一种基于遗传算法的变速发电优化控制策略

申志广，黎 波，龚 博

(武汉船用电力推进装置研究所，武汉 430064)

一种基于遗传算法的变速发电优化控制策略

申志广，黎 波，龚 博

(武汉船用电力推进装置研究所，武汉 430064)

本文根据柴油机固有油耗特性曲线，提出了一种基于遗传算法的直流电站变速发电优化控制策略，并以潜水给养船为例对该优化策略与平均功率分配控制策略在燃油消耗进行了比较，分析了这种优化控制策略的优势与前景，最后进行了建模仿真验证。

直流电站 遗传算法 变速发电

0 引言

传统的舰船电力推进供电系统主要采用工频交流电制。随着政府对排放物要求的提高以及船东对经济性以及燃油利用率要求的进一步提高，工频交流电站的问题逐渐暴露出来。例如：发电机转速不可调，低负载时发电机组效率低；整个供电系统中的变压器占用大量空间；电网中的大量无功与谐波功率流动对系统造成危害。

与传统的恒速恒频交流电站相比，采用变速发电的新型直流电站具有燃油利用率高、排放低、体积小、新能源平滑接入、控制方便灵活等诸多优点。目前世界范围内拥有直流电站实船应用的只有西门子和 ABB两家公司。ABB公司[1]采用的控制策略是平均功率控制策略，即所有发电机组均分总负载功率。虽然这种方法简单、易实现，且能够达到节能降耗的目的，但是对柴油发电机组、整流电路的参数要求高，也不能达到油耗最低的目的。

基于遗传算法的变速发电优化控制策略是依据柴油机固有油耗特性曲线建立单机运行最佳运行曲线，以柴油机总燃油消耗为目标，运用遗传算法筛选出柴油发电机组最佳的功率分配方式，采用闭环控制方式保证功率分配，从而保证整个发电系统运行在最高效率下运行。

1 直流电站基本结构与优势

不同于传统的直流电站，新型直流电站将直流输配电网与交流发电机的优势进行组合，如图1所示，采用交流发电机与整流器相结合，通过直流电网进行输配电。直流电站的优势[2]主要体现在：

1）直流电站不受频率限制（即原动机转速不受限制）,能够调节柴油机转速适应负载功率，从而节约能源，以文献[3]所使用的潜水给养船（DSV）为例，该潜水给养船的采用三台发电机组并联向负载进行供电，其工作情况如表1所示。通过比较直流电站和交流电站说明：以年为单位直流电站与交流电站相比能够节约 47.501吨的燃油。

2）整个系统中不再存在变压器，减轻了舰船的重量，可以提供更大的空间。与此同时，整艘舰船的造价也会相应降低。

3）并机过程中，只需要整流侧电压匹配，即可进行并机，不需要频率和相位一致。

4）可以与新能源直接对接，可拓展性更强。

5）母线上没有无功功率的流动，减小损耗，提高了供电品质，也有效避免了交流电的趋肤效应，因而直流电网能够达到更大的功率密度。

2 直流电站变速发电控制基本原理

2.1 柴油机固有油耗特性曲线

柴油机将燃料内能转化为机械能包含一系列复杂的数学和物理关系[4]，柴油机功率的大小与一系列变量有关，其中包括：汽缸燃油量、空气油量比、柴油机转速、点火和喷油时间、尾气再循环率。以某型号1 MW发电机为例，如图2。柴油机固有油耗特性曲线表示柴油机稳定工作的区域和曲轴输出功率、转速以及燃油消耗量关系。根据柴油机固有油耗特性曲线，文献[5]利用matlab采用拟合、插值等方法，获得柴油机单机运行最佳油耗曲线，如图2中粗线表示。在柴油机工作过程中我们可以通过调节柴油机转速[6]以适应柴油机输出功率来达到降低油耗的目的。

图1 直流电站系统图

2.2 发电机组效率分析

发电机的效率一般是指从柴油机曲轴上获得的机械功率转化为电能的比值。发电机的效率公式为：

其中PΩ称为机械损耗、PFe为铁耗、PCu为铜耗、Pe为附加损耗。机械损耗包括轴承摩擦损耗和通风损耗，这两个参数与诸多因素有关，一般采用式（2）进行估计。

式中F为轴承载荷、d为滚珠中心所处的直径、v为滚珠中心的圆周速度。

铁耗和铜耗由公式（3）表示:

式中I0与Ik分别指的是空载电流和短路试验电流，rm与rk分别指的是励磁电阻和短路电阻。此外Pe一般考虑为固定值。

表1 交流电站与直流电站油耗性能比较

图2 固有油耗特性曲线与最佳运行曲线

2.3 基于整流发电机组等效模型的功率闭环控制

整流型发电机输出功率控制主要通过调节出口端电压来决定，整流型发电机等效电路[7]如图3所示。

图3 整流发电机等效模型

三相发电机和二极管不控整流器可以用直流电源和等效电阻来进行等效[8]。图中各项参数的定义如下：

Urms为相电压有效值，Lac、Ldc分别是交流侧和直流侧电感，rac、rdc分别是交流侧直流侧等效电阻，3Lω/π为整流电路外特性等效电阻。根据系统参数选择闭环PI控制器参数[9]。

2.4 基于遗传算法的优化策略

采用遗传算法对整流发电机组并联系统进行分析研究，如图2所示，单台柴油机的最佳运行曲线特点为高阶、分段、非线性，所以发电机的功率分配策略[10]在节约燃油消耗方面显得尤为重要。遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种，它是从生物学领域借鉴而来。它通过将问题的组合比作染色体，问题比作基因，通过随机产生染色体并对染色体的适应度进行评判，选择适应性更强的染色体即更优的解，通过不断进化获得最优解。遗传算法的缺点在于作为一种全局算法，在搜索空间很大时，搜寻到最优解所需要的时间较长。

本文对功率采用二进制编码，将二进制代码视为一个基因 gene，功率误差为0.1%，采用10位二进制数表示一台发电机的功率即：

基因组代码串联组成染色体代表一种分配方式，如图 4所示。取Pmin和Pmax为 0、1，该图表明发电机1和2的负荷为76.8%和94.4%。

图4 二进制编码功率分配

式（6）为本文所选用的适应性评价函数。fuelaverage表示发电机组每1 kW功率运行一小时所消耗的油耗。在系统功率确定的情况下，选择单位功率油耗最小的功率分配，即为最优功率分配。随机选择几组分配方式，通过选择、交叉、变异手段选择出每一代的油耗更低的个体，从而获取进化的方向，通过一代代的迭代计算，最后获得最优个体。遗传算法的优势在于计算的并行性与方向性。与穷举法相比，在增加一台发电机后，穷举法的计算量呈幂级增长。而遗传算法的计算量没有明显增加，同时它所具有的潜在并行性和方向性更是大大提高了运算效率。

如表2所示，在采用遗传算法的优化控制策略能够比平均功率控制策略可多节约 2.279吨燃油（约4.79%）。不同的柴油发电机组，节约的燃油量有一定的差别，同时电路参数也会对燃油消耗有一定的影响。

采用基于遗传算法的优化控制策略使整个系统具有更高的适用性。采用数学模型进行分析计算，解除了对发电机组和电路参数以厂家型号的限制，因而不同厂家、不同型号的发电机组并联都能够适用，对系统的经济性和发电机配置方面都有很大的优势。

表2 直流电站不同控制方式油耗性能比较

3 仿真分析

为了论证该优化控制策略的合理性，本文采用matlab对该优化控制策略进行仿真验证。仿真系统设定：仿真步长为50 μs，功率采样频率为20 kHz。仿真参数为：直流母线电压范围为850-1000 V，母线电容50 mF，发电机为1 MW（690 V，50 Hz，1500 r/min）的三台同步发电机以及油耗测量模块。针对 DSV的工作状态——作业工况进行分析，在30 s时将控制方式从平均功率控制切换为优化控制策略观察系统油耗变化。

图5 发电机功率闭环控制

图5表明，在30 s时改变为优化控制策略，三台发电机的功率分配发生变化。需要说明的是在选择过程中G1、G2、G3运行在高功率（即0.8480 MW）的概率时相同的，是随机选择的，这有助于发电机的长期运行与保护。

图6为表示两种不同控制方式油耗的不同，可以看出改变控制方式后油耗下降约0.102 g(kW/h)。需要说明的是：本文主要关注系统稳态下的节油性能，在动态变化的过程中，主要关注在系统的稳定性和快速性，而不关注系统的节油性能，故忽略功率变化过程中系统油耗变化。

图6 油耗比较波形

4 结论与展望

虽然直流电站变速发电控制优化策略在控制上会稍复杂，计算量也会稍大，但是在不增加任何外部设备的情况，能够比平均功率控制策略节约更低的油耗。此外在选择系统设备时不受柴油机、发电机厂家、型号、参数以及电路参数的限制，给予了系统设备选择上很大的空间，提高了系统的经济性，并能够节约更多的能源。需要说明的是由于柴油机工作环境恶劣，随着时间的积累，柴油机最佳运行曲线与油耗的关系会发生略微变化，针对这样一种情况，需要建立修正系数来改善这一状况。此外针对直流母线电压的工作范围的控制也很有研究意义。

[1]祁斌. ABB创新船用直流电网[J]. 中国船检, 2013,(07): 75-78.

[2]陈虹. 基于直流配电系统的船舶综合电力系统[J].舰船科学技术, 2005, (S1): 31-37.

[3]M. Chai, B. D. Reddy, L. Sobrayen, S. K. Panda, Wu Die and Chen Xiaoqing, "Improvement in efficiency and reliability for diesel- electric propulsion based marine vessels using genetic algorithm," 2016 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo,Asia-Pacific (ITEC Asia-Pacific), Busan, 2016, pp.180-184.

[4]陆威崙. 现代船用柴油机特性曲线的研讨[J]. 柴油机, 2005, (04): 15-20.

[5]R. Luís, J. C. Quadrado and J. F. Silva, Optimal brake specific fuel consumption trajectory for stand-alone variable speed Diesel Gen-Set, 2015 9th International Conference on Compatibility and Power Electronics(CPE), Costa da Caparica, 2015, pp. 289-294.

[6]侯世英, 时文飞, 万江. 基于 CMAC-PID控制的柴油发电机组的建模与仿真[J]. 系统仿真学报, 2007,19(13): 3052-3063.

[7]Zhanming Xie and Hong Guo, "Stability analysis of synchronous generator-rectifier system with constant power loads," 2011 IEEE Power Engineering and Automation Conference, Wuhan, 2011, pp. 15-17.

[8]杜庆萱, 连级三. 整流线路的外特性及其等效电路[J]. 机车电传动, 1980, (04): 120-121.

An Optimal Control Strategy of Variable Speed Generation Based on Genetic Algorithm

Shen Zhiguang, Li Bo, Gong Bo

（Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion, Wuhan 430064, China）

On the basis of the diesel inherent engine power map, this paper presents an optimal control strategy based on Genetic Algorithm (GA), which is applied in the DC ship power-station with variable speed generation. Based on the diving support vessel(DSV), it compares the fuel consumption between the optimal method and the average distribution method and then analyses the advantage and prospect of this method. At last the feasibility of this strategy is proved by using Simulink software.

DC ship power-station; Genetic Algorithm; variable speed generation

TM611

A

1003-4862（2017）10-0060-04

2017-08-016

申志广（1992-），男，硕士研究生。研究方向：舰船电力系统。E-mail:121552755@qq.com