CN111463811B - 基于电池能量均衡的mmhc储能系统控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，所述MMHC储能系统每相由多个级联的子模块与高压H桥串联组成，所述子模块包括一个电池组和与之并联的一个半桥模块，所述方法包括：1)对每相各电池组分别建立二阶RC数学模型，并辨识出各电池组的内阻；2)对每相各电池组分别进行闭环SOC估计，得到各电池组的SOC；3)采用二级电池能量均衡方法对每相相内电池组SOC和相间电池组SOC进行均衡，再对所述MMHC储能系统进行能量均衡并网控制。本发明方法可实现储能系统中各子模块电池组间的均衡处理，实现相间电池组SOC均衡和每相内电池组SOC均衡。

Description

基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法

技术领域

本发明涉及电力电子技术领域，特别涉及一种基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法。

背景技术

储能技术是实现可再生能源规模化利用的关键技术，而在众多类型的储能技术中，锂电池储能由于其技术成熟、不受地理条件约束的优势，已经进入了商业应用推广阶段，与此同时电动汽车的快速发展使退役电池的数量逐年递增，如果不合理利用和处理，不仅会造成资源的浪费，而且会对环境产生很大的破坏，将退役动力电池作为储能设备连接电力发电、输配电和用电各环节，既可以稳定电站功率，提高发电机组运行效率、保证供电质量，也可以解决动力电池的回收利用，节约资源，保护环境，提高经济效益。

电池储能系统普遍采用大规模串联方式，其拓扑结构不可避免的要求电池一致性高，目前主要通过BMS进行动态均压和能量平衡提高电池一致性，但存在电池组间无均衡措施、电压检测精度低和SOC估算误差较大的问题。大规模串联易诱发木桶效应，电池全寿命周期一致性难以保证，高一致性要求只能使用新电池，甚至会超过电动车电池的标准，必然会造成电池成本高。

对于梯次电池储能系统与电力系统应用场景的匹配研究较少，主要集中在梯次利用锂电池的工作特性研究，虽然少数研究涉及了锂电池梯次回收利用中电池的状态表征量测量，但是采用单参数无法全面表示电池的性能，而且部分参数存在获取困难的问题。其中电池内阻受测试方法或测量可靠性的影响，电池容量获取的时间较长，缺乏适用于不同应用场景如削峰填谷、提升电能质量、提高用电可靠性下的综合评价方法，故而不具有工程应用意义。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，在MMHC储能系统中电池电流波动大和SOC初始值不确定的情况下，采用模型闭环的方法，配合扩展卡尔曼滤波算法，更加精确的对电池能量进行估计，同时通过二级能量均衡策略对电池SOC进行均衡，实现了储能系统高效率、高安全性能的运行。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，所述MMHC储能系统每相由多个级联的子模块与高压H桥串联组成，所述子模块包括一个电池组和与之并联的一个半桥模块，所述方法包括：

1)根据每相各电池组的二阶RC数学模型，辨识出各电池组的内阻；

2)对每相各电池组分别进行闭环SOC估计，得到各电池组的SOC；

3)采用二级电池能量均衡方法对每相相内电池组SOC和相间电池组SOC进行均衡，再对所述MMHC储能系统进行能量均衡并网控制。

优选地，所述电池组选用退役动力电池。

优选地，步骤1)的具体步骤如下：

1.1)根据每相各子模块中电池组的外特性方程，运用脉冲响应不变法，分别建立各电池组的二阶RC数学模型；

1.2)采用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识每相各子模块中电池组的内阻。

优选地，所述闭环SOC估计包括如下具体步骤：

2.1)根据步骤1)辨识出的各电池组的内阻，分别建立各电池组对应的动态二阶RC模型；

2.2)再根据扩展卡尔曼算法实现模型闭环的电池组SOC估计，再计算出每相各电池组的SOC均值和每相相内电池组SOC均值。

优选地，所述二级电池能量均衡方法包括相内SOC均衡方法和相间SOC均衡方法；其中，

相内SOC均衡方法：对每相相内各电池组SOC进行归一化处理，再根据归一化后各电池组SOC差异，经比例放大，计算出各子模块等效电压投入系数；

相间SOC均衡方法：根据每相各电池组SOC均值的差异，经比例放大后，采用最优零序电压注入法得到零序参考电压。

优选地，所述能量均衡并网控制包括：在DQ坐标系下，D轴电流通过电压电流双闭环控制，在经DQ反变换后得到每相的参考电压，再根据得到的每相的参考电压与相间SOC均衡方法得到的零序参考电压相叠加，再乘以相内SOC均衡方法得到的子模块等效电压投入系数，计算得到单个子模块的调制波，调制波与载波相比较后即得到每个电池组对应的等效投入电压，实现MMHC储能系统能量自动均衡并网控制。

本发明相比于现有技术具有如下有益效果

本发明的基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法融入模型预测的方法，该方法可实现储能系统中各子模块电池组间的均衡处理，实现相间电池组SOC均衡和每相内电池组SOC均衡。

本发明采用模型闭环，能够对电池组能量进行更加准确的预估；

本发明的MMHC储能系统可作为并网储能设备，系统采用模块化思想进行搭建，多个电池组级联并网输出，每个电池组功率可独立控制，并且电池组之间可相互替换，易于维护。

本发明选取退役动力电池进行动力电池的梯次利用，大大降低了储能系统的成本，最大限度地利用电池的剩余价值；

本发明克服了电池大规模的串并联所导致电池组的木桶效应，使电池组的寿命延长，减少了经济成本；

附图说明

图1为MMHC系统总体控制框图；

图2为MMHC拓扑结构图；

图3为电池二阶RC等效电路图；

图4为扩展卡尔曼SOC估计框图；

图5为模型闭环的SOC估计原理图；

图6为MMHC储能系统电池组二级SOC均衡策略框图；

图7为MMHC相内储能电池SOC均衡策略框图；

图8为MMHC相间储能电池SOC均衡策略框图；

图9为MMHC储能系统并网控制框图；

图10为MMHC储能系统电池组SOC估计仿真效果图；

图11为图10所示仿真效果图的局部放大图；

图12为相内电池组SOC均衡仿真效果图；

图13为相间电池组SOC均衡仿真效果图；

图14为MMHC储能系统并网控制效果图；其中图14(a)为直流端电压波形效果图；图14(b)为交流端电流波形效果图。

具体实施方式

以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

实施例一：

本实施例的基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，如图2所示，该MMHC储能系统由A相、B相、C相并联后与并网滤波器串联组成，每相由多个级联的子模块与高压H桥串联组成，子模块包括一个电池组和与之并联的一个半桥模块，其拓扑结构连接并网滤波器后接入电网可实现能量传输；该系统中的电池组均选用退役动力电池；如图1所示，该方法包括：

1)根据每相各电池组的二阶RC数学模型，辨识出各电池组的内阻，具体步骤为：

1.1)根据每相各子模块中电池组的外特性方程，运用脉冲响应不变法，分别建立各电池组的二阶RC数学模型；

如图3所示，本例中建立电池组的二阶戴维南模型，根据KVL列出该模型中电池组电压方程：

电池组的SOC计算公式为：

式中SOC(0)代表电池的SOC初始状态，SOC(t)代表电池在t时刻的SOC状态，η为充放电效率，Q_B为电池的容量。

选择电池组的SOC、两个RC环节的电压U₁和U₂作为系统状态变量，电池输出电压U_B作为系统观测变量建立电池组的数学模型，将其离散后的状态空间表达式为：

U_B(t)＝U_o(SOC(t))-U₁(t)-U₂(t)-R₀*I(t)

式中：t为采样周期、Uo(SOC(t))为电池开路电压Uo与SOC的函数关系。

1.2)根据离散后的状态空间表达式，采用脉冲放电法，对电池进行阶段性充放电，得到电池组的响应曲线，对该曲线拟合得到即可辨识每相各子模块中电池组的内阻。

2)对每相各电池组分别进行闭环SOC估计，得到各电池组的SOC，具体步骤为：

2.1)根据步骤1)辨识出的各电池组的内阻，分别建立各电池组对应的动态二阶RC模型

2.2)如图4和图5所示，再根据基于扩展卡尔曼算法实现模型闭环的电池组SOC估计，根据建立的电池组模型离散后的状态空间表达式，将电池组SOC作为系统状态变量进行模型迭代，得到电池组的估计输出电压，与实际电池组检测的电压比较、加权后作为反馈对电池组SOC进行修正，通过模型闭环实现更加精确的获取电池状态变量，即各电池组的SOC的值，进而得出每相各电池组的SOC均值和每相相内电池组SOC均值。

3)采用二级电池能量均衡方法对每相相内电池组SOC和相间电池组SOC进行均衡，再对MMHC储能系统进行能量均衡并网控制。其中二级电池能量均衡方法包括相内SOC均衡和相间SOC均衡；图6所示为电池SOC二级均衡控制策略框图；其中，第一级均衡策略，即相内SOC均衡如图7所示，在MMHC储能系统中，单独控制每个电池组的功率使每个电池组的功率相等来实现相内电池组均衡，由于每相内每个子模块具有相同的交流侧电流，将其电流有效值乘以该模块的等效投入电压即可得到每个子模块的平均功率，等效投入电压的大小通过载波移相调制方式调节，根据相内电池组之间的SOC差值计算比例系数，将比例系数与调制波相乘，控制调制波的幅值即可调节等效投入电压的大小，实现相内每个电池组功率相等的目的。

第二级均衡策略，即相间SOC均衡如图8所示，根据三相之间电池组SOC均值的差异，采用最优零序电压注入法计算零序电压的大小和相位，经比例放大后与三相参考电压叠加，得到每相修正后的参考电压，即零序参考电压。最优零序电压的注入，可以对三相之间的功率进行再分配，通过控制每相功率的大小实现对三相之间电池组SOC均值的均衡。

如图9所示，上述步骤中能量均衡并网控制包括：采集并网端三相电压、电流信号，得到三相电压、电流值，锁相环对三相电压进行锁相，得到三相电网电压的角速度，利用电压角速度信息对三相电流进行DQ分解，得到三相电流在DQ坐标系下的直流分量。其中D轴控制并网端有功功率；Q轴控制并网端无功功率，根据并网端电感的大小和电网角频率对D轴、Q轴分别解耦进行PI闭环控制，对闭环控制后的D轴、Q轴直流分量进行DQ反变换后得到三相参考电压；根据得到的三相参考电压与相间SOC均衡得到的零序参考电压相叠加，再乘以相内SOC均衡得到的子模块等效电压投入系数，计算得出单个子模块的调制波，调制波与载波相比较后即得到每个电池组对应的等效投入电压，实现MMHC储能系统能量自动均衡并网控制。

应用实施例一：

本应用实施例根据实施例一中的方法进行仿真模拟，其结果如图10～图14所示。

如图10和图11所示，运用扩展卡尔曼算法实现模型闭环对电池组SOC进行估计，扩展卡尔曼算法很快实现了电池组SOC的跟踪，在真实SOC值上下波动，并且误差很小。

如图12所示，储能系统在0～100s时间段向电网吸收电能，100s～120s时间段向电网释放能量，控制等效电压的投入，对MMHC系统的A相的相内子模块进行功率再分配，在整个过程中A相相内电池组SOC趋向一致，达到相内SOC均衡处理效果；

如图13所示，储能系统在0～100s时间段向电网吸收电能，100s～120s时间段向电网释放能量，采用最优零序注入法，对MMHC储能系统三相分别注入零序电压，在整个过程中各相相间电池组SOC均值趋向一致，达到相间SOC均衡处理效果。

如图14(a)和图14(b)所示，MMHC储能系统设定交流端功率指令为5kW，向电网吸收电能；在100s时交流端指令突变为-5kW，向电网释放电能。逆变器输出电压相位不变、电流相位反转180度，并网控制策略很快的做出了响应，实现交流端功率5kW到-5kW的改变，满足并网控制的效果。

Claims (4)

1.一种基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，其特征在于：所述MMHC储能系统每相由多个级联的子模块与高压H桥串联组成，所述子模块包括一个电池组和与之并联的一个半桥模块，所述方法包括：

1)根据每相各电池组的二阶RC数学模型，辨识出各电池组的内阻；

2)对每相各电池组分别进行闭环SOC估计，得到各电池组的SOC；

3)采用二级电池能量均衡方法对每相相内电池组SOC和相间电池组SOC进行均衡，再对所述MMHC储能系统进行能量均衡并网控制；

所述二级电池能量均衡方法包括相内SOC均衡方法和相间SOC均衡方法；其中，相内SOC均衡方法：对每相相内各电池组SOC进行归一化处理，再根据归一化后各电池组SOC差异，经比例放大，计算出各子模块等效电压投入系数；相间SOC均衡方法：根据每相各电池组SOC均值的差异，经比例放大后，采用最优零序电压注入法得到零序参考电压；

所述能量均衡并网控制包括：在DQ坐标系下，D轴电流通过电压电流双闭环控制，在经DQ反变换后得到每相的参考电压，再根据得到的每相的参考电压与相间SOC均衡方法得到的零序参考电压相叠加，再乘以相内SOC均衡方法得到的子模块等效电压投入系数，计算得到单个子模块的调制波，调制波与载波相比较后即得到每个电池组对应的等效投入电压，实现MMHC储能系统能量自动均衡并网控制。

2.根据权利要求1所述的基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，其特征在于：所述电池组选用退役动力电池。

3.根据权利要求1-2任一所述的基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，其特征在于：步骤1)的具体步骤如下：

1.1)根据每相各子模块中电池组的外特性方程，运用脉冲响应不变法，分别建立各电池组的二阶RC数学模型；

1.2)采用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识每相各子模块中电池组的内阻。

4.根据权利要求3所述的基于电池能量均衡的MMHC储能系统控制方法，其特征在于：所述闭环SOC估计包括如下具体步骤：

2.1)根据步骤1)辨识出的各电池组的内阻，分别建立各电池组对应的动态二阶RC模型；

2.2)再根据扩展卡尔曼算法实现模型闭环的电池组SOC估计，再计算出每相各电池组的SOC均值和每相相内电池组SOC均值。

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