JP7224608B2 - Ｍｐｃに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法および装置 - Google Patents

Ｍｐｃに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法および装置 Download PDF

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Description

本発明は、風力水素結合システムの制御方法および装置に関し、特に、ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法および装置に関する。
伝統的な化石エネルギーが徐々に枯渇することに連れて、新しいエネルギーの開発と利用は今日のホットな研究トピックである。風力エネルギーに代表されるクリーンエネルギーはますます注目されるが、その変動性とランダム性のため、風力発電のグリッド接続率は比較的低く、風力エネルギーにより変換された大量の電気エネルギーを放棄しなければならず、エネルギーの浪費につながっている。一方、エネルギー密度の高いクリーンな燃料として、水素エネルギーも注目されるが、電気エネルギーによる水素製造のコストは、水素の大規模な利用を妨げている。この２つを組み合わせることは、両立の観点である。つまり、風力放棄の問題を解決し、水素製造のコストを大幅に削減し、クリーンエネルギーである水素の開発を促進することもできる。
風力水素結合システムがグリッドに接続されると、風力発電ファンは風力エネルギーを電気エネルギーに変換し、集電線を介して電力網にエネルギーを送り、同時に、電解槽システムは風力発電の変動を抑えるエネルギー貯蔵装置として、電気エネルギーの一部を消費する。電力網が部分的に切り離されると、オフグリッド運転状態になり、このとき、風力はすべて電解槽に消費されて水素を生成する。一般的に、大規模な風力発電所はグリッド接続されており、風力発電の電力のほとんどはエネルギー貯蔵システムによって平滑化されてグリッド接続して消費され、これは洋上風力発電所や大規模な陸上風力発電所でよく見られる。オフグリッドシステムの容量は一般的に小さく、再生可能エネルギーはすべて、コンバーターを通過した後、エネルギー貯蔵または電解槽水素製造システムに輸送されて消費され、これは、島や遠隔地の小規模な発電所でよく見られる。
実際の大規模な風力水素結合システムでは、単一の電解槽装置の容量が限られるため、電解槽システムは複数の電解槽セルで組み合わせて構成される。電解槽システムの内部の電力割り当てが調整されない場合、風力発電のランダム性と不安定性のため、電解槽の動作点がランダムにドリフトし、したがって、電解槽の水素生成、耐用年数、効率に影響を及ぼす。
本発明の目的は、従来技術における上記の欠陥を解決するために、ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法および装置を提供することである。
本発明の目的は、以下の技術的解決策を通じて達成することができる。
ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法であって、この方法は、
（１）風力水素結合システムを上層グリッド接続制御と下層電解槽制御に分割するステップと、
（２）上層グリッド接続制御によってＭＰＣ制御アルゴリズムを採用して、グリッド接続電力を制御し、風力予測曲線を追跡すると同時に、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得するステップと、
（３）電解槽セルの運転状態を定格電力運転、変動電力運転、過負荷電力運転、シャットダウンという４つの運転状態に分割するステップと、
（４）電解槽電力制御量に基づいて、時間－電力の二線式入替えの制御戦略を採用して、各電解槽セルの運転状態を決定し、電解槽セルが４つの運転状態のいずれかで順番に運転するようにするステップと、を含む。
好ましくは、ステップ（２）は、具体的に、以下のとおりであり、
（２１）動的マトリックス制御に基づく予測モデルを構築し、
Figure 0007224608000001
 ｘ（ｋ）は状態量であり、ｕ（ｋ）は制御入力であり、ｄ（ｋ）は外乱であり、ｙ（ｋ）は出力であり、Ａ、Ｂｕ、Ｂｄ、Ｃ、およびＤは係数マトリックスであり、具体的に、
Figure 0007224608000002
 、
ｕ（ｋ）＝Ｐｅｌ（ｋ）、ｙ（ｋ）＝ＰＧ（ｋ）、ｄ（ｋ）＝ＰＷ（ｋ）、
Figure 0007224608000003
 、
Figure 0007224608000004
 、
Figure 0007224608000005
 、
Figure 0007224608000006
 、
Ｄ＝［０ ０］であり、
ここで、ｋはサンプリング時刻であり、ＰＧ（ｋ）はグリッド接続電力であり、Ｐ（ｋ）は水素貯蔵タンクの圧力であり、Ｐｅｌ（ｋ）は電解槽電力制御量であり、ＰＷ（ｋ）は風力発電ファンの電力であり、ηは電解槽の消費する電気エネルギーを一定量の体積の水素エネルギーに変換する変換効率であり、Ｔはサンプリング時間間隔であり、Ｖは水素貯蔵タンクの容積であり、ｐ０は標準大気圧であり、ｐ０＝０．１ＭＰａであり、
（２２）制約を構築し、
Figure 0007224608000007
 、
Ｐｅｌｍｉｎは電解槽アレイの最小電力であり、Ｐｅｌｍａｘは電解槽アレイの最大電力であり、Ｐｍｉｎは水素貯蔵タンクシステムの最小圧力であり、Ｐｍａｘは水素貯蔵タンクシステムの最大圧力であり、
（２３）目的関数を構築し、
Figure 0007224608000008
 ここで、Ｐは動的マトリックス制御の予測長さであり、Ｍは動的マトリックス制御の制御長さであり、Ｐ’Ｗ（ｋ＋ｉ）は風力予測曲線中のｋ＋ｉ時刻での風力予測値であり、ＰＧ（ｋ＋ｉ｜ｋ）はｋ予測時刻で予測出力されたｋ＋ｉ時刻でのグリッド接続電力であり、ΔＰｅｌ（ｋ＋ｊ－１）はｋ＋ｊ－１時刻での電解槽電力制御量の増分であり、ｑｉおよびｒｊはそれぞれｋ時刻からｉ番目の時刻での誤差出力重み係数および制御増分重み係数であり、
（２４）予測モデルと制約条件に基づいて、目的関数を最適化するＭ個の電解槽電力制御量の増分を求め、１番目の制御増分に基づいて、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得する。
好ましくは、ステップ（４）は、具体的に、以下のとおりであり、
（４１）電解槽アレイ内の電解槽セルを順番に並べ替え、入替え周期を決定し、各入替え周期が到着したときに電解槽セルの並べ順序を調整し、
（４２）各入替え周期の初期時刻に、電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に後ろ向きに設定し、入替え周期の期間中に、電解槽電力制御量が変動する場合、現在の電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準とし、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを変動電力運転状態として引き続き設定し、同時に、最初の位置にある電解槽セルに到着するまで各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに設定し、次に、変動電力運転状態での電解槽セルに到着するまで最後の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに続けて設定する。
好ましくは、ステップ（４１）で電解槽セルの並べ順序を調整するための具体的な方法は、前の入替え周期に最初の位置にある電解槽セルを最後の位置に移動することである。
好ましくは、ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻および入替え周期の期間中に電解槽セルの数を決定するための具体的な方法は以下のとおりであり、
（４２１）電解槽電力制御量Ｐｅｌと電解槽アレイの実際の構成容量Ｐｐｚに基づいて、電解槽アレイが過負荷状態にあるかどうかを判断し、Ｐｅｌ≦Ｐｐｚの場合、過負荷がないと判断し、ステップ（４２２）に進み、そうでない場合、ステップ（４２３）に進み、ここで、Ｐｐｚ＝ｎＰｅであり、Ｐｅは電解槽セルの定格電力であり、ｎは電解槽セルの構成の総数であり、
（４２２）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１２、およびシャットダウン運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１３を決定し、Ｎ１１＋Ｎ１２＋Ｎ１３＝ｎであり、
（４２３）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、過負荷電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２２、および定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２３を決定し、Ｎ２１＋Ｎ２２＋Ｎ２３＝ｎである。
好ましくは、ステップ（４２２）で、Ｎ１１、Ｎ１２、およびＮ１３は、具体的に、以下のとおりであり、
Figure 0007224608000009
 ここで、上記式におけるＰｅｌ／Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
Ｎ１１＝ｎの場合、Ｎ１２＝Ｎ１３＝０であり、すべての電解槽セルは定格電力運転状態で運転するように設定され、
Ｎ１１＜ｎの場合、Ｎ１２＝１、Ｎ１３＝ｎ－Ｎ１１－１である。
好ましくは、ステップ（４２３）で、Ｎ２１、Ｎ２２、およびＮ２３は、具体的に、以下のとおりであり、
まず、過負荷の量ＰＯＬ＝Ｐｅｌ－ｎＰｅを決定し、
次に、次の式でＮ２１を取得し、
Figure 0007224608000010
 ここで、上記式におけるＰＯＬ／（φ―１）Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
最後に、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ―１）Ｐｅ＝０の場合、Ｎ２２＝０、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１であり、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ―１）Ｐｅ≠０の場合、Ｎ２２＝１、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１－１であり、φは電解槽の過負荷係数である。
好ましくは、ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻に電解槽セルの運転状態を設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
非過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ１１個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転し、Ｎ１２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ１３個の電解槽セルがシャットダウン運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定され、
過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ２１個の電解槽セルが過負荷電力運転状態で運転し、Ｎ２２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ２３個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定される。
好ましくは、ステップ（４２）で、入替え周期の期間中に、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準として、各電解槽セルの運転状態を前向きに設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
非過負荷状態の場合、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態またはシャットダウン運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、設定されていないもう１つの運転状態を順番に設定し、
過負荷状態の場合、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態または過負荷運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、もう１つの運転状態を順番に設定する。
ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御装置であって、この装置はメモリとプロセッサを含み、前記メモリはコンピュータプログラムを格納するために使用され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムが実行されるときに、前記ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法を実装するために使用される。
従来技術と比べて、本発明は以下の利点を有する。
（１）本発明のシステム全体は階層制御戦略を採用する。上層のＭＰＣ制御アルゴリズム（モデル予測制御）はシステムレベルから、グリッド接続条件下で可能な限り風力をグリッド接続し消費する。下層の電解槽制御戦略は各電解槽セルの電力割り当てを協調する。
（２）本発明は、風力予測を動的マトリックス制御と組み合わせ、予測された風力によってグリッド接続電力のスケジューリング計画を策定し、動的マトリックス制御アルゴリズムを使用してグリッド接続電力の追跡の精度を改善する。
（３）本発明の下層は、時間－電力の二線式入替えの制御戦略を採用し、各入替え周期が到着すると、電解槽セルの並べ順序を調整することによって、時間に基づく入替えを実現する。入替え周期中に電解槽電力制御量に基づいて、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準とし、他の電解槽セルの運転状態を設定することによって、電力に基づく入替えを実現する。時間に基づく入替えによって、シャットダウン時間が長すぎることによる電解槽の温度低下を回避でき、電解槽の反応速度に影響を与えるのを防ぐことができ、電力に基づく入替えによって、電力が安全な水素生成電力よりも低く、時間が長いために発生する安全上のリスクを回避でき、二線式入替えの戦略によって、システムの耐用年数とシステム操作の安全性を延ばすことができる。
本発明のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法のフローチャートである。 本発明のＤＭＣ制御時間領域図である。 本発明の動的マトリックス制御のフローチャートである。 本発明の実施形態における張北の風力発電所で特定の日に一台の２ＭＷ風力発電ファンの風力予測曲線である。 本発明の実施形態における追跡効果図および電解槽の電力曲線である。 本発明の時間－電力の二線式入替えの制御戦略下での電解槽の電力曲線である。 時間－電力の二線式入替えの制御戦略のない電解槽の電力曲線である。
本発明は、図面および具体的な実施形態を参照して以下に詳細に説明される。以下の実施形態の説明は、実質的に一例であり、本発明は、その用途または使用を限定することを意図するものではなく、かつ本発明は、以下の実施形態に限定されないことに留意されたい。
＜実施形態＞
図１に示すように、ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法であって、この方法は、
（１）風力水素結合システムを上層グリッド接続制御と下層電解槽制御に分割するステップと、
（２）上層グリッド接続制御によってＭＰＣ制御アルゴリズムを採用して、グリッド接続電力を制御し、風力予測曲線を追跡すると同時に、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得するステップと、
（３）電解槽セルの運転状態を定格電力運転、変動電力運転、過負荷電力運転、シャットダウンという４つの運転状態に分割するステップと、
（４）電解槽電力制御量に基づいて、時間－電力の二線式入替えの制御戦略を採用して、各電解槽セルの運転状態を決定し、電解槽セルが４つの運転状態のいずれかで順番に運転するようにするステップと、を含む。
本発明の上層制御戦略は、ＭＰＣ（モデル予測制御）に基づくシステムレベル制御戦略であり、グリッド接続条件下で、グリッド接続電力が、風力予測によって取得されたグリッド接続スケジューリング指令に最大限従うことを目的とする。下層制御戦略は、電解槽の内部制御戦略であり、電解槽システムの耐用年数を延ばし、システム操作の安全性を向上させるという目的を達成するために、電解槽システムの運転状態を最適化することを目的とする。
モデル予測制御（ＭＰＣ）は、特殊な制御である。その現在の制御動作は、各サンプリングの瞬間に有限な時間領域の開ループの最適制御問題を解くことによって得られる。プロセスの現在の状態は、最適制御問題の初期状態と見なされ、解かれた最適制御シーケンスは、最初の制御作用のみを実装する。これは、事前に計算された制御法則を使用するアルゴリズムとの最大の違いである。予測制御アルゴリズムは数十あるが、その代表的なものは、モデルアルゴリズム制御（ＭＡＣ）、動的マトリックス制御（ＤＭＣ）、および一般化予測制御（ＧＰＣ）などである。その中で、動的マトリックス制御は、工学で測定しやすいオブジェクトステップ応答を採用しモデルを構築する。そのアルゴリズムは比較的単純であり、計算量が少なく、ロバスト性が強い。採用された増分アルゴリズムはシステムステップ応答に基づくアルゴリズムであり、制御にはデジタル積分要素が含まれているため、システムの定常偏差を除去するのに非常に効果的である。これは、ＤＭＣアルゴリズムの大きな利点であり、石油化学産業で広く使用される。本発明は動的マトリックス制御（ＤＭＣ）を採用して風力水素結合システムを制御する。予測制御アルゴリズムにはさまざまな形式があるが、一般的な意味では、予測制御アルゴリズムは、予測モデル、ローリング最適化、およびフィードバック補正という３つの主要な部分を含む。そのうち、予測モデルは、一般的に、予測機能を備えた情報セットを指し、その表現形式に関係なく、いずれも予測モデルとして使用できる。ローリング最適化は、予測制御の最も主要な特徴である。予測制御は、あるパフォーマンスインデックスの最適化によって、将来の制御作用を決定する。このパフォーマンスインデックスは、システムの将来の挙動に関する。通常、将来のサンプリングポイントで、ある目的軌跡を追跡するオブジェクト出力の分散が最小であることが望ましい。予測制御での最適化は、一度オフラインで実行されるものではなく、オンラインで繰り返し実行されるものである。これはローリング最適化の意味であり、従来の最適制御とは異なる予測制御の基本的な特徴でもある。予測制御は、システムの実際に基づいて最適化を構築し、最適化中にシステムの将来の動的挙動をより正確に予測するように努める。したがって、予測制御の最適化はモデルに基づくだけでなく、フィードバック情報も使用して、閉ループ最適化を形成します。図２は、ＤＭＣ制御の時間領域図を示す。最適化時間領域Ｐを考慮する条件下で、制御時間領域Ｍ個の制御量を計算する。しかし、最初の制御量のみがシステムに適用され、次に同じ最適化プロセスが実行される。次の時刻でＭ個の制御量を計算し、このようにローリング最適化を実行する。最適化時間領域Ｐは、ｋ時刻からの予測長さが、将来、出力が期待値に近づくことができるステップ数を表す。Ｐが小さすぎると、高速性は高いが、安定性とロバスト性は低い。Ｐが大きすぎると、安定性は高いが、調節作用は低い。制御時間領域Ｍは、システムによって決定された制御量の将来の変更の数を表す。Ｍの値が小さいと、制御システムの安定性が向上するが、複雑なシステムの場合、得られる動的性能は低い。Ｍの値が大きいと、制御増分の変更のステップが多いことを許可するため、制御の柔軟性を向上させ、応答が速くなるが、システムが不安定になる可能性がある。一般的に、単純な動的応答を持つオブジェクトの場合、Ｍ＝１～２である。振動などの複雑な動的応答を含むオブジェクトの場合、Ｍ＝４～８である。Ｍ＜Ｐであることに注意する必要がある。
グリッド接続電力は風力曲線をできるだけ追跡するために、動的マトリックスの要件に基づいて関連モデルを確立する。システム内の電力の流れ方向を分析することにより、各電力間の制御フローチャートを整理し、図３に示す。図中、ＰＷは風力発電ファンの電力であり、ＰＷ’は風力発電ファンの電力予測値であり、ＰＧはグリッド接続電力であり、Ｐｅｌは電解槽電力制御量である。したがって、本発明のステップ（２）は、具体的に、以下のとおりであり、
（２１）動的マトリックス制御に基づく予測モデルを構築し、
Figure 0007224608000011
 ｘ（ｋ）は状態量であり、ｕ（ｋ）は制御入力であり、ｄ（ｋ）は外乱であり、ｙ（ｋ）は出力であり、Ａ、Ｂｕ、Ｂｄ、Ｃ、およびＤは係数マトリックスであり、具体的に、
Figure 0007224608000012
 、
ｕ（ｋ）＝Ｐｅｌ（ｋ）、ｙ（ｋ）＝ＰＧ（ｋ）、ｄ（ｋ）＝ＰＷ（ｋ）、
Figure 0007224608000013
 、
Figure 0007224608000014
 、
Figure 0007224608000015
 、
Figure 0007224608000016
 、
Ｄ＝［０ ０］であり、
ここで、ｋはサンプリング時刻であり、ＰＧ（ｋ）はグリッド接続電力であり、Ｐ（ｋ）は水素貯蔵タンクの圧力であり、Ｐｅｌ（ｋ）は電解槽電力制御量であり、ＰＷ（ｋ）は風力発電ファンの電力であり、ηは電解槽の消費する電気エネルギーを一定量の体積の水素エネルギーに変換する変換効率であり、Ｔはサンプリング時間間隔であり、Ｖは水素貯蔵タンクの容積であり、ｐ０は標準大気圧であり、ｐ０＝０．１ＭＰａであり、
（２２）制約を構築し、
Figure 0007224608000017
 、
Ｐｅｌｍｉｎは電解槽アレイの最小電力であり、Ｐｅｌｍａｘは電解槽アレイの最大電力であり、Ｐｍｉｎは水素貯蔵タンクシステムの最小圧力であり、Ｐｍａｘは水素貯蔵タンクシステムの最大圧力であり、
（２３）目的関数を構築し、
Figure 0007224608000018
 ここで、Ｐは動的マトリックス制御の予測長さであり、Ｍは動的マトリックス制御の制御長さであり、Ｐ’Ｗ（ｋ＋ｉ）は風力予測曲線中のｋ＋ｉ時刻での風力予測値であり、ＰＧ（ｋ＋ｉ｜ｋ）はｋ予測時刻で予測出力されたｋ＋ｉ時刻でのグリッド接続電力であり、ΔＰｅｌ（ｋ＋ｊ－１）はｋ＋ｊ－１時刻での電解槽電力制御量の増分であり、ｑｉおよびｒｊはそれぞれｋ時刻からｉ番目の時刻での誤差出力重み係数および制御増分重み係数であり、
（２４）予測モデルと制約条件に基づいて、目的関数を最適化するＭ個の電解槽電力制御量の増分を求め、１番目の制御増分に基づいて、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得し、具体的には、このステップでは、予測モデルと制約条件に基づいて、目的関数を最適化する制御増分を取得し、この問題は二次計画の問題であり、かつローリング最適化プロセスであり、つまり、各時刻に対して、対応する二次計画の最適解を解き、かつ最初の制御増分をシステムに適用し、次の時刻に同じ操作を再度実行し、二次計画の問題を再度解き、かつ最初の制御増分をシステムに適用し、このように循環ローリングして、実際のグリッド接続電力が指令曲線に最大限に従うことができる。
ステップ（４）は、具体的に、以下のとおりであり、
（４１）電解槽アレイ内の電解槽セルを順番に並べ替え、入替え周期を決定し、各入替え周期が到着したときに電解槽セルの並べ順序を調整し、
（４２）各入替え周期の初期時刻に、電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に後ろ向きに設定し、入替え周期の期間中に、電解槽電力制御量が変動する場合、現在の電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準とし、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを変動電力運転状態として引き続き設定し、同時に、最初の位置にある電解槽セルに到着するまで各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに設定し、次に、変動電力運転状態での電解槽セルに到着するまで最後の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに続けて設定する。
ステップ（４１）で電解槽セルの並べ順序を調整するための具体的な方法は、前の入替え周期に最初の位置にある電解槽セルを最後の位置に移動することである。
ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻および入替え周期の期間中に電解槽セルの数を決定するための具体的な方法は以下のとおりであり、
（４２１）電解槽電力制御量Ｐｅｌと電解槽アレイの実際の構成容量Ｐｐｚに基づいて、電解槽アレイが過負荷状態にあるかどうかを判断し、Ｐｅｌ≦Ｐｐｚの場合、過負荷がないと判断し、ステップ（４２２）に進み、そうでない場合、ステップ（４２３）に進み、ここで、Ｐｐｚ＝ｎＰｅであり、Ｐｅは電解槽セルの定格電力であり、ｎは電解槽セルの構成の総数であり、
（４２２）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１２、およびシャットダウン運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１３を決定し、Ｎ１１＋Ｎ１２＋Ｎ１３＝ｎであり、
（４２３）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、過負荷電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２２、および定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２３を決定し、Ｎ２１＋Ｎ２２＋Ｎ２３＝ｎである。
ステップ（４２２）で、Ｎ１１、Ｎ１２、およびＮ１３は、具体的に、以下のとおりであり、
Figure 0007224608000019
 ここで、上記式におけるＰｅｌ／Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
Ｎ１１＝ｎの場合、Ｎ１２＝Ｎ１３＝０であり、すべての電解槽セルは定格電力運転状態で運転するように設定され、
Ｎ１１＜ｎの場合、Ｎ１２＝１、Ｎ１３＝ｎ－Ｎ１１－１である。
ステップ（４２３）で、Ｎ２１、Ｎ２２、およびＮ２３は、具体的に、以下のとおりであり、
まず、過負荷の量ＰＯＬ＝Ｐｅｌ－ｎＰｅを決定し、
次に、次の式でＮ２１を取得し、
Figure 0007224608000020
 ここで、上記式におけるＰＯＬ／（φ―１）Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
最後に、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ－１）Ｐｅ＝０の場合、Ｎ２２＝０、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１であり、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ―１）Ｐｅ≠０の場合、Ｎ２２＝１、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１－１であり、φは電解槽の過負荷係数である。
ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻に電解槽セルの運転状態を設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
非過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ１１個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転し、Ｎ１２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ１３個の電解槽セルがシャットダウン運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定され、
過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ２１個の電解槽セルが過負荷電力運転状態で運転し、Ｎ２２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ２３個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定される。
ステップ（４２）で、入替え周期の期間中に、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準として、各電解槽セルの運転状態を前向きに設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
非過負荷状態の場合、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態またはシャットダウン運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、設定されていないもう１つの運転状態を順番に設定し、
過負荷状態の場合、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態または過負荷運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、もう１つの運転状態を順番に設定する。
ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御装置であって、この装置はメモリとプロセッサを含み、メモリはコンピュータプログラムを格納するために使用され、プロセッサはコンピュータプログラムが実行されるときに、ＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法を実装するために使用される。
電解槽の電力を制御する過程において、電解槽には一定の時間遅延特性があるため、電解槽をよくスケジュールするために、風力予測を導入して電解槽の制御を時間上に転送する。同時に、風力予測と動的マトリックス制御を組み合わせて、電解槽システムのスケジューリングを向上させるだけでなく、制御の精度も向上させることができる。図４に示すように、張北の風力発電所で特定の日に一台の２ＭＷ風力発電ファンの風力予測曲線を例として動的マトリックス制御を検証する。
電解槽システムが対応する風力吸収要件を満たすために、電解槽の過負荷特性を十分に考慮して、電解槽システムに対して５００ｋＷの４つの電解槽セルを設定する。シミュレーション検証は、上記の風力曲線の作用下で実行され、シミュレーションパラメータは表１に示される。
Figure 0007224608000021
 上記のパラメータ設定に基づいて、動的マトリックス制御アルゴリズムのＭＡＴＬＡＢ（登録商標）シミュレーションを実行し、その結果は図５に示される。そのうち、参照曲線は風力曲線であり、追跡曲線はグリッド接続電力である。グリッド接続電力が風力指令にうまく従うことができることがわかる。同時に、風力のほとんどはグリッド接続により消費されるため、電解槽システムの電力は比較的低いレベルにある。
オフグリッド状態では、すべての風力は電解槽システムによって消費され、風力の数値を分析し、かつ市場上の電解槽セルの容量の数レベルと組み合わせることにより、同時に、電解槽の短期過負荷能力を考慮して、５００ｋＷの４つの電解槽セルを選択して電解槽システムを構成する。図６は、オフグリッド状態での４つの電解槽セルが時間－電力の二線式入替えの制御戦略にしたがってそれぞれ消費される電力曲線である。図６（ａ）～（ｄ）は、１＃～４＃電解槽セルの電力変化曲線を順番に示す。
入替え戦略の有無の場合に、電解槽システムの性能を比較および分析するために、同じ風力曲線を、時間－電力の二線式入替えの制御戦略のない電解槽システムに適用して、図７に示す結果を取得する。図７（ａ）～（ｄ）は、１＃～４＃電解槽セルの電力変化曲線を順番に示す。
電解槽の電力曲線に基づいて、対応するパラメータインデックスを提案する。電解槽の運転周期中に、電力が定格電力にある時間の割合をＹｅとして定義し、電力が変動電力にある時間の割合をＹｓとして定義し、シャットダウン状態にある時間の割合をＹｔとして定義し、運転電力が水素安全電力よりも低くかつ非シャットダウン状態にある時間の割合をＹｑとする。
Figure 0007224608000022
 表２は、協調入替え制御戦略と非協調入替え制御戦略でのシミュレーション結果のデータ比較の表である。表のデータから、非入替え制御戦略と比べて、入替え制御戦略では、各電解槽セルの運転状態の時間の割合が安定することがわかる。入替え戦略によって、電解槽が長時間シャットダウンするのを防ぎ、温度降下が低すぎるという問題も回避する。同時に、水素生成の安全性について、低電力運転にある時間の割合が５％未満であり、最高の９．０８％の非入替え制御戦略と比べて、危険な運転時間は４５％短縮される。これによって、電解槽の運転中に水素と酸素の混合濃度が爆発限界に達しないことが保証される。
本発明のシステム全体は階層制御戦略を採用する。上層のＭＰＣ制御アルゴリズム（モデル予測制御）はシステムレベルから、グリッド接続条件下で可能な限り風力をグリッド接続し消費する。下層の電解槽制御戦略は各電解槽セルの電力割り当てを協調する。風力予測を動的マトリックス制御と組み合わせ、予測された風力によってグリッド接続電力のスケジューリング計画を策定し、動的マトリックス制御アルゴリズムを使用してグリッド接続電力の追跡の精度を改善する。下層は、時間－電力の二線式入替えの制御戦略を採用し、各入替え周期が到着すると、電解槽セルの並べ順序を調整することによって、時間に基づく入替えを実現する。入替え周期中に電解槽電力制御量に基づいて、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準とし、他の電解槽セルの運転状態を設定することによって、電力に基づく入替えを実現する。時間に基づく入替えによって、シャットダウン時間が長すぎることによる電解槽の温度低下を回避でき、電解槽の反応速度に影響を与えるのを防ぐことができ、電力に基づく入替えによって、電力が安全な水素生成電力よりも低く、時間が長いために発生する安全上のリスクを回避でき、二線式入替えの戦略によって、システムの耐用年数とシステム操作の安全性を延ばすことができる。
前述の実施形態は単なる一例であり、本発明の範囲を限定するものではない。これらの実施形態は、他の様々な方法で実施することができ、本発明の技術的思想の範囲から逸脱することなく、様々な省略、置換、および変更を行うことができる。

Claims (10)

  1. （１）風力水素結合システムを上層グリッド接続制御と下層電解槽制御に分割するステップと、
    （２）上層グリッド接続制御においてＭＰＣ制御アルゴリズムを採用して、グリッド接続電力が風力予測曲線を追跡するように制御すると同時に、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得し、ここで、ＭＰＣとはモデル予測制御であるステップと、
    （３）複数の電解槽セルのそれぞれの運転状態を定格電力運転、変動電力運転、過負荷電力運転、シャットダウンという４つの運転状態のいずれかに分割するステップと、
    （４）電解槽電力制御量に基づいて、各電解槽セルの電力の異なる運転状態にある時間の割合が安定するように、各電解槽セルの運転状態を決定し、電解槽セルが４つの運転状態のいずれかで順番に運転するようにするステップと、を含むことを特徴とするＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  2. ステップ（２）は、具体的に、以下のとおりであり、
    （２１）動的マトリックス制御に基づく予測モデルを構築し、
    Figure 0007224608000023
     ｘ（ｋ）は状態量であり、ｕ（ｋ）は制御入力であり、ｄ（ｋ）は外乱であり、ｙ（ｋ）は出力であり、Ａ、Ｂｕ、Ｂｄ、Ｃ、およびＤは係数マトリックスであり、具体的に、
    Figure 0007224608000024
     、
    ｕ（ｋ）＝Ｐｅｌ（ｋ）、ｙ（ｋ）＝ＰＧ（ｋ）、ｄ（ｋ）＝ＰＷ（ｋ）、
    Figure 0007224608000025
     、
    Figure 0007224608000026
     、
    Figure 0007224608000027
     、
    Figure 0007224608000028
     、
    Ｄ＝［０ ０］であり、
    ここで、ｋはサンプリング時刻であり、ＰＧ（ｋ）はグリッド接続電力であり、Ｐ（ｋ）は水素貯蔵タンクの圧力であり、Ｐｅｌ（ｋ）は電解槽電力制御量であり、ＰＷ（ｋ）は風力発電ファンの電力であり、ηは電解槽の消費する電気エネルギーを一定量の体積の水素エネルギーに変換する変換効率であり、Ｔはサンプリング時間間隔であり、Ｖは水素貯蔵タンクの容積であり、ｐ０は標準大気圧であり、ｐ０＝０．１ＭＰａであり、
    （２２）制約を構築し、
    Figure 0007224608000029
     、
    Ｐｅｌｍｉｎは電解槽アレイの最小電力であり、Ｐｅｌｍａｘは電解槽アレイの最大電力であり、Ｐｍｉｎは水素貯蔵タンクシステムの最小圧力であり、Ｐｍａｘは水素貯蔵タンクシステムの最大圧力であり、
    （２３）目的関数を構築し、
    Figure 0007224608000030
     ここで、Ｐは動的マトリックス制御の予測長さであり、Ｍは動的マトリックス制御の制御長さであり、Ｐ’Ｗ（ｋ＋ｉ）は風力予測曲線中のｋ＋ｉ時刻での風力予測値であり、ＰＧ（ｋ＋ｉ｜ｋ）はｋ予測時刻で予測出力されたｋ＋ｉ時刻でのグリッド接続電力であり、ΔＰｅｌ（ｋ＋ｊ－１）はｋ＋ｊ－１時刻での電解槽電力制御量の増分であり、ｑｉおよびｒｊはそれぞれｋ時刻からｉ番目の時刻での誤差出力重み係数および制御増分重み係数であり、
    （２４）予測モデルと制約条件に基づいて、目的関数を最適化するＭ個の電解槽電力制御量の増分を求め、１番目の制御増分に基づいて、下層電解槽制御に使用される電解槽電力制御量を取得する、ことを特徴とする請求項１に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  3. ステップ（４）は、具体的に、以下のとおりであり、
    （４１）電解槽アレイ内の電解槽セルを順番に並べ替え、入替え周期を決定し、各入替え周期が到着したときに電解槽セルの並べ順序を調整し、
    （４２）各入替え周期の初期時刻に、電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に後ろ向きに設定し、入替え周期の期間中に、電解槽電力制御量が変動する場合、現在の電解槽電力制御量に基づいて４つの運転状態で運転している電解槽セルの数を決定し、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準とし、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを変動電力運転状態として引き続き設定し、同時に、最初の位置にある電解槽セルに到着するまで各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに設定し、次に、変動電力運転状態での電解槽セルに到着するまで最後の位置にある電解槽セルから各電解槽セルの運転状態を順番に前向きに続けて設定する、ことを特徴とする請求項１に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  4. ステップ（４１）で電解槽セルの並べ順序を調整するための具体的な方法は、前の入替え周期に最初の位置にある電解槽セルを最後の位置に移動することである、ことを特徴とする請求項３に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  5. ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻および入替え周期の期間中に電解槽セルの数を決定するための具体的な方法は以下のとおりであり、
    （４２１）電解槽電力制御量Ｐｅｌと電解槽アレイの実際の構成容量Ｐｐｚに基づいて、電解槽アレイが過負荷状態にあるかどうかを判断し、Ｐｅｌ≦Ｐｐｚの場合、過負荷がないと判断し、ステップ（４２２）に進み、そうでない場合、ステップ（４２３）に進み、ここで、Ｐｐｚ＝ｎＰｅであり、Ｐｅは電解槽セルの定格電力であり、ｎは電解槽セルの構成の総数であり、
    （４２２）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１２、およびシャットダウン運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ１３を決定し、Ｎ１１＋Ｎ１２＋Ｎ１３＝ｎであり、
    （４２３）電解槽電力制御量Ｐｅｌに基づいて、過負荷電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２１、変動電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２２、および定格電力運転状態に設定された電解槽セルの数Ｎ２３を決定し、Ｎ２１＋Ｎ２２＋Ｎ２３＝ｎである、ことを特徴とする請求項３に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  6. ステップ（４２２）で、Ｎ１１、Ｎ１２、およびＮ１３は、具体的に、以下のとおりであり、
    Figure 0007224608000031
     ここで、上記式におけるＰｅｌ／Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
    Ｎ１１＝ｎの場合、Ｎ１２＝Ｎ１３＝０であり、すべての電解槽セルは定格電力運転状態で運転するように設定され、
    Ｎ１１＜ｎの場合、Ｎ１２＝１、Ｎ１３＝ｎ－Ｎ１１－１である、ことを特徴とする請求項５に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  7. ステップ（４２３）で、Ｎ２１、Ｎ２２、およびＮ２３は、具体的には、以下のとおりであり、
    まず、過負荷の量ＰＯＬ＝Ｐｅｌ－ｎＰｅを決定し、
    次に、次の式でＮ２１を取得し、
    Figure 0007224608000032
     ここで、上記式におけるＰＯＬ／（φ―１）Ｐｅの両側の|_ _|の記号は切り捨てて整数を取ることを表し、
    最後に、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ―１）Ｐｅ＝０の場合、Ｎ２２＝０、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１であり、ＰＯＬ－Ｎ２１・（φ―１）Ｐｅ≠０の場合、Ｎ２２＝１、Ｎ２３＝ｎ－Ｎ２１－１であり、φは電解槽の過負荷係数である、ことを特徴とする請求項５に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  8. ステップ（４２）で、各入替え周期の初期時刻に電解槽セルの運転状態を設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
    非過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ１１個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転し、Ｎ１２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ１３個の電解槽セルがシャットダウン運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定され、
    過負荷状態の場合、現在の電解槽セルの並べ順序にしたがって、最初の位置にある電解槽セルからＮ２１個の電解槽セルが過負荷電力運転状態で運転し、Ｎ２２個の電解槽セルが変動電力運転状態で運転し、Ｎ２３個の電解槽セルが定格電力運転状態で運転するように順番に後ろ向きに設定される、ことを特徴とする請求項５に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  9. ステップ（４２）で、入替え周期の期間中に、前の時刻で変動電力運転状態での電解槽セルを基準として、各電解槽セルの運転状態を前向きに設定することは、具体的に、以下のとおりであり、
    非過負荷状態の場合、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態とシャットダウン運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態またはシャットダウン運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、設定されていないもう１つの運転状態を順番に設定し、
    過負荷状態の場合、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを以下のように設定し、定格運転状態と過負荷運転状態での電解槽セルを順番に交替に設定し、定格運転状態または過負荷運転状態のうちの１つの運転状態の設定が完了した後、もう１つの運転状態を順番に設定する、ことを特徴とする請求項５に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法。
  10. メモリとプロセッサを含み、前記メモリはコンピュータプログラムを格納するために使用され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムが実行されるときに、請求項１～９のいずれか一項に記載のＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御方法を実装するために使用される、ことを特徴とするＭＰＣに基づく風力水素結合システムの階層協調制御装置。
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