CN105322532A - 直流微电网储能优化及协调控制方法 - Google Patents

Abstract

一种直流微电网储能优化及协调控制方法，涉及微电网技术领域，所解决的是对直流微电网进行协调控制的技术问题。该方法采用改进的扰动观察法控制光伏系统发电功率，或离网运行且储能故障时采用改进的下垂控制法控制光伏系统中的各个光伏发电单元端电压；采用下垂控制法控制储能系统充放电时的功率平衡；并将直流微电网中的各个分布式微电源视为恒功率源，将不同的储能单元之间的SOC差值作为模糊控制器的输入，采用模糊控制法来调整储能系统中的各储能单元的下垂控制器的虚拟阻抗值。本发明提供的方法，适用于直流微电网。

Description

直流微电网储能优化及协调控制方法

技术领域

本发明涉及微电网技术，特别是涉及一种直流微电网储能优化及协调控制方法的技术。

背景技术

在微网中建立直流传输线，连接各微电源及储能系统而形成直流微网，有利于各微电源间的优势互补与协调控制，且直流系统不存在相位同步、谐波和无功功率损耗等方面的问题，因此近年来直流微电网逐渐得到了人们的重视。分布式微源具有发电间歇性，不可预测性和波动性，这可能导致系统功率供需失衡，进而影响微网稳定运行。因此，储能系统(ESS)作为能量缓冲对于微电网的稳定运行至关重要。储能系统控制方法通常包括电池管理系统(BMS，batterymanagementsystem)和功率变换系统(PCS，powerconvertersystem)两部分；其中的BMS的作用是平衡各储能单元(ESUs，energystorageunits)中的电池组的荷电状态(SOC，StateOfCharge)并控制其输出电压，且每个BMS只负责控制一个ESUs，因此不能实现不同ESUs间SOC的平衡，而PCS主要控制输出电压和电流，同时完成不同ESUs间的功率分配，从而实现ESUs间SOC的平衡。因此，需要BMS和PCS协同控制，以确保储能系统安全可靠供电并防止某一ESUs的过充或过放。

直流微电网中通常都采用简单易实现的扰动观察法来实现微电源最大功率跟踪控制，并采用下垂控制法来控制光伏系统中的各个光伏发电单元。但是常规的扰动观察法在光伏阵列输出特性曲线的最大功率点附近会造成振荡，且选择扰动的步长较为困难；而传统的下垂控制方法中，由于输出电缆压降的影响，各光伏发电单元的端电压略有不同，这会影响各光伏发电单元的发电功率的准确分配。

直流微电网中目前所采用的储能系统控制方法则存在着各储能单元的SOC平衡速度慢，及不同储能单元间的SOC稳态偏差大的缺陷。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种能克服最大功率点处的震荡，准确分配各光伏发电单元的发电功率，且各储能单元的SOC平衡速度快，不同储能单元间的SOC稳态偏差小的直流微电网储能优化及协调控制方法。

为了解决上述技术问题，本发明所提供的一种直流微电网储能优化及协调控制方法，涉及包含有光伏系统及储能系统的直流微电网，其特征在于，采用方法1控制直流微电网的光伏系统，采用方法2控制直流微电网的储能系统；

方法1：控制直流微电网的光伏系统

1.1)采用扰动观察法控制光伏系统以最大功率输出电能，具体控制方法为：先读取光伏系统的dp、dV，再根据dp/dV的值对U_ref进行修正；

如果-1≤dp/dV≤2，则令U_ref＝U_ref+dp/dV；

如果dp/dV<-1，则令U_ref＝U_ref+C_p；

如果dp/dV>2，则令U_ref＝U_ref+2C_p；

其中，dp为光伏系统的输出功率值，dV为光伏系统的输出电压值，U_ref为光伏系统的输出电压参考值，C_p为扰动步长，C_p的值为预先设定的常数；

1.2)采用下垂控制法控制光伏系统中的各个光伏发电单元的输出功率，具体下垂控制模型为：

$V_{dc\_y}-i_{dc\_y}{Z}_{dc\_y}-V_{dc}^{*}=V_{dc}-V_{dc}^{*}=d_y{P}_{dc\_y}$

$d_y=\frac{V_{dc}^{min}-V_{dc}^{\max }}{P_{dc\_y}^{\max }}$

其中，V_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的端电压，为光伏系统的输出电压参考值，i_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出电流，Z_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的电路阻抗，为光伏系统的最小允许输出电压，为光伏系统的最大允许输出电压，P_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出功率，为光伏系统中的第y个光伏发电单元的最大输出功率；

方法2：控制直流微电网的储能系统；

2.1)采用下垂控制法控制储能系统充放电时的功率平衡；

2.2)将直流微电网中的各个分布式微电源视为恒功率源，将不同的储能单元之间的SOC差值作为模糊控制器的输入，采用模糊控制法来调整储能系统中的各储能单元的下垂控制器的虚拟阻抗值，为避免超过其最大充放电功率限制，虚拟阻抗的范围根据下式确定：

$V_{DC}=\frac{\frac{V_{ref}}{R_{deq}}+\sqrt{{\left(\frac{V_{ref}}{R_{deq}}\right)}^2+4P_{CPS}(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}}{2(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}$

其中，V_DC为直流微电网的母线电压，V_ref为直流微电网的母线参考电压，R_deq为下垂控制器的等值虚拟阻抗，P_CPS为恒功率源的发电总功率，R_load是直流微网的负载电阻。

本发明提供的直流微电网储能优化及协调控制方法，采用改进的扰动观察法实现分布式发电的最大功率追踪，有利于克服最大功率点处的震荡，且降低了扰动步长的选取难度，在离网运行且储能故障时采用了改进的下垂控制模型，可以有效的降低扰动引起的电压波动，能准确分配各光伏发电单元的发电功率，并且以不同储能单元间的SOC差值作为输入变量，利用模糊推理输出各储能单元下垂控制器的虚拟阻抗值，对该差值按大小进行分段，可以加快各储能单元的SOC平衡速度，还可以减少甚至消除不同储能单元间的SOC稳态偏差。

附图说明

图1是本发明实施例的直流微电网储能优化及协调控制方法中的扰动观察法的控制流程图；

图2a-图2f是在仿真实验中，不同分段数的SOC平衡示意图；

图3a-图3b是在仿真实验中，两组储能单元充放电时的SOC平衡响应时间统计图，其中的图3a为两组储能单元充电时的SOC平衡响应时间统计图，图3b为两组储能单元放电时的SOC平衡响应时间统计图；

图4a-图4e是在仿真实验中，采用分段模糊自适应调整各储能单元时的系统运行特性图，其中的图4a为微电源功率图，图4b为负载功率图，图4c为储能功率图，图4d为SOC平衡图，图4e为母线电压图；

图5a-图5e是在仿真实验中，各储能单元的垂控制器的虚拟阻抗值取恒值时的系统运行特性图，其中的图5a为微电源功率图，图5b为负载功率图，图5c为储能功率图，图5d为SOC平衡图，图5e为母线电压图；

图6a-图6d是在仿真实验中，采用本发明实施例的方法控制时，微电源稳压运行时的系统运行特性图，其中的图6a为微电源功率分配图，图6b为储能功率图，图6c为负载功率图，图6d为母线电压图。

具体实施方式

以下结合附图说明对本发明的实施例作进一步详细描述，但本实施例并不用于限制本发明，凡是采用本发明的相似结构及其相似变化，均应列入本发明的保护范围，本发明中的顿号均表示和的关系。

本发明实施例所提供的一种直流微电网储能优化及协调控制方法，涉及包含有光伏系统及储能系统的直流微电网，其特征在于，采用方法1控制直流微电网的光伏系统，采用方法2控制直流微电网的储能系统；

方法1：控制直流微电网的光伏系统

1.1)采用扰动观察法控制光伏系统以最大功率输出电能，具体控制方法如图1所示，先读取光伏系统的dp、dV，再根据dp/dV的值对U_ref进行修正；

如果-1≤dp/dV≤2，则令U_ref＝U_ref+dp/dV；

如果dp/dV<-1，则令U_ref＝U_ref+C_p；

如果dp/dV>2，则令U_ref＝U_ref+2C_p；

其中，dp为光伏系统的输出功率值，dV为光伏系统的输出电压值，U_ref为光伏系统的输出电压参考值，C_p为扰动步长，C_p的值为预先设定的常数；

由于扰动观察法简单易实现，已经成为微电源最大功率跟踪控制的常用方法，但是常规的扰动观察法在光伏阵列输出特性曲线的最大功率点附近会造成振荡，且选择扰动的步长较为困难，由于光伏阵列输出特性曲线的最大功率点两侧是不对称的，同样的电压变动在最大功率点两侧所引起的功率变化有较大的差别，在最大功率点右侧相同功率的变化率要比左侧要大，因此本实施例设定最大功率点右侧最大扰动步长为C_p，最大功率点左侧最大扰动步长为2C_p，以克服常规的扰动观察法的缺陷；

1.2)采用下垂控制法控制光伏系统中的各个光伏发电单元的输出功率；

传统的光伏系统下垂控制模型为：

$V_{dc\_y}=V_{dc}^{*}+d_y{P}_{dc\_y}$

$d_y=\frac{V_{dc}^{min}-V_{dc}^{\max }}{P_{dc\_y}^{\max }}$

由于输出电缆压降的影响，各光伏发电单元的端电压略有不同，这将影响各光伏发电单元的发电功率的准确分配，为了解决该问题，本实施例对传统的光伏系统下垂控制模型进行了改进，将光伏系统下垂控制模型修改为：

$V_{dc\_y}-i_{dc\_y}{Z}_{dc\_y}-V_{dc}^{*}=V_{dc}-V_{dc}^{*}=d_y{P}_{dc\_y}$

其中，V_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的端电压，为光伏系统的输出电压参考值，i_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出电流，Z_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的电路阻抗，为光伏系统的最小允许输出电压，为光伏系统的最大允许输出电压，P_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出功率，为光伏系统中的第y个光伏发电单元的最大输出功率；

方法2：控制直流微电网的储能系统；

2.1)采用下垂控制法控制储能系统充放电时的功率平衡；

2.2)将直流微电网中的各个分布式微电源视为恒功率源，将不同的储能单元之间的SOC差值作为模糊控制器的输入，采用模糊控制法来调整储能系统中的各储能单元的下垂控制器的虚拟阻抗值，为避免超过其最大充放电功率限制，虚拟阻抗的范围根据下式确定：

$V_{DC}=\frac{\frac{V_{ref}}{R_{deq}}+\sqrt{{\left(\frac{V_{ref}}{R_{deq}}\right)}^2+4P_{CPS}(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}}{2(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}$

其中，V_DC为直流微电网的母线电压，V_ref为直流微电网的母线参考电压，R_deq为下垂控制器的等值虚拟阻抗，P_CPS为恒功率源的发电总功率，R_load是直流微网的负载电阻；

储能单元的SOC值可表示为：

$SOC=SOC\left(0\right)-{\&Integral;}_0^t\frac{I_{bat}\left(\mathrm{\&tau;}\right)}{C_{bat}}d\mathrm{\&tau;}$

其中，SOC(0)为储能单元的SOC初始值，I_bat为储能单元的输出电流，C_bat为储能单元的储能电容；

储能系统的输出电压可表示为：

V_DC＝V_ref-I_Li·Rd_i

其中，V_DC为直流微电网的母线电压，V_ref为直流微电网的母线参考电压，I_Li为储能系统中第i个储能单元的储能变流器的输出电流，Rd_i为储能系统中第i个储能单元的下垂控制器的虚拟阻抗；

虚拟阻抗值较小的储能单元会吸收或放出更多电流以保持直流微电网的功率供需平衡，通过模糊控制动态调整各储能单元的虚拟阻抗值，可以动态调整各储能单元间的充放电功率分配；对于SOC相对较低的储能单元，充电时应降低其虚拟阻抗值以增大其充电功率，放电时则调整至较大值以减小其放电功率，反之亦然；这样动态调整各储能单元的充放电功率有利于不同储能单元间SOC的平衡；

采用模糊控制可以实现储能单元虚拟阻抗的自适应调整，且模糊控制器可以较容易同时控制多目标，特别是储能功率平衡和直流母线电压波动；

模糊控制能够较好的根据输入变量，即不同储能单元间的SOC差值，经模糊推理输出各储能单元下垂控制器的虚拟阻抗值，而将该SOC差值按其大小进行分段，对不同区间的SOC差值分别采取模糊控制，当不同储能单元间的SOC差值较大时，设计的模糊规则将两储能单元的储能变流器虚拟阻抗差值相对加大，这样可以在不超过储能最大充放电功率的前提下加快该SOC差值的平衡速度且可以较小甚至消除其偏差，当不同储能单元间的SOC差值较小时，则相应的把其虚拟阻抗差值减小，这样相对于未采取SOC差值分段的模糊控制，采用分段模糊控制一方面可以加快各储能单元的SOC平衡速度，另一方面可以减少甚至消除不同储能单元间的SOC稳态偏差。

本发明实施例的方法通过多项仿真实验验证了其协调运行控制的有效性，各项仿真实验均采用了两组容量均为0.25kWh的储能单元，两组储能单元的SOC分别为69.2％和70％，光伏和风力发电系统最大总功率为6kW,母线电压为380V；

1)模糊分段数仿真分析

该项仿真实验采用不同分段数对储能系统实施模糊控制，图2a-图2f是仿真实验中，不同分段数的SOC平衡示意图；其中的图2a是对两组储能单元的SOC差值采用1段模糊控制的储能单元SOC平衡图，图2b是对两组储能单元的SOC差值采用2段模糊控制的储能单元SOC平衡图，图2c是对两组储能单元的SOC差值采用3段模糊控制的储能单元SOC平衡图，图2d是对两组储能单元的SOC差值采用1段模糊控制时，两组储能单元放电时的SOC平衡图，图2e是对两组储能单元的SOC差值采用2段模糊控制时，两组储能单元放电时的SOC平衡图，图2f是对两组储能单元的SOC差值采用3段模糊控制时，两组储能单元放电时的SOC平衡图；图2a-图2f中，ESUsA为第一组储能单元的的平衡曲线，ESUsB为第二组储能单元的的平衡曲线；

从图2a-图2c可以看出，两储能单元的SOC达到平衡的时间分别约为2.3s、1.9s、1.7s，且达到稳态时不同分段数模糊控制的SOC差值都能够基本消除，差别不大；但是，对于SOC差值较大的储能系统，在不超过储能大充放电最功率限制的前提下，平衡速度越快防止储能系统过充或过放的效果越好；从图2d-图2f可以看出，采用3段模糊控制时，储能单元的SOC平衡速度最快，这样，平衡速度快有利于防止较低SOC储能的过放，提高了储能的安全性和可靠性；值得注意的是，并非模糊分段数选择的越多，控制效果就越好，图3a-图3b分别为两组储能单元充放电时的SOC平衡响应时间统计图，从图3a-图3b可以看出，随着模糊分段数的增加，SOC平衡速度加快，但是模糊分段数的增加会导致控制系统设计复杂且当模糊分段数达到3段后响应时间变化相对不大，因此应根据实际需要选择分段数，同时考虑SOC平衡速度和控制难易程度来选择最适合系统的分段数；

2)储能稳压运行特性分析

在该项仿真实验中，光伏和风力发电系统均采用最大功率追踪控制，以尽可能利用太阳能和风能，提高微电网的发电效率，储能采用上述分段模糊自适应下垂控制策略；直流负载直接连至直流母线或根据需要通过DC/DC变流器连接至直流母线；储能系统的分段模糊自适应下垂控制分段数选取为3段，来自动调整各储能单元下垂控制器的虚拟阻抗值；

如图4a所示，2s时分布式微电源发电功率减少，在4s时微电源发电功率有所增加，从图4a可以看出，当光照、风速等扰动干扰时，系统均能维持功率供需平衡，且电压波动范围小，如图4e所示，当扰动发生时压降只有2V左右，且进入稳态后电压波动控制在0.05V，即在该控制下母线电压波动小，可为负载提供高质量电能；从图4c可以看出，当微电源发电功率变化时，储能系统通过充放电来平滑母线电压和缓冲系统功率供需需求，从图4d可以看出，储能系统内部各储能单元能够根据各自SOC自动调整其充放电功率，当其SOC较小时，通过调整下垂控制器的虚拟阻抗值值来增大充电功率或减小放电功率，进而起到平衡不同储能子系统间SOC的作用，反之亦然；而从图4b可以看出负载功率比较稳定的控制在小范围内波动，从而实现了负载高质量供电；

图5a-图5e是储能单元下垂控制器的虚拟阻抗取定值时的系统运行特性，由图5a可以看出，2s时微电源发电功率减小，在4s时微电源发电功率有所增加；从图5e可以看出，母线电压较好的维持在3802.5V，且进入稳态后电压波动较小，但是在扰动发生时，电压波动较分段模糊方式略差；从图5c可以看出，储能系统能够根据系统功率需求进行充放电来平滑母线电压和缓冲系统有功功率供需，但从图5d可以看出，储能系统各储能单元间平均分担功率盈缺，因此各储能单元间SOC偏差始终不能消除；从图5b可以看出，负载功率稳定在较小范围内波动，负载供电质量高。

通过分段模糊控制与储能单元下垂控制器的虚拟阻抗取定值这两种方式的对比可以看出，采用分段模糊自适应下垂控制可以根据各储能单元间的SOC差值自动调整输出虚拟阻抗值，进而调整储能系统内各储能单元间的充放电功率分配，从而在不超过储能各自最大充放电功率限制的前提下，快速平衡各储能子系统间的SOC值，且直流母线电压质量相比虚拟阻抗取定值时要好；同时，从图5d可以看出，不同储能单元间充放电功率基本相同，这样不利于消除其SOC差值；可以看出，采用分段模糊自适应下垂控制可以快速有效的平衡储能单元间的SOC差值，这对防止储能系统过充或过放起到重要作用，特别是当SOC差值较大时，该控制策略能够迅速调整各下垂控制器的虚拟阻抗值，以尽可能的快速消除该差值，同时，母线电压波动小，电能质量高。

3)分布式电源稳压运行特性分析

在该项仿真实验模拟储能系统因故障等退出运行，因此光伏和风力发电系统需要改变控制策略来控制直流母线电压稳定；

图6a-图6d为本发明实施例的方法在分布式电源稳压时系统运行特性，从图6a-图6d可以看出，在0-0.5s时各微电源由最大功率追踪方法控制其输出，此时储能处于充电状态，在0.5s时储能因故障等原因退出运行，从图6a可以看出此时光伏系统从最大功率追踪控制切换为下垂控制，各分布式电源根据负载的功率需求进行发电，分布式电源按照各自最大发电功率成相同比例进行发电，1.0s时减载，可以看出系统能够平滑的过渡，稳定效果好，从图6d可以看出，在上述干扰发生时，直流微电网母线电压均能快速响应，且电压波动小，进入稳态后母线电压稳态波动小，在实现稳定运行的同时可以提供高质量电能。

Claims (1)

1.一种直流微电网储能优化及协调控制方法，涉及包含有光伏系统及储能系统的直流微电网，其特征在于，采用方法1控制直流微电网的光伏系统，采用方法2控制直流微电网的储能系统；

方法1：控制直流微电网的光伏系统

1.1)采用扰动观察法控制光伏系统以最大功率发电，具体控制方法为：先读取光伏系统的dp、dV，再根据dp/dV的值对U_ref进行修正；

如果-1≤dp/dV≤2，则令U_ref＝U_ref+dp/dV；

如果dp/dV<-1，则令U_ref＝U_ref+C_p；

如果dp/dV>2，则令U_ref＝U_ref+2C_p；

其中，dp为光伏系统的输出功率值，dV为光伏系统的输出电压值，U_ref为光伏系统的输出电压参考值，C_p为扰动步长，C_p的值为预先设定的常数；

1.2)采用下垂控制法控制光伏系统中的各个光伏发电单元的输出功率，具体下垂控制模型为：

$V_{dc\_y}-i_{dc\_y}{Z}_{dc\_y}-V_{dc}^{*}=V_{dc}-V_{dc}^{*}=d_y{P}_{dc\_y}$

$d_y=\frac{V_{dc}^{min}-V_{dc}^{\max }}{P_{dc\_y}^{\max }}$

其中，V_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的端电压，为光伏系统的输出电压参考值，i_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出电流，Z_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的电路阻抗，为光伏系统的最小允许输出电压，为光伏系统的最大允许输出电压，P_{dc_y}为光伏系统中的第y个光伏发电单元的输出功率，为光伏系统中的第y个光伏发电单元的最大输出功率；

方法2：控制直流微电网的储能系统；

2.1)采用下垂控制法控制储能系统充放电时的功率平衡；

2.2)将直流微电网中的各个分布式微电源视为恒功率源，将不同的储能单元之间的SOC差值作为模糊控制器的输入，采用模糊控制法来调整储能系统中的各储能单元的下垂控制器的虚拟阻抗值，为避免超过其最大充放电功率限制，虚拟阻抗的范围根据下式确定：

$V_{DC}=\frac{\frac{V_{ref}}{R_{deq}}+\sqrt{{\left(\frac{V_{ref}}{R_{deq}}\right)}^2+4P_{CPS}(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}}{2(\frac{1}{R_{deq}}+\frac{1}{R_{load}})}$

其中，V_DC为直流微电网的母线电压，V_ref为直流微电网的母线参考电压，R_deq为下垂控制器的等值虚拟阻抗，P_CPS为恒功率源的发电总功率，R_load是直流微网的负载电阻。