system: [SYSTEM]

user: 2 智能微网结构及建模 2.1 智能微网的结构 图1是一种基于逆变器的微电网结构 [ 16 ]，逆变器是这种微电网的关键组成部分。微电网由多个DG单元、负载和存储设备组成。DG单元包括逆变器接口光伏(PV)、燃料电池(FC)和风力发电厂。此外，发电机组通过同步发电机(SG)连接到网络。微电网与主网络的连接点称为公共耦合点(PCC)。 另一种微电网结构如图2所示 [ 17 ]。微电网的典型结构中主要包含有几种主要的分布式电源，储能设备，能量和数据管理系统，测量和通讯设备，隔离开关，公共耦合点(PCC)接口，微电源保护装置。 图1. 基于逆变器微电网典型结构图 图2. 微电网典型结构 在该示例中，整个网络呈放射状，具有一条母线，三条馈线A，B和C以及一组负载。母线通过隔离开关设备在PCC处与电网相连。馈线通过静态开关与配电系统相连，可实现联网运行模式与离网运行模式的平滑切换。馈线A上连接有敏感负荷并安装有光伏电池和微型燃气轮机，通过光伏、风机、微型燃气轮机并配备大容量储能装置的微源系统供电；微型燃气轮机还可以将废热提供给热能负载。馈线B可连接一级负荷或者可调节的负荷，通过微型燃气轮机或者燃料电池供电保证负荷的正常运行。对连接在C上的非敏感负荷，可以采用其他微源或者母线供电方式保证负荷正常运转。在这种模式下，每条重要负荷的馈线上就有两种供能方式保证敏感或重要负荷的运行。离网情况下微电网内部过负荷运行时，可切断系统对C的供电。当区域电网出现故障或者电力质量问题时，微电网可以在PCC处通过主断路器切断与电网的连接，使微电网在离网模式下运行。如果离网情况下无法保证电能的供需平衡，可以断开馈线C，对非敏感负荷停止供电，以保证敏感负荷的正常运行。在主网恢复正常，符合并网条件的情况下，闭合隔离开关进入并网运行模式。每条馈线都有断路器、潮流控制器以及相应的保护装置，以实现对整体微电网和其中相关设施的控制和保护，保证系统的平稳运行。 智能微网即微电网的智能化，它融合了先进的电力技术、计算机技术、通信技术和控制技术，满足电网对未来电力、环境、能源、和经济的更高发展要求。智能微网的结构应当在传统设施的基础上增加基于不同媒体和技术的通信架构以及响应应用程序和服务，使微电网自身、多个微电网以及微电网与配网之间的信息交换变得实时互动。此外，为了促进可再生能源与电力系统的一体化，确保系统供需平衡，提高响应能力和可靠性，优化网络运行，必须设计和建立通信和数据管理基础设施，实现信息通信、能源调度、稳定性控制并收集用户用电数据，分析用户用电习惯，智能计量，精准供能，使能源利用最大化。 2.2. 智能微网建模 2.2.1. 均值模型 在微网中，电力电子器件的切换可以用非常小的时间步长进行精确建模。然而，如果微电网中包含大量的电力电子设备，那么详细建模方式将会涉及极大的计算量。很明显，智能微网就是包含了大量的电力电子设备的发配电系统。为了解决这一难题，电力电子领域提出了均值建模方法。均值建模法的原理是用电压和电流在一定时间间隔内的平均值代替瞬时值来表示电力电子器件的动态特性。与详细建模方法相比，均值建模方法可以使用更大的时间步长，仿真速度更快。均值模型的建立方法主要有状态空间平均法(State-Space Averaging， SSA)和开关函数法两种 [ 18 ] [ 19 ]。与开关函数法相比，状态空间平均法更简洁有效，得到了广泛的应用。均值建模的目标是用连续块代替不连续的开关单元，连续块表示开关单元在一个开关区间内的平均行为。一般来说，需要对开关单元进行详细的分析，并对转换器波形进行精确的平均，才能建立它们的平均值模型。均值建模的方法是建立每个开关配置的状态空间方程，然后用占空比对不同模式进行加权，得到各切换周期状态变量的平均值，最后进行线性化处理，得到小信号模型。如占空比为 d i 的PWM变换器，均值法模型如下： 〈 x ˙ ( t ) 〉 = ( ∑ i n d i A i ) M 〈 x ( t ) 〉 + ( ∑ i n d i B i ) u (1) 其中 x 是状态向量，u是输入向量， y 是输出向量。 总之，SSA是广泛使用的方法，因为它的简单性和良好的性能适用于符合其条件的系统模型。然而，SSA模型存在一定的局限性。由于忽略了开关频率的波动及其谐波，导致开关频率影响模型的精确性。为了解决这些问题，提出了广义状态空间平均法(Generalized State-Space Averaging， GSSA) [ 20 ]。GSSA模型是状态空间平均模型的扩展，通过傅里叶级数对系统状态变量进行扩展，保留了直流分量和高阶项。它提供了一种更通用的状态空间平均模型，能够更准确地表示电路的状态变量波形。在GSSA方法中，电路状态变量近似于具有时变系数的傅立叶级数展开式。模型中所涉及的谐波阶数越大，其结果越接近电路微分方程组的精确解，因此GSSA方法比SSA方法更精确。GSSA模型能够更准确地描述变换器动态特性对系统性能的影响，但仍不适用于分析交直流混合系统。基于dq-变换的系统模型可用于分析交直流混合独立电力系统，但对电压变换器等环节的建模过程较为复杂。因此，将GSSA方法与dq变换方法相结合，提出了一种dq坐标系下的GSSA建模方法，这是建立交直流混合独立电力系统大信号模型的有效途径 [ 21 ]。 2.2.2. 离散模型 直流微网的模型很多是围绕变换器展开的。在大多数实际应用中，开关功率变换器的建模方法是基于连续时间平均法的，这种方法已被广泛接受。然而，这种方法不仅忽略了开关功率变换器的非线性特性，而且不能准确地研究数字控制系统中固有的控制时延。与传统的模拟控制相比，数字控制具有明显的优势，包括提高可靠性和抗噪声能力，控制精度高，更大的设计灵活性，以及更容易的监测和诊断接口 [ 22 ]。智能微网系统模型本身具有非线性特性，为便于进一步的研究，通常都从线性的角度进行近似研究，将得到的线性系统离散化得到系统的离散模型。针对直流系统的非线性稳定性分析，离散时间方法更加适合。 在状态空间中，系统可以表示为以下形式： X ˙ = f ( u ， X ) Y = g ( u ， X ) (2) 其中X为状态向量；Y是输出向量；u是输入向量； f 和 g 是描述系统的两个函数。为了简化这两个方程，我们可以把它们转换成线性系统的离散形式。用矩阵表示式中X、Y、u的关系： X ( k + 1 ) = A f X ( k ) + B f u ( k ) Y ( k ) = C f X ( k ) + D f u ( k ) (3) 当且仅当状态矩阵 A f 的所有特征值的绝对值都小于1时，系统是稳定的。 数字控制将离散时间建模方法扩展到考虑采样、调制器效应和延迟的数字控制变换器中，得到的结果是适用于任何PWM变换器的小信号离散时间模型 [ 23 ]。文献 [ 24 ] 提出了一种简化的开关功率变换器离散时间建模方法。该方法将状态空间平均与离散时间建模技术相结合，有效地解决了离散时间模型的复杂性问题，同时保留了快速动力学分析的实用性。当开关频率较高时，所得到的简化离散时间模型较好地保持了精确离散时间模型的精度。进一步证明，简化的离散时间模型由于其明显的简单性，在稳定性预测和数字控制设计方面更加方便。 在工程实践中，对DC-DC变换器的分析建模大多采用传统的线性分析方法，如平均状态空间法，而DC-DC变换器是典型的非线性开关系统。传统的线性分析方法有时不能满足系统设计的要求或者是无效的，使得实际电路中会出现一些奇异或不规则的现象，需要一种非线性分析方法对变换器进行建模和稳定性分析。描述函数方法是一种非线性方法，相比于解析法和相平面法以及开关信号流图法，描述函数法能够在分析和建模过程中考虑系统切换过程中的非线性，更准确地对模型进行描述和分析 [ 25 ]。描述函数法又称调和线性化法，是非线性系统的近似解析法。描述函数法的基本思想是在输入正弦信号的情况下，用输出的一阶谐波来代替每一个非线性环节，从而推导出频率特性。 如图3所示，从非线性模型中，特征方程可以表示为 1 + N ( A ) G ( j ω ) = 0 (4) 由式(4)可得 G ( j ω ) = − 1 / N ( A ) (5) 图3. 系统非线性模型 描述函数法可以将系统分为线性部分 G ( j ω ) 和非线性部分 N ( A ) ，通过Nyquist图确定两条曲线的位置关系来分析和判定系统的稳定性。在实际工程应用中，如果 G ( j ω ) 轨线和 N ( A ) 轨线出现相切的情况，那么由描述函数法得出的结论可能会出现错误。与线性离散方法相比，描述函数法极大简化了系统稳定性判定的繁杂程度，给出了系统稳定性的判据，有效解决大量与极限环有关的实际控制问题，但是描述函数法对使用条件有一定的要求，对于系统控制器的设计和性能分析方面作用不是很大。 2.2.3. 黑盒模型 随着可再生能源和储能元件的广泛应用，对直流负载的供电变得相当方便，然而这种行为高度依赖高集成度的电力电子转换器。但是在实际应用中，电力电子设备的模型或者系统通常包括来自不同制造商的电源转换器。由于设备或系统的保密性，相关设计人员无法获知关于转换器内部结构的详细数据。因此，传统的基于功率变换器的“结构模型”(如平均模型或开关模型)不能使用，因此，黑箱建模方法的提出对系统模型的建立和分析是必要的 [ 26 ]。这种策略是基于系统对特定扰动的响应分析和识别技术的应用。由于缺乏关于电力电子装换器内部结构及其控制回路的详细信息，因此黑盒建模对于分析由商业现货转换器(COTS)组成的系统的动态行为特别有效。智能微网电力系统包含了一种混合的交直流配电体系结构，可以为系统中的交直流负载独立供电，因此，需要多种功率变换器，如三相逆变器和DC-DC变换器。黑盒建模方法在直流变换器领域研究较多，其成果也较为丰富。根据模型能够再现的行为类型，可以将不同的建模方法分为线性、静态非线性和动态非线性模型。线性模型基于双端口结构，能够再现任何转换器在工作点附近的平均动态行为。其他方法侧重于预测器件的电磁干扰。静态非线性方法是基于块状结构的Wiener-Hammerstein结构。非线性包含在一个静态块中，而动态行为则由一个线性动态块表示。最后，动态非线性模型基于多面体方法，将不同平衡点附近的局部模型集成到非线性结构中 [ 27 ]。但是在包含交直流混合微电网中，交直流转换器变得非常重要。在直流微电网中，它是最关键的元素，因为它是微电网与系统其余部分之间的连接点。在交流微电网中，它对应于电网和直流元件之间的接口，是系统的关键因素。通过考虑相当于直流系统的dq框架，可以将黑盒建模技术应用于交流系统。 黑盒建模方法中线性方法基于双端口结构，最常见的一种结构是逆混合参数(G-parameters， GP)模型，这些模型代表了电力电子变流器的输入–输出小信号动态行为。其中输入是输入电压和输出电流，而输出是输入电流和输出电压。小信号模型是基于叠加性的，一个线性系统对两个或两个以上输入的响应是每个输入单独贡献的和。通过辨识技术从输入变量和输出变量的响应所收集的数据中，可以识别出代表转换器行为的传递函数集合。等效电路及模型框图如图4所示 [ 28 ]。 该模型可以表示为 [ v o i i n ] = [ G ( s ) − Z ( s ) Y ( s ) H ( s ) ] [ v i n i o ] (6) 图4. GP模型；(a) 等效电路；(b) 框图 其中，v和i分别代表电压和电流，下标o和in分别表示输出和输入。 GP模型能较准确地反映直流电力电子变流器的输入端和输出端的小信号动态特性，但是这类模型不能描述具有依赖于操作点的可变动态行为的转换器，如果转换器的动态随操作点而变化，则可以使用多面体建模方法。该模型不仅能够捕捉到影响稳态的非线性，而且能够描述系统瞬态行为。多面体建模方法由不同操作点周围的局部模型组成。通过加权函数将各模型的响应作为工作点的函数进行加权，将所有线性矩阵不等式(Linear Matrix inequalities， LTI)模型的加权响应相加得到整个模型响应。如图5为多面体模型示意图 [ 29 ]。 非线性系统的一般表达式可以表示为 x ˙ = f ( x ， u ) = A ( x ， u ) x + B ( x ， u ) u (7) 这个系统可以用一组线性局部模型来近似，这些模型是在这些不同的局部条件下对系统的充分描述。局部模型的参数由非线性模型的线性化或系统辨识方法的实测数据得到。从一种操作状态到另一种操作状态的转换是通过加权函数 ω i ( u ) 来完成的，也称为调度函数 [ 30 ]。多面体模型数学描述可以表示为 图5. 多面体模型 { x ˙ = ∑ i = 1 n ω i ( u ) ( A i x + B i u ) y = ∑ i = 1 n ω i ( u ) ( C i x + D i u ) (8) 为了保持模型的完整性，加权函数必须满足以下条件 ∑ i = 1 n ω i ( u ) = 1 ∀ t (9) GP方法对于静态系统非常方便，也就是说，系统主要在某个操作点上工作，它们的控制对扰动做出反应来维持这些条件。这种线性结构是大多数黑盒模型的基础。非线性可分为静态非线性和动态非线性。如果稳态响应中存在非线性，并且动态行为可以用线性模型近似，则可以使用Wiener-Hammerstein方法。这是一种基于块的方法，其中包括非线性静态函数设置转换器的静态工作点和线性动态块的瞬态行为。然而，智能微网系统包含一种混合的交直流配电体系结构，其中各种负载由不同类型的电源供电。因此，稳压变流器之间的相互作用、负载连接、保护的激活等，导致配电系统系统级复杂的大信号行为。大范围的操作条件和转换器可能改变控制策略的不同状态阻碍了这些小信号模型的使用。多面体模型能够再现这些现象，而且多面体模型可以在多个操作点稳定工作，不同转换器的模型之间的连接也很方便。