基于多智能體的微燃機發電系統運行控制

何啟凡， 馮東升， 李 正， 曹建雄

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院， 上海 200093)

基于多智能體的微燃機發電系統運行控制

何啟凡， 馮東升， 李 正， 曹建雄

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院， 上海 200093)

孤島模式下，沒有了大電網的電壓支撐，系統電壓易受負荷干擾而失去穩定，為了維護系統在公共總線處的電壓穩定，針對微型燃氣輪機并網發電系統的控制模型特點，建立了一種基于多智能體(MAS)技術的兩層控制策略。上層是采用最優控制技術設計的協調控制智能體，下層是采用類似同步發電機下垂特性的控制技術設計分散控制智能體，兩層之間根據電壓安全指標協調配合，共同維護系統電壓穩定。仿真結果表明，系統在大的擾動時能夠維持系統電壓的穩定，驗證了該控制策略的有效性和可行性。

電壓穩定； 微燃機發電系統； 多智能體； 最優控制技術

0 引言

世界各地電力需求量越來越大，所覆蓋地域也變得廣闊而復雜，而能源卻越發的短缺。在這種大環境下，微電網作為一種能夠高效利用多種清潔可持續的分布式電源進行發電的獨特方式得到了廣泛的研究和發展[1]。以清潔燃料為能源的微型燃氣輪機發電系統(MTGS)作為微網內分布式發電(DG)的重要組成部分[2]，研究MTGS有效的控制策略，提高微型燃氣輪機發電系統在并網和孤島模式下的動態穩定性，將有助于微電網在不同運行模式下安全穩定的運行[3]。因此，對MTGS運行控制關鍵技術的研究具有重要的應用價值[4]。

1 微型燃氣輪機的控制模型簡介

微燃機工作原理簡單來說是通過壓氣機把高壓空氣壓入燃燒室加熱，進而輸出高溫高壓氣體，進入透平室做功，最后帶動與其同軸的發電機旋轉[5]。由于微燃機控制系統研究很成熟，其控制結構模式大體相同。本章直接引用目前最常用的Rowen微燃機控制模型，該控制結構由轉速、溫度、燃料和燃氣輪機控制環節構成，各環節控制結構如圖1至圖5所示。

圖1 微型燃氣輪機控制結構框圖

(1)速度控制環節

圖2 速度控制環節

(2)溫度控制環節

圖3 溫度控制環節

(3)燃料控制環節

圖4 燃料控制環節

(4)燃氣輪機環節

圖5 燃氣輪機環節

(1)

微燃機控制器主要參數：Pref負載給定值，wg發電機的實際轉速，wn發電機的額定轉速，Δwg發電機轉速差，FD、FDT燃料給定值，Wf燃料模塊輸出信號，T排氣溫度，TR透平室內額定溫度，Tm輸出機械轉矩，we發電機電磁角速度。

按照上述控制原理圖，微型燃氣輪機控制原理如下：微燃機控制系統將發電機的轉速偏差Δwg=wg-wn作為反饋信號，以負荷參考值Pref作為給定輸入信號，以轉速恒定作為控制目標，經各控制環節最終將輸出的機械轉矩Tm作為發電機的輸入信號。速度控制器和溫度控制器輸出的指令信號共同進入低值門模塊，將篩選出的最小值作為燃料控制器的輸入閥值，最終控制燃料量來調節機械轉矩的輸出。其中各環節設計到的主要參數見文獻[6]。

2 微燃機并網發電系統控制模型

文中永磁同步發電機、變流器、整流逆變電路、無功補償技術和有源濾波技術采用常用數學模型，在此就不一一敘述。把微型燃氣輪機和同步發電機同軸相連，并通過電力電子變流器接口與電網相連，即可實現并網運行下微型燃氣輪機發電系統的仿真，其全系統控制模型如圖6所示。

針對燃機發電系統的并網控制策略，換流器均采用SVPWM算法的雙閉環控制，其中，整流器采用外環電壓、內環電流的控制，實現直流母線電壓穩定，網側逆變裝置采用了外環功率、內環電流的控制，實現恒功率并網，并通過SSRF-SPLL鎖相算法來獲取電網電壓的相角支撐。

圖6 微型燃氣輪機并網系統模型

3 基于MAS的孤島控制框架

多智能體系統(Multi-Agent System, MAS)是信息技術高速發展的產物，是人工智能系統的重要分支之一，該技術被視作為大范圍的人工智能。它有多層能量智能體(Agent)組成，通過多層的Agent信息交互和協調控制實現多目標的優化問題并能很好地解決復雜系統的通信問題[7]。對于微網，其含有多種不同類型的分布式能源作為發電裝置，因此，將多智能體技術應用到微電網中[8]，以使這些分布式能源通過智能體系相互聯系。當微網系統獨立運行時，基于多智能體強大的分析能力和通訊能力，微網便能夠自主地進行決策分析，來協調微網內各種分布式能源的運行，增強了適應復雜環境的能力，極大地提高了對本地負載供電可靠性的水平。基于MAS的分散協調控制策略如圖7所示。

圖7 基于MAS的分散協調控制策略

下層分散控制智能體所包含的單元智能體通常由分布式發電Agent(DGs Agent，DA)、儲能Agent以及負荷Agent組成。該分散控制Agent層具體由反應層以及協商層構成。在反應層中可以通過傳感器模塊和情形識別模塊獲取外部環境信息，又可以通過動作模塊改善外部環境的變化對系統帶來的影響。其中協商層是分散控制智能體層的核心層，根據系統所處的干擾狀態提出分散控制策略，執行分散控制，使分散控制Agent中各DG向系統公共母線提供相應的電壓，以支持負荷在穩定的電壓環境下正常運行。

MAS的上層是協調控制Agent(Coordinated Control Agent, CCA)層，是整個系統的大腦，對分散控制Agent層起直接領導作用。下層反應層經過通信模塊收集外部信息傳給CCA層中電壓平穩判決模塊，進而計算出電壓安全指標，協調控制判決模塊將根據該指標發出相應的信號給動作實施模塊，執行模態切換與否的命令，繼而確定協調控制策略是否執行。

由于單個智能體在能量提供上有限或掌握的信息不完整，所以要想最終實現總線電壓的穩定，各智能體單元間在信息、能量和資源上的互相支持將必不可少[9]。下圖8給出了MAS兩層智能體之間的交互過程，上層協調控制智能體通過直接作用的形式與下層智各單元能體進行信息交互，而下層各單元智能體是基于環境和系統變化間接實現對CCA的信息交互。

3.1 雙環分散控制器設計

如圖9，微網通過公共母線耦合點PCC與大電網相連。當PCC斷開后，微網便進入孤島運行狀態，此時，內部的DGs需要共同向負荷提供需求的功率以維護系統公共總線電壓的穩定。由于內部各DG都是通過逆變器接入公共母線的，所以分散控制器的設計實際是逆變裝置控制器的設計。

如圖10所示，MAS下層單元智能體中的分散控制是采用雙環控制方法：外環是以發電機下垂特性為依據的功率控制[10]，內環引入電壓電流解耦控制。

圖8 兩層之間的信息交互

圖9 基于MAS的微網拓撲框圖

圖10 分散控制拓撲框圖

3.2 協調控制器設計

3.2.1 電壓平穩判據

在對上層CCA分析中，電壓平穩判據是決定協調控制技術是否被采用的唯一判別方法，本文提出一種適合于電壓穩定性評估的電壓安全指標。該電壓安全指標適應于微型燃機發電系統或微網系統中。

進而求出該節點第j時刻的瞬時電壓平均值，如式(2)：

(2)

接著計算出該節點第j時刻的電壓偏差百分比，如式(3)：

(3)

則第i個節點在j時刻的電壓穩定指標見下式(4)：

(4)

最終，得出第j時刻的電壓平穩判據安全指標：

(5)

式中：Uth為接近于1的正數，可根據系統電壓穩的情況作細微的調節。

根據電壓平穩判據安全指標決定是否啟動協調控制器的具體方法如下：

3.2.2 協調控制器設計

通過結合線性最優控制理論對微網協調控制器進行設計，為方便描述，本文對兩臺微型燃機發電系統(MTGS)構成的微電網進行協調控制器的設計。但研究表明該控制策略可適用于多臺DG存在的微網中。圖11給出了兩臺MTGS構成的單一線路，根據KVL和KCL電路原理，得出系統動態方程[11]。

圖11 兩機微網線路

(6)

對應的狀態空間模型可表示為：

(7)

式中：ui(t)為輸入變量；xi(t)為狀態變量；zi(t)為輸出變量,設計狀態反饋控制器：

ui(t)=Kxi(t)

(8)

式中：K為狀態反饋增益矩陣。將上式帶入式(7)，狀態閉環系統方程為：

(9)

則構成整個狀態反饋系統結構如圖12。

圖12 狀態反饋系統結構圖

(10)

下面介紹狀態反饋增益矩陣K的求取，根據線性定常系統，確定最優控制ui(t)=Kxi(t)，目標是使性能指標J最小。

(11)

式中：Q為半正定對稱常數權重矩陣；R為正定對稱常數權重矩陣。為此，建立哈密爾頓函數：

(12)

并令其導數為

ui(t)=R-1BTλt

(13)

令

λt=M(t)xi(t)

(14)

而M(t)是微分方程式(15)的解：

(15)

由于tf→∞式子(15)等于零，所以：

MA+ATM-MBR-1BMT+Q=0

(16)

由式(8)、式(13)和式(14)可知狀態反饋增益矩陣：

K=R-1BM

(17)

由于M(t)可以由式(16)得出，所以：

K=f(A、B、Q、R)

(18)

上式中可知，權重矩陣Q、R是求取K的關鍵，由最優控制原理可知，在式(11)中，R越小，對控制量ui(t)的限制越低，因此取

Q=qQ0，R=I，Q0=I

(19)

式中：參數q根據系統系統的性能要求適當選取。

綜上所述，狀態反饋控制器的設計如下：

4 基于MAS的孤島系統仿真

根據文中給出的模型和控制策略，在MATLAB軟件平臺上搭建微型燃氣輪機發電系統的仿真。發電機額定轉速為60 000 r/min，系統容量為 30 kW，開關頻率10 kHz，并網運行下的系統主要仿真參數見表1。

表1 并網運行下系統仿真主要參數

基于MAS的分散協調控制，目的是系統在孤島運行模式下，實現多臺DG共同對負荷的可靠性供電，即在負荷大擾動情況下，也能通過該控制策略來控制公共總線處的電壓穩定，解決系統電網動態穩定性問題。該微網的控制結構由上層協調控制智能體(CCA)和下層兩個分散MTGSAgent組成，通過CCA層中的電壓平穩判據模塊實時測量系統電壓，相應的控制命令則由上層CCA和下層分散控制Agent根據電壓安全指標給出。仿真參數設計如表2所示，其中，MTGS的額定輸出為380 V，微網系統中原始負荷為2 350 W、230 Var。兩臺MTGS以1∶1比例分配系統功率。為了驗證分散協調控制策略的有效性，在突加90%負荷的情況下，驗證單臺MTGS輸出的有功功率、無功功率、電流和電壓的變化情況。

表2 孤島運行下系統仿真參數

微電網系統中原始負荷為2 350 W、230 Var，起初穩定運行時，由于兩臺MTGS平均分配系統功率，則單臺MTGS輸出功率為1 175 W、115 Var，額定電壓穩定在380 V。在t=0.2 s時突然增加90%的負荷，即新增加有功功率2 115 W，無功功率為207 Var，則瞬間會出現系統電壓失壓情況。此時，上層CCA中電壓平穩判據模塊中的電壓安全指標檢測出電壓超出安全閥值，協調控制器被啟動，與下層分散控制器同時維護系統電壓的穩定。在出現短暫的波動后，根據下垂特性曲線，電壓有所降低但最終穩定在379.98 V附近，基本接近額定電壓，圖略；由圖13、圖14看出，單臺MTGS的輸出功率最終穩定在2 232.5 W、218.5 Var。

圖13 MTGS1輸出有功功率變化波形

圖14 MTGS1輸出無功功率變化波形

在基于上述仿真，即0.2 s突加90%負荷的仿真中，分別進行分散控制策略下的仿真以及基于MAS的分散協調控制下的仿真。仿真結果如圖15-16，可以看到由于在0.2 s前，沒有大的擾動，采用分散控制器可以實現電壓的穩定以及有功功率和無功功率的平穩輸出。而在0.2s突加擾動，采用基于MAS的分散協調控制策略，會立即啟動協調控制器，其與分散控制器同時維護系統的穩定，所以表現出了很好的動態穩定性。而只采取分散控制策略下的仿真波形，其表現出了很差動態穩定性。

圖15 MTGS1輸出有功功率變化對比波形

圖16 MTGS1輸出無功功率變化對比波形

5 結論

本文建立的基于MAS的兩層控制策略，通過協調控制層的電壓平穩判決模塊決定是否啟動協調控制器，從而與分散控制器共同維護系統電壓穩定。此外，通過結合最優控制理論技術設計協調控制器，以進一步保證系統的漸近穩定性，大大提高了系統在大擾動的情況下的動態穩定性。仿真結果表明，本文提出的基于多智能體的分散協調控制策略的有效性，在突加或突減負荷的情況下，系統仍能快速保持穩定。

[1]馬釗，梁惠施. 2014年國際大電網會議學術動態系列報道配電系統和分布式發電技術[J]. 電力系統自動化,2015(3):1-5.

[2]周念成, 鄧浩, 王強鋼,等. 光伏與微型燃氣輪機混合微網能量管理研究[J]. 電工技術學報, 2012, 27(1):74-84.

[3]李涵，王毅，張麗榮，等. 孤島模式下的微電網頻率的協調控制研究[J]. 電力科學與工程, 2012, 28(12):56-62.

[4]楊秀, 郭賢, 臧海洋,等. 微型燃氣輪機發電系統孤島及并網運行的建模與控制策略[J]. 電工技術學報, 2012, 27(1):63-68.

[5]章素華. 燃氣輪機發電機組控制系統[M]. 北京:中國電力出版社, 2013.

[6]張化光,鄧瑋,耿加民. 發電用燃氣輪機的非線性數學建模及穩定性分析 [J]中國電機工程學報, 2007, 27(26): 108-114.

[7]郭佳歡,謝清華,黃偉. 基于MAS的微電網即插即用理論研究[J].電網與清潔能源,2010,26(1):31-35.

[8]竇春霞,李娜,徐曉龍.基于多智能體系統的微電網分散協調控制策略[J].電工技術報,2015,30(7):125-134.

[9]趙添羽.基于Multi-agent-system微電網多模態協調切換控制研究[D].秦皇島:燕山大學,2015.

[10]朱桃蘭. 低壓微網運行控制的下垂控制器研究與設計[D].成都:西南交通大學,2014.

[11]李清.電網電壓不平衡且諧波條件下雙饋風電系統運行與控制研究[D]. 重慶:重慶大學, 2014.

[12]劉蕾, 張國山. 基于動態補償的線性系統最優干擾抑制[J]. 控制理論與應用, 2013, 30(7):808-814.

Control of Micro Turbine Generator System Based on Multi-Agent)

HE Qifan， FENG Dongsheng， LI Zheng， CAO Jianxiong

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200082, China

The system voltage will lose stability without the bulk power system voltage support under the islanding. In order to maintain the system public bus voltage stability, according to the features of the control model for micro turbine grid connected power generation system, this paper establishes a two-layer control strategy based on multi-agent (MAS) technology. The upper layer is the coordination control agent with the optimal control theory, while the lower one is a decentralized control agent with a control method of the similar synchronous generator droop characteristic; and the two layers are coordinated according to the indexes of the voltage security, and take on the responsibility jointly for maintaining the system voltage stability. Simulation results show that the stability of the system voltage can been maintained when the system is disturbed severely, and that the control technology is reliable and effective.

voltage stability; micro turbine power generation system; multi-agent system; optimal control theory

2017-06-19。

10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.11.007

TM76

A

1672-0792(2017)11-0036-07

何啟凡(1992-)，男，碩士研究生，研究方向為電機、電力系統分析。