基于物联网的分布式智能电源管理研究

孙小羊，冯英伟

(1.三江学院电子信息工程学院，江苏南京210012；2.河北建筑工程学院，河北张家口075000)

基于物联网的分布式智能电源管理研究

孙小羊1，冯英伟2

(1.三江学院电子信息工程学院，江苏南京210012；2.河北建筑工程学院，河北张家口075000)

以物联网为基础，以建立可靠的微电网能量管理系统为目标，利用粒子群优化算法，实现了分布式智能电源的协调控制。控制的主体采用微网分层控制体系，上层为能量优化算法、下层为分布式电源系统的双闭环控制。整个系统具有较高的运行可靠性和经济性，对提高微电网的综合效益具有一定的工程价值。

物联网；分布式电源；粒子群算法；双闭环控制

目前，我国电网形式主要是大网络架构，采取集中供电的方式，这种电力系统的主要优点是方便能源产地布局，经济成本可控，但是也存在着超高压、网络结构复杂、建设周期长，维护成本高、故障影响大等因素。鉴于以上的原因，分布式电源成为传统电网的有益补充。

分布式电网由众多微小电网或电力系统组成。各个电源按照地理位置为本地负载提供能源，因此具有组网灵活性高、线损小、能源形式多样、故障影响小等优势。由于在分布式电网中能源形式多样，而且互相独立，因此一些绿色电源或智能电源可以顺利地应用到分布式电网中，进一步推动了电网智能化及绿色化的进程。

1 基于物联网的分布式电源管理体系设计

物联网是通过RFID技术、无线传感器技术以及定位技术等自动识别、采集和感知获取相关系统的信息，借助各种电子信息传输技术将相关信息聚合到统一的信息网络中，并利用云计算、模糊识别、数据挖掘以及语义分析等各种智能计算技术对物品相关信息进行分析融合处理，最终实现对物理世界的高度认知和智能化的决策控制[1]。以物联网为基础的管理体系主要分为三层结构，分别为感知层、通信层和应用层。感知层主要用来感知管理对象的基本特性，目前采用的技术大多是现场总线或无线传感网；通信层主要实现的是底层数据和远程监控中心进行通信的功能，采用有线公共通信网或3G、4G通信网；应用层是采用计算机应用技术所实现的应用功能。

分布式电源管理就是利用了物联网的分层技术。整体采用三层结构，底层感知层的主要功能是对分布式电源中的低压测控单元、分布式电源逆变器、并离网控制器等设备实时采集模拟量、开关量等信息量，完成整个分布式微电网运行工况的监视。通信层在通信基础设备条件良好的地方可以采用Internet网，而在固定网络分布不到的地方可以选择3G、4G网络；应用层是数据处理的中心，是为用户提供交互功能的场所，除必要的数据处理功能外，良好的远程协调控制能力也是设计的重点。为了提高管理的效用，在本设计中，感知层逆变器采用了双闭环控制来提高控制的精确度；应用层采用了粒子群优化算法来实现能量的优化配置，可以有效地提高系统协调配置能力。

2 分布式智能电源的内外环控制策略

分布式智能电源的控制采用分层控制策略，感知层所采用的是双闭环控制，控制的主体是逆变器，主要的原因是智能电源在接入大电网时需要在功率、电压、频率等指标上与大电网保持一致。为了保持这种一致性，本设计采用双闭环控制的方式，外环控制的对象是分布式智能电源的输出功率，目的是确保系统在分布式电源电压等指标有波动的情况下以恒定的功率向大电网输出电能；内环是以电流为控制对象，以智能体技术为依托，构建智能电源体系统，提高网络的适应性。双环控制系统框图如图1所示。

图1 双环控制系统框图

外环的功率控制采用PQ控制模型。PQ是一种恒功率控制方法，比较适用于分布式电源并网时的功率控制。目前PQ控制一般使用的是基于dq变换的前馈解耦PQ控制。这种控制本身就包括两个控制环，内环采用电流采集参数，在所定义的dq坐标系统中进行空间矢量变换，将三相静止坐标系下的网络拓扑结构变换为两相同步数学模型。外环是以公网所要求的有功功率和无功功率为对象，经矩阵解析和计算得出相应的电压和电流值，以参考变量的形式反馈给内环的电流和电压值，以控制相应的电流和电压值。

内环的电流是外环保持功率恒定的基本依据，在本设计中采用移动智能体的技术来完成。移动Agent是一种能够自主迁移到远端执行的程序。它可在本地或远程控制下动态链接并自动执行。具有移动性、自治性、智能性等优点。基于移动Agent的内环电流管理可以根据外环功率的具体要求自主进行电源出力的调整，具有相当的智能性[2]。

移动Agent具体节点结构如图2所示。从图中可知，Agent内部包括内部状态、知识库、目标等三个相对独立的数据实体。这三个数据实体具有通过环境参数进行不断修改的自适应能力。而每一个Agent实体利用传感器从外部环境中感知信息，并依据内部状态进行信息的融合，以产生修改当前状态的具体描述。然后，在知识库支持下制定规划，在目标指引下，形成动作序列，通过效应器对环境发生作用。

3 上层粒子群算法分析

为了提高上层控制的有效性，本设计采用粒子群算法来实现分布式电源的协调控制。整个算法可以作以下的数学描述[3]：在D维目标的搜索空间中，由m个没有质量和体积的粒子组成一个种群。这些粒子在种群中的某个范围内以一定的速度飞行，在飞行的过程中不断依据本身的经验及旁边同伴的飞行过程来调整自己的飞行方向和速度，从而形成最优的种群效果。其中第n次迭代时粒子i的飞行位置可表示为D维空间中的位置向量xi(n)：

图2 Agent结构

第n次迭代时粒子i的飞行速度可表示为D维空间中的位置向量vi(n)：

这两个向量在迭代寻解的过程中还和两个极值相关，这两个极值分别是个体最优解Pbi和全局最优解Gbi，分别表示为：

粒子i的n+1次迭代采用式(5)及式(6)来更新自已的速度和位置：

式中：w为惯性权重系数；c1、c2为学习因子，一般取c1=c2=2.0；r1和r2为一个随机函数，取值介于(0，1)之间且服从均匀分布。

粒子群算法具有算法简单、参数少、易实现而且收敛速度快的基本特性。利用粒子群算法构建的分布式电源协调控制程序流程如图3所示。

图3 基于粒子群电流控制流程图

4 总结

分布式智能电源的协调控制是本文研究的重点。本文在充分研究相关资料的基础上，确定了以粒子群算法为上层管理控制方法，下层采用以PQ控制为核心的双闭环控制，相比较其他的方法，该方法具有定位准确、时间短、有效性好的优点，对分布式电源的研究具有一定的理论意义。

[1]肖慧彬.物联网中企业信息交互中间件技术开发研究[D]．北京：北方工业大学，2009.

[2]贺颖.移动Agent在网络性能监测系统中的应用研究[D]．武汉：武汉理工大学，2009：9-11

[3]张安年.粒子群算法在神经网络参数优化中的应用[D]．洛阳：河南科技大学，2009：26-30.

Research of distributed intelligentpowermanagementbased on Internetof things

SUN Xiao-yang1，FENG Ying-wei2
(1.College ofElectronical and Information Engineering，Sanjiang University，Nanjing Jiangsu 210012，China;2.Hebei Institute of Architecture Civil Engineering，Zhangjiakou Hebei075000，China)

The coordinated controlof distributed intelligent power supply was realized based on the Internet of things w ith establishing a reliable m icro grid energy management system as the goaland using particle swarm optim ization algorithm.The body of the controlsystem adopted the m icro hierarchical control，the upper for energy optim ization algorithm and the lower for the double closed loop control of the distributed power system.The whole system has high reliability and econom icalefficiency.Ithas certain engineering value for improving the comprehensive benefitof m icro power grid.

Internetof things;distributed power;particle swarm optim ization;double closed loop control

TM 131

A

1002-087 X(2016)07-1503-02

2016-02-25

2015年河北省高等学校科学研究计划(QN2015155);河北建筑工程学院青年基金项目(QN201415)

孙小羊(1979-)，男，江苏省人，硕士，讲师，主要研究方向为电子技术。