一種基于遺傳算法的變速發(fā)電優(yōu)化控制策略

申志廣，黎 波，龔 博

(武漢船用電力推進(jìn)裝置研究所，武漢 430064)

一種基于遺傳算法的變速發(fā)電優(yōu)化控制策略

申志廣，黎 波，龔 博

(武漢船用電力推進(jìn)裝置研究所，武漢 430064)

本文根據(jù)柴油機(jī)固有油耗特性曲線，提出了一種基于遺傳算法的直流電站變速發(fā)電優(yōu)化控制策略，并以潛水給養(yǎng)船為例對(duì)該優(yōu)化策略與平均功率分配控制策略在燃油消耗進(jìn)行了比較，分析了這種優(yōu)化控制策略的優(yōu)勢(shì)與前景，最后進(jìn)行了建模仿真驗(yàn)證。

直流電站 遺傳算法 變速發(fā)電

0 引言

傳統(tǒng)的艦船電力推進(jìn)供電系統(tǒng)主要采用工頻交流電制。隨著政府對(duì)排放物要求的提高以及船東對(duì)經(jīng)濟(jì)性以及燃油利用率要求的進(jìn)一步提高，工頻交流電站的問題逐漸暴露出來。例如：發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速不可調(diào)，低負(fù)載時(shí)發(fā)電機(jī)組效率低；整個(gè)供電系統(tǒng)中的變壓器占用大量空間；電網(wǎng)中的大量無功與諧波功率流動(dòng)對(duì)系統(tǒng)造成危害。

與傳統(tǒng)的恒速恒頻交流電站相比，采用變速發(fā)電的新型直流電站具有燃油利用率高、排放低、體積小、新能源平滑接入、控制方便靈活等諸多優(yōu)點(diǎn)。目前世界范圍內(nèi)擁有直流電站實(shí)船應(yīng)用的只有西門子和 ABB兩家公司。ABB公司[1]采用的控制策略是平均功率控制策略，即所有發(fā)電機(jī)組均分總負(fù)載功率。雖然這種方法簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)，且能夠達(dá)到節(jié)能降耗的目的，但是對(duì)柴油發(fā)電機(jī)組、整流電路的參數(shù)要求高，也不能達(dá)到油耗最低的目的。

基于遺傳算法的變速發(fā)電優(yōu)化控制策略是依據(jù)柴油機(jī)固有油耗特性曲線建立單機(jī)運(yùn)行最佳運(yùn)行曲線，以柴油機(jī)總?cè)加拖臑槟繕?biāo)，運(yùn)用遺傳算法篩選出柴油發(fā)電機(jī)組最佳的功率分配方式，采用閉環(huán)控制方式保證功率分配，從而保證整個(gè)發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行在最高效率下運(yùn)行。

1 直流電站基本結(jié)構(gòu)與優(yōu)勢(shì)

不同于傳統(tǒng)的直流電站，新型直流電站將直流輸配電網(wǎng)與交流發(fā)電機(jī)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行組合，如圖1所示，采用交流發(fā)電機(jī)與整流器相結(jié)合，通過直流電網(wǎng)進(jìn)行輸配電。直流電站的優(yōu)勢(shì)[2]主要體現(xiàn)在：

1）直流電站不受頻率限制（即原動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速不受限制）,能夠調(diào)節(jié)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速適應(yīng)負(fù)載功率，從而節(jié)約能源，以文獻(xiàn)[3]所使用的潛水給養(yǎng)船（DSV）為例，該潛水給養(yǎng)船的采用三臺(tái)發(fā)電機(jī)組并聯(lián)向負(fù)載進(jìn)行供電，其工作情況如表1所示。通過比較直流電站和交流電站說明：以年為單位直流電站與交流電站相比能夠節(jié)約 47.501噸的燃油。

2）整個(gè)系統(tǒng)中不再存在變壓器，減輕了艦船的重量，可以提供更大的空間。與此同時(shí)，整艘艦船的造價(jià)也會(huì)相應(yīng)降低。

3）并機(jī)過程中，只需要整流側(cè)電壓匹配，即可進(jìn)行并機(jī)，不需要頻率和相位一致。

4）可以與新能源直接對(duì)接，可拓展性更強(qiáng)。

5）母線上沒有無功功率的流動(dòng)，減小損耗，提高了供電品質(zhì)，也有效避免了交流電的趨膚效應(yīng)，因而直流電網(wǎng)能夠達(dá)到更大的功率密度。

2 直流電站變速發(fā)電控制基本原理

2.1 柴油機(jī)固有油耗特性曲線

柴油機(jī)將燃料內(nèi)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能包含一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)和物理關(guān)系[4]，柴油機(jī)功率的大小與一系列變量有關(guān)，其中包括：汽缸燃油量、空氣油量比、柴油機(jī)轉(zhuǎn)速、點(diǎn)火和噴油時(shí)間、尾氣再循環(huán)率。以某型號(hào)1 MW發(fā)電機(jī)為例，如圖2。柴油機(jī)固有油耗特性曲線表示柴油機(jī)穩(wěn)定工作的區(qū)域和曲軸輸出功率、轉(zhuǎn)速以及燃油消耗量關(guān)系。根據(jù)柴油機(jī)固有油耗特性曲線，文獻(xiàn)[5]利用matlab采用擬合、插值等方法，獲得柴油機(jī)單機(jī)運(yùn)行最佳油耗曲線，如圖2中粗線表示。在柴油機(jī)工作過程中我們可以通過調(diào)節(jié)柴油機(jī)轉(zhuǎn)速[6]以適應(yīng)柴油機(jī)輸出功率來達(dá)到降低油耗的目的。

圖1 直流電站系統(tǒng)圖

2.2 發(fā)電機(jī)組效率分析

發(fā)電機(jī)的效率一般是指從柴油機(jī)曲軸上獲得的機(jī)械功率轉(zhuǎn)化為電能的比值。發(fā)電機(jī)的效率公式為：

其中PΩ稱為機(jī)械損耗、PFe為鐵耗、PCu為銅耗、Pe為附加損耗。機(jī)械損耗包括軸承摩擦損耗和通風(fēng)損耗，這兩個(gè)參數(shù)與諸多因素有關(guān)，一般采用式（2）進(jìn)行估計(jì)。

式中F為軸承載荷、d為滾珠中心所處的直徑、v為滾珠中心的圓周速度。

鐵耗和銅耗由公式（3）表示:

式中I0與Ik分別指的是空載電流和短路試驗(yàn)電流，rm與rk分別指的是勵(lì)磁電阻和短路電阻。此外Pe一般考慮為固定值。

表1 交流電站與直流電站油耗性能比較

圖2 固有油耗特性曲線與最佳運(yùn)行曲線

2.3 基于整流發(fā)電機(jī)組等效模型的功率閉環(huán)控制

整流型發(fā)電機(jī)輸出功率控制主要通過調(diào)節(jié)出口端電壓來決定，整流型發(fā)電機(jī)等效電路[7]如圖3所示。

圖3 整流發(fā)電機(jī)等效模型

三相發(fā)電機(jī)和二極管不控整流器可以用直流電源和等效電阻來進(jìn)行等效[8]。圖中各項(xiàng)參數(shù)的定義如下：

Urms為相電壓有效值，Lac、Ldc分別是交流側(cè)和直流側(cè)電感，rac、rdc分別是交流側(cè)直流側(cè)等效電阻，3Lω/π為整流電路外特性等效電阻。根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)選擇閉環(huán)PI控制器參數(shù)[9]。

2.4 基于遺傳算法的優(yōu)化策略

采用遺傳算法對(duì)整流發(fā)電機(jī)組并聯(lián)系統(tǒng)進(jìn)行分析研究，如圖2所示，單臺(tái)柴油機(jī)的最佳運(yùn)行曲線特點(diǎn)為高階、分段、非線性，所以發(fā)電機(jī)的功率分配策略[10]在節(jié)約燃油消耗方面顯得尤為重要。遺傳算法是計(jì)算數(shù)學(xué)中用于解決最佳化的搜索算法，是進(jìn)化算法的一種，它是從生物學(xué)領(lǐng)域借鑒而來。它通過將問題的組合比作染色體，問題比作基因，通過隨機(jī)產(chǎn)生染色體并對(duì)染色體的適應(yīng)度進(jìn)行評(píng)判，選擇適應(yīng)性更強(qiáng)的染色體即更優(yōu)的解，通過不斷進(jìn)化獲得最優(yōu)解。遺傳算法的缺點(diǎn)在于作為一種全局算法，在搜索空間很大時(shí)，搜尋到最優(yōu)解所需要的時(shí)間較長。

本文對(duì)功率采用二進(jìn)制編碼，將二進(jìn)制代碼視為一個(gè)基因 gene，功率誤差為0.1%，采用10位二進(jìn)制數(shù)表示一臺(tái)發(fā)電機(jī)的功率即：

基因組代碼串聯(lián)組成染色體代表一種分配方式，如圖 4所示。取Pmin和Pmax為 0、1，該圖表明發(fā)電機(jī)1和2的負(fù)荷為76.8%和94.4%。

圖4 二進(jìn)制編碼功率分配

式（6）為本文所選用的適應(yīng)性評(píng)價(jià)函數(shù)。fuelaverage表示發(fā)電機(jī)組每1 kW功率運(yùn)行一小時(shí)所消耗的油耗。在系統(tǒng)功率確定的情況下，選擇單位功率油耗最小的功率分配，即為最優(yōu)功率分配。隨機(jī)選擇幾組分配方式，通過選擇、交叉、變異手段選擇出每一代的油耗更低的個(gè)體，從而獲取進(jìn)化的方向，通過一代代的迭代計(jì)算，最后獲得最優(yōu)個(gè)體。遺傳算法的優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算的并行性與方向性。與窮舉法相比，在增加一臺(tái)發(fā)電機(jī)后，窮舉法的計(jì)算量呈冪級(jí)增長。而遺傳算法的計(jì)算量沒有明顯增加，同時(shí)它所具有的潛在并行性和方向性更是大大提高了運(yùn)算效率。

如表2所示，在采用遺傳算法的優(yōu)化控制策略能夠比平均功率控制策略可多節(jié)約 2.279噸燃油（約4.79%）。不同的柴油發(fā)電機(jī)組，節(jié)約的燃油量有一定的差別，同時(shí)電路參數(shù)也會(huì)對(duì)燃油消耗有一定的影響。

采用基于遺傳算法的優(yōu)化控制策略使整個(gè)系統(tǒng)具有更高的適用性。采用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析計(jì)算，解除了對(duì)發(fā)電機(jī)組和電路參數(shù)以廠家型號(hào)的限制，因而不同廠家、不同型號(hào)的發(fā)電機(jī)組并聯(lián)都能夠適用，對(duì)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和發(fā)電機(jī)配置方面都有很大的優(yōu)勢(shì)。

表2 直流電站不同控制方式油耗性能比較

3 仿真分析

為了論證該優(yōu)化控制策略的合理性，本文采用matlab對(duì)該優(yōu)化控制策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真系統(tǒng)設(shè)定：仿真步長為50 μs，功率采樣頻率為20 kHz。仿真參數(shù)為：直流母線電壓范圍為850-1000 V，母線電容50 mF，發(fā)電機(jī)為1 MW（690 V，50 Hz，1500 r/min）的三臺(tái)同步發(fā)電機(jī)以及油耗測(cè)量模塊。針對(duì) DSV的工作狀態(tài)——作業(yè)工況進(jìn)行分析，在30 s時(shí)將控制方式從平均功率控制切換為優(yōu)化控制策略觀察系統(tǒng)油耗變化。

圖5 發(fā)電機(jī)功率閉環(huán)控制

圖5表明，在30 s時(shí)改變?yōu)閮?yōu)化控制策略，三臺(tái)發(fā)電機(jī)的功率分配發(fā)生變化。需要說明的是在選擇過程中G1、G2、G3運(yùn)行在高功率（即0.8480 MW）的概率時(shí)相同的，是隨機(jī)選擇的，這有助于發(fā)電機(jī)的長期運(yùn)行與保護(hù)。

圖6為表示兩種不同控制方式油耗的不同，可以看出改變控制方式后油耗下降約0.102 g(kW/h)。需要說明的是：本文主要關(guān)注系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)下的節(jié)油性能，在動(dòng)態(tài)變化的過程中，主要關(guān)注在系統(tǒng)的穩(wěn)定性和快速性，而不關(guān)注系統(tǒng)的節(jié)油性能，故忽略功率變化過程中系統(tǒng)油耗變化。

圖6 油耗比較波形

4 結(jié)論與展望

雖然直流電站變速發(fā)電控制優(yōu)化策略在控制上會(huì)稍復(fù)雜，計(jì)算量也會(huì)稍大，但是在不增加任何外部設(shè)備的情況，能夠比平均功率控制策略節(jié)約更低的油耗。此外在選擇系統(tǒng)設(shè)備時(shí)不受柴油機(jī)、發(fā)電機(jī)廠家、型號(hào)、參數(shù)以及電路參數(shù)的限制，給予了系統(tǒng)設(shè)備選擇上很大的空間，提高了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，并能夠節(jié)約更多的能源。需要說明的是由于柴油機(jī)工作環(huán)境惡劣，隨著時(shí)間的積累，柴油機(jī)最佳運(yùn)行曲線與油耗的關(guān)系會(huì)發(fā)生略微變化，針對(duì)這樣一種情況，需要建立修正系數(shù)來改善這一狀況。此外針對(duì)直流母線電壓的工作范圍的控制也很有研究意義。

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An Optimal Control Strategy of Variable Speed Generation Based on Genetic Algorithm

Shen Zhiguang, Li Bo, Gong Bo

（Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion, Wuhan 430064, China）

On the basis of the diesel inherent engine power map, this paper presents an optimal control strategy based on Genetic Algorithm (GA), which is applied in the DC ship power-station with variable speed generation. Based on the diving support vessel(DSV), it compares the fuel consumption between the optimal method and the average distribution method and then analyses the advantage and prospect of this method. At last the feasibility of this strategy is proved by using Simulink software.

DC ship power-station; Genetic Algorithm; variable speed generation

TM611

A

1003-4862（2017）10-0060-04

2017-08-016

申志廣（1992-），男，碩士研究生。研究方向：艦船電力系統(tǒng)。E-mail:121552755@qq.com