基于物聯網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)

基于物聯網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)

以物聯網為基礎，以建立可靠的微電網能量管理系統為目標，利用粒子群優化算法，實現了分布式智能電源的協調控制。控制的主體采用微網分層控制體系，上層為能量優化算法、下層為分布式電源系統的雙閉環控制。整個系統具有較高的運行可靠性和經濟性，對提高微電網的綜合效益具有一定的工程價值。

物聯網；分布式電源；粒子群算法；雙閉環控制

目前，我國電網形式主要是大網絡架構，采取集中供電的方式，這種電力系統的主要優點是方便能源產地布局，經濟成本可控，但是也存在著超高壓、網絡結構復雜、建設周期長，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電網的有益補充。

分布式電網由眾多微小電網或電力系統組成。各個電源按照地理位置為本地負載提供能源，因此具有組網靈活性高、線損小、能源形式多樣、故障影響小等優勢。由于在分布式電網中能源形式多樣，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用到分布式電網中，進一步推動了電網智能化及綠色化的進程。

1 基于物聯網的分布式電源管理體系設計

物聯網是通過RFID技術、無線傳感器技術以及定位技術等自動識別、采集和感知獲取相關系統的信息，借助各種電子信息傳輸技術將相關信息聚合到統一的信息網絡中，并利用云計算、模糊識別、數據挖掘以及語義分析等各種智能計算技術對物品相關信息進行分析融合處理，最終實現對物理世界的高度認知和智能化的決策控制[1]。以物聯網為基礎的管理體系主要分為三層結構，分別為感知層、通信層和應用層。感知層主要用來感知管理對象的基本特性，目前采用的技術大多是現場總線或無線傳感網；通信層主要實現的是底層數據和遠程監控中心進行通信的功能，采用有線公共通信網或3G、4G通信網；應用層是采用計算機應用技術所實現的應用功能。

分布式電源管理就是利用了物聯網的分層技術。整體采用三層結構，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、并離網控制器等設備實時采集模擬量、開關量等信息量，完成整個分布式微電網運行工況的監視。通信層在通信基礎設備條件良好的地方可以采用Internet網，而在固定網絡分布不到的地方可以選擇3G、4G網絡；應用層是數據處理的中心，是為用戶提供交互功能的場所，除必要的數據處理功能外，良好的遠程協調控制能力也是設計的重點。為了提高管理的效用，在本設計中，感知層逆變器采用了雙閉環控制來提高控制的精確度；應用層采用了粒子群優化算法來實現能量的優化配置，可以有效地提高系統協調配置能力。

2 分布式智能電源的內外環控制策略

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時需要在功率、電壓、頻率等指標上與大電網保持一致。為了保持這種一致性，本設計采用雙閉環控制的方式，外環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輸出電能；內環是以電流為控制對象，以智能體技術為依托，構建智能電源體系統，提高網絡的適應性。雙環控制系統框圖如圖1所示。

圖1 雙環控制系統框圖

外環的功率控制采用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，內環采用電流采集參數，在所定義的dq坐標系統中進行空間矢量變換，將三相靜止坐標系下的網絡拓撲結構變換為兩相同步數學模型。外環是以公網所要求的有功功率和無功功率為對象，經矩陣解析和計算得出相應的電壓和電流值，以參考變量的形式反饋給內環的電流和電壓值，以控制相應的電流和電壓值。

內環的電流是外環保持功率恒定的基本依據，在本設計中采用移動智能體的技術來完成。移動Agent是一種能夠自主遷移到遠端執行的程序。它可在本地或遠程控制下動態鏈接并自動執行。具有移動性、自治性、智能性等優點。基于移動Agent的內環電流管理可以根據外環功率的具體要求自主進行電源出力的調整，具有相當的智能性[2]。

移動Agent具體節點結構如圖2所示。從圖中可知，Agent內部包括內部狀態、知識庫、目標等三個相對獨立的數據實體。這三個數據實體具有通過環境參數進行不斷修改的自適應能力。而每一個Agent實體利用傳感器從外部環境中感知信息，并依據內部狀態進行信息的融合，以產生修改當前狀態的具體描述。然后，在知識庫支持下制定規劃，在目標指引下，形成動作序列，通過效應器對環境發生作用。

3 上層粒子群算法分析

為了提高上層控制的有效性，本設計采用粒子群算法來實現分布式電源的協調控制。整個算法可以作以下的數學描述[3]：在D維目標的搜索空間中，由m個沒有質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以一定的速度飛行，在飛行的過程中不斷依據本身的經驗及旁邊同伴的飛行過程來調整自己的飛行方向和速度，從而形成最優的種群效果。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結構

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，這兩個極值分別是個體最優解Pbi和全局最優解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為慣性權重系數；c1、c2為學習因子，一般取c1=c2=2.0；r1和r2為一個隨機函數，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、參數少、易實現而且收斂速度快的基本特性。利用粒子群算法構建的分布式電源協調控制程序流程如圖3所示。

圖3 基于粒子群電流控制流程圖

4 總結

分布式智能電源的協調控制是本文研究的重點。本文在充分研究相關資料的基礎上，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.物聯網中企業信息交互中間件技術開發研究[D]．北京：北方工業大學，2009.

[2]賀穎.移動Agent在網絡性能監測系統中的應用研究[D]．武漢：武漢理工大學，2009：9-11

[3]張安年.粒子群算法在神經網絡參數優化中的應用[D]．洛陽：河南科技大學，2009：26-30.

Research of distributed intelligentpowermanagementbased on Internetof things

SUN Xiao-yang1，FENG 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年河北省高等學校科學研究計劃(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。