胡 超 ,張 興 ,石榮亮 ,劉 芳 ,徐海珍 ,曹仁賢
(1.合肥工業(yè)大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院,合肥230009;2.合肥陽光電源股份有限公司,合肥 230088)
隨著能源問題和環(huán)境問題的逐漸突出,以電力電子設(shè)備為接口的分布式電源越來越多的得到重視和應(yīng)用。近年來各國學(xué)者逐漸提出微電網(wǎng)的概念。簡單來說,微電網(wǎng)就是一種將分布式電源、負荷、儲能裝置、變流器以及監(jiān)控保護裝置有機整合在一起的小型發(fā)配電系統(tǒng)[1-2],既可以并網(wǎng)運行也能夠獨立為內(nèi)部負荷供電,可視為一個具有熱拔插功能的電網(wǎng)子模塊,能解決傳統(tǒng)大電網(wǎng)集中供電產(chǎn)生的眾多問題,具有廣闊的應(yīng)用前景[3-4]。
當(dāng)微電網(wǎng)獨立運行時,為了能夠持續(xù)為負荷供電,必須在微網(wǎng)內(nèi)部搭配適量的儲能單元,常用的是以鉛酸、鋰電為蓄電池組的儲能變流器[5-6]。當(dāng)微網(wǎng)內(nèi)部存在儲能裝置時,采用傳統(tǒng)下垂控制策略可以實現(xiàn)多單元的并聯(lián)運行,當(dāng)負荷功率變化時,各單元能夠按照下垂曲線自動調(diào)整其電壓或頻率,穩(wěn)態(tài)下能夠?qū)崿F(xiàn)各自輸出功率的均分特性,且單元之間無需互聯(lián)線通信。然而,由于蓄電池初始荷電狀態(tài)SOC(state of charge)不同,即使各單元充放電功率完全一致,其SOC也將出現(xiàn)差異,而當(dāng)其中某些單元SOC過低或過高時,保護裝置啟動將其切出微網(wǎng)系統(tǒng),從而降低整個微網(wǎng)的帶負荷能力,縮短供電時間。為此,很多文獻都提出了各自的解決SOC均衡問題的方法。文獻[7]通過通訊獲得各單元SOC狀態(tài),并通過改變等效阻抗實現(xiàn)SOC均衡,同時母線電壓維持恒定,其缺點在于通訊線的引入降低了系統(tǒng)可靠性;文獻[8]中采用自適應(yīng)下垂控制算法,選擇下垂系數(shù)反比于SOC的n次方以實現(xiàn)SOC均衡;文獻[9]進一步根據(jù)充放電模式選取不同的下垂系數(shù),使得充電或放電兩種狀態(tài)下SOC均衡速度均得到優(yōu)化;文獻[10]采用自適應(yīng)虛擬電阻的方式,其本質(zhì)也是下垂系數(shù)變化;文獻[11]將模糊控制引入下垂控制,算法較為復(fù)雜。對目前SOC均衡策略文章進行梳理后發(fā)現(xiàn):絕大部分文獻都是基于直流微電網(wǎng)中SOC均分的考慮,而對于交流微電網(wǎng)則缺乏相應(yīng)研究;各種改變下垂系數(shù)的方式雖然能夠均衡SOC,但對系統(tǒng)穩(wěn)定性影響較大,如若參數(shù)設(shè)計不當(dāng)很容易造成系統(tǒng)失穩(wěn),增加了工程應(yīng)用的難度[7-9]。
本文提出了一種應(yīng)用于交流獨立微電網(wǎng)的儲能變流器控制策略,在傳統(tǒng)下垂控制的基礎(chǔ)上增加SOC控制環(huán)節(jié),可以在無互聯(lián)線的狀態(tài)下均衡各自SOC,同時該方法無需調(diào)整下垂系數(shù),對系統(tǒng)穩(wěn)定性影響較小。通過建立二階控制系統(tǒng)模型,詳細分析了SOC調(diào)節(jié)系數(shù)選取對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)性能的影響,最后通過實驗驗證了本文提出算法的有效性。
本文提出的獨立微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,包含2臺儲能變流器和公共負載,每臺儲能變流器由蓄電池和逆變器構(gòu)成,共同為負荷供電。本文主要研究儲能變流器帶載過程中的多機的SOC均衡控制,當(dāng)SOC過低時需要采用其他設(shè)備為蓄電池充電,否則必須切除負荷,這超出了本文的研究范圍,不作考慮。
圖1 獨立微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of islanded microgrid system
蓄電池是一個具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的電化學(xué)單元,其等效電路模型具有多種形式[12]。為簡化控制算法,易于擴展,本文采用Rint模型作為單個電池單元形式,其基本電路為戴維南電路等效結(jié)構(gòu),為受控電壓源與輸出阻抗的串聯(lián)形式,如圖2所示。電池組數(shù)學(xué)模型則可用單個模型電池等效串并聯(lián)獲得。
圖2 單個電池模型Fig.2 Model of one single battery
電池模型中輸出阻抗為純阻性電阻Rbat,受控電壓源電壓Ebat與電池SOC之間存在非線性關(guān)系,如圖3所示。
根據(jù)文獻[13]的控制算法,通過數(shù)學(xué)模型對圖3中的關(guān)系進行曲線模擬,有
圖3 Ebat與SOC關(guān)系曲線Fig.3 Relationship curve of Ebatvs SOC
式中:E0為電池空載電壓;K、A、B為電池模擬參數(shù),需要通過實驗測試獲得,SOCact為電池當(dāng)前SOC,采用估算公式為
式中:SOC0為初始荷電狀態(tài);Qbat為電池容量;ibat為輸出電流。本文選擇的單個電池參數(shù)如表1所示。
表1 單個電池參數(shù)Tab.1 Parameters of one single cell
微網(wǎng)中儲能變流器以電壓源模式運行,其等效運行電路如圖4所示[14]。
圖4 儲能變流器工作等效模型Fig.4 Equivalent model of the operation of energy storage inverter
圖中,U∠φ為逆變器等效輸出電源,E∠0°為交流母線電壓,Xo和Xline分別為變流器等效輸出阻抗和線路阻抗,均可近似為純感性,則逆變器輸出功率為
式中,X=Xo+Xline??梢?,通過調(diào)節(jié)逆變器端口電壓的相位和幅值即可控制輸出功率,這就是傳統(tǒng)下垂控制的基本思想。實際中相位調(diào)節(jié)通過頻率調(diào)節(jié)間接實現(xiàn),傳統(tǒng)下垂控制的控制方程為
式中:ω0、U0分別為空載頻率和空載電壓幅值;ω、U為指令端口電壓頻率和幅值;m、n分別為有功和無功下垂系數(shù);Pref、Qref分別為變流器的有功給定;Pe、Qe分別為變流器的檢測有功和無功輸出。由瞬態(tài)功率經(jīng)過低通濾波器得到,有
式中:Ts為濾波器時間常數(shù);P、Q為瞬態(tài)有功、無功功率計算值,計算公式為
式中,ua、ub、uc和 ia、ib、ic分別為變流器端口相電壓和相電流。
傳統(tǒng)下垂控制策略有功負荷的分配情況分析如圖5所示。設(shè)2臺儲能變流器下垂參數(shù)設(shè)計相同,初始輸出功率分別為 P1和 P2,且 P1>P2,根據(jù)下垂方程,逆變器1輸出頻率下降,工作點將從1逐漸順著下垂曲線下移,而逆變器2的工作點將從2逐漸上移。穩(wěn)態(tài)下變流器輸出頻率相同,1和2匯合在共同的工作點3,從而實現(xiàn)輸出功率的均衡分配。
圖5 傳統(tǒng)下垂控制分析Fig.5 Analysis of traditional droop control
上述分析表明,采用傳統(tǒng)下垂控制的各儲能變流器能夠?qū)崿F(xiàn)輸出功率均衡,但在儲能變流器控制中,SOC均衡控制同樣重要。根據(jù)式(2)可知,若蓄電池組初始SOC不一致,即使放電功率相同,也無法實現(xiàn)SOC均衡。本文在傳統(tǒng)下垂控制的基礎(chǔ)上,增加了基于SOC均衡的控制項,將Pref設(shè)置為SOC偏差的比例放大,具體表達式為
式中:SOCref為SOC指令值;ksoc為 SOC調(diào)節(jié)系數(shù)。
改進型下垂控制策略的功率分配情況分析如圖6所示。假設(shè)2臺變流器SOC不同,有SOC1>SOC2=SOCref。傳統(tǒng)下垂控制時2臺變流器輸出功率均分,均工作在工作點1;采用改進型下垂后,變流器1的SOC調(diào)節(jié)功率為正,下垂工作曲線將抬升,其工作點也將移至點3,而逆變器2的下垂曲線不變,但工作點移動至點2以匹配負荷,此時有P3>P2,說明1號機將更多地輸出功率,SOC跌落速度相對較快,反之2號機SOC跌落速度較慢,隨著時間增加,最終兩機的SOC將逐漸均衡。
圖6 改進型下垂控制分析Fig.6 Analysis of improved droop control
根據(jù)上述改進型下垂控制的原理,通過下垂算式得到電壓指令U和頻率指令ω,并通過頻率積分得到相角指令,從而計算得到三相電壓指令值再經(jīng)過電容電壓外環(huán)電感電流內(nèi)環(huán)的雙閉環(huán)控制得到PWM信號。圖7為基于上述思想的改進型下垂控制系統(tǒng)控制策略。
圖7 改進型下垂控制策略Fig.7 Improved droop control strategy
為進一步分析所提改進型下垂控制中kSOC選擇對系統(tǒng)動靜態(tài)性能的影響,需要建立系統(tǒng)的整體控制框圖。由于SOC僅取決于有功功率變化,可忽略無功控制過程,將U視為恒定值,并認為在大范圍內(nèi)電池輸出電壓Vbat恒定,同時忽略響應(yīng)速度較快的電壓閉環(huán)控制過程,將變流器輸出電壓等同于電壓給定值。綜合式(2)~式(7),同時考慮到得到本文所提控制策略的控制框圖如圖8所示。
圖8 系統(tǒng)控制框圖Fig.8 Control block diagram of the system
圖中,,B=3 600hVbatQbat,h 為電池串聯(lián)個數(shù)。可見改進型下垂控制為雙環(huán)控制結(jié)構(gòu),分別為功率環(huán)和SOC控制環(huán),進一步得到系統(tǒng)閉環(huán)特征方程為
式(7)可用來評估SOC控制的穩(wěn)態(tài)和動態(tài)性能,得到合理的kSOC選擇范圍。特征方程參數(shù)如表2所示,采用表中參數(shù),得到kSOC從1×103至1×105變化時控制系統(tǒng)的根軌跡,如圖9所示。
由圖9中可見,系統(tǒng)主導(dǎo)極點p1位于負實軸靠近虛軸位置,非主導(dǎo)極點p2,3為共軛極點相對遠離虛軸,說明系統(tǒng)性能類似1階系統(tǒng),具有良好的穩(wěn)定性。隨著ksoc增大,p1逐漸遠離虛軸,系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)速度提升,p2,3略微靠近虛軸,對系統(tǒng)影響不大。實際上,由于系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)頻帶相差較大,作為外環(huán)的SOC環(huán)中ksoc變化對內(nèi)環(huán)功率環(huán)影響非常有限,在參數(shù)設(shè)計上相對獨立,無需改動原有下垂系數(shù),這也說明了本文所提的控制策略的優(yōu)良特點。
表2 特征方程參數(shù)Tab.2 Parameter of characteristic equation
圖9 ksoc變化時系統(tǒng)根軌跡Fig.9 System root locus when ksocchanges
為驗證本文中的改進型下垂策略的實際效果,搭建了包含2臺儲能逆變器的微電網(wǎng)實驗平臺,如圖10所示。其中包含2臺100 kW蓄電池模擬器,2臺100 kVA逆變器及250 kW可調(diào)阻性負載,逆變器參數(shù)如表3所示。
圖10 微電網(wǎng)實驗平臺Fig.10 Experimental platform of microgrid
表3 100 kVA逆變器的主要參數(shù)Tab.3 Main parameters of 100 kVA inverter
分別對傳統(tǒng)下垂控制和改進型下垂控制進行實驗。兩機初始SOC分別為80%和60%,并聯(lián)帶載100 kW,實驗波形如圖11所示。由圖可見,傳統(tǒng)下垂控制時逆變器能夠?qū)崿F(xiàn)功率的均分,但兩機SOC始終存在10%誤差,50 s時2號機SOC僅為13%,根據(jù)SOC-電壓曲線,此時蓄電池輸出電壓很低,幾乎無法滿足逆變需求,無法繼續(xù)為負荷供電。而采用改進型下垂控制,兩機SOC逐漸均衡,50 s時1、2號機SOC僅相差0.11%,均為20%左右,仍然有部分供電余量。
圖11 不同控制策略實驗波形Fig.11 Experimental waveforms under different control strategies
對不同負荷狀態(tài)下SOC的均衡效果進行實驗,初始狀態(tài)為空載,兩機SOC分別為90%和80%,15 s以后投入100 kW阻性負載,30 s以后切出負載,如圖12所示。從實驗結(jié)果看,負荷大小并不影響兩機SOC均衡的趨勢,隨著SOC逐漸均衡,兩機的輸出功率也逐漸相同,說明改進型下垂控制保留了傳統(tǒng)下垂控制功率均分的特點。
圖12 SOC均衡實驗結(jié)果Fig.12 Experiment result of SOC balance
圖13 不同ksoc實驗結(jié)果Fig.13 Experimental result with different ksoc
為驗證SOC調(diào)節(jié)系數(shù)選取對系統(tǒng)性能的影響,在空載狀態(tài)下對各種調(diào)節(jié)系數(shù)進行仿真。兩機SOC初始分別為90%和80%,負載為空載。圖13為兩機SOC差值和輸出功率差值波形。仿真結(jié)果表明,調(diào)節(jié)系數(shù)ksoc選取越大,調(diào)節(jié)過程中兩機輸出功率差值越大,同時SOC均分速度越快,這也驗證了上文的分析,但由于逆變器額定功率受限,ksoc實際取值必須綜合考慮。
圖14為帶載狀態(tài)下采用改進型下垂控制的負荷電壓和兩機輸出電流波形。輸出電壓THD僅為1.3%,電流不均衡度僅為2.1%,波形良好。
圖14 負荷電壓和輸出電流波形Fig.14 Wavefroms of load voltage and output currents
本文對交流獨立微電網(wǎng)下儲能變流器的SOC均衡控制進行研究,結(jié)論如下。
(1)本文提出的改進型下垂控制算法,能在功率均分的基礎(chǔ)上實現(xiàn)各儲能單元SOC均衡控制,從而延長了微網(wǎng)系統(tǒng)獨立帶載的時間。
(2)SOC調(diào)節(jié)系數(shù)的選取能夠改變SOC均衡速度,調(diào)節(jié)系數(shù)越大則各單元SOC均衡速度越快。
(3)搭建了一套完善的微網(wǎng)實驗平臺,在不同負荷條件和選擇參數(shù)下實驗驗證了本文提出控制策略的有效性。
[1]王成山,李鵬.分布式發(fā)電、微網(wǎng)與智能配電網(wǎng)的發(fā)展與挑戰(zhàn)[J].電力系統(tǒng)自動化,2010,34(2):10-14.Wang Chengshan,Li Peng.Development and challenges of distributed generation,the microgrid and smart distribution system[J].Automation of Electric Power Systems,2010,34(2):10-14(in Chinese).
[2]楊新法,蘇劍,呂志鵬,等.微電網(wǎng)技術(shù)綜述[J].中國電機工程學(xué)報,2014,34(1):57-70.Yang Xinfa,Su Jian,Lü Zhipeng,et al.Overview on microgrid technology[J].Proceeding of the CSEE,2014,34(1):57-70(in Chinese).
[3]曾正,趙榮祥,湯勝清,等.可再生能源分散接入用先進并網(wǎng)逆變器研究綜述[J].中國電機工程學(xué)報.2013,33(24):1-12.Zeng Zheng,Zhao Rongxiang,Tang Shengqing,et al.An overview on advanced grid-connected inverters used for decentralized renewable energy resources[J].Proceedings of the CSEE,2013,33(24):1-12(in Chinese).
[4]楊新法,蘇劍,呂志鵬,等.微電網(wǎng)技術(shù)綜述[J].中國電機工程學(xué)報,2014,34(1):57-70.Yang Xinfa,Su Jian,Lyu Zhipeng,et al.Overview on micro-grid technology[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(1):57-70(in Chinese).
[5]趙興勇,楊濤,王靈梅.基于復(fù)合儲能的微電網(wǎng)運行方式切換控制策略[J].高電壓技術(shù),2015,41(7):2142-2147.Zhao Xingyong,Yang Tao,Wang Lingmei.Control strategy for operation modes transfer of micro-grid based on hybrid energy storage system[J].High Voltage Engineering,2015,41(7):2142-2147(in Chinese).
[6]馬藝瑋,楊蘋,陳思哲,等.含柴油發(fā)電機和蓄電池儲能的獨立微電網(wǎng)頻率分層控制[J].控制理論與應(yīng)用,2015,32(8):1098-1105.Ma Yiwei,Yang Ping,Chen Sizhe,et al.Frequency hierarchical control for islanded micro-grid consisting of diesel generator and battery energy storage system[J].Control Theory&Applications,2015,32 (8):1098-1105 (in Chinese).
[7]Li Chendan,Dragicevic T,Garcia Plaza M,et al.Multiagent based distributed control for state-of-charge balance of distributed energy storage in DC microgrids[C].IECON 40 th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society,Dallas,American,2014:2180-2184.
[8]Lu Xiaonan,Sun Kai,Guerrero JM.State-of-charge balance using adaptive droop control for distributed energy storage systems in DC microgrid applications[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2013,61 (6):2804-2815.
[9]Lu Xiaonan,Sun Kai,Guerrero JM.Double-quadrant stateof-charge-based droop control method for distributed energy storage systems in autonomous DC microgrids[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2015,6(1):147-157.
[10]Shafiee Q,Tomislav D,Vasquez J C.Hierarchical control for multiple DC-microgrids clusters[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2014,29(4):922-933.
[11]Kakigano H,Miura Y,IseT.Distribution voltage control for DC microgrids using fuzzy control and gain-scheduling technique[J].IEEE Transactions on Power Electronics,2013,28(5) :2246-2258.
[12]張興,朱德斌,徐海珍.分布式發(fā)電中的虛擬同步發(fā)電機技術(shù)[J].電源學(xué)報,2012,10(3):1-6,12.Zhang Xing,Zhu Debin,Xu Haizhen.Review of virtual synchronous generator technology in distributed generation[J].Journal of Power Supply,2012,10(3):1-6,12(in Chinese).
[13]Tremblay O,Dessaint LA,Dekkiche AI.A generic battery model for the dynamic simulation of hybrid electric vehicles[C].IEEE Vehicle Power&Propulsion Conference,Arlington,American,2007:284-289.
[14]荊龍,黃杏,吳學(xué)智.改進型微源下垂控制策略研究[J].電工技術(shù)學(xué)報,2014,29(2):146-152.Jing Long,Huang Xing,Wu Xuezhi.Research on improved microsource droop control method[J].Proceedings of the CSEE,2014,29(2):145-152(in Chinese).