本文敘述如何透過電、熱及交通運輸（或移動性）等領域的整合，以分散式設施和可再生能源為特點，促使工程師與研究人員尋找出方法，設計以在地風力、太陽能等能量來源等發電方式為基礎，並且穩定、有效率的能源系統。

傳統的發電和配電通常與燃燒化石燃料的大型、集中式電廠有關。然而，有一種新的模型正逐漸在世界各個地方興起，這種模型以分散式設施和可再生能源為特點。做為這項根本性轉變的一部份，工程師與研究人員正在尋找方法，設計以在地風力、太陽能，以及其他更乾淨、仰賴天氣的能量來源等發電方式為基礎，並且穩定、有效率的能源系統。

我們在 Institute of Networked Energy Systems的團隊（亦隸屬於德國太空中心（German Aerospace Center；DLR）的55個機構之一），正積極地研究強健的電網運作，透過電、熱、以及交通運輸（或移動性）等領域的整合來促進這項徹底的改變。我們的研究需要結合數位模擬和在真正的電力硬體上進行的現場測試。然而，模擬雖然可協助持續探索，因為成本太高或太危險，而難以在真實設備上面測試的情境，但它還是不能完整地考量到延遲、時鐘同步（clock synchronization）、和其他真實世界的效應。

為了縮短電網模擬與現場測試之間的差距，我們成立了Networked Energy Systems Emulation Centre （Grid Lab；圖1）。Grid Lab的主要特點是實驗性電網設置與模擬環境和模型的整合。其中最重要的角色由18個功率放大器來擔任，這裡面每一個功率放大器可以提供或消耗的功率最高可達50 kVA。它們可以用來代表實驗性電網當中的網路參與者—例如完整的建築物、公寓、光伏逆變器（photovoltaic inverters）、電動車充電站、以及熱泵（heat pumps）等。

圖1 : The Grid Lab（上）及用來模擬電網網路的路由線路終端（下）。（source：DLR）

除此之外，還有超過16個雙向的DC源/匯系統，每一個都可以在最高電壓1,500 DCV下提供高達15千瓦的功率。這項整合之中也包含一個30 kVA的同步發電機（synchronous generator），我們只用這個發電機來仿效傳統電廠的功能，重現不同旋轉動能對於慣性頻率支持（inertial frequency support）的影響。

實驗室運作的核心元件是即時模擬，還有使用Simulink、Simulink Real-Time，和Speedgoat目標機台所建立的測試環境。該環境能夠幫助建立控制策略和整個電網的模型，然後執行與真實世界電力硬體整併的即時模擬。我們可以使用這個環境來將處理流程推到它們的額定運作條件之外，然後安全地評估結果。

此外，該測試環境還可以使用由合作夥伴和供應商提供的商用儀器執行即時測試，快速地檢驗新的構想，以及我們自行開發的控制演算法。

Grid Lab執行即時測試

幾年前，我們的團隊將使用於真正低電壓配電電網的線路進行特性化，使用該項工作資料來建立具有相似阻抗的線路，而這反倒可以協助建構多種電網拓撲，將Grid Lab架構的多種元件連接起來（圖2）。這些元件包含真實或模擬的逆變器與轉換器，以及一個商用電網控制系統、連接其他實驗室的介面，和即時測試設置。

圖2 : Networked Energy Systems Emulation Centre的架構圖。（source：DLR）

在這個架構之中，我們團隊測試並優化在Simulink建模的控制策略，並且使用Simulink Coder和Simulink Real-Time部署到Speedgoat目標電腦。這個控制器透過Speedgoat機器的FPGA I/O模組，從電網節點取得電流和電壓訊號量測值。該控制器也透過相同的模組來發射類比訊號，控制所希望評估的網路中的各個元件。

在跨越地域分布的實驗室執行協同模擬

我們團隊與其他幾個有特定電力硬體配置的實驗室團隊合作，有的同樣隸屬於DLR，有的則來自其他機構。與其將那些硬體搬運到Emulation Centre，我們建立一個協同模擬環境，幫助我們透過一個UDP連接來串起兩個或更多的實驗室。

在與University of Applied Sciences Emden/Leer的團隊合作的Zukunftslabor Energie （ZLE）的研究專案，我們正使用這樣的方法來連接實驗室。同時，我們的團隊也在探索採用靈活配置，以方便處理低壓電網之中的負載峰值和饋電峰值（infeed-peak）的策略。

在Simulink使用Simscape Electrical提供的線、節點和負載元件，為這個專案建立大約三分之一的低電壓配電網。另外三分之一的網路是透過我們Grid Lab的硬體，搭配Simulink Real-Time和Speedgoat來模擬，剩下三分之一是透過在University of Applied Sciences Emden/Leer所屬的Laboratory of Renewable Energies的硬體來模擬（圖3）。

圖3 : 橫跨兩個地點進行協同模擬的低電壓配電網路。（source：DLR, Hochschule Emden/Leer, Forschungsstelle fur Energiewirtschaft e.V.）

這三個同時運行並且透過UDP來溝通的子系統可以被用來執行電力硬體迴圈（power hardware-in-the-loop；PHIL）測試，其中控制策略會自動對德國埃姆登的風力或太陽發電廠發電量的突降或激增做出補償。

電網迴圈模擬

PHIL模擬之外，我們也規劃了電網迴圈（grid-in-the-loop）模擬，這裡面有在Simulink建模的一整個低或中壓電網，接著在一台Speedgoat目標電腦上面執行即時模擬。這一個即時模擬是透過一個電源介面和線路模擬器連結，將低壓電網代表物的拓撲複製到各種產生或消耗電力的真實電網參與者（圖4）。

圖4 : 電網迴圈模擬架構。（source：DLR）

物聯網與能源管理

我們使用相似的方法來研究Quarter Energy Management Systems（QEMS），這項專案內容有一個物聯網（Internet of Things；IoT）裝置連接到逆變器或其他要被控制的裝置，並且透過網路將控制與監測訊號從QEMS接收下來（圖5）。有一個放大器重現以Simulink與Speedgoat模擬的電網模型內的一個節點上的電壓。

圖5 : 能源管理系統的即時模擬。（source：DLR, Speedgoat）

研究持續進行

我們團隊正積極地在Grid Lab使用搭配Simulink與Speedgoat的即時測試與模擬，追求更大範圍的研究契機，包含採用機器學習演算法的智慧逆變器系統；DC、混合與逆變器主導的電網；電動車（e-mobility）科技，包含雙向充電站；分散式供應結構；以及其他大功率應用。

（本文由鈦思科技提供；作者Jan Petznik、Alejandro Rubio、Moiz Ahmed、Frank Schuldt於DLR e.V.公司）