任 鹏，李春兰，王长云，王晓暄，王 静

(1. 新疆农业大学 机电工程学院，新疆 乌鲁木齐 830052； 2. 新疆工程学院 能源工程学院，新疆 乌鲁木齐 830023)

传统的储能元件分为能量型和功率型，能量型蓄电池放电慢、时间长，放电效率受荷电状态影响较大，功率型超级电容放电快、时间短，但自放电率高.充分利用蓄电池与超级电容优势互补组成混合储能系统，这是目前平抑微电网功率波动、稳定供电的关键技术，具有重要的研究意义[1-5].邓海华等[6]针对微网内功率的波动性、随机性提出低通滤波器前馈控制的单电流环控制策略，可有效平抑网内功率波动，该控制策略以功率波动频率阀值为基准进行功率分配，但未考虑储能系统荷电状态对控制策略的影响.甘洋洋等[7]针对直流母线电压瞬时功率波动提出一种基于电容电荷平衡思想的DC/DC变换器控制策略，提高了母线电压的动态恢复能力，但欠考虑电容容量对各模块联动控制的影响.关欣等[8]为平滑微电源输出功率采用PI-PD控制改善风水机组输出特性，能够缩短系统动态响应时间；兰海等[9]针对电力推进系统中电压波动问题提出模糊PI控制混合储能系统(hybrid energy storage system, HESS)充放电，能有效平抑直流母线电压波动；但上述2种控制策略中PI、PD控制器都存在参数局部最优化以及在Matlab中计算量大等缺陷.

针对上述问题，文中拟提出一种基于混合储能荷电状态的功率协调分配控制策略，考虑超级电容的荷电状态与蓄电池最大保有功率划分波动功率.在分别获得超级电容、蓄电池出力规律的基础上采用经Siso反馈控制技术整定后的PI控制器控制HESS充放电.通过MATLAB/Simulink建立的微电网模型验证其在气象条件或负荷正常波动下控制策略的可行性.

1 基于HESS的微电网拓扑结构

图1为风光混合储能微电网模型.光伏电池和风力发电采用扰动观测法进行最大功率追踪，分别经升压电路、滤波整流电路将能量汇入直流母线侧.DC/AC逆变器采用SVPWM脉宽调制和滤波装置将直流电转变为交流电为交流负载供电.直流母线连接直流变换器将经过混合储能调节后的能量送于直流负载.DC/DC双向变换电路连接HESS(蓄电池、超级电容)用于匹配风光输出功率与负荷需求功率之间的差值，通过所提出的控制策略平抑网内功率供需偏差.

图1 基于HESS微电网拓扑结构

在图1中，微电网功率输出模块主要由风电模块、光伏阵列组成，两者输出功率分别为Pw、Pv；负荷需求为PL；网内波动功率为Pgird；蓄电池、超级电容输入输出功率分别为Pba、Psc，参考承担功率分别为Pba-gird、Psc-gird，实际荷电状态为SOCba-acu、SOCsc-acu，最大允许荷电状态为SOCba-max、SOCsc-max，最低允许荷电状态为SOCba-min、SOCsc-min.基于混合储能系统的微电网功率供需平衡约束条件为

(1)

式中：Pgird为负、正时，储能系统充电、放电.

2 混合储能系统功率协调分配策略

2.1 基于超级电容SOC的功率协调分配策略

传统低通滤波器(low-pass filter，LPF)控制的功率分配策略依据网内波动功率高低频阀值进行功率分配，忽略了超级电容荷电状态与蓄电池瞬时大功率释放对储能系统稳定性、使用寿命的不利影响.超级电容属于功率型储能器件，其寿命不受瞬时大电流放电影响，循环寿命十倍余能量型储能电池，若采用以超级电容SOC为功率分配的依据，可避免分析功率波动特性及滤波参数整定，仅依据SOC即可对功率进行合理分配.文中采用基于蓄电池输入输出参考功率的上下限与超级电容荷电状态为控制量的HESS控制策略，控制思想如下：

Pba=f(SOCsc).

(2)

以超级电容SOCsc为自变量，得到蓄电池Pba的参考功率，f(SOCsc)为带有蓄电池参考功率上限Pba-max和下限-Pba-max的单调递减线性函数[10-12]，如图2所示，与之对应的函数为

(3)

图2 f(SOCsc)函数

当SOCsc接近上(下)限时，Pba-gird将会增大(减小)，相应的输出功率增加(减小).超级电容SOC反映一定时间内其容量的积累过程，即充放电电流对时间的积分，变化较平缓无突变状况发生；依据荷电状态得到与之变化趋势相关的蓄电池参考功率变化函数，将平滑蓄电池瞬时输出功率使其充放电切换次数减少，避免蓄电池直接消纳尖峰功率，可延长其使用寿命.

2.2 功率协调分配策略的实现

基于超级电容荷电状态的功率协调分配策略得到各储能元件出力规律后，HESS控制策略如下：① 蓄电池充放电控制，在基于功率分配策略下得到Pba-gird，根据蓄电池端电压获得蓄电池充放电参考电流ibaref，采用单电流环控制蓄电池充放电电流iba；② 超级电容储能系统，根据式(3)输出Psc-gird，电流内环通过控制超级电容充放电参考电流iscref来追踪给定Psc-gird，电压外环控制保证直流母线电压稳定，控制框图见图3.

图3 功率协调分配策略下的HESS控制框图

通过式(3)得到蓄电池、超级电容的参考出力规律时，将由PI控制调节实际值与参考值之间的偏差实现储能系统充放电控制，保证直流母线电压稳定.PI控制器参数整定的准确性将直接影响平抑波动功率的性能.

3 基于Siso反馈技术的PI控制器参数整定

3.1 双向DC/DC变换器模型

由图1可知，双向DC-DC变换器是储能装置的核心部分，可通过双向DC-DC变换器来协调能量在直流母线、负载和储能系统之间的双向流动，达到稳定直流母线电压的目的.文中选用非隔离型双向DC/DC变换器，具有功率器件少、成本低、可靠性高等优点，其拓扑结构如图4所示.

图4 双向DC/DC变换器拓扑结构

分别建立双向DC/DC变化器在Buck与Boost工作模式下的状态空间模型[13-14]，选取储能侧电容电压UC2，直流侧电容电压UC1和电感电流iL为状态变量；d1、d2分别为双向变换器Buck、Boost模式的占空比；Udc、Us、Rdc、Rs、C1和C2分别为直流侧和储能侧电压、等效电阻、电容.

3.1.1Buck模式状态空间模型

当开关管T6通、T7关闭，反向并联二极管D1、D2截至时，变换器工作在Buck模式，等效电路图如图5所示.由基尔霍夫定律得

(4)

图5 Buck模式下等效电路1

当开关管T6、T7关闭，反向并联二极管D1截至、D2导通时，等效电路图如图6所示.由基尔霍夫定律得

(5)

图6 Buck模式下等效电路2

由式(4)、(5)获得Buck模式下的状态空间方程为

(6)

对式(6)加入小信号扰动，在消去稳态分量和二次项分量后，其传递函数为

(7)

3.1.2Boost模式状态空间模型

Boost工作模式与Buck类似，同理得Boost模式下状态空间方程和传递函数分别为

(8)

(9)

3.2 基于Siso反馈技术的PI控制器调参

传统PI控制参数整定通常采取频率法和根轨迹法，其过程可看成是一种无限循环和凑试的运算，涉及到各种复杂的计算和绘图，工作量大且常常达不到预期的效果.Sisotool是MATLAB中的一个工具箱，用来进行Siso反馈控制系统的调试与分析.采取Siso反馈控制技术对Buck模式电流环的开环传递函数在线矫正，通过可视化工具配置零极点，计算和分析系统的闭环特性、调整系统的幅值或相位裕度、依据最佳相角裕度判断系统矫正参数[15].变换器电路参数设置如下：Udc为700 V；C1、C2都为1 000 μF；L为0.1 mH；Rs为0.1 Ω；Rdc为1 Ω.

由式(7)得Buck模式下系统开环传递函数为

(10)

由式(10)得系统的伯德图校正前、后如图7所示.由图7a可见，幅频裕度在低频段斜率为0 dB·dec-1，即存在稳态误差，相角裕度为90°，在工业设计中理想裕度为35°～60°；加入PI控制器后系统频率特性曲线如图7b所示，增加积分项消除稳态误差，幅频裕度在低频段斜率变为-20 dB·dec-1，相角裕度变为60°，符合理想工业标准.

图7 校正前后系统频率特性

利用Siso反馈控制系统，采用鲁棒响应时间法(robust response time)得到PI控制器传递函数为

(11)

Boost模式下开环传递函数为

(12)

矫正后的PI控制器传递函数为

(13)

参数整定的原理与Buck模式相似，在此不进行赘述.

4 仿真分析

为验证所提出控制策略对微电网内波动功率的有效分配和采用Siso反馈技术调参后PI控制器的有效性，在Matlab/simulink中搭建风光储混合微电网模型进行仿真分析.系统主要部件模型参数见表1.

设太阳能光伏电池阵列工况为t=25 ℃、S=1 000 W·m-2，初始负荷为10 kW，直流母线电压Udc为700 V，超级电容阀值SOCsc-min、SOCsc-max分别为25%、65%.光照强度在0、3、4 s变化为500、1 000、500 W·m-2，风速在0、2、5 s变化为9、12、6 m·s-1，负荷PL在0、6 s为10、13 kW，PS为HESS输出或吸收总功率，即为蓄电池与超级电容输入输出功率和.

表1 风光储混合微电网系统主要参数

4.1 系统各模块动态响应

在光照强度、风速及负荷需求变化的情况下，系统各模块输出动态响应如图8所示.

图8 环境和负载变化时系统的动态响应

由图8可见：①光伏电池与风力机输出功率随着光照强度与风速的变化产生相应的波动，为了平抑其输出功率的波动保证负荷供电的稳定性，HESS对波动功率进行平抑，当吞吐功率为正，HESS放电；当吞吐功率为负，HESS充电；②负载在6.0 s时突增3.0 kW，为平抑负荷变化造成的功率波动，HESS系统迅速放电，在0.1 s内出力由6.5 kW迅速提升稳定至9.5 kW，维持网内吞吐功率平衡.

4.2 功率分配策略的对比分析

HESS分别采用基于超级电容荷电状态与基于LPF控制的功率分配策略，蓄电池与超级电容输出功率、荷电状态变化如图9所示.图9中Pba、Psc、SOCba、SOCsc分别为蓄电池、超级电容的输出功率、荷电状态；滤波时间常数取0.1 s.

图9 HESS系统各模块输出功率及荷电状态

由图9可见：① 在图9a中，蓄电池输出功率较传统LPF控制前者波动变化平缓，其瞬时波动幅值始终小于后者；超级电容平抑尖峰时刻功率波动相比LPF控制其出力幅值较大、充放电切换迅速；② 在图9b中，蓄电池荷电状态在气象条件及负荷正常变化下，采用所提出控制策略时其充放电过程较平缓，削减了蓄电池瞬时消纳顶峰功率与高频功率时对寿命的不利影响；超级电容荷电状态较LPF控制变化更剧烈，在处理顶峰功率时，其SOC迅速减小，引起Pba缓慢增大，整个过程中蓄电池功率瞬时变化幅值较小.微电网直流母线电压动态响应情况如图10所示.

图10 直流母线电压

由图10可见：与LPF控制策略相比，所提出控制策略在气象条件及负荷正常变化下，直流母线电压扰动后的动态恢复时间明显缩短，6.0 s时电压跌落最大幅值为678 V，且能够在0.1 s内恢复到期望值，波动值为3.1%，满足波动幅值小于5%的要求.

5 结 论

1) 相比于LPF控制，所提出的控制策略在平抑微电网功率波动时能够合理分配超级电容与蓄电池之间的功率关系，平滑蓄电池瞬时输出使其充放电切换次数减少，延长使用寿命；在保证直流母线电压波动值≤5%的同时缩短了电压动态恢复时间.

2) 根据工业控制理想相角裕度域值，利用Siso反馈技术的自动调节寻优设计了PI控制器，避免了传统参数整定中零极点配置的参数局部最优化以及在Matlab中大量计算的缺陷.