江義火,符克議
(東莞城市學院,廣東 東莞)
對微電網的屬性構成分析可發現,其集成多種功能結構板包括分布式能源、儲能系統、能量轉換設備以及負荷[1],是一種綜合程度較高的電力系統。在一定地理區域范圍內進行小規模發電,可以減少上層電網在電力傳輸過程中產生的損失[2],對于保持不間斷電力供應也具有重要保障作用[3]。結合微電網屬性構成,在儲能、光伏、風電等可調度能源接入的條件下[4],結合用戶側負荷行為習慣對其機型綜合控制就成為極為必要的管理內容。因此,源網荷儲一體化成為能源發展的主要路徑[5]。在發展過程中,其核心目標是打造以“綠色供能+綠色用能”為引擎驅動綠色產業發展的集成創新體系。對此,文獻[6]以新型電力系統為導向,提出一種源網荷儲一體化電力平衡控制方法,在一定程度上提高電力系統輸出與負荷之間的平衡關系,但是精度存在優化空間;文獻[7]從園區電能規劃設計角度出發,提出一種源-網-荷-儲一體化管理方案,一定程度上降低電力系統的無功輸出,但該方法靈敏程度相對偏低。
基于上述,本研究提出源網荷儲一體化多元協調控制系統設計研究,通過對比測試分析驗證設計系統的應用性能。
在對源網荷儲一體化多元協調控制系統的硬件進行設計時,本研究主要對核心板進行研究。考慮到對于源網荷儲數據信息而言,其自身具有規模較大,種類較多,且更新較快的特點,在進行協調控制時,對于控制的效率和效果要求也相對較高[8]。為此,本研究將XCZU3EG-1SFVC784 作為設計源網荷儲一體化多元協調控制系統的核心板硬件裝置。在結構配置上,XCZU3EG-1SFVC784 是業界最小尺寸的ZynqUltra-Scale 核心板,因此在應用階段不受客觀條件的局限。其中XCZU3EG-1SFVC784 核心板搭載了基于XILINXMPSoC 全可編程處理器,4 核Cortex-A53(Upto1.5 GHz)+FPGA+GPU+VideoCodec(僅EV 系列),因此功能空前強大,能夠滿足多元源網荷儲數據的處理需求。同時板載4GB DDR4 SDRAM(64 bit,2 400 MHZ)及豐富的存儲資源,從容應對源網荷儲一體化多元協調控制下的復雜運算需求。除此之外,XCZU3EG-1SFVC784 板載千兆以太網PHY 和USB PHY,輕松實現高速互聯,確保控制的時效性。
在通信方面,XCZU3EG-1SFVC784 核心板的信號接口配置情況見表1。

表1 XCZU3EG-1SFVC784 核心板信號接口設置
結合表1 可以看出,XCZU3EG-1SFVC784 核心板運用了極致的選料與工藝標準,在Samtec 28+Gbps高速高可靠性BTB 連接器和松下M6 板材&12 層盲埋孔工藝的支持下,能夠滿足不同環境下多元信號的實時交互需求。
對XCZU3EG-1SFVC784 核心板中ARM 和FPGA 的板載資源配置情況進行分析,具體見表2。
結合表2 可以看出,XCZU3EG-1SFVC784 還板載了4 個編程運行狀態LED 燈,確保在實際運行階段清晰易用,除此之外,本研究選擇的核心板在供電設計階段以Intel 電源模塊為基礎,實現了集成化的供電設計,具有更高的穩定性和可靠性。并且結合實際的應用環境,有主/被動兩種散熱模式設計可供選擇。最大限度滿足源網荷儲一體化多元協調控制系統的運行需求。
在對電力系統源網荷儲進行協同控制時,保障實際輸出與負荷實現最大限度的擬合是根本目標,為此,本研究首先對電力系統的負荷情況進行預測,具體的實現方式見圖1。
結合圖1 所示的電力系統負荷預測流程,本研究引入了VMD-LSTM -CNN 機制,對于特征參數的選擇,結合影響電力負荷數據,將氣象、歷史負荷、以及時間作為具體的指標參數,采用變分模態分解的方式對電力負荷以及溫度、濕度等氣象數據進行處理后,將與原電力負荷數據相關性最高的分量作為神經網絡的輸入數據。結合模態分解結果,構建多維特征時間序列,其可以表示為
式中:L 表示負荷數據預測結果;l 表示當前時刻的真實負荷數據;xmn表示時間序列的特征參數,對應的維度為m×n。
在此基礎上,利用LSTM-CNN 神經網絡對多維特征時間序列數據集進行訓練分析,將滿足誤差要求的結果作為最終的電力系統負荷預測結果。
在上述基礎上,對于源網荷儲的一體化多元協調控制方式可以表示為

按照上述所示的方式,結合實際負荷與電力系統輸出功率之間的關系,實現對電力系統源網荷儲的一體化多元協調控制。
在測試過程中,本研究以某實際的源網荷儲電力系統為基礎開展了對比測試。其中,測試電力系統在一天中的實際負荷數據變化情況見圖2。

圖2 測試電力系統單日負荷曲線
結合圖2 所示的信息可以看出,在測試電力系統中,單日負荷峰值出現在18 h~20 h 時間段,次峰值出現在7 h~8 h 時間段;單日負荷谷值出現在14 h~16 h 時間段,次谷值出現在23 h~次日4 h 時間段。在此基礎上,對測試電力系統的能源構成情況進行分析,其中,對應的電源類型為分布式電源,并通過統一管理的方式實現對清潔新能源和其他可控分布式電源的協同管理。在清潔新能源發電中,風力發電的出力區間為700.0 kW~1 500 kW,光伏發電的出力區間為0.0 kW~2 000 kW。最后,對測試電力系統的儲能配置情況進行分析,其共包含3 個儲能裝置,對應的滿額電量均為250.0 kW,允許剩余電量最小值為12.0%,最大充電和放電功率均為500.0 kW/h。
在此基礎上,分別采用本研究設計的源網荷儲一體化控制系統,以及文獻[6]和文獻[7]提出的源網荷儲控制系統在上述環境下開展對比測試,分析不同系統控制下,測試電力系統的無功輸出情況。
結合3.1 部分設置的測試環境,不同系統作用下,電力系統的無功輸出情況見表3。

表3 不同系統控制下無功輸出數據統計
結合表3 所示的數據信息對三種不同源網荷儲控制系統的測試結果進行分析可以發現,隨著電網實際負荷參數的變化,對應的無功輸出也表現出了不同的變化趨勢。對比文獻[6]、文獻[7]控制系統,本研究設計系統的測試結果中,電網的無功輸出不僅隨著實際負荷參數的增加呈現出了穩定的下降趨勢,且整體水平始終較低,當電網實際負荷為6 000 kW 時,無功輸出為556.20 kW,當電網實際負荷為12 000 kW時,無功輸出僅為53.79 kW,系統性能最佳。
為了能夠最大限度降低電力系統的無功輸出,對源網荷儲進行綜合控制是十分必要的。本研究提出源網荷儲一體化多元協同控制系統設計研究,結合電力系統源網荷儲數據自身的屬性特征,設計了具有強大處理能力的硬件裝置作為系統穩定運行的支撐,并歸納結合源網荷儲具體參數之間的關系,實現對其的控制管理,切實實現了降低電力系統無功輸出的目的。借助本研究設計的源網荷儲一體化多元協同控制系統,希望能夠為實際的電力系統管理調度提供有價值的參考,最大限度提高電能資源的有效利用率。