網絡穩定運行的一個重要因素。傳統調度方法無法充分利用各個層級的可調度資源，從而導致公用節點的功率失衡。文獻[1]提出的面向用戶側源儲資源優化調度系統，通過構建的區塊鏈平臺，將分布式發電負荷進行聚合，并進行協同調控，實現電力系統中可再生能源的直接調控；文獻[2]提出的多時間尺度下的調度系統，充分考慮市場競爭及時間尺度間的調度關系，通過分析可再生能源電源、儲能及負荷需求響應，得到需求響應時間尺度特性，以日內調度收益最大為目標，調控電力系統中的可再生能源。然而，上述這兩種方法沒有將電力負荷平衡因素納入研究中，導致在電力系統中接入可再生能源出現了不可預計的各種情況。為此，提出了基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統設計。

1 系統硬件結構設計

基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統對風力、太陽能進行了綜合利用，對節約能源和環境保護具有重要作用，系統硬件結構如圖1 所示。

圖1 系統硬件結構

由圖1 可知，風力通過風扇帶動外面的轉子旋轉。同時，采用了光電變換板，把太陽能轉換成直流電，再把它變成內轉子的直流繞組[3]。內饋感應式發電機已經投入使用，可以為用戶提供電力，多余的電能被整流器整流并儲存起來。

1.1 內窺式感應發電機

如果對可再生資源強度進行調整，會導致供電不穩定。所以，必須采用電池、超級電容這樣的高能量存儲裝置[4]。將太陽能轉換為直流電，將風能（海洋能、生物質能、地熱能）轉化為機械能，然后通過一種新的能量轉換裝置，在出口處獲取兩者的能量總和（穩定電力），這種能量轉換裝置稱為內饋感應發電機，其結構如圖2 所示。

圖2 內饋式感應發電機結構

由圖2 可知，太陽能通過光電轉化為DC，通過電線流入內轉子1 的DC 線圈，在內轉子內形成一個磁場[5]。這時，當風力（生物質能、地熱等）由風力（渦輪機）驅動電機外殼和外部轉子旋轉時，在外部轉子處的閉合線圈中會產生一種電動勢，從而在電路中形成相應的電場[6-7]。內轉子三相交流繞組在該磁場中會產生逆向電動勢，在導線上形成三相交流電，供用戶使用[8]。

1.2 電力轉換器

電力轉換器由兩個變流器、兩個變壓器和一個雙回路組成。在主饋線上串聯一個變流器和一個變壓器，用于對主回路的電壓進行補償，其結構如圖3所示。

圖3 電力轉換器結構

由圖3 可知，電力轉換器在兩條饋線之間仍然保持著與變壓器的連接，所以可以為各側的獨立變壓器提供合適的匝數比例，從而使該系統能夠適用于任何功率饋線，用以均衡電力[9-10]。

1.3 光熱互補熱電聯產系統

光熱互補熱電聯產系統采用了高倍激光的光電光熱互補組件，其結構如圖4 所示。

圖4 光熱互補熱電聯產系統結構

從圖4 可以看出，太陽光首先通過菲涅耳透鏡的點聚焦，集中于副光學元件。然后利用副光學元件聚集太陽光，使其變得更均勻[11]。太陽光集中到三結砷化太陽能電池的表面，然后將其轉化為電能和熱能。電能從電網供應給用戶，也可以通過儲能裝置供應。熱能的利用是通過加熱的方式將熱能轉化為其他形式的能量供給。剩余的熱能由儲熱盒儲存[12]。

2 軟件部分設計

為了解決電力系統中的不均衡問題，設計了基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統的軟件部分。電力負荷是指在電網中不同資源的利用率，因為每個計算機在網絡中的負荷是不平衡的，所以有一些任務在等待服務，而另一些則是低負荷甚至是閑置的[13]。電力負荷平衡就是把負荷主機下的任務轉移到一個較小負荷的主機上，使得整個系統的負荷達到一個平衡，從而提高系統的運行效率[14]。

2.1 基于自適應分段云模型負荷數據相似度計算

在描述分布式調度任務之前，首先要建立一個單一的區域，同時考慮多個不確定負荷平衡的分布式調度模式，并對其進行了分析。在調度算法中，考慮電力系統電荷不均衡問題，提出了一種基于自適應分段云模型的負荷數據相似度計算方法。

對于系統中可再生能源不確定性因素i在時間段t內產生的力，可描述為：

負荷w在時間段t內的預測結果可表示為：

針對連續指標數據的局部特征，提出了一種基于自適應分段云模型負荷數據相似度計算方法。首先，通過云模型的熵判斷分段聚集數據的穩定性，使其能夠自適應地產生穩定的云模型[15]。其次，使用基于云模型的序列相似度的方法，可以在兩個時間段內對相同的連續指標進行近似估算，從而得到最優解[16]。

充分考慮基礎云對綜合云的貢獻程度，計算兩個云的相似度，公式為：

式中，S1、S2分別表示基礎云X1和綜合云X2的區域面積；Sz表示綜合云與橫軸構造的面積。

充分考慮云模型的熵，需要對式（3）進行修正，修正結果如下：

式中，En表示云模型的熵；He表示云模型的超熵。

充分考慮不確定性因素，以修正相似度計算結果為依據，剔除重復數據，為可再生能源電力負荷調度提供精準數據。

2.2 負荷平衡調度方案設計

系統中全部電力負荷偏差都是由電力機組按照一定參與系數來承擔的，這樣不僅可以保證系統的負荷均衡，而且可以確定系統的調度目標，其函數表示為：

式中，t表示系統正常工作的時間；t′表示在負荷缺失情況下的工作時間；t″表示有負荷情況下的工作時間；Ri表示調整前的可再生資源強度；R′i表示調整后可再生資源強度；P表示電力系統處理過程存在的不確定性因素。

基于此，設計負荷平衡調度方案如下：

步驟一：采用現有的索引服務對資源進行采集，在無負載狀態下，實現了對服務節點通信內容的存儲。

步驟二：在執行任務時，若發現某個資源節點負荷過大，則按式（5）進行負荷平衡分配。

3 實驗分析

為了證明基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統的有效性，進行了實驗。在城市電網中，選擇一種具有一定規模的可再生能源發電系統，設置了15 m/s 的風速，以此為背景條件，分析電力系統備用需求與發電機組停運率之間的關系，如表1 所示。

由表1 可知，當電力系統工作時，風電機組自行、強迫停運率與電力系統備用需求之間存在線性關系，隨著停運率變大而增加。

基于上述實驗背景，設計理想情況下無線接收器單元電力負荷平衡的調度情況，如圖5 所示。

表1 備用需求與機組停運率之間的關系

圖5 理想情況下無線接收器單元電力負荷平衡調度結果

由圖5 可知，Pmin是無線接收器單元能夠調節的下限功率；Pmax是是無線接收器單元能夠調節的上限功率；P2是啟停臨界點功率。調度結果可描述為，在T1時刻以前，無線接收器單元穩定運行在P1功率附近。T1時刻以后，系統控制程序對該單元下發了控制命令，使得無線接收器單元開始出力，跨出調節死區。在T2時刻后，P3為啟磨區域，一直到T3時刻啟磨過程才結束，無線接收器單元繼續出力。T4又進入調節死區，在P4范圍波動，并逐漸趨于穩定狀態。T5時刻，系統控制程序又對該單元發出新的控制命令，功率大幅度下降，直到T7時刻，功率下降到P2，并在其附近穩定運行。

將實驗指標作為實驗分析依據，分別使用面向用戶側源儲資源優化調度的系統、多時間尺度下的調度系統和基于自適應分段云模型的系統，對比分析電力負荷平衡調度結果，如圖6 所示。

由圖6（a）可知，使用該系統調節結果與理想結果均不一致，尤其在T7時刻，功率下降到P1，與理想調度結果P3不一致，說明使用該系統無法平衡調度電力負荷。

由圖6（b）可知，使用該系統調節結果只有在T7時刻與理想結果一致，其余結果均與理想結果不一致。

由圖6（c）可知，使用該模型在兩個調節死區出現了調節時間偏長的問題，與理想調度結果存在一定偏差，但該模型通過縮短時間快速調節的方式，使其在理想時間內又達到理想狀態，說明該模型能夠平衡調度電力負荷。

圖6 三種系統電力負荷平衡調度結果對比

通過上述分析結果可知，使用基于自適應分段云模型的系統，具有平衡調度電力負荷的功能，說明使用該系統能夠均衡調度可再生能源。

4 結束語

該文設計的基于自適應分段云模型的可再生能源電力系統，根據可再生能源集中接入電力系統的特點，利用自適應分段云模型，給出了一種兼顧多種不確定條件下的平衡調度電力負荷方案。通過實驗驗證，該系統與理想調度結果基本一致，能夠確定電力系統備用需求，具有較好的平衡調度電力負荷性能，一定程度上可以有效實現均衡調度可再生能源。