CN102135760A - 微网用神经网络能量协调控制器 - Google Patents
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Abstract
本发明属于分布式发电和智能电网控制领域，涉及一种基于神经网络的微网能量协调中央控制器。具体提供一种能够利用BP神经网络来实现对包括风力发电单元、燃气轮机发电单元、PV发电单元、有载调压变压器和各类负载等单元的微网进行控制的智能能量中央控制器。实施过程为利用各微型电源的实际功率、负载的实际功率和***频率作为神经网络控制器的9个输入节点，用包含12个隐层节点的单隐层BP神经网络，构造9个输入节点和11个输出节点的网络映射关系，从而控制微网***的能量平衡管理，并实现微网与大电网的自适应连接。
Description
技术领域
本发明属于分布式发电和智能电网控制领域，具体涉及一种基于神经网络的能量协调中央控制器。
背景技术
随着世界经济的发展和能源危机的加剧，我国在十一五期间已经对微网及其智能化发展有了大力支持，并取得了一定的成果。在十二五发展期间，国家将借智能电网的发展契机，进一步推进微网和智能微网的建设及其实用化发展。智能微网就是微网的智能化，在微网中利用先进的设备和先进的控制手段对多种发电设备和终端用户进行优化管理，使之为用户提供更可靠更高质量的电能和为大电网提供服务的措施均属于智能微网的研究范畴。
目前，微网研究的相关内容主要包括独立的风力发电、光伏发电及风光互补和风光柴联合发电控制***设计等。单独某种可再生能源的发电方式一般具有间歇性发电的缺点，因此微网更趋向于将多种分布式电源联合起来进行发电。同时为了提高***效率，还经常将供冷、供热与发电进行联合设计。在设计微网发电***中，普遍采用的设计方法是根据负荷的耗电量、微网所在地址的太阳能日照辐射强度和风力平均强度等，来确定微网内可再生能源发电控制***及相关储能单元的容量。对于微网这种新型混合发电***的运行控制和优化管理还涉及较少。运用现代控制领域中较为成熟的模糊和神经网络等智能算法对微网发电***进行优化控制是今后微网智能化发展的趋势之一。特别的，微网内的微型电源的功率分配和负荷匹配是微网管理控制中需要解决的关键技术，传统的根据经验对微型电源提供的功率控制和负荷投切控制存在控制精度低、效率低等问题，运用智能控制将克服以上缺点。
发明内容
本发明正是应智能微网发展的需求，提供一种能够利用智能控制来实现微网内能量合理流动的智能控制器，达到对各个微型电源和负载节点的功率进行控制。实现微网内各个微型电源对负载的优化分配，及其与大电网的自适应连接。为此，本发明采用如下的技术方案：
所述的微电网包括风力发电微型电源及其当地控制器1(含投切开关S1)、燃气轮机发电微型电源及其当地控制器2(含投切开关S2)、光伏发电微型电源及其当地控制器3(含投切开关S3)、负载及其切换开关Sload、中央能量控制器。另外，不同分布式电源组成微电网后，结合有载调压变压器S与电网连接。
所述的有载调压变压器，采用DSP对其进行电子控制。所述的当地控制器1和当地控制器3采用下垂控制方式，当地控制器2采用PQ功率控制方式。
所述的中央能量控制器采用BP神经网络控制方法，以能量匹配为目标，建立实际功率和参考功率、投切开关以及有载调压变压器S的关系，实现对微网内各个微型电源的功率优化管理和负载功率匹配问题。
本发明提出的基于神经网络的智能微网能量协调控制器，采用BP神经网络对微网内各节点的功率进行优化控制，智能微网能量控制器具有根据实际负载需求自动调节各个微型源的参考功率和投切开关控制功能。同时，该控制器具有自适应调节推理功能，以及自学习和并行计算功能。
具体而言，具有如下的技术有益效果：
1)微网与大电网采用有载调压变压器连接，具有无缝自适应连接功能；
2)有载调压变压器具有功率双向流动功能；
3)根据负载节点功率变化，实现微网内任意节点的实时功率匹配控制；
4)微网中央能量控制器采用特有的神经网络技术，具有自学习、并行计算等智能特点；
5)当地控制器具有过压、过载等保护功能，中央控制器则还具有远程控制功能。
附图说明
图1是微网拓扑结构及其控制图。
图2为基于神经网络的能量协调中央控制器。
具体实施方式
图1为基于中央能量控制器的微网拓扑控制结构图，其中配电网负责在微网自身供电不足的时候，向负载供电。S为有载调压变压器，负责配电网与微网间的连接与分离。微网内分布式电源包括：风力发电微型电源、燃气轮机微型电源、PV微型电源。风力发电微型电源由当地控制器1和中央能量控制器联合控制；燃气轮机微型电源由当地控制器2和中央能量控制器联合控制；PV微型电源由当地控制器3和中央能量控制器联合控制。负荷由各类负荷组成，包括恒阻抗负载1，电动机负载2和非线性负载3。图2为中央能量控制器原理图，具体为采用9个输入节点，12个隐层节点和11个输出节点的前馈型BP神经网络控制器。
如图1所示，本发明的微网用中央能量控制器首先利用电压、电流传感器获取电压电流信号并经计算得到风力发电微型发电单元实际功率P1和Q1、燃气轮机微型电源发电单元实际功率P2和Q2、PV微型电源发电单元实际功率P3和Q3。然后利用频压转换器得到***的频率信号f。如此，中央能量控制器就获取了9个输入节点信号，然后采用12个隐层节点(每个节点的输出函数为logsigmoid函数)和11个输出节点(每个节点函数为tansigmoid函数)设计相应的三层(单隐层)的BP神经网络控制器，得到当地控制器所需的参考输入Pref1、Qref1、Pref2、Qref2、Pref3和Qref3，以及微型电源投切开关S1、S2、S3控制信号、负载投切开关Sload信号和有载调压器S控制信号。正常运行下(最小负载所需功率＜微型源提供总功率＜最大负载所需功率)，中央能量控制器只对三个微型发电单元进行参考功率输入调节控制，不进行负载投切和微型电源投切。当微型电源所能提供的最大总功率小于负载所需功率时，神经网络控制器将输出负载投切开关Sload控制信号和有载调压变压器S控制信号进行***能量平衡控制。当微型电源提供的功率远大于负荷所需的功率时，神经网络控制器将输出微型电源投切开关S1、S2、S3控制信号进行***能量平衡控制，从而达到节能运行效果。通过以上控制策略，最终实现微网***的能量自动均衡分配，保证了微网的正常可靠运行。同时，中央能量控制器还设计有远程通讯功能，使得微网***具有远程控制功能。
Claims (3)
1.一种基于BP神经网络来实现微网能量控制的中央控制器，所述的微网包括风力发电单元、燃气轮机发电单元、PV发电单元、有载调压变压器和各类负载等，不同分布式电源组成微网后，结合有载调压变压器与配电网连接，其中，所有微型电源单元均采用中央能量控制器和当地控制器联合控制方式进行控制。
2.根据权利要求1所述的中央能量控制器，其特征在于：采用各个微型电源的实际功率、负载的实际功率和***频率作为神经网络控制器的9个输入节点，用包含12个隐层节点的单隐层BP神经网络，构造9个输入节点和11个输出节点的网络映射关系，从而控制微网***的能量自动均衡分配，并实现微网与配电网的自适应连接。
3.根据权利要求1所述的当地控制器，其特征在于：微型燃气轮机微型电源用当地控制器采用PQ功率控制方式，PV发电微型电源和风力发电微型电源用当地控制器采用下垂控制方式。
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