基于模糊综合评价的分布式电源调频调压能力的评价方法

刘一鸿， 鲁宝春， 孙丽颖， 白 锐

（辽宁工业大学， 辽宁 锦州 121001）

0 引言

在微电网中由于控制策略的不同，分布式电源（Distributed Generation，DG） 既可以充当主控源，又可以充当从属源[1]，[2]。 针对DG 的控制策略分为主从控制、对等控制和分层控制[3]，[4]。 传统的主从控制策略中，主控源选取一个稳定的DG，使用V/f 控制为系统提供电压和频率参考， 其余的DG 作为从属源，采用PQ 控制为系统提供功率输出[5]，[6]。当微电网孤岛运行时，若主控源出现故障，微电网将失去稳定性而不能正常运行[7]。 文献[8]基于单主控源的主从控制策略的局限性，提出了一种多主控源的自适应主从控制策略，在微电网孤岛模式下，均有良好的适用性。 文献[9]考虑到传统主从控制的优缺点，提出将两个或两个以上的DG 共同充当主控源。文献[10]提出在传统的主从控制策略中，设置辅助源，利用下垂控制的下垂特性，分担主控源的压力，进而提升微电网的调频调压能力。 文献[11]针对光储交流孤岛微电网，提出一种结合下垂控制的改进型主从式光储协调控制策略，并将储能单元作为主控源，光伏源作为从属源。 文献[12]结合传统主从控制与对等控制的优点， 提出将多个采用下垂控制的DG 作为主控源，其余DG 采用PQ 控制作为从属源。

上述文献将DG 划分为主控源、 辅助源与从属源， 对提升微电网的调频调压能力已取得良好的效果， 但在DG 的类别选择和划分上存在一定的随机性。 现代综合评价法[13]已经为DG 调控能力评价提供了有效途径。 考虑到采用单一指标进行DG 排序的局限性和评价方法的复杂性， 选用多指标下的模糊综合评价法来评价DG 的调频调压能力，其凭借结果清晰、系统性强的特点，能够较好地解决模糊、 难以量化的DG 排序问题。 因此，本文针对孤岛微电网，选定反映DG 调频调压能力的4 项指标， 基于模糊综合评价法将多个DG 进行排序分类， 旨在更好地充分利用各个DG，为事先参与主辅从控制策略的DG 选取提供依据。

1 主辅从控制微电网

主辅从控制微电网与传统的主从控制微电网相比，增设辅助源可以接续主控源，有效地保证微电网的可靠供电。 主辅从控制下的微电网示意图如图1 所示。 主控源是一个或多个DG，为微电网提供稳定的频率和电压，保证微电网稳定运行；辅助源是多个有一定调频调压能力的DG， 在微电网正常运行时，与从属源一同为微电网提供功率，当主控源频率电压失稳时，接续主控源工作，保持微电网的频率和电压稳定；从属源是普通的DG，为微电网提供足够的输出功率。

图1 主辅从控制微电网示意图Fig.1 Schematic diagram of master-auxiliary-slave control microgrid

2 模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种以模糊数学为基础的综合评价方法[14]。 该方法依据模糊数学的隶属度理论，由定量评价解释定性评价，即用模糊数学结合事物或对象的多种制约因素得出一个总体的评价。 具体步骤如下。

①确定被评价对象的指标集

指标集是影响评价对象的各种因素所组成的一个普通集合，即：

式中：U 为指标集；ui为第i 项指标。②确定评价者的评语集

评语集是评价者对评价对象可能做出的各种结果所组成的集合，即：

式中：V 为评语集；vi为第i 个评价结果。

评价等级根据具体评价内容的不同， 可以使用不同的评价语言进行描述。

③进行因素评判，建立模糊关系矩阵

首先从指标集U 中的ui出发，根据评语集V分别确定评判对象对vi的隶属关系，然后将各个指标对应的单因素评判整合成多因素评判集，建立模糊关系矩阵。

式中：rij为ui对于vi的隶属关系。

④确定评判因素权重向量

根据指标集对被评事物的隶属关系， 确定评判时各因素的重要性分配权重，即：

式中：B 为模糊综合评价集；bi为各个DG 的模糊综合评价值。

⑥对bi进行排序比较，给出模糊综合评价结果。

3 调频调压能力评价指标的确定与隶属度的求取

根据DG 的特性和实际控制需求， 选定4 项指标对DG 进行综合评价。从容量角度分析，根据装机容量和备用容量设定容量特性指标； 从参与调频调压角度分析， 根据调频能力和调压能力设定能力指标。 同时，结合各指标的特点进行分析，选定适合各个指标的隶属度。

3.1 容量特性指标

3.1.1 装机容量及其隶属度

装机容量SDG为DG 确定的额定功率。 各个DG 的SDG大小代表着所提供的能量多少，因此可根据SDG定量分析DG 在微电网中的重要程度。SDG越大，所能提供的能量就越多。

式中：PN为DG 的额定有功功率；QN为DG 的额定无功功率。

以DG 中的最大SDG为基准， 将所有待评价DG 的SDG与其进行对比，得到隶属度函数为

式中：SDGn为参与评价排序的各个DG 装机容量。

3.1.2 备用容量及其隶属度

备用容量SRC为DG 从装机容量中预留出一部分用来平衡电力系统短时间内波动的容量。 SRC的大小反映该DG 的调频调压能力，故可根据SRC定量分析DG 在微电网中的重要程度。 SRC越大，代表所能调节的频率和电压范围越广。式中：SRCn为参与评价排序的各个DG 备用容量。

3.2 调频调压能力指标

3.2.1 调频能力及其隶属度

新能源通过保留有功备用并利用相应的有功控制系统，实现一次调频功能[15]。在电网高频扰动情况下，有功功率降至额定出力的10%时可以不再向下调节。 一次调频下垂特性通过设定频率与有功功率折线函数实现。 其计算式为式中：fd为一次调频死区，49.95≤fd≤50.05 Hz；fN为系统的额定频率；δ 为新能源的一次调频调差率，建议值为2%～3%。

根据式（10）可以比较不同DG 在同等设定频率下的有功功率大小， 进而比较各个DG 的调频能力。 文献[15]中规定最大负荷限幅设定不小于额定负荷的10%，且不得因一次调频导致机组的停机（频率太低）或脱网（频率太高）。 当最大有功负荷限幅取10%时， 可以在49.85～49.95 Hz 和50.05～51.15 Hz 进行一次调频，如图2 所示。

图2 DG 参与微电网一次调频函数图Fig.2 Graph of DG's participation in primary frequency regulation of microgrid

为了进行更好的筛选， 可以取最大负荷限幅的15%作为完全符合标准，这样便于选出调频能力更好的电源以及确定隶属度函数。 在梯形隶属函数基础上，考虑式（10）特点，对隶属度函数的范围进行重新设定，得到新的一次调频隶属度函数。

3.2.2 调压能力及其隶属度

一次调压下垂特性通过设定电压与无功功率折线函数实现，如图3 所示。

图3 DG 参与微电网一次调压函数图Fig.3 Graph of DG's participation in primary voltage regulation of microgrid

根据实际中对电压调整的规定， 定义调压能力计算式为式中：Ud为一次调压死区（0.98UN≤Ud≤1.02UN[16]）；UN为系统的额定电压；η 为新能源的一次调压调差率，建议值为3%～5%[17]。

根据上述计算式可以比较不同DG 在同等设定电压下的无功功率大小， 进而比较各个DG 的调压能力。为了进行更好的筛选，取最大无功负荷限幅的10%作为能够调压的最低标准，取15%作为完全符合标准， 这样便于选出调压能力更好的DG 以及确定隶属度函数。 在梯形隶属度函数的基础上，考虑式（12）的特点，对隶属度函数的范围重新设定，得到新的一次调压隶属度函数。

4 多DG 参与调频调压能力的排序分类方法步骤

以多DG 参与调频调压能力为基础， 结合模糊综合评价方法对其排序进行分类， 具体步骤如下。

①确定调频调压能力的指标集、评价集

模糊综合评价法要选择多个指标进行评价，才能使其评价具有权威性。 本文通过选取装机容量、备用容量、调频能力和调压能力共4 个指标对多DG 进行综合评价。

通过对这4 个指标的选定， 能够较明确的区分各个DG 参与调频调压的能力，便于将各个DG分配到合适的位置。

对评语集选取强、一般、弱3 个评语。

通过对3 个评语的选择， 方便对DG 参与调频调压能力进行评估。

②计算各项指标对应的隶属度， 建立对应的模糊关系矩阵

对4 项指标进行隶属度的选取， 根据式（7），（9），（11）和式（13）对不同DG 的隶属度进行计算，建立对应的模糊关系矩阵。

③确定模糊综合评价的权重

权重确认方法有专家评价法、调查统计法、序列综合法、公式法、频数统计法、模糊层次分析法等[18]，[19]。 本文选用专家评价法对4 项指标进行评价，能够较直观地比较出4 项指标的差异，进而保证结果的准确性。 通过专家评价的权重A 为

④模糊综合评价计算

通过计算出的模糊综合评价集， 可以准确地得到对各个DG 参与调频调压能力的评价。

对评价集B 内的bi由大到小进行排序。

⑤对评价排序结果进行分类

根据式（7），（9），（11）和式（13）可知：

式中：μAmax（x），μBmax（x）为容量特性指标的隶属度的最大值；μCmin（x），μDmin（x）为调频调压能力特性指标的隶属度的最小值。

当DG 具有式（19）的隶属度特性时，虽然具有足够的装机容量和备用容量， 但不具备调频调压能力，此类DG 只能充当从属源。依此得到对应的模糊综合评价值为

式中：RΔ为由式（19）的隶属度构成的模糊关系向量；bΔ为RΔ的模糊综合评价值。

结合式（19）和式（20），得出DG 分类判别依据。 当0＜bi≤bΔ时，DG 划分为从属源；当bΔ＜bi≤1-bΔ时，DG 划分为辅助源；当1-bΔ＜bi≤1 时，DG划分为主控源。

5 算例分析

为了验证本文所提方法的可行性和合理性，采用东福山岛的微电网项目相关数据作为参考[20]，对其进行综合评价。根据其中的装机容量设定和独立供电系统的月度数据， 推算出各个DG的装机容量、有功和无功初始值等，整理的参数如表1 所示。

表1 DG 的参数值Table 1 Parameter value of DG

通过表1 数据可知，如果根据单一因素指标，如SRC，对9 个DG 进行降序排序，可以得到矩阵C=[166.67 95.55 29.39 28.47 28.33 28.32 26.67 26.32 25.92]。 根据排序，DG9＞DG8＞DG3＞DG6＞DG2＞DG4＞DG1＞DG5＞DG7，因此可选DG9为主控源，DG2，DG3，DG4，DG6，DG8为 辅 助 源，DG1，DG5，DG7为 从属源。 但该排序方式存在单一性，DG2，DG3，DG4，DG6，DG8虽然具有一定的备用容量， 但均没有调频调压能力，却也被选做辅助源，因此该方法具有局限性，不能准确地对各个DG 进行评价。

因此对表1 中的数据采用模糊综合评价法。根据表1 数据计算调频调压能力的隶属度， 见表2，从而建立模糊关系矩阵R。

表2 DG 的隶属度Table 2 Membership degree of DG

根据专家评价确定A=[0.10，0.20，0.35，0.35]。 通过模糊综合评价计算B：

将bi由大到小进行排序， 得到：DG9＞DG7＞DG5＞DG1＞DG8＞DG3＞DG6＞DG2＞DG4。

确定对应的模糊综合评价值bΔ：

根据判别依据对排序结果进行分类， 由于仅有DG9评分大于0.7，所以作为9 个DG 中的主控源；DG1，DG8，DG3，DG6，DG2，DG4评分均小于0.3，划分为从属源；DG5，DG7评分为0.3～0.7， 划分为辅助源。通过模糊综合评价排序，可以根据排序结果进行更细致的分工，如DG7充当主辅助源，DG5充当替补辅助源等。 根据实际需要调整权重和指标范围，以达到更好的评价排序分类。

6 结论

本文提出一种基于模糊综合评价的DG 调频调压能力的排序分类方法。 通过定义的4 项DG调频调压能力指标，对多DG 进行排序分类，结合4 项指标建立针对多DG 调频调压能力的评价模型。 选用新的调频调压隶属度函数对指标进行评判， 利用模糊综合评价法对多DG 调频调压能力进行排序。根据权重和隶属度设定的判别依据，将多DG 分为主控源、辅助源和从属源。通过算例验证了本文提出的排序分类方法的合理性和准确性，为参与主辅从控制策略的DG 选取提供依据。