基于粒子群算法的含光伏微電網并網功率控制系統

洪毅

（中國能源建設集團廣東省電力設計研究院有限公司，廣東東莞 510663）

近些年來，隨著新興能源行業的快速發展，微電網也獲得了普遍發展，更多的微電網與新能源之間實現了互連，以達成對能量資源的有效使用與能源質量互補的目的。微電網在建立后可以有效提高供電系統的可靠性和靈敏度，同時充分利用太陽能、風電等新能源，以優化微電網能量結構，減少污染氣體的排放，微電網中所存在的分布式能源系統具有間歇性、隨機性的特征，能夠有效地控制微電網和主電網聯系點之間的電力變化，進而降低微網對電網整體結構的沖擊，這一特點受到了學者的廣泛關注，針對微電網功率控制的相關研究課題也越來越多。

文獻[1]提出了一種基于自適應權重粒子群優化算法的分布式光伏并網功率控制方法，該方法依據粒子群優化，通過自適應權重設計，控制部分區域的微電網并網功率，但是利用權重算法只能控制微電網并網的部分區域，無法細致化對點控制；文獻[2]基于遺傳算法優化方法，搭建了卷積長短記憶混合神經網絡模型，實現了光伏發電功率控制。該方法在微網運行方式的切換過程中可以很好地控制目標，但是無法對并網聯絡線達到良好的控制效果。

粒子群算法是通過頭部粒子探索、尾部粒子跟隨運行的群體粒子運行方式，每個粒子都有一個相對應的適應值，該方法可以覆蓋較大范圍的目標點。為此，該文基于粒子群算法，設計含光伏微電網并網功率控制系統，以提升微電網功率控制范圍和控制效果。

1 硬件設計

1.1 光伏電池

光伏電池的應用可以起到環保節能的效果，該文設計的光伏電池包含三個模塊：光伏陣列模塊、光伏轉變器模塊和光伏控制器模塊[3-4]。光伏轉變器將光伏陣列輸出的電能轉變為可供利用的交流電并入到大電網中。光伏控制器負責對光伏陣列進行控制，保證光伏陣列盡可能多地轉化太陽能，節約時間成本和效率成本，最大程度輸出電能[5-6]。光伏電池結構如圖1 所示。

圖1 光伏電池結構

根據圖1 可知，光伏電池主要包括光伏陣列、DC、控制器、AC、采集器和電網。通過收集不同時刻下的光照強度[7]完成對不同時刻光伏陣列輸出功率數值統計，以此作為軟件部分的數據支撐。

1.2 處理器設計

該文選用的處理器為中央處理器，處理器內部包括運算單元和控制單元，通過處理器完成信息和程序執行，處理器在功率控制系統中扮演重要角色[8-9]。該文研究的中央處理器結構如圖2 所示。

圖2 中央處理器結構

根據圖2 可知，處理器內部包含三種不同的寄存器，通過通用寄存器保存數據指令，存放數據量，利用專用寄存器分析數據的通路寬度，與端口連接提高操作的可行性[10-12]，通過控制寄存器執行不同任務，并將數據標記到一起，展示正確頁碼。

1.3 控制器設計

該文選用的控制器是一種小功率的控制器，具有工作效率高、安裝使用便捷、機體維護簡單等特點，其輸出功率可以根據調整燃料的供給而改變其大小，具有更強的可控性[13-14]。在實際應用中，由于控制器的輸出功率受其自身動力條件限制，且同時發出的動力變化幅度需要在規定的范圍以內，所以必須對控制器的輸出功率加以計量并進行范圍的確定。控制器結構如圖3 所示。

圖3 控制器結構

由圖3 可知，控制器由單片機、濾波器、監測基站組成。控制器電路如圖4 所示。

圖4 控制器電路

由圖4 可知，控制器電路內部包含兩個電阻和一個電容。通過調整控制器的發電功率，確定控制系統的極限功率包括最大輸出功率和最小輸出功率，以此結果作為該文系統硬件選用的控制器的功率范圍，保證既可以生產電能，也能滿足熱冷負荷的需求。

2 軟件設計

2.1 含光伏微電網并網功率控制目標函數

光伏微電網并網運行時要考慮各種微電源的運行約束條件，以保證含光伏微電網并網的穩定運行。微電網運行時，其中最重要的是微電網并網運行時的功率平衡約束條件，因為微電網在實際運行過程中，各個系統負荷、系統功率損失等必須滿足功率平衡條件[15]。

光伏電池的輸出功率表示為式（1）：

式中，PG(T)表示T時刻光伏陣列的輸出功率數值；ρ表示與光伏電池相關的溫度系數；D(T)表示T時刻光伏太陽能電池板表面的光照強度；D表示標準測試環境下光伏太陽能電池板表面的光照強度。

綜合上文公式，微電網并網運行時的系統負荷功率目標函數可以表示為式（2）：

式中，δ表示負荷影響因子，PM表示微電網并網運行額定功率，PF表示微電網并網發電功率。在并網運行時，含光伏微電網的運行主要從兩個維度考慮：光伏微電網內部之間各微電源之間的能量調度；光伏微電網與大電網之間的能量調度。不同運行維度環境下δ系數取值不同。由式（3）可知，微電網并網運行時的系統負荷功率受到PG、PF、PM三部分輸出功率，以及并網運行時的負荷影響因子共同影響。

2.2 基于粒子群算法的含光伏微電網并網功率控制

種群中的所有粒子的運動范圍是在可行解的空間中，每一個粒子在搜尋中得到的運行方向和運行距離由同一個飛行的速度變量決定，在搜尋過程中，每一個粒子的搜尋方向是按照當前粒子群中最優粒子的運行方向來跟隨的。

含光伏微電網并網運行過程中，其內部的光伏電池存在正序諧波或負序諧波時，其均會對運行時的電壓產生影響，計算公式可表示為式（3）：

式中，k+1 表示此時光伏電池交流側存在k+1次正序，Ik+1表示在k+1 次正序諧波時的電流函數，k-1 表示此時光伏電池交流側存在k-1 次負序，Ik-1表示在k-1 次負序諧波時的電流函數。

通過式（3）可知，無論光伏電池交流部位產生的k+1 次等值正序，還是k-1 次負序諧波，在交流側產生的均為k次諧波。根據諧波計算結果，調節含光伏微電網并網運行狀態，實現功率控制。基于粒子群算法的含光伏微電網并網功率函數可以表示為式（4）：

式中，n表示粒子參數數量[16]。粒子群算法形式簡潔，需要設置的基本參數少，該文設置的參數包括微電網并網運行時的系統負荷功率及負荷影響因子兩部分，通過分析含光伏微電網并網功率運行狀態，抑制功率波動干擾，實現最佳功率控制。

3 實驗研究

為了驗證該文基于粒子群算法的含光伏微電網并網功率控制系統的實際應用效果，與文獻[1]自適應權重PSO 算法的電網控制方法、文獻[2]基于遺傳算法的電網控制方法進行對比。

3.1 實驗設置

設定實驗過程的控制時間為30 min，確定含光伏微電網并網功率控制過程的負荷數據和光照強度數據，分析光伏電池的工作狀態，根據分析結果進行協調控制，實驗環境如圖5 所示。

根據圖5 可知，實驗期間采用控制信號處理算法，通過光伏—模糊控制系統控制功率。

3.2 實驗結果分析

同時采用該文系統和兩種對比系統實驗，三種系統應用下得到的含光伏微電網波動情況如圖6所示。

根據圖6（a）可知，基于自適應權重PSO 算法在控制過程中，很難起到抑制波動的作用，受到光伏系統自身不可預測性的影響，必須要加大功率支持才能實現控制，這樣直接導致出現峰值較高，控制過程穩定性差的問題。根據圖6（b）可知，遺傳算法控制方法在控制過程中穩定性較差，該算法在控制過程中會對含光伏微電網運行產生功率干擾，導致電網運行異常。根據圖6（c）可知，采用該文系統通過粒子群對含光伏微電網功率控制，確保輸出功率在±0.02 pu 內波動，在電網控制過程中，能夠最大程度減少波動對含光伏微電網的功率沖擊。

三種系統充放電過程的儲能系統ESS（Energy Storage System）節省百分比實驗結果如表1 所示。

表1 充放電過程ESS節省百分比實驗結果

根據表1 可知，該文提出的基于粒子群算法的含光伏微電網并網功率控制系統充放電過程的ESS節省百分比高于30.20%，相較于兩種對比系統更高。由此可知，設計系統通過粒子群算法實現功率交換響應，確保功率能夠穩定在一個很小的范圍波動，響應時間更快，在實際的含光伏微電網并網功率控制中具有很好的應用效果。

4 結束語

文中將自然環境中的太陽能作為微電網能源供給，通過對含光伏微電網并網功率控制系統進行硬件方面的設計和軟件方面的設計，將其應用于實際，有助于減少化石能源的開采。通過建立含光伏微電網并網功率控制目標函數、求解平衡約束條件，計算微電網并網運行時的系統負荷功率，并基于粒子群算法控制含光伏微電網并網功率，實現了快捷、高效率的含光伏微電網并網功率控制，該系統具有簡單易操作，且算法控制結果精準的優勢，具有良好的應用效果。