基于物聯(lián)網(wǎng)的分布式智能電源管理研究

孫小羊，馮英偉

(1.三江學院電子信息工程學院，江蘇南京210012；2.河北建筑工程學院，河北張家口075000)

基于物聯(lián)網(wǎng)的分布式智能電源管理研究

孫小羊1，馮英偉2

(1.三江學院電子信息工程學院，江蘇南京210012；2.河北建筑工程學院，河北張家口075000)

以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，以建立可靠的微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)為目標，利用粒子群優(yōu)化算法，實現(xiàn)了分布式智能電源的協(xié)調(diào)控制?？刂频闹黧w采用微網(wǎng)分層控制體系，上層為能量優(yōu)化算法、下層為分布式電源系統(tǒng)的雙閉環(huán)控制。整個系統(tǒng)具有較高的運行可靠性和經(jīng)濟性，對提高微電網(wǎng)的綜合效益具有一定的工程價值。

物聯(lián)網(wǎng)；分布式電源；粒子群算法；雙閉環(huán)控制

目前，我國電網(wǎng)形式主要是大網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采取集中供電的方式，這種電力系統(tǒng)的主要優(yōu)點是方便能源產(chǎn)地布局，經(jīng)濟成本可控，但是也存在著超高壓、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復雜、建設(shè)周期長，維護成本高、故障影響大等因素。鑒于以上的原因，分布式電源成為傳統(tǒng)電網(wǎng)的有益補充。

分布式電網(wǎng)由眾多微小電網(wǎng)或電力系統(tǒng)組成。各個電源按照地理位置為本地負載提供能源，因此具有組網(wǎng)靈活性高、線損小、能源形式多樣、故障影響小等優(yōu)勢。由于在分布式電網(wǎng)中能源形式多樣，而且互相獨立，因此一些綠色電源或智能電源可以順利地應(yīng)用到分布式電網(wǎng)中，進一步推動了電網(wǎng)智能化及綠色化的進程。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的分布式電源管理體系設(shè)計

物聯(lián)網(wǎng)是通過RFID技術(shù)、無線傳感器技術(shù)以及定位技術(shù)等自動識別、采集和感知獲取相關(guān)系統(tǒng)的信息，借助各種電子信息傳輸技術(shù)將相關(guān)信息聚合到統(tǒng)一的信息網(wǎng)絡(luò)中，并利用云計算、模糊識別、數(shù)據(jù)挖掘以及語義分析等各種智能計算技術(shù)對物品相關(guān)信息進行分析融合處理，最終實現(xiàn)對物理世界的高度認知和智能化的決策控制[1]。以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的管理體系主要分為三層結(jié)構(gòu)，分別為感知層、通信層和應(yīng)用層。感知層主要用來感知管理對象的基本特性，目前采用的技術(shù)大多是現(xiàn)場總線或無線傳感網(wǎng)；通信層主要實現(xiàn)的是底層數(shù)據(jù)和遠程監(jiān)控中心進行通信的功能，采用有線公共通信網(wǎng)或3G、4G通信網(wǎng)；應(yīng)用層是采用計算機應(yīng)用技術(shù)所實現(xiàn)的應(yīng)用功能。

分布式電源管理就是利用了物聯(lián)網(wǎng)的分層技術(shù)。整體采用三層結(jié)構(gòu)，底層感知層的主要功能是對分布式電源中的低壓測控單元、分布式電源逆變器、并離網(wǎng)控制器等設(shè)備實時采集模擬量、開關(guān)量等信息量，完成整個分布式微電網(wǎng)運行工況的監(jiān)視。通信層在通信基礎(chǔ)設(shè)備條件良好的地方可以采用Internet網(wǎng)，而在固定網(wǎng)絡(luò)分布不到的地方可以選擇3G、4G網(wǎng)絡(luò)；應(yīng)用層是數(shù)據(jù)處理的中心，是為用戶提供交互功能的場所，除必要的數(shù)據(jù)處理功能外，良好的遠程協(xié)調(diào)控制能力也是設(shè)計的重點。為了提高管理的效用，在本設(shè)計中，感知層逆變器采用了雙閉環(huán)控制來提高控制的精確度；應(yīng)用層采用了粒子群優(yōu)化算法來實現(xiàn)能量的優(yōu)化配置，可以有效地提高系統(tǒng)協(xié)調(diào)配置能力。

2 分布式智能電源的內(nèi)外環(huán)控制策略

分布式智能電源的控制采用分層控制策略，感知層所采用的是雙閉環(huán)控制，控制的主體是逆變器，主要的原因是智能電源在接入大電網(wǎng)時需要在功率、電壓、頻率等指標上與大電網(wǎng)保持一致。為了保持這種一致性，本設(shè)計采用雙閉環(huán)控制的方式，外環(huán)控制的對象是分布式智能電源的輸出功率，目的是確保系統(tǒng)在分布式電源電壓等指標有波動的情況下以恒定的功率向大電網(wǎng)輸出電能；內(nèi)環(huán)是以電流為控制對象，以智能體技術(shù)為依托，構(gòu)建智能電源體系統(tǒng)，提高網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性。雙環(huán)控制系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 雙環(huán)控制系統(tǒng)框圖

外環(huán)的功率控制采用PQ控制模型。PQ是一種恒功率控制方法，比較適用于分布式電源并網(wǎng)時的功率控制。目前PQ控制一般使用的是基于dq變換的前饋解耦PQ控制。這種控制本身就包括兩個控制環(huán)，內(nèi)環(huán)采用電流采集參數(shù)，在所定義的dq坐標系統(tǒng)中進行空間矢量變換，將三相靜止坐標系下的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變換為兩相同步數(shù)學模型。外環(huán)是以公網(wǎng)所要求的有功功率和無功功率為對象，經(jīng)矩陣解析和計算得出相應(yīng)的電壓和電流值，以參考變量的形式反饋給內(nèi)環(huán)的電流和電壓值，以控制相應(yīng)的電流和電壓值。

內(nèi)環(huán)的電流是外環(huán)保持功率恒定的基本依據(jù)，在本設(shè)計中采用移動智能體的技術(shù)來完成。移動Agent是一種能夠自主遷移到遠端執(zhí)行的程序。它可在本地或遠程控制下動態(tài)鏈接并自動執(zhí)行。具有移動性、自治性、智能性等優(yōu)點?；谝苿覣gent的內(nèi)環(huán)電流管理可以根據(jù)外環(huán)功率的具體要求自主進行電源出力的調(diào)整，具有相當?shù)闹悄苄訹2]。

移動Agent具體節(jié)點結(jié)構(gòu)如圖2所示。從圖中可知，Agent內(nèi)部包括內(nèi)部狀態(tài)、知識庫、目標等三個相對獨立的數(shù)據(jù)實體。這三個數(shù)據(jù)實體具有通過環(huán)境參數(shù)進行不斷修改的自適應(yīng)能力。而每一個Agent實體利用傳感器從外部環(huán)境中感知信息，并依據(jù)內(nèi)部狀態(tài)進行信息的融合，以產(chǎn)生修改當前狀態(tài)的具體描述。然后，在知識庫支持下制定規(guī)劃，在目標指引下，形成動作序列，通過效應(yīng)器對環(huán)境發(fā)生作用。

3 上層粒子群算法分析

為了提高上層控制的有效性，本設(shè)計采用粒子群算法來實現(xiàn)分布式電源的協(xié)調(diào)控制。整個算法可以作以下的數(shù)學描述[3]：在D維目標的搜索空間中，由m個沒有質(zhì)量和體積的粒子組成一個種群。這些粒子在種群中的某個范圍內(nèi)以一定的速度飛行，在飛行的過程中不斷依據(jù)本身的經(jīng)驗及旁邊同伴的飛行過程來調(diào)整自己的飛行方向和速度，從而形成最優(yōu)的種群效果。其中第n次迭代時粒子i的飛行位置可表示為D維空間中的位置向量xi(n)：

圖2 Agent結(jié)構(gòu)

第n次迭代時粒子i的飛行速度可表示為D維空間中的位置向量vi(n)：

這兩個向量在迭代尋解的過程中還和兩個極值相關(guān)，這兩個極值分別是個體最優(yōu)解Pbi和全局最優(yōu)解Gbi，分別表示為：

粒子i的n+1次迭代采用式(5)及式(6)來更新自已的速度和位置：

式中：w為慣性權(quán)重系數(shù)；c1、c2為學習因子，一般取c1=c2=2.0；r1和r2為一個隨機函數(shù)，取值介于(0，1)之間且服從均勻分布。

粒子群算法具有算法簡單、參數(shù)少、易實現(xiàn)而且收斂速度快的基本特性。利用粒子群算法構(gòu)建的分布式電源協(xié)調(diào)控制程序流程如圖3所示。

圖3 基于粒子群電流控制流程圖

4 總結(jié)

分布式智能電源的協(xié)調(diào)控制是本文研究的重點。本文在充分研究相關(guān)資料的基礎(chǔ)上，確定了以粒子群算法為上層管理控制方法，下層采用以PQ控制為核心的雙閉環(huán)控制，相比較其他的方法，該方法具有定位準確、時間短、有效性好的優(yōu)點，對分布式電源的研究具有一定的理論意義。

[1]肖慧彬.物聯(lián)網(wǎng)中企業(yè)信息交互中間件技術(shù)開發(fā)研究[D]．北京：北方工業(yè)大學，2009.

[2]賀穎.移動Agent在網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]．武漢：武漢理工大學，2009：9-11

[3]張安年.粒子群算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[D]．洛陽：河南科技大學，2009：26-30.

Research of distributed intelligentpowermanagementbased on Internetof things

SUN Xiao-yang1，F(xiàn)ENG Ying-wei2
(1.College ofElectronical and Information Engineering，Sanjiang University，Nanjing Jiangsu 210012，China;2.Hebei Institute of Architecture Civil Engineering，Zhangjiakou Hebei075000，China)

The coordinated controlof distributed intelligent power supply was realized based on the Internet of things w ith establishing a reliable m icro grid energy management system as the goaland using particle swarm optim ization algorithm.The body of the controlsystem adopted the m icro hierarchical control，the upper for energy optim ization algorithm and the lower for the double closed loop control of the distributed power system.The whole system has high reliability and econom icalefficiency.Ithas certain engineering value for improving the comprehensive benefitof m icro power grid.

Internetof things;distributed power;particle swarm optim ization;double closed loop control

TM 131

A

1002-087 X(2016)07-1503-02

2016-02-25

2015年河北省高等學?？茖W研究計劃(QN2015155);河北建筑工程學院青年基金項目(QN201415)

孫小羊(1979-)，男，江蘇省人，碩士，講師，主要研究方向為電子技術(shù)。