新聞主題	柴油發(fā)電機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷分配法

 

摘要：通常在不接入大電網(wǎng)的情況下，由于發(fā)電機(jī)組的數(shù)量較少，負(fù)載的變化極易使電網(wǎng)產(chǎn)生變化，從而引起電網(wǎng)的頻率波動(dòng)，導(dǎo)致各發(fā)電機(jī)組有功負(fù)載分配不均衡，甚至使有的發(fā)電機(jī)組過載，有的發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)入電動(dòng)機(jī)狀態(tài)逆功率運(yùn)行。發(fā)電機(jī)組之間功率分配的優(yōu)劣會(huì)對(duì)集中式電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性產(chǎn)生直接的影響。同步發(fā)電機(jī)和它并列的電網(wǎng)，兩者相對(duì)容量的大小，對(duì)該發(fā)電機(jī)的影響很大。因此，對(duì)不同規(guī)模電網(wǎng)中發(fā)電機(jī)并聯(lián)時(shí)功率的分配和自動(dòng)調(diào)整的探討是尤為重要的。柴油發(fā)電機(jī)組最優(yōu)負(fù)荷分配的意思是在一系列實(shí)際生產(chǎn)中的基本要求下，通過提高控制柴油發(fā)電機(jī)組運(yùn)作以及符合的配置的合理性，來達(dá)到經(jīng)濟(jì)性調(diào)度的辦法。

 

一、發(fā)電機(jī)組并列方法

 

      發(fā)電機(jī)組并列是指將多臺(tái)發(fā)電機(jī)聯(lián)合起來并行運(yùn)行，一起為負(fù)荷提供電力。這種并列方法可以增加系統(tǒng)的容量和可靠性，提高負(fù)荷供電的電壓和頻率穩(wěn)定性。發(fā)電機(jī)組并列的方法有以下幾種：

1、直接并列法

      將多臺(tái)同類型、同參數(shù)的發(fā)電機(jī)直接并列運(yùn)行，需要保持各發(fā)電機(jī)的同步運(yùn)行狀態(tài)。這種方法適用于負(fù)荷變化小、環(huán)境條件穩(wěn)定的情況。

2、逆變器調(diào)節(jié)法

      如圖1、圖2所示。使用逆變器控制各臺(tái)發(fā)電機(jī)的功率輸出，使得各臺(tái)發(fā)電機(jī)輸出的電壓和頻率一致。這種方法可以實(shí)現(xiàn)負(fù)載分配和負(fù)載調(diào)整，適用于負(fù)荷變化較大、要求高穩(wěn)定性的場(chǎng)合。

3、大電容平衡法

      用大電容并聯(lián)運(yùn)行于各發(fā)電機(jī)的輸出端，以平衡各臺(tái)發(fā)電機(jī)的輸出電壓。這種方法適用于負(fù)載變化大、需要高頻率穩(wěn)定性的場(chǎng)合。

4、線路匹配法

      在發(fā)電機(jī)組輸出線路中安裝匹配線路，增加線路的容量和穩(wěn)定性。這種方法適用于長(zhǎng)距離輸電和大容量負(fù)載的場(chǎng)合。

      以上是常用的發(fā)電機(jī)組并列方法，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法可以提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

 

圖1  逆變器控制式發(fā)電機(jī)組框

圖2  逆變器調(diào)節(jié)發(fā)電機(jī)并聯(lián)運(yùn)行方法

 

二、功率分配技術(shù)方案

 

      電力系統(tǒng)中的發(fā)電機(jī)組，包括與直流母線相連接的至少兩個(gè)發(fā)電機(jī)供電機(jī)構(gòu)、負(fù)載分配控制器（如圖3所示）以及主控制模塊，發(fā)電機(jī)組供電機(jī)構(gòu)包括柴油發(fā)電機(jī)，柴油發(fā)電機(jī)通過供電線路依次與斷路器、整流功率模塊、熔斷器連接，該供電線路最后與直流母線相連接；斷路器與整流功率模塊間的導(dǎo)線上設(shè)有電流傳感器，整流功率模塊與熔斷器之間的導(dǎo)線上設(shè)有直流電壓傳感器，電流傳感器、整流功率模塊、直流電壓傳感器都與a/d采樣模塊電聯(lián)接，a/d采樣模塊與子控制器電聯(lián)接；所有的子控制器與主控制模塊電聯(lián)接，其功率分配方法，步驟如下：

1、首先對(duì)每臺(tái)柴油機(jī)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置：

      通過所述主控制模塊進(jìn)行各個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組的功率參數(shù)設(shè)置，即分別設(shè)置第i(i＝1、2…n)臺(tái)柴油機(jī)的最優(yōu)工作負(fù)載功率下限pii以及最優(yōu)工作負(fù)載功率上限piu，同時(shí)選擇第一個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組作為默認(rèn)開啟項(xiàng)；

2、主控制器不斷檢測(cè)直流組網(wǎng)電力系統(tǒng)的總功率pt，當(dāng)直流母線中有負(fù)載工作時(shí)，發(fā)電系統(tǒng)也同時(shí)開始工作，第一個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組開始工作；子控制器計(jì)算第一個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組的使用功率p1；第一個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組產(chǎn)生的交流電通過所述整流功率模塊，設(shè)置整流功率模塊的整流參數(shù)使整流后的電壓值保持在v1min～v1max內(nèi)，以保證p1i<p1<p1u；

3、主控制器將計(jì)算發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)工作負(fù)載功率的范圍，此時(shí)只有第一個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組處于工作狀態(tài)，發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)工作負(fù)載功率下限pi＝p1i，發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)工作負(fù)載功率上限pu＝p1u；

4、主控制器將依次判定所有發(fā)電機(jī)組的工作狀態(tài)，若第i個(gè)發(fā)電機(jī)組處于工作狀態(tài)，子控制器計(jì)算第i個(gè)柴油發(fā)電機(jī)組的使用功率pi：第i個(gè)發(fā)電機(jī)組產(chǎn)生的交流電通過所述整流功率模塊，設(shè)置整流功率模塊的整流參數(shù)使整流后的電壓值保持在vimin～vimax內(nèi)，以保證p1i<p1<p1u；

5、主控制器將通過計(jì)算得出發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)工作負(fù)載功率的范圍：

      主控制器將直流母線的總功率pt與發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)負(fù)載功率下限pi與發(fā)電機(jī)組總最優(yōu)工作負(fù)載功率下限pu進(jìn)行比較，若pi<pt<pu，說明發(fā)電機(jī)組的總發(fā)電功率達(dá)到pt時(shí)，每臺(tái)柴油機(jī)的發(fā)電功率都在最優(yōu)工作負(fù)載功率范圍之內(nèi)；此時(shí)進(jìn)行步驟(g)；若pt不滿足pi<pt<pu，即pt>pu或pt<pi時(shí)，則進(jìn)行步驟(h)；

6、主控制器根據(jù)交叉耦合控制策略通過子控制器進(jìn)行柴油機(jī)電壓的同步控制；

7、建立優(yōu)化模型，優(yōu)化求解發(fā)電機(jī)組最優(yōu)工作序列，如圖4所示。

 

圖2  負(fù)載分配控制器

圖3  柴油發(fā)電機(jī)組功率分配電路圖

 

三、功率分配計(jì)算的方法

 

      以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)來研究柴油發(fā)電機(jī)組組合的優(yōu)化的問題，可以將其轉(zhuǎn)化為一個(gè)既有連續(xù)變量又有整形變量的綜合性問題。其運(yùn)算的方法有兩個(gè)：傳統(tǒng)優(yōu)化算法和現(xiàn)代智能算法。大量的資料介紹傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在柴油發(fā)電機(jī)組組合中的應(yīng)用，其中以經(jīng)典的拉格朗日松弛法較為代表，還有動(dòng)態(tài)規(guī)劃法也應(yīng)用較廣。這些經(jīng)典優(yōu)化方法原理簡(jiǎn)單，容易操作，應(yīng)用較廣，但某些情況下可能得不到十分理想的結(jié)果。而現(xiàn)代智能優(yōu)化算法在柴油發(fā)電機(jī)組優(yōu)化組合問題中體現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)。目前世界上常用的有以下幾種分析計(jì)算的方法。

1、 等微增率法

      等耗微增率法是將燃料消耗最小化作為優(yōu)化目標(biāo)的單目標(biāo)算法。在滿足Lagrange的等式組合的前提下，該方法是用于單元柴油發(fā)電機(jī)組之間的負(fù)荷的分布與配置的改進(jìn)，用Lagrange乘子法求得負(fù)荷的分布與配置的最好的方案。[2]該優(yōu)化方案中，柴油發(fā)電機(jī)組負(fù)荷等于給定負(fù)荷為其優(yōu)化的前提，進(jìn)而通過負(fù)荷分配使得燃料總量最少，以此確定各臺(tái)柴油發(fā)電機(jī)組的負(fù)荷分配。這種方法便于使用，而且思路比較清晰，容易理解，本論文也主要使用這一方法。

2、 動(dòng)態(tài)規(guī)劃法

      動(dòng)態(tài)規(guī)劃 (dynamic programming)是20世紀(jì)50年代初R.E.Bellman等人在研究多步驟的決策的流程的改進(jìn)問題時(shí)提到的一種改進(jìn)辦法，形成了關(guān)于最優(yōu)性的原理，即所謂 Bellman 最優(yōu)化原理，其可以敘述為：對(duì)于最優(yōu)化的方略，依靠以前的一些決策所得到的情況開始，對(duì)應(yīng)的最優(yōu)子策略是由剩下的一系列決策所組成的，與曾經(jīng)的情景和決策沒有關(guān)系。先解決單階段問題，再把其整合為一個(gè)完整的過程。

      在使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法來解決有關(guān)柴油發(fā)電機(jī)組負(fù)荷分配的問題時(shí)，首先要指定決策階段為一柴油發(fā)電機(jī)組臺(tái)號(hào)a ，那么決策變量即為柴油發(fā)電機(jī)組負(fù)荷，在這里標(biāo)示為Qa，然后將累計(jì)的柴油發(fā)電機(jī)組成本作為狀態(tài)變量。根據(jù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：假設(shè)第a 階段的sa的值是已知的，那么第a + 1階段的sa+ 1的值，就可以依據(jù)該段的Qa的值來求得。記為sa + 1= Ta( sa , ua ) ， 稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程。

3、 遺傳算法

      遺傳算法是目前較為廣泛的現(xiàn)代進(jìn)化算法里較為典型算法之一。遺傳算法中最主要的思考分析法是源于自然界的達(dá)爾文提出的“適者生存”法則。遺傳算法找尋最終解的操作是通過模仿自然界物種利用染色體之間的一系列的生物反應(yīng)和基因整合來提高族群生存競(jìng)爭(zhēng)力，達(dá)到物種進(jìn)化目的的過程，即采用可以完成遺傳操作的相應(yīng)遺傳算子，對(duì)于父代種群W(t)進(jìn)行相應(yīng)的處理，然后獲得子代種群W(t+1)過程。

      這一算法在面對(duì)老一代的檢索方法很難應(yīng)對(duì)好的規(guī)模比較大、非線性組合復(fù)雜的優(yōu)化難題方面擁有很多巨大的優(yōu)點(diǎn)。然而單一的遺傳算法在處理大規(guī)模難題上存在著搜索速度較慢，收斂性能較差等弊端。因此在實(shí)際問題中常常取人之長(zhǎng)，補(bǔ)己之短的策略。把拉格朗日法和遺傳算法進(jìn)行結(jié)合，采用次梯度法來改進(jìn)拉格朗日乘子，將復(fù)雜的柴油發(fā)電機(jī)組組合的難點(diǎn)簡(jiǎn)化為一系列的小難點(diǎn)，然后再利用遺傳算法具有的比較好的檢索的功能強(qiáng)勢(shì)，把兩者算法交替迭代，用遺傳算法對(duì)一個(gè)個(gè)的小難點(diǎn)進(jìn)行分析計(jì)算，直到很好的解決大的難點(diǎn)。

5、 蟻群算法

      蟻群算法又稱螞蟻算法。是 M.Dorigo 發(fā)表的模仿進(jìn)化的一種優(yōu)化算法。該算法是依據(jù)對(duì)自然界中蟻群在找食物時(shí)自然出現(xiàn)的一種尋覓最接近食物的道路的研究而產(chǎn)生的機(jī)率算法。當(dāng)某種可以吃的東西被某一只螞蟻發(fā)現(xiàn)之后，它就會(huì)立即產(chǎn)生一種分泌物，該分泌物可以傳達(dá)信息來告知附近的同類靠近，就會(huì)讓更多的蟻?zhàn)宄蓡T都能找到吃的。其中有些成員可能好會(huì)找到比原來更合理的道，這樣，在這一更近的道路上就形成了蟻群，隨著時(shí)間的積累，大多數(shù)的螞蟻都會(huì)出現(xiàn)在這兒。這種算法通過“信息素”這一載體進(jìn)行相互間的溝通信息和共同合作，尋求到達(dá)食物的最簡(jiǎn)潔又方便的路線。該算法在改進(jìn)旅行商等方面中得到了較好的運(yùn)用。但是也是存在一定的缺陷的其中最大的缺點(diǎn)是在求解的過程中比較容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象。

5、 粒子群優(yōu)化算法

      粒子群優(yōu)化算法是近年來由J. Kennedy和R. C. Eberhart等開發(fā)的一種新的進(jìn)化算法。模擬鳥群搜索食物行為而創(chuàng)造出的一種進(jìn)化算法，通過擁有記憶性的單一粒子與群體之間的其他粒子的信息互動(dòng)來不斷改進(jìn)整體的行動(dòng)策略，最后得到問題的最優(yōu)解。這種方法中會(huì)使用一個(gè)具體的優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)來明確全部粒子的適應(yīng)性。而且，其中會(huì)有一個(gè)速度決定每一個(gè)粒子前進(jìn)的位置和朝向。粒子們先找到種群中位置最好的粒子，接著他們就緊跟這個(gè)粒子在解的空間中探索，直到找到最優(yōu)解。

 

總結(jié)：

      柴油發(fā)電機(jī)組組合優(yōu)化在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中扮演著十分關(guān)鍵的角色，隨著電力市場(chǎng)改革的深化，對(duì)于增強(qiáng)發(fā)電企業(yè)自身核心競(jìng)爭(zhēng)力具有更現(xiàn)實(shí)的意義。由于該優(yōu)化問題的復(fù)雜性，各種先進(jìn)的算法被引進(jìn)來解決問題?？偟膩碚f，對(duì)于柴油發(fā)電機(jī)組組合尋找最優(yōu)解問題這些方法都能有效的解決。但是不管是經(jīng)典的算法還是現(xiàn)代智能算法，都有其各自的特點(diǎn)和局限性。一種算法不能應(yīng)用于所有的場(chǎng)景，且算法本身的參數(shù)設(shè)置會(huì)影響算法的收斂性和相關(guān)性能。如何兼顧收斂速度和尋優(yōu)質(zhì)量是現(xiàn)代算法需要深入研究的重點(diǎn)。

 

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