基于鲁棒模型预测控制的微电网能量优化方法

论文总字数：45850字

摘 要

16012230 李元

指导教师 窦晓波 秦申蓓

随着时代经济的发展，传统的“大电网”系统已经越来越无法满足经济效益最优化的需求。分布式电源（Distributed Generation ,DG）的出现使得微电网（Micro-Grid）体系成为未来的热门话题。微电网中主要包括了分布式电源、负荷、储能系统和监控保护设施等。而微电网如何管理负荷和储能来达到最优的经济目标是目前需要解决的重点问题。本研究主要解决微电网的经济效益最大化优化控制问题，对于经典的微电网模型具有普遍的适用性。

模型预测控制（model predictive control, MPC）方法是解决开环控制最优化问题的一种有效方法。而对于传统的MPC方法，加入鲁棒优化可以使控制更加灵活合理，节约计算成本。本文以微电网的能量优化为应用背景，在了解微电网的运行原理和储能以及负荷的配合调控的前提下，建立微电网发电系统的仿真模型，研究鲁棒优化模型预测的控制策略，并利用 C 平台，结合随机优化选择的遗传算法，对在峰谷电价的基础上的微电网中的发电系统，不可控负荷、可控负荷、可平移负荷和储能系统进行建模和仿真，最后对某些条件下的微电网系统进行优化调节设计。

关键词：微电网，模型预测，分布式电源，鲁棒优化，遗传算法。

Abstract

Abstract： Along with the development of economy, the traditional "big power" system has become increasingly unable to meet the needs of the optimization of economic benefit. Distributed Generation makes the Micro-Grid system become a hot topic in the future. Micro grid mainly contains the distributed generation, load, energy storage devices and monitoring and protection facilities, etc..How to manage the energy storage and load to meet the best economic goal of the Micro-Grid is the key problem to be solved at present. This research focus on solving the problem of how to get the maximum profit of the Micro-Grid, and it is fit to apply to all the classic Micro-Grid models.

Model predictive control method is an effective method for the optimization of open loop control. For the traditional MPC method, adding robust optimization can make the control more flexible and reasonable. The micro grid energy optimization as the application background, in the understanding of the micro grid operation principle and energy storage and load with the regulation of the premise, this paper establishes the simulation model of Micro-Grid generation system and robust optimization model predictive control strategy. And use C platform, establish the modeling and simulation system of the power generation system of micro grid based on peak-valley electricity price, the uncontrollable load, controllable load and translational load. Finally, the optimization and adjustment of the micro grid system under certain conditions are carried out.

Key words: Micro-Grid, MPC, Distributed Generation, Robust, Genetic Algorithm.

第一章 绪 论

1.1课题背景与意义

随着全球能源的日益紧缺，人类的经济活动发展逐渐受到能源匮乏的制约，对传统能源以外的新能源如风能，太阳能等的利用成为重中之重。而目前已有的传统大电网输电系统是基于传统能源而展开建设的，随着电网规模的日益扩大，其问题也逐渐凸显，全球范围内也在寻求新的电网解决方案。由于新型电源，包括光能、风能、生物质能等的出现，其电能特性和稳定性都有异于传统电源，具有分布性广，地域要求高和电压等级不稳定的特点，所以需要和传统电源进行区分，由此产生了分布式电源（Distributed Generation, DG）的概念。而分布式电源一经出现，立刻因为其容量灵活，可以配合负荷建设等优点受到广泛关注。分布式电源能够解决区域用电的需求，减轻大电网的用电负荷，提高电网稳定性；对于用电需求小的区域，分布式电源可以向电网输送电能。但分布式电源的输出不稳定性使得其接入电网成本较高，对电网的冲击较大。为了减少其对电网稳定性的冲击，提出了微电网（Micro-Grid）的概念。

微电网主要包含分布式电源、负荷、储能装置以及配套的继电保护系统等。微电网是对于分布式电源这个概念提出而提出的。这也是传统大电网向智能电网转变的一个趋势。由于微电网的中的分布式电源收到时间天气等影响，不能连续供电，每日的供电曲线变化也比较大，表现出了强烈的随机性。因此储能系统的引入成为了必然。对于微电网的控制管理也需要对储能系统的充放电进行管理，结合外接大电网的峰谷电价进行考虑。传统的对大规模发电机组的管理策略显然不适用于微电网。因此如何合理地对微电网内的负荷、发电和储能进行调控来达到最优的经济产能效益成为了热点话题。

1.2国内外研究现状

目前国内外对于微电网经济运行问题的研究不多，文献[1]建立了最基本的微网经济运行系统，有一定的参考价值，但是没有加入储能元件的考虑，有所欠缺；文献[2]提出了微电网负荷的优化设计，并加入了储能元件的考虑，但是其对于储能元件的应用仅仅是将其作为弥补分布式电源出力不足的一种手段，对于储能元件灵活的充放电带来的经济效益没有考虑；文献[3]体现出了储能的充放电使用的作用，但是对于负荷和各电源的出力是按照预先规定好的原则来安排，对于出力的随机性没有考虑完全，并且没有办法获得最佳的经济效益。纵观现在所有已有的微电网系统管理，大部分能够做到自有系统内的控制以及和大电网的电能交互，但对于储能元件并没有做到灵活使用，而且管理控制原则都是事先约定，不能按照不同情况改变。同时，对于中国现在实施的峰谷电价政策，没有考虑到利用储能装置来削峰填谷。

1.3本论文主要工作

本文在了解现有的经济优化策略的基础上，设计了一种基于鲁棒优化模型预测控制的微电网能量优化方法，将分布式电源、负荷和储能系统统一建模，并通过模型预测控制的方法，加以鲁棒优化使得预测方法更加合理且符合实际环境，利用遗传算法的随机性来优化控制微电网，使其达到预期的最优经济运行的结果。

第二章 微电网中的各式模型分析

2.1 分布式电源模型分析

微电网中的分布式电源主要可以分为两种类型。一种是基于传统燃气发电机的同步或者异步电机，这类电源模型和大规模机组中的电机类型基本一致，也有较为成熟的电机模型；另一种是新能源为一次能源的电源模型，如光伏发电和风力发电模型。这类电源不能套用传统电机模型，由于出力不稳定且随机性大，需要逆变器之类的电力电子装置进行变换。本文着重研究的分布式电源模型主要为后一种，也就是通过逆变装置将电源接入电网的分布式电源。

这类电源模型大概可以分为原动机、斩波升压电路以及整流装置和逆变器三部分。示意图如图1所示。

图1.分布式电源模型构成

在这个电源模型中，一次能源主要是光能和风能等新能源，而原动机的作用就是将这些一次能源转换为电能来供给负荷和电网使用。但是原动机所转换的电能并不能直接使用，需要经过电力电子装置的转换才能得到理想的电压和功率都是稳定值的交流电源特性。原动机所输出的是不稳定且电压较低的直流电，而斩波升压电路能够将其升压以达到满足后续的DC/AC变换器的输入电压要求[4]。DC/AC变换器一般称为逆变器，其作用是使得直流电转化为负载可用或者可以并入电网的交流电。在本文的讨论中将原动机和斩波升压电路看作为直流电源的一部分，逆变器看作另一部分。

直流电源的模型可以选择两种，一种是电压恒定的电压源，另一种是电流恒定的电流源。在本文中微电网考虑到了储能系统的使用，其分布式电源的建模需求主要是稳定输出，且总出力稳定可控制，因此接在逆变器一侧的直流电源模型考虑使用电压源。由功率公式P=UI可知，功率受到电压和电流两方面控制。由于在出力侧加入了储能系统的因素，因此微电网中负荷使用的电能电压基本维持稳定。当然如此使用模型是有所限制的，首先微电网中必须有储能装置进行配合使用来维持电压稳定，而且储能装置的容量需要能够满足出力无法满足负荷的部分，因此对于储能装置的容量有所要求。

如果以上条件都能满足，那么在微电网中可以近似地将分布式电源的原动机配合储能装置看作为一个稳定的功率源，其特点是电压稳定且输出功率可控。

如果在小型微电网的环境的考虑之下，其逆变器和直流电源部分的变化功率损耗可以忽略不计，那么光伏电池或者风力发电机的实时功率就和负荷或者电网使用的电源功率一致，分布式电源的模型也进一步简化为电压稳定，功率随时间变化但稳定可控的交流电压源。如采用三相桥式逆变器的光伏电池配合储能装置的使用[5]，简化模型输出电压如图2所示。

图2.简化模型逆变器输出侧光伏曲线

2.2 储能装置模型分析

储能装置是微电网中非常重要的一部分，随着微电网发展越来越迅速，储能装置由于其灵活的充放电性能和能补偿有功出力不足等特点受到了广泛关注，也越来越多地运用到了孤岛或者接入电网的微电网系统中。现有的储能系统大多由蓄电池和超级电容器储能装置构成，其模型为直流电源模型。原动机发出的电能通过Boost斩波电路升压以及逆变器输出到电网和负荷，如果负荷消耗很小，则多余出力通过Buck斩波电路降压输入蓄电池内储存；如果原动机出力无法满足负荷的需要，那么就需要储能装置的补偿，通过Boost斩波电路升压供给负荷。

储能装置在微电网并入大电网运行时主要作用是调节微电网和大电网之间的交换功率，来满足分布式电源、储能装置和负荷之间的功率平衡。在这种工作模式下，储能装置的结构模型和电网中传统的PQ节点模型一致。而在孤岛运行的情况下，储能装置的作用主要是维持微电网中电压的数值和频率的稳定，属于传统的平衡节点。在本研究中微电网环境是小容量家庭微电网，需要连接至大电网进行运转，所以采用PQ节点的模型结构[6]。

而超级电容器的作用是调节原动机和电容器出口母线的功率稳定。其安装的位置应该是在分布式电源的原动机和逆变器之间，在暂态过程中能短时间提供系统的电能，以达到稳定分布式电源输出电压的目的，在缓冲功率波动的同时补偿原动机输出的不足或者电压波动。

储能系统在具体使用时需要考虑的因素有如下几点：

（1）储能输入输出功率的限制条件：储能元件作为一个可以充电也可以放电的元件在微电网中有特殊的地位，在充电时其可以作为负荷模型中的一个部分，而放电时则是电源模型的组成部分。储能元件受到器材本身的制约，其充放电功率受到一定的限制。即

（1-1）

本文的研究中取值为2500W，即储能装置作为电源状态时的供电功率最高为2500W。而的取值为5000W，即储能装置作为负荷充电时最高功率为5000W。

（2）荷电状态（State of Charge，SOC）的限制条件：储能元件作为蓄电池和超级电容器的结合构造，为了保证其使用寿命和运行的稳定性，基本不能使其充分放电或者是充分充电，需要对其进行上下限的约束，即

（2-2）

同时为了管理策略的通用性，我们希望在每天或者每一轮充放电完毕之后，SOC的状态是一致的，即

（2-3）

综上所述，蓄电池和超级电容器所构成的储能装置可以随时间变化在分布式电源出力较多时存储系统中的能量，在出力不足时补足负荷所需的电能，从而方便分布式电源按照最大功率追踪原则的方式运行。如果结合考虑峰谷电价的因素，储能元件能够在峰时电价时卖电，在谷时电价或者负荷不足时充电，从经济效益的考虑来说是一个很好的节约成本的手段。微电网连入大电网运行时，储能装置能够实现对微电网的功率进行适当调节的功能，提高系统的可靠性，同时降低了电压波动对大电网的影响。其在微电网中综合考虑时可以看作分布式电源原动机的一部分来计算，也可以当作一个纯粹的储能系统来考虑。

2.3 负荷模型分析

微电网的负荷构造比较复杂，之前的研究也主要集中在微电网中的电源和储能结构的建模需求上，对于负荷的建模研究比较少。其实在不同的场景和环境中，微电网中的负荷也体现出多样化的结构特征。目前主流的负荷结构主要有写字楼或者居民区型微电网（办公型微电网）负荷、工业型微电网负荷和孤岛微电网结构。本文研究的是办公型微电网故下文将按居民楼微电网负荷展开。

居民楼微电网的负荷特点是类型较多，但总体可以分为固定负荷（不可控负荷），可控负荷和可平移负荷三种。类似于照明负荷，生活办公负荷（如电视、电脑、电冰箱和电饭锅）等负荷，在每天固定的时间段内必须使用，不可调控，属于固定负荷；而空调负荷在所有的负荷中表现的占比重极大，其特点是在固定时间段内可以使用（如本文所研究的居民楼，在居民下班到第二天上班的过程中可能使用空调），但具体使用功率是多少可以根据当时的温度和人的需求来调整，所以将其归类为可控负荷；而像热水器，洗衣机之类的带有定时操作的负荷，其特点是每天必须使用，但使用的时间段可以随意调整，将其归为可平移负荷。

由于本文考虑的主要是经济性因素，因此对于负荷的无功部分不予考虑，仅仅考虑有功功率。根据不同时刻排出负荷的有功功率大小和类型，如下表所示

在负荷模型建立完毕的同时，本文中还有一些其他限制。

（1）功率平衡约束：即微电网系统每时都必须保持有功功率的平衡，具体用公式表示如下

（2-3）

式中为储能的有功功率，为正时表示放电，为负时表示充电。表示微电网此时与电网交互的有功功率，表示光伏发电功率，表示总负荷，而总负荷又是可控负荷、固定负荷和可平移负荷组成。

（2）交互点功率限制：各个时间段微电网和大电网交互功率应满足上级电网对交互功率的限制，用公式表示如下

（2-4）

式中：为用户向上级电网售电功率上限；为用户从上级电网购电功率上限。一般取40000W。

第三章 模型预测控制和算法策略

3.1模型预测控制（MPC）策略原理

模型预测控制或称为预测控制（MPC）是一类比较特殊的控制，是目前为数不多的成功运用于工业控制的预测控制之一。模型预测控制顾名思义，是一种基于预测控制模型的算法，它根据过去历史的优化信息来推断将来可能的优化输出，根据其目标函数或者性能函数来推测将来的控制动作。模型预测控制解决的是一个有限水平的开环控制，它是一个在线解决方案，在一个世界段内获得的控制效果只有第一个时刻的控制效果会加以应用。模型预测方法总结起来有三个特征[7-8]，下文一一描述。

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