新聞主題	柴油發(fā)電機組的最優(yōu)負荷分配法

 

摘要：通常在不接入大電網(wǎng)的情況下，由于發(fā)電機組的數量較少，負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)，導致各發(fā)電機組有功負載分配不均衡，甚至使有的發(fā)電機組過(guò)載，有的發(fā)電機組轉入電動(dòng)機狀態(tài)逆功率運行。發(fā)電機組之間功率分配的優(yōu)劣會(huì )對集中式電力系統運行的穩定性和安全性產(chǎn)生直接的影響。同步發(fā)電機和它并列的電網(wǎng)，兩者相對容量的大小，對該發(fā)電機的影響很大。因此，對不同規模電網(wǎng)中發(fā)電機并聯(lián)時(shí)功率的分配和自動(dòng)調整的探討是尤為重要的。柴油發(fā)電機組最優(yōu)負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(guò)提高控制柴油發(fā)電機組運作以及符合的配置的合理性，來(lái)達到經(jīng)濟性調度的辦法。

 

一、發(fā)電機組并列方法

 

      發(fā)電機組并列是指將多臺發(fā)電機聯(lián)合起來(lái)并行運行，一起為負荷提供電力。這種并列方法可以增加系統的容量和可靠性，提高負荷供電的電壓和頻率穩定性。發(fā)電機組并列的方法有以下幾種：

1、直接并列法

      將多臺同類(lèi)型、同參數的發(fā)電機直接并列運行，需要保持各發(fā)電機的同步運行狀態(tài)。這種方法適用于負荷變化小、環(huán)境條件穩定的情況。

2、逆變器調節法

      如圖1、圖2所示。使用逆變器控制各臺發(fā)電機的功率輸出，使得各臺發(fā)電機輸出的電壓和頻率一致。這種方法可以實(shí)現負載分配和負載調整，適用于負荷變化較大、要求高穩定性的場(chǎng)合。

3、大電容平衡法

      用大電容并聯(lián)運行于各發(fā)電機的輸出端，以平衡各臺發(fā)電機的輸出電壓。這種方法適用于負載變化大、需要高頻率穩定性的場(chǎng)合。

4、線(xiàn)路匹配法

      在發(fā)電機組輸出線(xiàn)路中安裝匹配線(xiàn)路，增加線(xiàn)路的容量和穩定性。這種方法適用于長(cháng)距離輸電和大容量負載的場(chǎng)合。

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

 

圖1  逆變器控制式發(fā)電機組框

圖2  逆變器調節發(fā)電機并聯(lián)運行方法

 

二、功率分配技術(shù)方案

 

      電力系統中的發(fā)電機組，包括與直流母線(xiàn)相連接的至少兩個(gè)發(fā)電機供電機構、負載分配控制器（如圖3所示）以及主控制模塊，發(fā)電機組供電機構包括柴油發(fā)電機，柴油發(fā)電機通過(guò)供電線(xiàn)路依次與斷路器、整流功率模塊、熔斷器連接，該供電線(xiàn)路最后與直流母線(xiàn)相連接；斷路器與整流功率模塊間的導線(xiàn)上設有電流傳感器，整流功率模塊與熔斷器之間的導線(xiàn)上設有直流電壓傳感器，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、首先對每臺柴油機進(jìn)行參數設置：

      通過(guò)所述主控制模塊進(jìn)行各個(gè)柴油發(fā)電機組的功率參數設置，即分別設置第i(i＝1、2…n)臺柴油機的最優(yōu)工作負載功率下限pii以及最優(yōu)工作負載功率上限piu，同時(shí)選擇第一個(gè)柴油發(fā)電機組作為默認開(kāi)啟項；

2、主控制器不斷檢測直流組網(wǎng)電力系統的總功率pt，當直流母線(xiàn)中有負載工作時(shí)，發(fā)電系統也同時(shí)開(kāi)始工作，第一個(gè)柴油發(fā)電機組開(kāi)始工作；子控制器計算第一個(gè)柴油發(fā)電機組的使用功率p1；第一個(gè)柴油發(fā)電機組產(chǎn)生的交流電通過(guò)所述整流功率模塊，設置整流功率模塊的整流參數使整流后的電壓值保持在v1min～v1max內，以保證p1i<p1<p1u；

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

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

5、主控制器將通過(guò)計算得出發(fā)電機組總最優(yōu)工作負載功率的范圍：

      主控制器將直流母線(xiàn)的總功率pt與發(fā)電機組總最優(yōu)負載功率下限pi與發(fā)電機組總最優(yōu)工作負載功率下限pu進(jìn)行比較，若pi<pt<pu，說(shuō)明發(fā)電機組的總發(fā)電功率達到pt時(shí)，每臺柴油機的發(fā)電功率都在最優(yōu)工作負載功率范圍之內；此時(shí)進(jìn)行步驟(g)；若pt不滿(mǎn)足pi<pt<pu，即pt>pu或pt<pi時(shí)，則進(jìn)行步驟(h)；

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

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

 

圖2  負載分配控制器

圖3  柴油發(fā)電機組功率分配電路圖

 

三、功率分配計算的方法

 

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

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)化目標的單目標算法。在滿(mǎn)足Lagrange的等式組合的前提下，該方法是用于單元柴油發(fā)電機組之間的負荷的分布與配置的改進(jìn)，用Lagrange乘子法求得負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)電機組負荷等于給定負荷為其優(yōu)化的前提，進(jìn)而通過(guò)負荷分配使得燃料總量最少，以此確定各臺柴油發(fā)電機組的負荷分配。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)規劃法

      動(dòng)態(tài)規劃 (dynamic programming)是20世紀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(wèn)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：對于最優(yōu)化的方略，依靠以前的一些決策所得到的情況開(kāi)始，對應的最優(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(méi)有關(guān)系。先解決單階段問(wèn)題，再把其整合為一個(gè)完整的過(guò)程。

      在使用動(dòng)態(tài)規劃法來(lái)解決有關(guān)柴油發(fā)電機組負荷分配的問(wèn)題時(shí)，首先要指定決策階段為一柴油發(fā)電機組臺號a ，那么決策變量即為柴油發(fā)電機組負荷，在這里標示為Qa，然后將累計的柴油發(fā)電機組成本作為狀態(tài)變量。根據動(dòng)態(tài)規劃狀態(tài)轉移方程：假設第a 階段的sa的值是已知的，那么第a + 1階段的sa+ 1的值，就可以依據該段的Qa的值來(lái)求得。記為sa + 1= Ta( sa , ua ) ， 稱(chēng)為狀態(tài)轉移方程。

3、 遺傳算法

      遺傳算法是目前較為廣泛的現代進(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(guò)模仿自然界物種利用染色體之間的一系列的生物反應和基因整合來(lái)提高族群生存競爭力，達到物種進(jìn)化目的的過(guò)程，即采用可以完成遺傳操作的相應遺傳算子，對于父代種群W(t)進(jìn)行相應的處理，然后獲得子代種群W(t+1)過(guò)程。

      這一算法在面對老一代的檢索方法很難應對好的規模比較大、非線(xiàn)性組合復雜的優(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模難題上存在著(zhù)搜索速度較慢，收斂性能較差等弊端。因此在實(shí)際問(wèn)題中常常取人之長(cháng)，補己之短的策略。把拉格朗日法和遺傳算法進(jìn)行結合，采用次梯度法來(lái)改進(jìn)拉格朗日乘子，將復雜的柴油發(fā)電機組組合的難點(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勢，把兩者算法交替迭代，用遺傳算法對一個(gè)個(gè)的小難點(diǎn)進(jìn)行分析計算，直到很好的解決大的難點(diǎn)。

5、 蟻群算法

      蟻群算法又稱(chēng)螞蟻算法。是 M.Dorigo 發(fā)表的模仿進(jìn)化的一種優(yōu)化算法。該算法是依據對自然界中蟻群在找食物時(shí)自然出現的一種尋覓最接近食物的道路的研究而產(chǎn)生的機率算法。當某種可以吃的東西被某一只螞蟻發(fā)現之后，它就會(huì )立即產(chǎn)生一種分泌物，該分泌物可以傳達信息來(lái)告知附近的同類(lèi)靠近，就會(huì )讓更多的蟻族成員都能找到吃的。其中有些成員可能好會(huì )找到比原來(lái)更合理的道，這樣，在這一更近的道路上就形成了蟻群，隨著(zhù)時(shí)間的積累，大多數的螞蟻都會(huì )出現在這兒。這種算法通過(guò)“信息素”這一載體進(jìn)行相互間的溝通信息和共同合作，尋求到達食物的最簡(jiǎn)潔又方便的路線(xiàn)。該算法在改進(jìn)旅行商等方面中得到了較好的運用。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(guò)程中比較容易出現停滯現象。

5、 粒子群優(yōu)化算法

      粒子群優(yōu)化算法是近年來(lái)由J. Kennedy和R. C. Eberhart等開(kāi)發(fā)的一種新的進(jìn)化算法。模擬鳥(niǎo)群搜索食物行為而創(chuàng )造出的一種進(jìn)化算法，通過(guò)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(lái)不斷改進(jìn)整體的行動(dòng)策略，最后得到問(wèn)題的最優(yōu)解。這種方法中會(huì )使用一個(gè)具體的優(yōu)化的目標函數來(lái)明確全部粒子的適應性。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(zhù)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：

      柴油發(fā)電機組組合優(yōu)化在電力系統經(jīng)濟運行中扮演著(zhù)十分關(guān)鍵的角色，隨著(zhù)電力市場(chǎng)改革的深化，對于增強發(fā)電企業(yè)自身核心競爭力具有更現實(shí)的意義。由于該優(yōu)化問(wèn)題的復雜性，各種先進(jìn)的算法被引進(jìn)來(lái)解決問(wèn)題?？偟膩?lái)說(shuō)，對于柴油發(fā)電機組組合尋找最優(yōu)解問(wèn)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。一種算法不能應用于所有的場(chǎng)景，且算法本身的參數設置會(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)量是現代算法需要深入研究的重點(diǎn)。

 

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