吕 达，葛志峰，柏 帆，田 斌，仇晓寅，顾建华

（宁海县雁苍山电力建设有限公司，宁波 315600）

化石燃料如煤、石油、天然气的使用导致了温室气体的排放和全球变暖[1]。目前，社会的关注点越来越多地从非可再生资源向可再生能源（如光伏、水电、风力发电）过渡[2]。欧洲提出了2050 计划，预计到2050 年实现使用的能源全部来自可再生能源（如风能、水电及光伏）。美国也提出了太阳计划2030，旨在大力提高光伏发电在电力供应中的占比。而在可再生能源中，大规模集中式光伏占比30.7%，屋顶光伏占比7.2%[3]。随着屋顶光伏模块成本的大幅下降，光伏市场持续快速增长[4]。分布式可再生能源的渗透率逐渐增加[5]，越来越多带有屋顶光伏的电力用户涌现出来。这种既能消耗能量又能产生能量的小型电力用户被称为能量产消者[6-7]，普遍具有以下特点：①分布式发电单元容量较小，且均为光伏、风机等可再生能源，没有燃气轮机、柴油发电机等可控发电装置；②储能单元的容量较小，不能长时间充、放电，对产消者运行的支持能力有限，或未配备储能单元。此类能量产消者虽具备微电网特征，但由于缺少或没有可作为平衡单元的可控发电装置或储能装置，无法为系统提供稳定的电压、频率支撑。因此，其对电网供电的依赖程度很高，只能在一定时间内维持离网运行。

对于这种小型电力产消者，文献[8-9]分析了其能量管理系统的基本功能框架及集中式分层控制结构；文献[10]提出了一种针对分布式发电系统的电能管理算法，引入模糊控制调控分布式电源的电能流向，从而实现系统运行成本最低的目标；文献[11-13]研究了用户级微电网的无缝切换技术，主要基于对储能的有效控制，保证系统在孤岛/并网模式切换过程中保持良好的电压和频率稳定性；文献[14-15]从需求侧响应出发，指出分布式电源的大量友好并网可以对电网提供有益支撑。由于产消者的主要分布式电源为光伏、风机等，这些电源的主要特点是具有很强的随机性和波动性，而通过模糊逻辑将系统的一些参数进行模糊处理，可以实现电能的合理分配，提高分布式能源的利用率和系统的鲁棒性[16-18]。

本文以最近的新型能量产消者为出发点，提出了基于模糊控制的产消者分层控制架构，能量管理系统综合考虑了分布式电源出力和负荷功率、储能单元剩余电量、实时电价等因素，实现了对产消者运行模式的合理控制。仿真结果验证了所提控制策略的正确性和有效性。

1 产消者系统

本文所提的能量产消者架构如图1 所示，其配备有小型风机和光伏电池、蓄电池等分布式电源，光伏电池和蓄电池经DC-DC 直流斩波电路接到直流母线上，再经电压源型变流器VSC（voltage source converter）接到产消者的交流母线上。实际上，此结构中的直流母线可看作一个节点，简化分布式发电单元、储能单元和直流负荷的并联输出控制问题。直流母线通过VSC 连接到交流母线，VSC 作为核心控制系统，用来实现产消者的稳定运行。这种只通过一个变换器实现的交直流变换可以避免各分布式电源并联的同步问题，以及可能产生的环流问题。能量产消者孤岛运行时，由光伏电池和蓄电池组成的混合系统作为平衡单元，VSC 采用V/f 控制，平抑风机等系统内其他分布式电源的出力波动，并满足负荷用电需求；并网运行时，由电网维持交流母线的电压频率稳定，各分布式电源可采用P/Q 控制，输出指定有功、无功功率。

图1 能量产消者架构Fig.1 Structure of energy prosumer

1.1 光伏电池模型

本文将光伏输出功率和负荷功率差值作为模糊控制的输入量之一，光伏电池等效模型如图2 所示。图中：I1为光伏电池的电流；I2为通过二极管的电流；Rsh为旁漏电阻；Ish为流过旁漏电阻的电流；Rs为串联电阻；R 为负荷电阻；U 和I 为光伏电池的输出电压和输出电流。光伏电池的U-I 特性为

图2 光伏电池等效模型Fig.2 Equivalent model of photovoltaic cell

式中：Id为无光照时光伏电池饱和电流；q 为电子电量；T 为光伏电池的工作温度；A 为拟合常数；k 为玻尔兹曼常数。

1.2 蓄电池模型

蓄电池作为储能装置，在维持产消者的功率平衡和母线电压稳定中起着关键的作用。蓄电池的SOC 主要描述蓄电池的剩余电量，SOC 状态值也是模糊控制的输入量之一。为了得到实时蓄电池的SOC，建立了蓄电池等效模型，如图3 所示。

图3 蓄电池等效模型Fig.3 Equivalent model of storage battery

蓄电池的荷电状态计算公式为

式中：SOCt为t 时刻蓄电池的荷电状态；为t0时刻蓄电池的荷电状态初始值。则蓄电池对外输出电压为

式中：Ebat为受控电压源电压；Rbat为蓄电池等效电阻。

2 产消者分层控制系统

能量产消者控制主要分为底层设备层控制及上层模糊控制，其分层控制系统如图4 所示。

图4 能量产消者分层控制系统Fig.4 Hierarchical control system for energy prosumer

2.1 设备层控制

设备层控制主要包括光伏电池最大功率跟踪控制、VSC 的V/f 和P/Q 控制以及蓄电池的电压、电流双闭环控制。最大功率跟踪控制主要原理是找到分布式电源不同运行条件下所对应的的最大功率点，实现可再生能源利用率最大化；对VSC V/f控制是以稳定交流侧电压幅值和频率为目标，P/Q控制是以稳定地输出有功、无功功率为目标。对蓄电池采取的充放电控制方法是电压内环、电流外环的双闭环PI 控制，其结构如图5 所示。将电压Udc和设定的基准值进行比较，比较结果经PI 调节器处理，输出值作为蓄电池充电电流基准值。将蓄电池实际充电电流与此基准值相比，经PI 调节器和PWM 发生器，生成PWM 波，控制电路开关管的开通关断。通过PI 调节，得到期望输出的稳定Udc。

图5 蓄电池电压电流双闭环PI 控制结构Fig.5 Structure of double closed-loop（voltage and current）PI control of storage battery

2.2 上层控制

能量产消者上层模糊控制结构如图6 所示。

图6 能量产消者上层模糊控制结构Fig.6 Structure of upper-layer fuzzy control of energy prosumer

能量产消者运行稳定的前提是保持系统中能量的供需平衡，即在系统运行过程中的任意时刻均满足

式中：PV为光伏阵列的发出功率；PS为储能单元吸收或发出功率；PGRID为电网供给负载或微网反馈至电网的功率；PL为家用负荷功率。

模糊策略的具体控制过程如下：将光伏电源模块和负载模块的功率差值Pd、蓄电池模块的电池SOC 以及实时电价p 作为模糊控制器的输入，经模糊策略运算得出作用于运行模式选择模块的控制信号N，在该模块中将控制信号N 具体分解为VSC模块的变换器工作模式选择信号、负荷匹配控制信号、并网开关通断信号以及蓄电池充放电信号。模糊控制输入、输出定量结果见表1。

表1 模糊控制输入输出定量结果Tab.1 Quantified input and output results of fuzzy control

输入变量和输出变量的基本论域需要基于不同的设计需求而变化。本文由于选取的能量产消者研究对象是一个住宅区的家庭用户级能量产消者，Pd的模糊子集为[NB，NS，ZE，PS，PB]，其中NB、NS、ZE、PS、PB 分别指负大、负小、零、正小、正大；SOC的模糊子集为[Z，S，B]，其中Z、S、B 分别指零、小、大；p 的模糊子集为[S，M，B]，其中S、M、B 分别指小、中、大；N 的模糊子集为[NB，NS，ZE，PS，PB]，其中NB、NS、ZE、PS、PB 分别表示负大、负小、零、正小、正大。本文采用三角形隶属度函数，基于定量结果的输入输出变量的隶属度函数如图7 所示。隶属度函数设计完成后，需要根据经验建立模糊控制规则。储能单元既需要保证重要负荷的不间断供电，又需要合理充放电保障其使用寿命，这里设定SOC高于0.90 时蓄电池停止充电，SOC 低于0.35 时蓄电池停止放电，PS大小由系统的运行模式决定。具体控制思想如下：

图7 隶属度函数Fig.7 Membership function

（1）当光伏阵列发出功率与负荷功率相等即Pd=0 时，仅由光伏电源向负载供电，蓄电池既不充电也不放电，PS=0；此时运行模式为N=0。

（2）当光伏阵列发出功率小于负荷功率即Pd<0，且蓄电池当前的SOC>0.35 时，由光伏电源和蓄电池向负载供电，蓄电池放电，PS=Pd；运行模式为N=-1。

（3）当光伏阵列发出功率小于负荷功率即Pd<0，且蓄电池当前的SOC<0.35 时，由电网向负荷供电，光伏电源向蓄电池充电，蓄电池充电，PS=PV；根据电价高低决定负荷投切数量；此时运行模式为N=-2。

（4）当光伏阵列发出功率大于负荷功率即Pd>0，且蓄电池当前的SOC<0.90 时，由光伏电源向负荷供电，并向蓄电池充电，蓄电池充电，PS=Pd；此时运行模式为N=1。

（5）当光伏阵列发出功率大于负荷功率即Pd>0，且蓄电池当前的SOC>0.9 时，由光伏电源向负荷供电，并接通并网开关实现电能回馈电网，蓄电池暂不工作，PS=0；此时运行模式为N=2。

由于本文模糊控制器有光伏输出功率与负荷功率差值、储能装置荷电状态和电价3 个输入变量，可得模糊控制的规则数为n=5×3×3=45。

在输入量模糊化后，需要根据设定的模糊控制表经过模糊推理解模糊。本文采用重心法将输出量清晰化，得到系统工作模式选择信号为

式中：n 为模糊控制规则数；xi为N 域中的元素；μN（xi）为其对应的隶属度。N 的期望值是在[-2，2]范围内的整数，而Navr是分数，所以要对Navr做取整运算，即

运行模式选择信号的分解模块的输入是N，输出是4 个开关信号：Sload，Sg，Ses，Su。开关信号不同取值的含义见表2。根据不同的运行状态，N 与开关信号对应的取值见表3。

表2 开关信号不同取值的含义Tab.2 Meaning of different values of switch signals

表3 N 与开关信号对应的取值Tab.3 Values of switch signals corresponding to N

3 算例分析

某典型住宅区能量产消者的光伏出力和负荷曲线如图8 所示。在0～t1时间段内，光伏输出功率比负荷功率小，所以能量产消者运行在并网模式；t1～t2时间段，能量产消者的能量可以自给自足，运行于孤岛模式；t2时刻之后，能量产消者光伏输出开始减小，再次运行于并网模式。本文主要对t1和t2时刻微电网运行状态切换的暂态过程进行仿真研究，其中，直流母线额定电压设为750 V，交流母线额定线电压380 V，额定频率50 Hz，仿真时长为3 s。

图8 能量产消者的光伏出力和负荷曲线Fig.8 Photovoltaic output and load curves of energy prosumer

3.1 工况1：并网转孤岛

t1时刻前，产消者的光伏出力比负荷功率低，系统运行于并网模式。在t1时刻，光伏出力增加且负荷功率降低，产消者由并网模式切换至孤岛模式。工况1 的仿真波形如图9 所示，1 s 时刻，产消者负荷功率降低，其分布式电源可以满足负荷用电需求，N 由-1 变为1，产消者由并网模式切换至孤岛模式。在1 s 时，分布式电源出力由2 200 W（1 600 var）变为1 800 W（900 var），电网由向产消者供电500 W（200 var）变为0。产消者的直流母线电压和交流母线电压经过短暂波动后，很快恢复稳定。而产消者交流母线频率在孤岛模式下明显比在并网模式下波动程度更大。

图9 工况1 的仿真波形Fig.9 Simulation waveforms in case 1

3.2 工况2：孤岛转并网

t2时刻，光伏出力减小，小于负荷功率，产消者由孤岛模式转入并网模式。工况2 的仿真波形如图10 所示，1 s 时，光伏出力减小，不能满足负荷用电需求，N 由1 变为-1，产消者由孤岛模式切换至并网模式；分布式电源出力由1 500 W（1 000 var）变为1 800 W（1 400 var），电网向产消者供电200 W（100 var）。产消者的直流母线电压和交流母线电压经过短时跌落，很快恢复稳定。

图10 工况2 的仿真波形Fig.10 Simulation waveforms in case 2

4 结语

本文提出了一种基于模糊逻辑的能量产消者分层控制策略，主要根据光伏电池发电功率与负载功率、实时电价以及蓄电池的SOC 状态，利用模糊理论控制系统运行在5 种工作模式，并根据不同运行模式实现VSC、并网开关、负荷投切及蓄电池充放电控制。最后通过在Matlab/Simulink 中进行仿真，验证了该分层控制策略能够控制能量产消者稳定运行，实现电能的合理分配，提高可再生能源的利用率。