使用NI LabVIEW和DAQ创建微网能量管理系统(MEMS)

状态估计

状态估计是MEMS实时函数，它使用SCADA采集的测量、断路器状态和电压调节器位置验证并估计功率系统的总线电压。估计的总线电压幅值和电压相位角被认为是系统的可靠状态，作为OPF的一个输入，其处理后的总线负载数值作为负载预测的输入。

状态估计器包含三个子函数，它们是用Matlab编程语言在LabVIEW平台上编写的。.

   1. 拓扑处理器：通过将节点网络转换为总线网络确定网络配置。
   2. 状态估计：计算总线电压幅值和相位
   3.  错误数据检测与判断：在状态估计器使用原始测量值前，检验其是否良好

在编写状态估计器时，确保它能够运行在任何功率网络是一个挑战。因此使用脚本模块是描述复杂算法时提高灵活性的一个方法。每个子函数都使用 LabVIEW中的脚本模块实现。输入和输出（一维和二维）创建用于将数据从脚本模块传送到其他或前面板用于显示结果。还使用反馈节点作为错误数据检测与判断的过滤器。

处理是基于矩阵计算的，LabVIEW提供了编程工具更方便地编写功率系统应用程序，因此它能够为程序员节省时间。

状态估计函数，与其它MEMS函数一起，已在NTU清洁能源研究实验室的微型网格硬件装置上做了成功演示。状态估计器的主要用户图形界面如图6所示。


图6.使用LabVIEW 2009开发的状态估计函数主要用户图形界面

最优功率流

最优功率流（OPF）是MEMS的在线函数之一。OPF的目标是找出给定功率系统网络的最优设置，将例如总发电成本或系统损失等系统目标函数进行优化，同时满足其功率流方程和例如总线电压约束、分支流限制和发电源容量限制等设备操作限制。OPF的输入包含SE定义的网络配置和负载信息，作为输出结果，OPF将给出以下推荐数值

    * 源有功/无功功率输出
    * 负载下的调压变压器比例

这些参数将送到CB控制器、逆变控制器、发电控制器和负载调压控制器，从而确保系统运行在更为经济有效的模式。

二次编程用于解决OPF问题。这个算法在MATLAB中编写，然后通过MATLAB脚本函数集成到LabVIEW中。基于LabVIEW平台，OPF连接到SE和SCADA控制某个微网组件。通过使用LabVIEW工具箱，LaCER微网的主要OPF图形界面如图7所示。LabVIEW工具箱，LaCER微网的主要OPF图形界面如图7所示。


图7.使用LabVIEW 2009开发的最优功率流函数主用户界面

作者信息:
Gooi Hoay Beng
Nanyang Technological University
School of Electrical and Electronic Engineering (S2-B7c-05) Nanyang Technological University
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