一種基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法

王紹荃

(浙江圖盛輸變電工程有限公司溫州科技分公司,浙江,溫州 325000)

0 引言

隨著社會(huì)能源需要量的持續(xù)增加,煤炭、石油等傳統(tǒng)能源的短缺現(xiàn)象更為嚴(yán)重。為有效解決傳統(tǒng)能源匱乏以及環(huán)境污染等問題,需要對(duì)能源進(jìn)行革命。能源革命實(shí)際是以新能源技術(shù)和信息技術(shù)作為核心,可涉及電力、通信等領(lǐng)域。通過能源革命可提高新能源的利用效率,并最大限度地降低傳統(tǒng)能源的消耗速率,有利于促進(jìn)綠色低碳的發(fā)展。采用集中式模型預(yù)測(cè)控制方式對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度,可增加模型的階數(shù)。為此,本文提出一種基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法,該方法可有效降低在線求解的難度。

1 基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度設(shè)計(jì)

綜合能源系統(tǒng)實(shí)際上是一種依靠安全高效的優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)提高綜合能源利用效率的系統(tǒng),該系統(tǒng)具有能源互補(bǔ)以及協(xié)調(diào)運(yùn)行等優(yōu)勢(shì),若綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行存在失衡現(xiàn)象,可直接影響該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。為提高綜合能源系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度,向系統(tǒng)中引進(jìn)可再生能源預(yù)測(cè)技術(shù),但是該技術(shù)存在一定誤差,不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。本文將短期綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)調(diào)控制作為主要研究對(duì)象,利用模型預(yù)測(cè)控制算法(MPC)實(shí)時(shí)更新綜合能源系統(tǒng)的狀態(tài),有利于最大限度地降低預(yù)測(cè)誤差對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響[1]。

隨著綜合能源系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,使綜合能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,若仍采用MPC實(shí)時(shí)更新綜合能源系統(tǒng)的狀態(tài),可使系統(tǒng)出現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜、可靠性差等缺陷,不利于對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行最優(yōu)控制。為有效控制綜合能源系統(tǒng),向系統(tǒng)中引入分布式模型預(yù)測(cè)控制(DMPC),通過該控制方法提升綜合能源系統(tǒng)的基本性能。分布式模型預(yù)測(cè)控制可將系統(tǒng)內(nèi)復(fù)雜的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為多個(gè)子系統(tǒng),并對(duì)子系統(tǒng)進(jìn)行求解,使綜合能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單化。為最大限度地降低集中式控制的求解難度,利用DMPC強(qiáng)化各個(gè)子系統(tǒng)之間通信網(wǎng)絡(luò)的要求,并解決系統(tǒng)存在的耦合效應(yīng)。分布式模型預(yù)測(cè)控制的架構(gòu)[2]如圖1所示。圖中S代表系統(tǒng)內(nèi)部劃分的多個(gè)子系統(tǒng),各個(gè)子系統(tǒng)之間為相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系,C代表控制器,可實(shí)現(xiàn)各個(gè)子系統(tǒng)的精準(zhǔn)調(diào)節(jié)。

圖1 分布式模型預(yù)測(cè)控制結(jié)構(gòu)示意圖

該控制方式可將系統(tǒng)劃分為多個(gè)子系統(tǒng),各個(gè)子系統(tǒng)之間可相互聯(lián)系,通過各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互協(xié)作,有利于降低計(jì)算的復(fù)雜程度,實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)系統(tǒng)的精準(zhǔn)調(diào)控。DMPC的控制過程為:將綜合能源系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)子系統(tǒng)作為一個(gè)智能體,通過維持各個(gè)子系統(tǒng)之間的信息交換,實(shí)現(xiàn)整體任務(wù)的劃分,有利于提升綜合能源系統(tǒng)的控制性。假設(shè)DMPC在k時(shí)刻對(duì)未來j時(shí)刻進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出組成的序列為

yi(k)=[y1(k+11k),y2(k+21k),…,yi(k+j1k)]

(1)

該序列對(duì)應(yīng)的控制變量為

Δui(k)=[Δui(k),Δui(k+1),…,Δui(k+j-1)]

(2)

該控制變量滿足的系統(tǒng)約束為

(3)

式中,i=1,2,…,N,umin、umax代表的含義為控制量的上下限約束,ymin、ymax代表的含義為輸出量的上下限約束。系統(tǒng)的整體控制策略為

(4)

式中,ω(k+m|k)代表的含義為綜合能源系統(tǒng)在k+m時(shí)刻的參考軌跡,y(k+m|k)代表的含義為綜合能源系統(tǒng)在k+m時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出變量,u(k+m)代表的含義為綜合能源系統(tǒng)在k+m時(shí)刻的控制變量,P代表的含義為輸出變量的權(quán)重系數(shù)矩陣,Q代表的含義為控制變量的權(quán)重系數(shù)矩陣[3]。

由于整體控制策略的計(jì)算規(guī)模較大,使求解過程較為困難,本研究采用DMPC實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)的分布式控制。通過DMPC對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制時(shí),應(yīng)預(yù)測(cè)出其他N-1個(gè)子系統(tǒng)的最優(yōu)解,在將參考軌跡作為主要依據(jù),以此實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化。可由個(gè)子系統(tǒng)表示整體控制策略,第n個(gè)子系統(tǒng)的控制策略公式為:

Qi(ui(k+m)-ui(k+m-1))2]+

(5)

式中,ω(k+m|k)代表的含義為綜合能源系統(tǒng)第i個(gè)子系統(tǒng)的參考軌跡,Qi代表的含義為第i個(gè)子系統(tǒng)輸出變量的權(quán)重系數(shù),Pi代表的含義為第i個(gè)子系統(tǒng)控制變量的權(quán)重系數(shù),Ci和Di均為第i個(gè)子系統(tǒng)的權(quán)重系數(shù)[4]。

對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是預(yù)測(cè)其他子系統(tǒng)的最優(yōu)解。分布式預(yù)測(cè)控制的方式是將前一時(shí)刻輸出變量和控制變量的基本信息作為主要依據(jù),在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)完成預(yù)測(cè)模型的生成。該模型主要負(fù)責(zé)執(zhí)行每個(gè)時(shí)刻最優(yōu)解的第一列,最優(yōu)解的其他序列可作為預(yù)測(cè)域內(nèi)的最優(yōu)解,將該解傳輸至其他子系統(tǒng)內(nèi)部,實(shí)現(xiàn)每個(gè)子系統(tǒng)的自身優(yōu)化,將優(yōu)化結(jié)果與與系統(tǒng)要求進(jìn)行對(duì)比,若優(yōu)化解符合系統(tǒng)要求,停止該時(shí)刻的迭代。最后將最優(yōu)解作為最終解傳遞給其他子系統(tǒng),直至全部子系統(tǒng)均完成優(yōu)化后,即可停止操作流程。分布式預(yù)測(cè)控制流程[5]如圖2所示。

圖2 分布式預(yù)測(cè)控制流程圖

2 基于多時(shí)間尺度滾動(dòng)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度策略

為最大限度地減小可再生能源出力等干擾因素對(duì)綜合能源系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,本研究將不同時(shí)間間隔作為主要依據(jù),以此實(shí)現(xiàn)對(duì)綜合能源系統(tǒng)調(diào)度周期的劃分,該調(diào)度周期包括三個(gè)時(shí)間尺度:日前、日內(nèi)以及實(shí)時(shí)。

2.1 日前調(diào)度模型

該模型的優(yōu)化調(diào)度方式為:首先,獲取日前新能源出力預(yù)測(cè)信息和負(fù)荷預(yù)測(cè)信息,將多種類型的信息作為基礎(chǔ),為綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度提供有力依據(jù);其次,將系統(tǒng)交互費(fèi)用的最小值作為目標(biāo);最后,綜合考慮系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的約束條件,即可得到綜合能源系統(tǒng)在未來24 h之內(nèi)的優(yōu)化調(diào)度方案,綜合能源系統(tǒng)的日前調(diào)度模型為

(6)

式中,Ce(t)代表的含義為分時(shí)電價(jià),Cg(t)代表的含義為分時(shí)氣價(jià),Pchange(t)代表的含義為系統(tǒng)的購(gòu)電功率,Vchange(t)代表的含義為系統(tǒng)購(gòu)買的天然氣量,Hng代表的含義為天然氣熱值[6]。

綜合能源系統(tǒng)的負(fù)荷平衡約束公式為,

(7)

式中,Ppv(t)代表的含義為t時(shí)刻光伏的發(fā)電功率,Pwind(t)代表的含義為t時(shí)刻風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電功率,Le(t)、Lg(t)、Lh(t)依次為t時(shí)刻電、氣、熱負(fù)荷的需求量。

2.2 日內(nèi)調(diào)度模型

該模型在系統(tǒng)中的主要作用是完成日前調(diào)度模型處理計(jì)劃的調(diào)整,通過對(duì)處理計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整,可為下階段的處理提供參考。該模型的優(yōu)化調(diào)度方式:首先,獲取可再生能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)信息,在預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)完成信息的更新;其次,為有效避免系統(tǒng)內(nèi)各機(jī)組的頻繁啟動(dòng),充分考慮系統(tǒng)運(yùn)行的最低費(fèi)用,向優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃中加入機(jī)組啟停變化懲罰項(xiàng),以此建立日內(nèi)調(diào)度模型;最后為得到日內(nèi)各機(jī)組的出力計(jì)劃,在滿足系統(tǒng)約束條件的基礎(chǔ)上,對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,該模型只執(zhí)行控制時(shí)域的調(diào)度計(jì)劃;最后,綜合考慮系統(tǒng)在運(yùn)行過程中的約束條件,按照劃分的時(shí)間間隔完成時(shí)域的更新預(yù)測(cè),即可得到以15 min為周期的優(yōu)化調(diào)度方案[7]。其目標(biāo)函數(shù)公式為

(8)

式中,t0代表的含義為優(yōu)化調(diào)度的起始時(shí)刻,Δt代表的含義為調(diào)度周期,n代表的含義為調(diào)度周期個(gè)數(shù),i代表的含義為各臺(tái)機(jī)組集合,Ii代表的含義為各臺(tái)機(jī)組的啟停狀態(tài),pi代表的含義為第i臺(tái)機(jī)組的啟停懲罰費(fèi)用[8]。

2.3 實(shí)時(shí)調(diào)度模型

該優(yōu)化調(diào)度模型為多時(shí)間尺度優(yōu)化的最后一個(gè)步驟,其主要微調(diào)對(duì)象為日內(nèi)出力計(jì)劃,通過該模型可實(shí)現(xiàn)前兩個(gè)階段生成計(jì)劃的修正,以此滿足綜合能源系統(tǒng)的實(shí)際需求[9]。調(diào)整方式為以5 min作為調(diào)整階段的時(shí)間間隔,將下一時(shí)刻的綜合能源系統(tǒng)輸出以及設(shè)備總調(diào)節(jié)量的最小值為目標(biāo),利用MPC算法實(shí)現(xiàn)日內(nèi)出力計(jì)劃的優(yōu)化。在日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化階段對(duì)計(jì)劃進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整,多個(gè)階段均調(diào)整后,返回日內(nèi)優(yōu)化階段進(jìn)行下一時(shí)刻的出力計(jì)劃制定,通過新的調(diào)整階段對(duì)該出力計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化,無限循環(huán)這兩個(gè)階段,以此得到最終的各機(jī)組出力計(jì)劃[10]。該系統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型為

(9)

式中,ηmt代表的含義為燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電功率,μp2g代表的含義為p2g設(shè)備的轉(zhuǎn)化效率,Pr1(t+Δt)代表的含義為最終調(diào)度計(jì)劃值,r1={mt,p2g,eb,cha},Pr1(t)代表的含義為上階段優(yōu)化計(jì)劃值,ΔPr2(t)代表的含義為實(shí)時(shí)階段修正值,r2={mt,p2g,eb},ΔPpv(t)和ΔPwind(t)代表的含義均為可再生能源擾動(dòng)量,ΔLe(t)、ΔLg(t)、ΔLh(t)代表的含義為電、氣、熱負(fù)荷構(gòu)成的擾動(dòng)量[11]。

根據(jù)DMPC算法的要求,將能源轉(zhuǎn)換設(shè)備和控制器作為一個(gè)子系統(tǒng),每5 min對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行一次優(yōu)化,在各子系統(tǒng)進(jìn)行相互交換之前,需要對(duì)最優(yōu)控制序列進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合式(5)得到最優(yōu)解,該解的數(shù)值即為控制變量,將其優(yōu)化為輸出變量,實(shí)現(xiàn)最終出力計(jì)劃的確定[12]。實(shí)時(shí)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)公式為

minFi=(Yi,r-Yi,f)TPi(Yi,r-Yi,f)+(Δui)TQiΔui

(10)

(11)

(12)

Δui=(ui(k+nΔt|k)-ui(k+(n-1)Δt|k)

(13)

3 基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)算例分析

為驗(yàn)證該系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度性能,本文對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。仿真過程中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法獲取新能源出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)信息,該過需要考慮新能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)存在的不確定性。假設(shè)日前預(yù)測(cè)階段可為其余兩個(gè)優(yōu)化階段提供數(shù)據(jù)和各預(yù)測(cè)誤差分布,系統(tǒng)內(nèi)風(fēng)電/光伏機(jī)組均遵循正態(tài)分布。其中日內(nèi)滾動(dòng)優(yōu)化階段的時(shí)域時(shí)間為2 h,控制時(shí)域可取1 h。分時(shí)電價(jià)如表1所示。

表1 分時(shí)電價(jià)

通過對(duì)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進(jìn)行分析可知,綜合能源系統(tǒng)經(jīng)過MPC和DMPC算法控制后,內(nèi)部各個(gè)設(shè)備輸出功率的變化趨勢(shì)基本一致。但采用MPC算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備進(jìn)行控制時(shí),各種類型的設(shè)備均出現(xiàn)功率波動(dòng)幅度較大的現(xiàn)象,并且綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化過程中存在多個(gè)尖峰,而采用DMPC算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行控制時(shí),其內(nèi)部設(shè)備功率變化更加平穩(wěn)。產(chǎn)生該現(xiàn)象的主要原因?yàn)榫C合能源系統(tǒng)經(jīng)過MPC算法優(yōu)化后,系統(tǒng)無法精準(zhǔn)控制內(nèi)部設(shè)備,將DMPC算法作為核心時(shí),該算法可對(duì)調(diào)度任務(wù)進(jìn)行分解,并分發(fā)給各個(gè)子系統(tǒng)。為滿足綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度需求,需要建立系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備與其他能源設(shè)備之間的聯(lián)系。在DMPC算法的支持下,可使綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部各能源耦合設(shè)備的出力情況處于穩(wěn)定狀態(tài)。采用對(duì)比分析的方式比較DMPC算法和MPC算法可知,DPMC算法控制下的綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)備的功率變化更加平滑,有利于提高各種類型設(shè)備的利用率,并降低系統(tǒng)內(nèi)部各設(shè)備的功率損耗情況。基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[14]如圖3所示。

圖3 基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

通過比較MPC算法和DMPC算法的仿真時(shí)間可知,采用MPC算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),該算法所需時(shí)間為61.501 s。采用DMPC算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),該算法所需時(shí)間為53.447 s。DMPC算法比MPC算法需要的仿真時(shí)間減少了13%。采用DMPC算法對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化求解時(shí),可有效降低優(yōu)化模型的階數(shù),便于優(yōu)化模型的求解。

本研究為計(jì)算不同調(diào)度策略下綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度成本,采用日前調(diào)度、MPC、DMPC三種調(diào)度策略對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。其中日前調(diào)度策略消耗的成本僅為日運(yùn)行費(fèi)用,其余兩種策略中包含的費(fèi)用為日運(yùn)行費(fèi)用和機(jī)組啟停懲罰費(fèi)用。日前調(diào)度策略需要消耗的成本最少,但是該方法未考慮預(yù)測(cè)過程中存在的誤差,該調(diào)度策略可降低綜合能源系統(tǒng)的精度。采用對(duì)比分析的方式比較MPC控制策略和DMPC控制策略,DMPC策略控制下綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度成本為2368.94,MPC策略控制下綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度成本為2333.67,DMPC控制策略較MPC控制策略消耗的總費(fèi)用下降了1.5%左右。產(chǎn)生該現(xiàn)象的主要原因?yàn)椴捎肈MPC策略對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行控制時(shí),綜合能源系統(tǒng)的性能更優(yōu),符合系統(tǒng)對(duì)經(jīng)濟(jì)性的要求,從而降低了綜合能源系統(tǒng)主要的總費(fèi)用。不同控制策略下的調(diào)度成本如表2所示。

表2 不同控制策略下的調(diào)度成本

4 總結(jié)

本文將短期綜合能源系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)調(diào)控制作為主要研究對(duì)象,利用模型預(yù)測(cè)控制算法實(shí)時(shí)更新綜合能源系統(tǒng)的狀態(tài),有利于最大限度地降低預(yù)測(cè)誤差對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響。為有效控制綜合能源系統(tǒng),向系統(tǒng)中引入分布式模型預(yù)測(cè)控制,通過該控制方法提升綜合能源系統(tǒng)的基本性能。采用對(duì)比分析的方式比較MPC控制策略和DMPC控制策略,DMPC控制策略的控制性能更優(yōu),符合系統(tǒng)對(duì)經(jīng)濟(jì)性的要求。