劉國海 邢 云 吳振飛 陳兆嶺 孫文卿

(1.江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.江蘇鎮(zhèn)安電力設(shè)備有限公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212100)

新能源發(fā)電具有間歇性和隨機(jī)性，功率波動(dòng)大，孤島情況下微電網(wǎng)的能量平衡關(guān)系脆弱，在大擾動(dòng)下易出現(xiàn)系統(tǒng)崩潰[1]，因此微電網(wǎng)的控制策略設(shè)計(jì)直接決定了微電網(wǎng)的抗干擾能力[2－3]。

由于孤島情況下微電網(wǎng)的穩(wěn)定性較差，如何提高系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性一直是研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[4]提出了將自適應(yīng)PID 控制方法應(yīng)用于孤島微電網(wǎng)的控制，將自適應(yīng)算法與PID 控制結(jié)合，雖然可以改善PID 控制的效果，但是很難解決諸如復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型、工作點(diǎn)的大規(guī)模變異及時(shí)變不確定性系統(tǒng)帶來的問題。文獻(xiàn)[5－7]以儲能儲能狀態(tài)(State of Energy，SOE)狀態(tài)為指標(biāo)，結(jié)合自適應(yīng)控制，提出以模糊經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、小波包變換的方式動(dòng)態(tài)調(diào)整儲能系統(tǒng)的輸出功率，該方法不但能兼顧儲能充放電能力、延長儲能系統(tǒng)的使用壽命，還能夠滿足平滑新能源功率波動(dòng)的需求。文獻(xiàn)[8]提出了一種基于智能模糊控制的光儲聯(lián)產(chǎn)協(xié)調(diào)控制策略，能優(yōu)化控制效果，但存在算法復(fù)雜的問題。文獻(xiàn)[9]采用多輸入模糊控制器，能夠?qū)敵鲞M(jìn)行更精細(xì)控制，但影響因素多，制定模糊規(guī)則繁瑣復(fù)雜。而兩輸入的控制器[10－12]計(jì)算雖然簡單，但在分布式電源多樣的微電網(wǎng)中控制效果粗糙。文獻(xiàn)[13]通過實(shí)現(xiàn)有功功率的無互聯(lián)信號線自治協(xié)調(diào)控制以防止儲能系統(tǒng)過充過放。文獻(xiàn)[14－19]分別對光伏、風(fēng)機(jī)單獨(dú)分析，提出了適用于不同特性的分布式電源的控制方法，對某種分布式電源有良好的控制效果，但應(yīng)用于多能源形式的智能微電網(wǎng)時(shí)流程復(fù)雜且計(jì)算量大。

上述文獻(xiàn)，一方面從頻域角度，利用分頻濾波的原理(濾波器及小波理論)協(xié)調(diào)儲能系統(tǒng)出力。這能體現(xiàn)儲能的不同特點(diǎn)并適度地保護(hù)電池，但存在各頻段的分界頻率難以界定、電池和超級電容器出現(xiàn)正負(fù)相反的輸出功率、控制指令延時(shí)等問題。另一方面從時(shí)域角度，控制儲能系統(tǒng)的輸出功率以平抑功率波動(dòng)，但在分配過程中仍存在如滑動(dòng)平均法的窗口大小選擇困難、難以協(xié)調(diào)儲能出力與平抑功率波動(dòng)的矛盾，從而導(dǎo)致儲能在高低電位時(shí)過沖過放等問題[20]。

為了協(xié)調(diào)儲能系統(tǒng)功率分配和荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)的固有矛盾，在能快速、準(zhǔn)確平抑母線功率波動(dòng)的同時(shí)又能保護(hù)儲能裝置，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性，提出一種計(jì)及母線凈功率的模糊控制策略。區(qū)別于傳統(tǒng)模糊控制，其優(yōu)點(diǎn)是不依賴某個(gè)單獨(dú)逆變器而是直接參與聯(lián)絡(luò)線的功率分配，并引入凈功率變化率以加快響應(yīng)速度，使之在多種分布式電源的微電網(wǎng)中有更好的控制效果。控制器采用三輸入一輸出模式，通過模糊化得到相應(yīng)的語言變量集合與隸屬函數(shù)，根據(jù)要求制定相應(yīng)的模糊規(guī)則，再采用重心法去模糊，并將計(jì)算所有單元的功率之和得到的母線凈功率輸入模糊控制器，得到儲能系統(tǒng)的輸出功率。最后通過仿真展示了所述控制策略的優(yōu)越性，并進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證了其可行性。

1 微電網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)拓?fù)?/h2>

圖1 為某微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。圖中1＃儲能裝置作為孤島情況時(shí)的基準(zhǔn)源，為系統(tǒng)提供基準(zhǔn)電壓與基準(zhǔn)頻率。光伏、風(fēng)機(jī)單元為不可控發(fā)電源，孤島運(yùn)行時(shí)大多工作于MPPT 模式。柴油發(fā)電機(jī)組在新能源發(fā)電嚴(yán)重缺失時(shí)提供主要功率輸出。2＃儲能裝置根據(jù)分布式電源和負(fù)荷的功率變化情況參與功率的協(xié)調(diào)分配，以平抑聯(lián)絡(luò)上的大幅功率波動(dòng)，或以“削峰填谷”形式進(jìn)行微電網(wǎng)內(nèi)能量管理。本文將基于此拓?fù)溥M(jìn)行功率控制策略的研究。

圖1 微電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

圖1 中分布式電源的總發(fā)電功率PDG與母線凈功率Plg分別為:

其中PWT為風(fēng)力發(fā)電功率；PPV為光伏發(fā)電功率；PD為柴油機(jī)發(fā)電功率；Pload為負(fù)載消耗功率總和。

母線凈功率變化率為:

式中:Plg(n)表示當(dāng)前時(shí)刻的母線凈功率，通過信息采集模塊采集至中央處理系統(tǒng)計(jì)算所得；Plg(n－1)表示上一時(shí)刻的母線凈功率。式中，Tn－T(n－1)為單位時(shí)間間隔。

2 儲能系統(tǒng)的模糊控制

本文提出的控制策略采用三輸入一輸出的模糊控制器，其控制原理如圖2 所示。數(shù)據(jù)采集模塊測得各單元功率后，計(jì)算得到負(fù)載功率之和Pload以及發(fā)電單元功率之和PDG，兩者相減得到凈功率Plg，并求其一階導(dǎo)數(shù)，與SOC 數(shù)值一起作為模糊控制器的輸入，通過模糊控制求得儲能系統(tǒng)輸出功率給定值，以正值表示充電，以負(fù)值表示放電。最終計(jì)算PDG－Pload－Pbat得到交流母線功率Pgrid。

圖2 模糊控制示意框圖

相較于傳統(tǒng)的模糊控制采用本單元逆變器的輸出功率或新能源發(fā)電的影響參數(shù)(如輻照度、風(fēng)速等)作為變量參與閉環(huán)控制，本文所設(shè)計(jì)的模糊控制器計(jì)及母線凈功率，因此在分布式電源復(fù)雜的微電網(wǎng)中可以有更好的表現(xiàn)。

2.1 模糊變量及其隸屬度函數(shù)

隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)要求在滿足SOC安全使用的前提下盡可能地平抑母線的功率波動(dòng)。當(dāng)鋰電池SOC 小于40%時(shí)放電，開路電壓變化較大，并且對電池本身造成損傷，影響電池的使用壽命，根據(jù)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)所得需留有10%裕度，因此最終將Small 設(shè)定為小于50%。同理在SOC 過高情況下繼續(xù)大功率充電也會(huì)對電池產(chǎn)生不可逆損傷甚至有爆炸危險(xiǎn)，因此將SOC 大于90%設(shè)定為Big。

模糊控制選取儲能系統(tǒng)SOC、母線凈功率及其變化率作為輸入。其中SOC 的基本論域?yàn)閇0，100]，當(dāng)SOC 介于0～50 之間語言變量為S(小)，介于50～90 之間為M(中)，介于90～100 之間為B(大)。母線凈功率基本論域?yàn)閇－10，10]，量化因子取0.5。母線凈功率變化率基本論域?yàn)閇－1，1]，量化因子取5。Pbat基本論域?yàn)閇－5，5]比例因子取0.6，控制器輸出變量基本論域經(jīng)量化后落在模糊集合{－3，－2，－1，0，1，2，3}內(nèi)，相應(yīng)的語言變量集合為{負(fù)大(NB)，負(fù)中(NM)，負(fù)小(NS)，零(ZE)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}。

2.2 模糊規(guī)則制定

模糊控制器采用Mamdani 推理方法進(jìn)行推理，并采用重心法去模糊，模糊規(guī)則的制定遵循以下要求:

當(dāng)儲能SOC>90%時(shí)(B)，儲能系統(tǒng)停止充電并視凈功率變化率情況放電，當(dāng)變化率變大則增大放電功率，變化率變小則減小放電功率。當(dāng)儲能50%

(1)當(dāng)儲能裝置電量<50%，SOC 處于S，規(guī)則如表1 所示。

表1 模糊規(guī)則表I

(2)當(dāng)50%<儲能裝置電量<90%，SOC 處于M，規(guī)則如表2 所示。

表2 模糊規(guī)則表II

(3)當(dāng)儲能裝置電量>90%，SOC 處于B，規(guī)則如表3 所示。

表3 模糊規(guī)則表III

3 仿真

3.1 單個(gè)儲能單元

針對本文所提控制策略，分別與PID 控制、傳統(tǒng)兩輸入模糊控制和粒子群優(yōu)化算法(PSO)算法進(jìn)行仿真對比。

算例中PID 控制將儲能輸出功率與母線凈功率的差值e(t)為輸入，通過PID 調(diào)節(jié)得到儲能系統(tǒng)的輸出功率。仿真前通過整定得到一組較好的kp、ki、kd參數(shù)后進(jìn)行驗(yàn)證。在未考慮功率限制情況下所得PID 控制的動(dòng)態(tài)跟蹤效果如圖3 所示。

圖3 PID 動(dòng)態(tài)跟蹤性能

算例中傳統(tǒng)模糊控制采用兩輸入一輸出模糊控制器，以儲能SOC 和母線凈功率Plg為模糊變量，儲能系統(tǒng)功率為輸出變量，其中模糊規(guī)則與隸屬度函數(shù)與上述規(guī)則類似。

算例中PSO 算法綜合考慮負(fù)載與電源的功率平衡和儲能系統(tǒng)SOC 狀態(tài)為優(yōu)化條件。其代價(jià)函數(shù)如式(4)所示，其中K1為母線功率波動(dòng)系數(shù)，K2為荷電狀態(tài)系數(shù)，Et為t時(shí)刻儲能裝置荷電狀態(tài)。Eref為儲能裝置荷電狀態(tài)參考值。約束條件為儲能系統(tǒng)的最大充放電功率約束和荷電狀態(tài)約束，如式(5)、式(6)。

算例中光照強(qiáng)度、風(fēng)速、負(fù)荷水平等參數(shù)參照當(dāng)?shù)卣鎸?shí)數(shù)據(jù)，處理后所得凈功率Plg曲線如圖4 所示。微電網(wǎng)系統(tǒng)中儲能裝置容量為4 kWh。仿真結(jié)果如圖4、圖5 與表4 所示。

圖4 母線凈功率曲線

表4 微電網(wǎng)狀態(tài)指標(biāo)參數(shù)

圖5 為各功率控制策略下母線功率波動(dòng)曲線，圖6 為各控制策略下儲能SOC 曲線。圖中PID 控制為追尋母線功率的波動(dòng)最小化始終處于較大功率放電導(dǎo)致儲能SOC 急劇下降，在仿真結(jié)束時(shí)SOC 從初始值80%降至17.4%。而雙輸入模糊控制跟蹤效果明顯不如本文所述控制策略，雖然SOC 下降非常緩慢只降低至70.2%，卻在平抑母線功率波動(dòng)的目的上表現(xiàn)較差，這也是平抑母線功率波動(dòng)與儲能SOC 的固有矛盾，當(dāng)以SOC 為控制策略的重心時(shí)則優(yōu)先考慮對儲能系統(tǒng)的保護(hù)，以功率波動(dòng)值為控制策略的重心時(shí)則優(yōu)先減小母線功率波動(dòng)，粒子群算法效果與本文相近，但在部分時(shí)刻由于陷入局部最優(yōu)未尋得最優(yōu)解，導(dǎo)致功率波動(dòng)會(huì)間歇性突然增大。本文所述控制策略能很好地平抑母線功率波動(dòng)，并且能在小功率波動(dòng)時(shí)考慮到母線凈功率的變化率，以協(xié)調(diào)儲能出力，合理地減少充放電次數(shù)，避免儲能系統(tǒng)頻繁地交替充放電。

圖6 SOC 變化曲線

由圖4～圖6 與表4 可見，本文所述控制策略可以更好地協(xié)調(diào)功率分配和儲能系統(tǒng)的固有矛盾。儲能SOC 波動(dòng)范圍為61.9%～80%，母線功率波動(dòng)的最大值為3.3kW，充放電交替次數(shù)為25 次，所述控制策略在平抑母線上的功率波動(dòng)的同時(shí)，能夠合理減少儲能系統(tǒng)的充放電次數(shù)，達(dá)到保護(hù)電池，延長儲能系統(tǒng)使用壽命的目的。

3.2 多個(gè)儲能單元

如若微電網(wǎng)中含有多個(gè)儲能單元，各個(gè)單元均可采用本文所提出的模糊控制器，該控制方法采集的是母線功率的變化，因此各個(gè)單元均會(huì)按照規(guī)則設(shè)定的要求和SOC 狀態(tài)分別進(jìn)行調(diào)整，直至達(dá)到平衡。

針對微電網(wǎng)中存在多個(gè)不同容量的儲能裝置的情況，按照上述仿真參數(shù)，在系統(tǒng)中同時(shí)并聯(lián)5kWh和10kWh 儲能裝置進(jìn)行對比仿真，所得母線總功率波動(dòng)仿真所得結(jié)果如表5 所示。本文控制策略較其他幾種方法相比，功率波動(dòng)更低，并且可從兩個(gè)儲能單元的SOC 變化看出該策略的功率分配更加合理。

表5 微電網(wǎng)指標(biāo)參數(shù)

4 試驗(yàn)

為驗(yàn)證本文所述控制策略的可行性，在校內(nèi)微電網(wǎng)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖7所示。其中1 號儲能系統(tǒng)使用V/f 控制，為微電網(wǎng)在孤島情況下提供電壓與頻率的基準(zhǔn)值。2 號儲能系統(tǒng)采用本文所述的功率控制策略，參與系統(tǒng)內(nèi)功率的協(xié)調(diào)分配。由于真實(shí)風(fēng)機(jī)、光伏為不可控單元無法用以對照試驗(yàn)，因此試驗(yàn)時(shí)采用模擬風(fēng)機(jī)、模擬柴發(fā)、模擬光伏代替。系統(tǒng)內(nèi)所有設(shè)備均配備數(shù)據(jù)檢測功能，并通過RS485 與TCP/IP 協(xié)議傳輸至中央控制系統(tǒng)。

圖7 試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

實(shí)驗(yàn)時(shí)長設(shè)定200 s，設(shè)定可編程負(fù)載、模擬發(fā)電單元的功率曲線，如圖8 所示，所得母線凈功率波動(dòng)范圍為0.24 kW 至3.88 kW。試驗(yàn)設(shè)定SOC 初始值為75%，時(shí)長為180 s。并將本文所設(shè)計(jì)的模糊控制算法與傳統(tǒng)模糊控制算法寫入中央控制系統(tǒng)，設(shè)備采集數(shù)據(jù)傳輸至中央處理系統(tǒng)后，經(jīng)計(jì)算得到儲能輸出功率，并下發(fā)指令至儲能控制柜，最終測得母線功率如圖9～圖11 所示。

圖8 各單元設(shè)定的功率曲線

圖9 母線功率曲線圖

圖10 采用傳統(tǒng)模糊控制的母線功率曲線

圖11 采用本文模糊控制的母線功率曲線

如圖9～圖11 所示，其中上方為測得電壓與電流波形，下方為計(jì)算所得母線功率。采用所述控制策略后母線功率波動(dòng)相較傳統(tǒng)模糊控制明顯降低，能夠有效地維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

由于試驗(yàn)時(shí)長較短，儲能SOC 變化不明顯，后又對本文所述方法進(jìn)行了時(shí)長3 h 的孤島運(yùn)行試驗(yàn)，測繪所得SOC 曲線如圖12 所示。當(dāng)SOC 處于較低的狀態(tài)時(shí)，出于對儲能系統(tǒng)的保護(hù)，策略會(huì)減小儲能系統(tǒng)的出力，以延長儲能系統(tǒng)使用壽命。如圖12 所示，根據(jù)模糊規(guī)則設(shè)定，儲能SOC 能盡可能保持在50%以上。

圖12 采用本文模糊控制的SOC 變化曲線

5 結(jié)語

本文針對微電網(wǎng)中由于分布式發(fā)電單元的間歇性導(dǎo)致的功率波動(dòng)問題，提出了一種計(jì)及母線凈功率及其變化率的模糊控制策略，主要結(jié)論如下:

(1)控制器采用母線凈功率而不是分布式電源的發(fā)電功率，有助于簡化系統(tǒng)，與現(xiàn)有的模糊控制相比，引入凈功率變化率，響應(yīng)速度更快，且能協(xié)調(diào)優(yōu)化儲能SOC 和平抑功率波動(dòng)之間的固有矛盾。

(2)采用母線凈功率作為輸入而不涉及某種特定的分布式發(fā)電模塊，使得該方法在含多種分布式電源的微電網(wǎng)或多種形式能源的智能微電網(wǎng)中有著良好的應(yīng)用前景。

(3)仿真結(jié)果表明，所述控制策略在相同條件下，功率波動(dòng)范圍與傳統(tǒng)方法相比，平抑功率波動(dòng)更小，能更好地保護(hù)儲能裝置，提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。

(4)所述控制策略需要微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)均具備數(shù)據(jù)監(jiān)測與傳輸功能，需要設(shè)備開放通訊接口，依賴于通信網(wǎng)絡(luò)。

(5)由于所述策略采用模糊控制，為非線性控制方法，因此是有靜差控制，不適用于精度要求很高的場合。