考虑容量差异的孤岛直流微网分布式储能单元SOC均衡策略

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.271

考虑容量差异的孤岛直流微网分布式储能单元SOC均衡策略

魏茂华, 杨苓^,, 翁亮涛, 杨继沛, 陈泳桥

广东工业大学自动化学院,广州 510006

SOC Balancing Strategy for Distributed Energy Storage Units in Isolated DC Microgrids Considering Capacity Differences

WEI Maohua, YANG Ling^,, WENG Liangtao, YANG Jipei, CHEN Yongqiao

School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China

通讯作者: 杨苓,博士,讲师;E-mail:1650148795@qq.com.

责任编辑: 孙伟

收稿日期: 2023-06-27 修回日期: 2023-09-11 接受日期: 2023-10-19

基金资助:

国家自然科学基金(52107185)
广东省自然科学基金(2023A1515010061)

Received: 2023-06-27 Revised: 2023-09-11 Accepted: 2023-10-19

作者简介 About authors

魏茂华(2002—),本科生,从事直流微电网运行与控制方向的研究.

摘要

在孤岛直流微电网中,不同容量的分布式储能单元(DESU)之间存在荷电状态(SOC)均衡速度慢的问题,为此,提出一种考虑容量差异的分布式储能单元快速SOC均衡策略.首先,SOC均衡器通过幂函数构造下垂系数与SOC之间的关系,选取合适的均衡调节系数可实现下垂系数的自适应控制,加快SOC均衡速度.其次,在虚拟压降均衡器作用下,仅需简单调整比例积分控制器即可消除线路阻抗对电流精确分配的影响,提高电流分配精度.再次,通过系统稳定性分析,确定该策略控制参数的选取范围.最后,搭建直流微电网硬件在环实验平台,通过与现有文献对比和对不同工况下实验结果进行分析,证实所提控制策略不仅提高了SOC均衡速度,还实现了母线电压的快速恢复.

关键词： 直流微电网; 分布式储能系统; 荷电状态; 电压均衡; 电压补偿

Abstract

In an islanded DC microgrid, there is a problem of slow state of charge (SOC) equalization between distributed energy storage units (DESUs) with different capacities. To address this issue, a fast SOC equalization strategy for DESUs, which accounts for capacity differences, is proposed. First, the SOC equalizer constructs a relationship between the droop coefficient and SOC using a power function. By selecting appropriate equalization adjustment coefficients, the droop coefficient can be adaptively controlled, thereby accelerating SOC equalization. Then, the virtual droop equalizer is introduced to mitigate the impact of line impedance on current distribution accuracy by simply adjusting the PI controller, which improves the precision of current distribution. Additionly, the selection range of control parameters for this strategy is determined by using a system stability analysis. Finally, a DC microgrid hardware-in-the-loop experimental platform is developed. The experimental results, compared with those from existing literature under various operating conditions, demonstrate that the proposed control strategy improves the speed of SOC equalization and realizes the rapid recovery of bus voltage.

Keywords： direct current (DC) microgrid; distributed energy storage system; state of charge (SOC); voltage equalization; voltage compensation

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本文引用格式

魏茂华, 杨苓, 翁亮涛, 杨继沛, 陈泳桥. 考虑容量差异的孤岛直流微网分布式储能单元SOC均衡策略[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(3): 376-387 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.271

WEI Maohua, YANG Ling, WENG Liangtao, YANG Jipei, CHEN Yongqiao. SOC Balancing Strategy for Distributed Energy Storage Units in Isolated DC Microgrids Considering Capacity Differences[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2025, 59(3): 376-387 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2023.271

当前“双碳”目标是我国可再生能源发展新阶段的主要目标,在此背景下,光伏、风力发电等分布式可再生能源发电技术发展迅速,孤岛微电网也因其容量大、环境适应力强、便于安装等特点而快速发展.但光伏、风力等分布式电源具有较强的间歇性、波动性^[1⇓-3],且孤岛微电网独立于大电网运行,因此在运行过程中势必会造成功率和电压波动.为保证孤岛运行的直流微电网稳定性,通常需配置分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)以维持功率和母线电压平衡^[4-5].

为满足微电网的大容量需求,实际应用中一般将多个分布式储能单元(distributed energy storage unit,DESU)并联于公共母线上,构成DESS^[6-7].当各个DESU在荷电状态(state of charge, SOC)不一致的情况下持续工作时,可能会导致DESU过充或者过放,提前退出系统,加速DESU寿命衰减,同时也降低微电网的稳定性^[8-9].因此,需对由多台DESU构成的DESS进行荷电状态均衡控制^[10].

通常情况下,下垂控制可用于功率分配,而传统下垂控制采用恒定的下垂系数,难以确保电流精准分配和荷电状态均衡^[11-12].文献[13]中设计了一种自适应下垂控制策略,其中下垂系数与荷电状态的n次方成比例,n为收敛系数.文献[14]中通过将荷电状态与指数函数相关联来实现下垂系数的动态调整从而实现荷电状态均衡.但是下垂系数的引入势必会造成一定的电压降,而上述研究均未考虑该问题.此外,在实际微电网中,线路电阻不同会导致负荷分配精度不高,因此降低了这些控制方法的有效性^[15].

为了降低线路阻抗的影响,文献[16]中提出一种测量线路阻抗的方法,将线路阻抗补偿到下垂系数中拟提高共享电流精度,但在实际运行中难以消除各种环境因素带来的干扰,因此该方法的精准度不够高.文献[17]中不再以电压幅值为信号,而是通过引入电压变化率,减弱了线路阻抗对负荷分配精度的影响,但未考虑荷电状态的信息,用于储能单元荷电状态均衡控制时无法合理进行电流分配.文献[18]中采用幂指数下垂控制策略,通过采集荷电状态和输出电压信息以实现荷电状态均衡和母线电压稳定,然而该方法的下垂系数较大,需额外加入电压二次补偿以维持母线电压稳定,降低了电压调节性能.

针对线路阻抗对功率分配的影响和引入下垂系数带来的母线电压降落,文献[19]中利用荷电状态值得到下垂系数,引入虚拟额定功率的概念,提出了负载共享算法.所提出的控制方案在不受线路电阻差异影响的情况下,实现了各DESU之间的荷电状态平衡以及精确的功率分配.文献[20]中提出了一种改进下垂控制,根据采样周期修改下垂特性曲线的参考电压,从而实现电流的精准分配.文献[21]中提出了一种基于多智能体共识协议的二次控制方法,弥补了传统下垂控制方法引起的母线电压偏差.但以上控制方法只考虑了相同容量的DESU,而在实际微电网中,受频繁充放电循环以及安装容量的不同或老化的影响,各DESU的容量可能不同,不能满足实际应用要求.

综合上述分析,由多台DESU构成的DESS在电流精准分配和荷电状态均衡方面主要面临以下挑战:① 随着频繁的充放电和老化等问题,各储能单元容量会产生差异,而目前荷电状态均衡的研究多针对由相同容量储能单元并联的储能系统,对于同容量储能单元之间的荷电状态均衡和电流分配问题研究较少;②目前针对荷电状态均衡的研究,多通过采用合适的下垂系数调整方法,但在实现荷电状态均衡以及电流精准分配方面,各种调整方法的调节速度不尽人意,因此有必要提出一种快速荷电状态均衡的调整方案.

为此,本文提出一种考虑容量差异的分布式储能单元快速荷电状态均衡策略.该控制策略使用幂函数将下垂系数与荷电状态值相结合,通过选取合适的初始下垂系数和均衡调节系数,经过虚拟压降均衡器和荷电状态均衡器的协同配合,动态调节下垂系数大小,从而实现不同容量储能单元间的快速荷电状态均衡以及电流精准分配.

1 含多组储能单元的直流微电网结构

以直流微电网为研究背景,其结构如图1所示,主要由光伏、风力等新能源发电单元、多个DESU、交直流负荷以及并网接口构成.储能单元的运行基于电池管理系统(battery management system, BMS)实现^[19].

图1

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图1 直流微电网结构

Fig.1 Structure of DC microgrid

2 基于快速荷电状态均衡控制的能量分配策略

图2为快速荷电状态均衡控制总体控制,控制策略主要包括改进荷电状态均衡控制、虚拟压降均衡控制、电压补偿控制和电压电流双环控制.其中:DESU_i表示第i台DESU;V_C_i和I_i分别为DESU_i的输出电压和输出电流;V_bus为输出母线电压;I_L_i为DESU_i的电感电流;I_ref为电流环参考值;V_ref为母线电压参考值;R_line_i和R_i分别为DESU_i的线路阻抗和下垂系数;R_load为负载电阻;S_c_i和V_i分别为DESU_i的当前荷电状态和虚拟压降; $S_{a v g}^{c}$ 和V_avg分别为储能系统的荷电状态平均值和虚拟压降平均值;ΔU_I_i和ΔU_V_i为电压补偿项;G_PI₁(s)和G_PI₂(s)为比例积分(PI)控制器;PWM为脉冲宽度调制.

图2

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图2 快速荷电状态均衡控制总体控制

Fig.2 Overall control for balancing control of fast SOC

通过荷电状态均衡器和虚拟压降均衡控制,将本地的荷电状态、虚拟压降等信息分别与储能系统的荷电状态、虚拟压降平均值结合,实现了直流微电网中含不同容量DESU的荷电状态均衡及电流精准分配.在所提控制策略中引入了电压补偿控制,使储能系统输出电压维持在额定电压范围内,保证系统的稳定性.

2.1 虚拟压降均衡器

因线路阻抗差异的存在,传统控制下的直流微电网在对电流精准分配上具有明显的局限性.图3为两台DESU并联组成的直流微电网等效电路.

图3

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图3 分布式储能单元等效电路

Fig.3 Equivalent circuit of distributed energy storage units

由图3可得传统下垂控制下电压电流特性表达式:

(1)

\begin{array}{l} V_{r e f} = V_{b u s} + (R_{i} + R_{l i n e i}) I_{i} \\ V_{r e f} = V_{b u s} + (R_{j} + R_{l i n e j}) I_{j} \end{array}\}

由式(1)可得如下关系式:

(2)I_i∶I_j=

\frac{1}{R_{i} + R_{l i n e i}}

∶

\frac{1}{R_{j} + R_{l i n j}}

线路阻抗R_line_i和R_line_j会存在一定的差异,且环境等因素可能造成线路阻抗发生变化,因此式(2)很难实现各DESU输出电流大小按固定比例输出.

理想状态下,若忽略线路阻抗,各DESU输出电流大小应满足以下关系式:

(3)I_i∶I_j=

\frac{1}{R_{i}}

∶

\frac{1}{R_{j}}

定义V_i为第i台DESU引入下垂系数R_i后产生的虚拟压降,即:

(4)

\begin{array}{l} V_{i} = I_{i} R_{i} \\ V_{j} = I_{j} R_{j} \end{array}\}

由式(4)可知,当各DESU的虚拟压降都相等时,式(3)自动满足.

为实现以上目的,设计一种虚拟压降均衡器.虚拟压降均衡器不断采集储能系统的虚拟电压平均值V_avg和各DESU的虚拟压降V_i,储能系统的虚拟压降平均值V_avg与本地DESU的虚拟压降V_i的差值经过PI控制器G_PI1(s)的调节后,输出电压Δu_I_i,将其补偿到输出电压参考值V_ref_i上,动态调节输出电流.Δu_I_i的表达式为

(5)Δu_I_i=G_PI₁(s)(V_avg-V_i)

在PI调节器的作用下,每台DESU的V_i将趋于一致,统一收敛到V_avg,即自动满足式(3),消除线路阻抗的影响,实现了电流的精准分配.

2.2 荷电状态均衡器

为了准确地获得每个DESU的荷电状态,可以选择安时积分法作为荷电状态估算的主要方法^[19],表达式为

(6)S_c_i=S_c_i0-

\frac{1}{C_{r a t e i}}

∫I_idt

式中:S_c_i0、C_rate_i分别为DESU_i的初始荷电状态和额定容量.

对式(6)进行求导,可得:

(7)S'_c_i=

\frac{I_{i}}{C_{r a t e i}}

由式(7)可知,当系统稳定时,各DESU输出电流比等于容量比是荷电状态均衡的必要条件.将式(2)代入式(7)中可得:

(8)

\frac{S'_{c i}}{S'_{c j}}

\frac{(R_{j} + R_{l i n e j}) C_{r a t e j}}{(R_{i} + R_{l i n e i}) C_{r a t e i}}

由式(8)可知,对于传统下垂控制,R_i = R_j.而当R_line_i ≠ R_line_j、C_rate_i ≠ C_rate_i时,S'_c_i ≠ S'_c_j,即不满足荷电状态均衡的必要条件.

为解决上述问题,实现不同容量DESU间荷电状态均衡,提出一种荷电状态均衡器.在虚拟压降均衡器的基础上,将式(3)代入式(7)中可得:

(9)

\frac{S'_{c i}}{S'_{c j}}

\frac{R_{j} C_{r a t e j}}{R_{i} C_{r a t e i}}

虽然虚拟压降均衡器实现了各DESU间输出电流与下垂系数成比例,但传统的下垂控制中下垂系数固定,难以保证不同容量的DESU间的荷电状态均衡.因此,设计基于幂函数的快速荷电状态均衡调整方案:

(10)R_i=

\{\begin{array}{l} R_{o i} [{(\frac{S_{a v g}^{c}}{S_{c i}} - 1)}^{\frac{1}{n}} + 1], & 放 电 \\ R_{o i} [{(1 - \frac{S_{a v g}^{c}}{S_{c i}})}^{\frac{1}{n}} + 1], & 充 电 \end{array}

式中:R_o_i为第i台DESU下垂系数初始值;m为均衡调节系数,m >5且m为奇数.

将各DESU初始下垂系数设置为与DESU容量成反比,即:

(11)

\frac{R_{o i}}{R_{o j}}

\frac{C_{r a t e j}}{C_{r a t e i}}

当DESU放电时,若荷电状态大于储能系统荷电状态平均值,则R_i小于初始下垂系数R_o_i,DESU输出较大的电流,加快放电速度;若荷电状态小于储能系统荷电状态平均值,则R_i大于初始下垂系数R_o_i,DESU输出较小的电流,降低放电速度;最后,随着迭代次数的增加,下垂系数逐渐趋于初始值R_o_i,各DESU的荷电状态都收敛到储能系统平均值,实现了各DESU的荷电状态平衡.将式(10)代入式(9)可得,荷电状态均衡后,S'_c_i = S'_c_j.因此,当荷电状态均衡结束后,各DESU间的荷电状态始终能保持一致.

考虑到在实际监控中的系统误差,设置了误差因子δ,当满足| $S_{a v g}^{c}$ -S_c_i|<δ时,可近似认为DESU之间的荷电状态偏差已经消除,实现了荷电状态平衡.

2.3 电压补偿器

引入下垂控制必然会造成一定的电压下降,为了保证直流微电网的安全运行,母线电压必须稳定在要求的范围内.因此通过PI控制器G_PI2(s)设计了电压补偿器,从而得到母线电压的电压补偿项Δu_V_i,其表达式为

(12)Δu_V_i=G_PI₂(s)(V_ref-V_bus)

则DESU输出电压参考值V_ref_i的表达式为

(13)V_ref_i=V_ref-I_iR_i+Δu_I_i+Δu_V_i

2.4 系统总体控制流程

图4为储能系统的系统总体控制流程图.具体步骤如下:①各DESU通过荷电状态均衡器动态调节下垂系数R_i,再经过虚拟压降均衡器动态调节输出电流I_i;②使用安时积分法估算得到各DESU的荷电状态,与此同时,将R_i与输出电流I_i相乘得到虚拟压降V_i;③若各DESU的荷电状态值不等于储能系统荷电状态平均值,则回到步骤①中荷电状态均衡器模块,动态调节DESU下垂系数,反之则进入步骤④;④若各DESU的虚拟压降不等于储能系统虚拟压降平均值,则回到步骤①中虚拟压降均衡模块,动态调节输出电流I_i,反之则控制结束.

图4

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图4 系统总体控制流程

Fig.4 Flow chart of overall control of system

3 参数设计

由式(10)可知,当储能单元放电时,下垂系数R_i受下垂系数初始值R_o_i、均衡调节系数m、 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i的影响,而 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i反映了各储能单元的荷电状态均衡状态,其值在荷电状态未均衡前始终变化,可以将其看作控制函数的自变量,对于由i台储能单元构成的储能系统而言,其 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i满足:

(14)

\begin{array}{l} S_{c 1} + S_{c 2} + \dots + S_{c i} = i S_{a v g}^{c} \\ \frac{S_{a v g}^{c}}{S_{c i}} = \frac{S_{c 1} + S_{c 2} + \dots + S_{c i - 1}}{i S_{c i}} + \frac{1}{i} \frac{1}{i} \end{array}\}

以由4台储能单元构成的储能系统为研究对象,分析m和R_o_i的选取对系统荷电状态均衡效果的影响,如图5所示.为设计m的合理取值,设置 R_o_i=2,得到在m不同取值下,R_i随 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i在 1/4~5范围内变化的曲线如图5(a)所示.

图5

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图5 下垂系数R_i随均衡调节系数m和下垂系数初始值R_o_i变化曲线

Fig.5 Droop coefficient R_i versus equilibrium adjustment coefficient m and initial value of droop coefficient R_o_i

为实现荷电状态快速均衡,希望S_c_i较大的储能单元荷电状态下降速率快,S_c_i较小的储能单元荷电状态下降速率慢.由式(7)可知,对于S_c_i较大的储能单元应输出较大的输出电流以获得较大的下降速率.由式(3)可知,输出电流大意味着下垂系数小,因此由图5(a)可知,对于S_c_i较大,即1/4< $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i<1的储能单元,要使其长期处于R_i较低的状态,则m要取较大的值,那么m=3,5不满足要求.同理,对于S_c_i较小的储能单元,希望R_i始终保持在高下垂系数状态,当1 < $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i ≤2时,需要较大的R_o_i和m以获得较大的下垂系数;当 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i>2时,则需要较大的R_o_i和较小的m以获得较大的下垂系数.若m太小,如m=3时,因其不能长期保持在高下垂系数状态,固不满足要求.但如果m取值很大,下垂系数R_i则会在荷电状态接近均衡即 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i =1附近时产生很大的跳变,如当m=21时,R_i会在0.3、2、3.7间以较大的步长反复横跳.由于引入了虚拟压降均衡器,R_i的短时大范围波动将同时引起输出电流i的大波动,所以m取值不可太大,综合考虑之下,m取7.

同理,设置m=7,得到R_o_i不同取值下,R_i随 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i 在1/4~5范围内变化的曲线,如图5(b)所示.由上述分析可知,图5(b)中下垂系数初始值R_o_i的取值较大会导致较大的输出电流波动,如R_o_i=2,4,因此R_o_i应选取0.5~1.

4 稳定性分析

第i台储能单元的控制结构如图6所示.荷电状态的估算等效为惯性环节,电流低通滤波环节传递函数的表达式为

(15)G_w(s)=

\frac{ω_{c}}{s + ω_{c}}

式中:ω_c为低通滤波环节的截止频率.

图6

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图6 第i台储能单元的控制结构

Fig.6 Control structure of ith DESU

直流电压闭环传递函数的表达式为

(16)G_c(s)=

\frac{1}{τ s + 1}

式中:τ为开关作用下的时间常数,其值很小,因此 G_c(s)≈1^[22].

由图6可得,储能单元输出电压的表达式为

(17)$\begin{array}{l}V_{\mathrm{o} i}=G_{\mathrm{c}}(s) V_{\mathrm{ref}}- \\\quad I_{i} R_{i} G_{\mathrm{w}}(s)\left[\frac{1}{1+s}+\left(V_{\mathrm{ref}}-V_{\mathrm{bus}}\right) G_{\mathrm{Pl4}}(s)+\right. \\\left.\quad\left(V_{\mathrm{avg}} G_{\mathrm{w}}(s)-I_{i} R_{i} G_{\mathrm{w}}(s) \frac{1}{1+s}\right) G_{\mathrm{Pl} 3}(s)\right]\end{array}$

储能单元输出电流的表达式为

(18)

\begin{array}{l} i_{o i} = α_{i} V_{o i} - β V_{o j} \\ i_{o j} = α_{j} V_{o j} - β V_{o i} \end{array}\}

(19)

\begin{array}{l} α_{i} = \frac{R_{l i n e j} + R_{l o a d}}{R_{l i n e i} R_{l i n e j} + R_{l i n e i} R_{l o a d} + R_{l i n e j} R_{l o a d}} \\ α_{j} = \frac{R_{l i n e i} + R_{l o a d}}{R_{l i n e i} R_{l i n e j} + R_{l i n e i} R_{l o a d} + R_{l i n e j} R_{l o a d}} \\ β = \frac{R_{l o a d}}{R_{l i n e i} R_{l i n e j} + R_{l i n e i} R_{l o a d} + R_{l i n e j} R_{l o a d}} \end{array}\}

母线电压的表达式为

(20)V_bus=(I_i+I_j)G_w(s)R_load

联立式(15)~(20)得:

(21)

\frac{V_{o i}}{V_{r e f}}

\frac{A (s) (1 + G_{P I 4} (s))}{A (s) - B (s) + (C (s) + D (s))}

(22)

\begin{array}{l} H (s) = (1 + G_{P I 3} (s)) R_{i} G_{w} (s) \frac{1}{1 + s} \\ A (s) = \frac{(α_{j} + β) H (s) + 1}{(α_{i} + β) H (s) + 1} \\ B (s) = \frac{(α_{i} - β) A (s) + (α_{i} - β)}{2} \times \\ R_{i} G_{w} (s) G_{P I 3} (s) \\ C (s) = (α_{i} A (s) - β) R_{i} G_{w} (s) \times \\ \frac{1}{1 + s} (1 + G_{P I 3} (s)) \\ D (s) = G_{P I 4} (s) [(α_{i} - β) A (s) + \\ (α_{i} - β)] G_{w} (s) R_{l o a d} \end{array}\}

将表1参数和式(10)中下垂系数R_i代入式(21),令 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i 在1/4~5范围内变化,每次增加0.05,得到系统闭环传递函数极点分布,如图7(a)所示.系统主导极点随 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i 的增加而逐渐远离虚轴,且各极点分布始终位于左半平面,表明系统一直处于稳定状态.

表1 稳定性分析参数

Tab.1 Parameters for stability analysis

参数	数值
G_PI3(s)、G_PI4(s)/s	1+50、0.5+100
R_line_i、R_line_j/Ω	0.5、1
R_load/Ω	12.5
ω_c/ (rad·s^-1)	50
m	7
R_o_i/Ω	0.5

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图7

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图7 系统稳定性分析

Fig.7 Stability analysis of system

保持其余参数不变,设置 $S_{a v g}^{c}$ /S_c_i =3,令ω_c从20 rad/s依次增加到300 rad/s,每次增加10 rad/s,得到相应的系统闭环传递函数极点分布,如图7(b)所示.随着ω_c增大,系统主导极点逐渐向左半平面移动,因此不论ω_c取值如何,系统始终稳定.

5 实验验证

为验证所提控制策略的有效性,建立了基于RT-LAB的硬件在环实验平台,如图8所示.首先,利用上位机构建如图2所示的直流微电网系统,然后将模型加载到实时模拟器OP5600中,将所提控制策略部署在数字信号处理(DSP)控制器中,最后通过模拟I/O端口将波形传输到示波器.该直流微电网由4台DESU和1个负载电阻组成,各DESU仅与相邻的DESU交流信息,具体实验参数如表2所示.

图8

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图8 硬件在环实验平台

Fig.8 Hardware-in-the-loop experimental platform

表2 直流微电网模型参数

Tab.2 Parameters of DC microgrid model

参数	数值
S_c1、S_c2、S_c3、S_c4	0.90、0.85、0.83、0.87
C_rate1、C_rate2、C_rate3、C_rate4/(A·h)	3、3、2、2
R_line1、R_line2、R_line3、R_line4/Ω	0.50、0.60、0.54、0.40
R_o1、R_o2、R_o3、R_o4	1/3、1/3、0.5、0.5
V_ref/V	400
m	7

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5.1 工况1:储能系统正常放电及其与现有方法对比实验

为验证本文控制策略的快速性和可靠性,在储能系统正常放电工况下对荷电状态的均衡过程进行设置,并将本文的实验结果与文献[11]和文献[22]的实验结果作比较,如图9~11所示.其中,文献[11]中提出了一种基于虚拟额定电流的策略,通过指数函数构建下垂系数调整方法,使得储能单元在充放电过程中可根据其荷电状态值自适应调节下垂系数大小以实现荷电状态均衡.而文献[22]中则在二次控制层中设计了信息状态因子ξ和电流共享影响因子λ,并且通过引入调节因子ρ和ε构建了复杂的下垂系数调整方案,使得储能单元下垂系数可根据其荷电状态大小而动态调节,从而达到荷电状态均衡的目的.

图9

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图9 不同控制策略下荷电状态实验结果

Fig.9 Experimental results of SOC under different control strategies

图10

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图10 不同控制策略下输出电流实验结果

Fig.10 Experimental results of output current under different control strategies

图11

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图11 不同控制策略下母线电压变化实验结果

Fig.11 Experimental results of bus voltage under different control strategies

通过图9和图10的实验结果对比可知,3种控制策略最终都实现了荷电状态均衡,且输出电流 I₁~I₄均分别为9.6、9.6、6.4、6.4A,满足3∶3∶2∶2,即实现了电流的精准分配,3种方法的均衡精度基本一致.但本文控制策略在2.62 s实现了荷电状态均衡和电流精准分配,文献[11]中在3.6 s实现了荷电状态均衡,但电流仍处于较大幅度的动态变化中,最终在4 s时才同时实现荷电状态均衡和电流精准分配,而文献[22]中则到3.8 s才达到上述结果.因此,本文控制策略荷电状态均衡时间比文献[11]中快了0.98 s,即均衡时间减少了27%;比文献[22]快了1.18 s,即均衡时间减少了31%.此外,由图11对比可知,本文控制策略很好地实现母线电压的恢复和稳定,母线电压始终保持在400 V的允许波动范围内,而文献[11]中母线电压始终维持在397 V上下波动,文献[22]中则在396 V范围内上下波动,并没有很好地解决线路阻抗引起的母线电压跌落问题.

综上,与现有文献相比,本文控制策略能更快实现荷电状态均衡以及电流精准分配.由于实验中各储能单元的额定容量较小,所以上述3种策略都在短时间内达到了目的,但对于额定容量较大的储能单元而言,由式(7)可得,此时储能单元的荷电状态下降速率会变慢,由于其初始荷电状态存在较大差异,所以均衡时间也会大大延长,此时本文控制策略的快速性就能得到更明显的体现.

5.2 工况2:线路阻抗发生变化

在直流微电网实际运行中,外部环境温度的变化、传输线路材料的老化以及外部电磁干扰等影响,会使得线路阻抗发生变化.因此,为验证本文控制策略在线路阻抗因外界环境因素而发生突变时的有效性,在2 s时令DESU₃的线路阻抗发生跳变,由原来的0.54 Ω跳变成0.27 Ω,实验结果如图12所示.

图12

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图12 工况2实验结果

Fig.12 Experimental results of Case 2

由图12(a)和12(b)可知,在荷电状态均衡器和虚拟压降均衡器的作用下,动态调节各DESU的下垂系数,进一步调整输出电流大小,使得各DESU输出电流与其荷电状态值成正比.在2.8 s 时,各DESU的荷电状态趋于一致,输出电流I₁ ~I₄分别为9.6、9.6、6.4、6.4 A,满足3∶3∶2∶2,因此该过程中线路阻抗未对荷电状态均衡和电流精准分配产生影响.由图12(c)可知,在线路阻抗发生跳变瞬间,在电压补偿器的作用下,母线电压基本稳定在400 V.实验结果表明,本文控制策略可同时实现不同容量的储能单元荷电状态均衡和电流精准分配,且不受线路阻抗突变的影响,此外,所提策略输出母线电压始终稳定在母线电压参考值允许波动范围内,保证了系统的稳定性.

5.3 工况3:负载扰动

为验证所提控制策略在负载突变时,能否保证荷电状态均衡、电流精准分配及母线电压稳定,在2 s 前,负载电阻为12.5 Ω;2 s时,令负载电阻突然降低至原来的1/2,实验结果如图13所示.

图13

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图13 工况3实验结果

Fig.13 Experimental results of Case 3

由图13(a)和13(b)可知,在2 s前,各储能单元荷电状态慢慢趋于一致,母线电压稳定在400 V;2 s时,负载突然减小,各DESU输出电流突然增大,荷电状态下降速率变大,各DESU间的荷电状态差值也持续变小,最终在2.6 s时趋于一致,此时各DESU输出电流分别为19.2、19.2、12.8、12.8 A,仍然满足3∶3∶2∶2.由图13(c)可得,在负载电阻突变瞬间,母线电压电压降约为7.0%,母线电压上升约为4.25%,经过约0.04 s调整回参考电压值400 V.实验结果表明,本文控制策略可顺应负载突变状况,并可根据负载大小变化动态调节输出电流大小,提高了荷电状态均衡精度.

5.4 工况4:储能单元故障

为验证本文策略当部分DESU因故障退出运行后的有效性,在2 s后,令DESU₄因故障退出运行,实验结果如图14所示.

图14

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图14 工况4实验结果

Fig.14 Experimental results of Case 4

由图14(a)和14(b)可知,在第2 s 时DESU₄退出运行后,剩余DESU能继续进行荷电状态均衡和电流精准分配.由于DESU₄退出运行,负载电流将由3台DESU分配,电流瞬间上升,剩余3台DESU的荷电状态变化速率也突然增加,并在2.8 s时各DESU的荷电状态值趋于一致,相应的各DESU输出电流分别为12、12、8 A,即剩余3台储能单元的容量比满足3∶3∶2.由图14(c)可知,在DESU₄退出运行瞬间,母线电压电压降约为2.0%,母线电压上升约为2.0%,经过约0.16 s调整回参考电压值400 V.可见,当DESU突然退出运行时,所提策略依旧有效.

6 结语

针对不同容量储能单元组成的储能系统,提出考虑容量差异的分布式储能单元快速荷电状态均衡策略.考虑传统下垂控制中线路阻抗对输出电流分配的影响,设计虚拟压降均衡器,并在此基础上设计基于幂函数的快速荷电状态均衡调整方案,根据各储能单元的荷电状态大小动态调节下垂系数,快速实现了荷电状态均衡以及电流精准分配.此外,为解决下垂系数引入后引起的母线电压跌落,设计电压补偿器以实现母线电压的有效恢复,最终使得所提控制策略荷电状态均衡和电流精准分配效果不受储能单元容量、储能单元初始荷电状态以及线路阻抗的差异影响.最后,对比文献[11]和[22]的实验结果,本文控制策略荷电状态均衡时间比文献[11]中快了0.98 s,即均衡时间减少了27%;比文献[22]快了1.18 s,即均衡时间减少了31%,证明了本文控制策略的快速性.通过设置线路阻抗突变、负载扰动以及储能单元故障等复杂工况,各储能单元依旧能实现荷电状态均衡以及电流的精准分配,进一步验证了所提控制策略的实用性和可行性.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

柴秀慧, 张纯江, 柴建国, 等.

分布式储能变调节因子SOC下垂控制及功率调节

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