一种风光氢储微电网功率优化控制方法及实验系统

本发明涉及微电网，具体涉及一种风光氢储微电网功率优化控制方法及实验系统。

背景技术：

1、以风力发电和光伏发电为代表的新能源制氢技术具备绿色环保、布局灵活等优点，近些年发展迅速。将制取的氢气存储后，再通过燃料电池发电，可以实现氢能在不同时空下的高效转换和电能的有效传递。微电网则可以作为新能源发电制氢与氢能存储和利用的高效系统。然而，如何实现风光氢储微电网的稳定控制，在实现功率平衡的基础上降低成本进而实现经济最优控制，同时实现风光氢储微电网的仿真分析，已经成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种风光氢储微电网功率优化控制方法，并提供了一种风光氢储微电网功率优化实验系统。

2、本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种风光氢储微电网功率优化控制方法，包括步骤如下：

4、s1、针对由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统组成的风光氢储微电网，建立多态整合器；

5、s2、建立多模优化解算器，用于实现风光氢储微电网在内部功率平衡基础上的经济最优控制；

6、s3、建立风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台，用于实现风光氢储微电网的建模并验证多态整合器和多模优化解算器的经济最优控制仿真。

7、进一步地，步骤s1具体包括：

8、针对由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统组成的风光氢储微电网，建立用于实现风光氢储微电网的功率与经济信息相整合的多态整合器，通过迭代计算方法得出风光氢储微电网的多态融合感知矩阵，其中，经济信息包括成本和收益。

9、进一步地，步骤s2具体包括：

10、基于步骤s1中得到的风光氢储微电网的多态融合感知矩阵，建立多模优化解算器，对风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统分别求解各自成本最优的功率指令值，然后由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统完成各自的功率控制，从而实现风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统各自在内部功率平衡基础上的经济最优控制。

11、进一步地，风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统完成各自的功率控制，具体通过如下方式实现：

12、风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、燃料电池系统、储能系统分别通过各自的并网逆变器的功率外环和电流内环实现功率控制；

13、储氢系统通过储氢系统控制器实现氢能的输入和输出控制。

14、进一步地，步骤s3具体包括：

15、建立至少包括虚拟层、设备层和信息交互层的风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台，基于步骤s2中多模优化解算器得到的风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统各自成本最优的功率指令值，完成风光氢储微电网的经济最优控制仿真。

16、进一步地，步骤s1中的多态整合器，表示如下：

17、（1）

18、（2）

19、（3）

20、（4）

21、（5）

22、（6）

23、（7）

24、（8）

25、公式（1）-公式（8）中：、、、、、分别代表6个子矩阵，代表风力发电系统的输出功率；代表光伏发电系统的输出功率；代表制氢系统的输入功率；代表储氢系统存储的能量；代表燃料电池系统输出功率；代表储能系统的功率；、、、、、分别代表风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统的收益；、、、、、分别代表风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统的成本；代表多态增益，为常数；代表中间计算矩阵；代表多态整合器。

26、进一步地，步骤s2中的多模优化解算器，表示如下：

27、 （9）

28、公式（9）中： a代表多态增益矩阵， a=[ a1, a2, a3, a4, a5, a6]， a1、 a2、 a3、 a4、 a5、 a6分别代表 a的第一至第六元素； b代表差值增益矩阵， b=[ b1, b2, b3, b4, b5, b6]， b1、 b2、 b3、 b4、 b5、 b6分别代表 b的第一至第六元素；代表功率指令值矩阵，即多模优化解算器求解的结果。

29、进一步地，步骤s3中，风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台，至少包括：

30、虚拟层，通过实时仿真装置模拟至少由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统组成的风光氢储微电网的子系统功率电路模型及风光氢储微电网整体功率电路模型，建立硬件在环被控对象；

31、设备层，包括用于对组成风光氢储微电网的各个子系统进行控制的六个采样控制电路、用于搭建风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台的能量管理系统以及用于仿真的实时仿真装置；

32、信息交互层，结合实时仿真装置的端口通讯协议和dsp通讯方式，建立风光氢储微电网中链接虚拟层与设备层各个组成部分的信息交互平台。

33、进一步地，实时仿真装置采用typhoon hil仿真器，包括typhoon hil 602和typhoon hil 402，其中，typhoon hil 602用于模拟风光氢储微电网的功率电路部分，typhoon hil 402用于模拟风光氢储微电网的能量管理平台部分；

34、采样控制电路至少包括搭载dsp28377的主控制模块、模拟量采集扩展模块和转接板模块，其中，主控制模块包括基于dsp28377的风机控制器、基于dsp28377的光伏控制器、基于dsp28377的制氢控制器、基于dsp28377的储氢控制器、基于dsp28377的燃料电池控制器、基于dsp28377的储能控制器，模拟量采集扩展模块用于通过若干路并行接口分别与基于dsp28377的风机控制器、基于dsp28377的光伏控制器、基于dsp28377的制氢控制器、基于dsp28377的储氢控制器、基于dsp28377的燃料电池控制器、基于dsp28377的储能控制器各自的dsp主控模块连接从而实现与typhoon hil仿真器连接并进行过程控制模拟量的监测和全过程的信号采集，转接板模块用于实现板间与设备间的连接；

35、能量管理系统为图形化可编辑能量管理系统，至少包括图形化可编辑能量管理系统控制器；

36、信息交互层至少包括通讯电路和ui界面，其中，通讯电路至少包括网络通讯、串口通讯、pwm控制电路、ad采样电路，ui界面至少包括微电网组成控制主界面、微电网信息监视界面、主网模拟运行状态控制界面、各单元运行信息监视界面、各模块独立子界面。

37、本发明还公开了一种风光氢储微电网功率优化实验系统，用于实现所述的风光氢储微电网功率优化控制方法，包括：

38、多态整合模块，被配置为用于针对由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统组成的风光氢储微电网，建立多态整合器；

39、多模优化解算模块，被配置为用于建立多模优化解算器，用于实现风光氢储微电网在内部功率平衡基础上的经济最优控制；

40、风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验模块，被配置为用于建立风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台，用于实现风光氢储微电网的建模并验证多态整合器和多模优化解算器的经济最优控制仿真。

41、本发明的有益效果是：

42、本发明针对由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统六个子系统组成的风光氢储微电网，创造性地提出了多态整合器和多模优化解算器，通过它们的协同作用，可以提高风光氢储微电网的功率平衡控制和经济最优运行，增强风光氢储微电网的稳定运行水平。

43、通过建立多态整合器，实现了包括功率信息与成本收益信息的准确描述，为由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统组成的风光氢储微电网的功率指令值计算奠定了基础。

44、通过建立多模优化解算器，实现了由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统组成的风光氢储微电网的功率指令值的精准计算。

45、通过建立风光氢储微电网系统多控制器硬件在环仿真实验平台，从而为由风力发电系统、光伏发电系统、制氢系统、储氢系统、燃料电池系统、储能系统组成的风光氢储微电网的半实物仿真和控制方法的验证提供了基础。