家庭光伏储能直流微电网下垂控制优化

朱学畅,迟长春,冯菲玥

(上海电机学院 电气学院,上海 201306)

智能电器的升级推动着智能电网的进一步发展,光伏技术也向着家庭化方向蓬勃发展。独立运行的直流微电网为偏远地区和地形复杂地区用电便利提供以一种新的技术思路[1-3]。以光伏技术为主要组成的分布式电源在面向家庭端的微电网中发挥了重要的作用。光伏发出的是直流电,直接与用电设备连接,可以减少逆变和整流环节,在一定程度上会减少对电网的影响,从而最大化节约社会资源[4]。直流微电网储能模块的控制一般采用下垂控制,但传统的下垂控制未解决储能的蓄电池组过充过放及直流母线电压跌落的问题[5]。文献[6]归纳了新能源时代直流电微电网的技术指标问题,针对家庭微电网的安全性和稳定性进行技术梳理,说明家庭式智能电网的可行性,并展望未来微电网的发展。文献[7]提出一种家庭微电网的能量管理策略,通过并网与离网模式下不同的控制策略保证母线电压的稳定。文献[8]提出一种利用指数函数减小电池组荷电差的方法,但是收敛速度相对缓慢。文献[9]通过分析智能微电网的现状,认为制定直流电压标准非常重要。本文以面向家庭式的微电网着手,按照现存的电压水平,选择较低的220V直流母线侧电压进行研究。以直流微电网的光伏分布式储能模型为对象,讲述其工作原理,分析传统下垂控制手段存在的缺陷,对荷电状态不均衡问题,采用优化下垂系数的方法,并通过二次电压补偿的方法,提高母线电压,使电压跌落问题得到解决。

1 直流微电网结构

家庭储能直流微电网系统结构如图1所示,由分布式电能单元、储能单元和直接用能单元组成[10-11]。由于无法预测光伏出力和直流负荷的波动,所以需要在直流微电网系统中加入储能单元来调节系统功率的平衡,稳定直流母线电压。采用多组小容量的储能单元组成整个储能系统,防止因某一储能单元故障而导致整个微电网系统的崩溃。分布式电能单元中光伏单元提供的直流电的电压级较低,经过电压转换器提高电压等级输入直流母线,而电网中的交流电通过整流器变成一定电压等级的直流电接入母线端。直流母线上的电能大部分进入储能单元,用于电能备用,并且功率型的储能元件可以补充或者吸收功率从而维持平衡。直流母线可以衍生出12～48V 范围的低压总线,供应低功率负载的家用电器产品[12]。

图1 家庭储能直流微电网系统结构

2 控制原理和电压补偿策略

2.1 蓄电池组工作原理

光伏发电系统DC/DC 变换器一般采用最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制和恒定直流电压控制,分布式电能单元正常以MPPT 模式运行[13]。当光伏单元提供足够的输入功率向负载供电时,蓄电池组储能单元以充电模式运行。当光伏单元的输入功率不足以向微电网中的负载供电时,蓄电池单元由充电状态转变为放电状态,以补偿微电网系统的功率缺额。在充放电过程中,最优状态是每个蓄电池的荷电量平衡,每个储能单元的输出功率相等。

2.2 传统下垂控制原理

传统的电压-电流(U-I)下垂控制的原理是在直流母线电压控制中,引入虚拟电阻和电流反馈量,对给定的电压指令值进行修正,达到均流的效果[14]。但是,该方法需要选取较大的下垂系数以获得较高的分流精度,而较大的下垂系数会造成母线电压跌落。如果为了避免母线电压跌落而选取较小的下垂系数,则会带来较大的电流偏差[15]。

传统下垂控制的表达式为

式中:Udci为蓄电池第i组的输出电压;Udcref为空载电压;Idci为蓄电池第i组的输出电流;Ki为蓄电池第i组的下垂系数。

综上所述,传统下垂系数不变,无法解决充放电时蓄电池荷电状态不均衡问题。

2.3 优化下垂控制原理

每个蓄电池组的荷电状态受到初始荷电量和电池容量影响会存在差距,需要优化算法弥补偏差。

储能单元荷电量公式如下:

式中:Si为第i组储能单位荷电量;Soi为第i组储能单位的初始电量;Ci为储能单元的容量;Ii为蓄电池组输出电流。

优化比例系数计算公式如下:

式中:Rdi为优化比例系数;Sm为荷电量较高的电池组的荷电量值;为两个蓄电池组的均值;α为收敛因子。

通过式(2)储能单元荷电量公式得到两组实时荷电值,选取两组中较大荷电值与两组荷电值的均值组成均值系数比,配合收敛因子α得到优化比例系数Rdi,进一步得到优化下垂控制表达式(4)。

优化下垂控制框图如图2所示。

图2 优化下垂控制框图

采用PI控制器建立优化算法,通过电流Ii与初始荷电量Soi计算实时荷电状态,进一步得到优化比例系数Rdi,并配合原下垂系数Ki和Idci,再经电压PI控制引入电压的负反馈使直流侧电压稳定,电流PI控制通过引入电流负反馈使得流过电感上的电流为给定幅值和相位的电流,最后通过PWM 输出控制信号。

当Idci＜0时,储能单元蓄电池充电,Sm-＞0,e指数函数值大于1,下垂系数增加进而降低光伏单元的输出功率。当Idci＞0时,蓄电池组放电,-(Sm-)＜0,e指数函数值小于1,下垂系数降低进而提升光伏单元的输出功率。蓄电池过充过放会导致蓄电池寿命降低,因此,通过采集两组中荷电量较大的值与两组荷电量的均值组成均值系数比,进一步提升均衡速度。如果荷电量差值较大,光伏单元输出功率的速度将会快速调整,使得储能单元两组蓄电池的荷电量均衡;如果差值较小,光伏单元的输出功率进行小范围调整维持荷电量均衡。当两组蓄电池的荷电量均衡时,比例系数为为0,Rdi为1,不需要优化算法干预,回归传统的下垂控制,整个系统达到均衡状态。

结合式(2)、式(3)推导出电流差ΔIdc与荷电量差ΔS的关系式为

储能单元的蓄电池均同步进行充放电,受到电池老化程度不同会存在荷电量差值,ΔS一般较小,收敛因子α取值为5～10。根据式(5)得出α在5～10之间,关于ΔIdc和ΔS的关系如图3所示。由图可见,α=5时在充电和放电荷电量差距小时变化速度较慢,存在30%差值之后对荷电量纠正速度提升;而α=10时,变化速度又太快,几乎是急剧变化,对于以化学物质为主的蓄电池寿命会产生影响,削减了蓄电池的使用时间,不利于系统稳定;α=7时在充放电荷电量差距小时变化速度适中,随着差距变大能够快速纠正偏差,在蓄电池组荷电量差距为0%～90%时纠正平滑快速,所以综合考虑选择α=7为本文合适的收敛因子。

图3 蓄电池组充放电过程关于收敛因子的ΔS 和ΔIdc 变化曲线

2.4 二次电压补偿策略

下垂控制在修正荷电量的过程中会导致电压的变化,利用自动控制系统传递函数的方法对差值回传补偿。求出两组蓄电池平均电压值,即母线的实际平均电压值为

根据式(1)推导出两组蓄电池组的电压为

引入传递函数

经过PI控制器的转换,求出二次增补值,

式中:kp、kq为PI控制器的参数。

二次电压补偿的控制框图如图4所示。该控制结构将给定的直流母线电压与实际值做差,再经过PI控制器的转换求出二次增补值,最后将此值与实际电压相加。该过程运用随时间不断变化的增补值来实现对实际电压的动态补偿,从而减小电压波动,达到稳定直流母线电压的目的。

图4 二次电压补偿的控制框图

3 仿真验证

通过RT-LAB实时数字仿真平台对改善前后的母线电压波形进行展示,并利用Matlab/Simulink模型展示优化下垂控制后的两组蓄电池荷电曲线和二次电压补偿后母线电压曲线。仿真参数如下:直流母线参考电压Udc=220V,蓄电池容量C=96Ah,蓄电池组1的初始荷电量S1=56%,蓄电池组2的初始荷电量为S2=55%。

3.1 RT-LAB实时数字仿真

RT-LAB是一种专门用于电力系统、电力传动以及电力电子系统的半实物仿真运行平台,直接在Matlab/Simulink上搭建的系统模型应用于此仿真平台。主要由上位机、目标机OP5600、电源组成。其性能十分优越,可根据用户的不同需求制作特殊的I/O接口,以便与用户设备的兼容性更加完善。

针对母线电压不稳定的问题,采用增加二次电压控制进一步改善波形,如图5所示。加入补偿电压后,波动的幅度明显降低,并且波动次数减少。

图5 电压波形对比

3.2 Matlab/Simulink仿真

当使用传统的下垂控制时,设置两组蓄电池的初始荷电存在1%的差距,在30s时进行一次充放电转换。在传统的下垂控制下两组蓄电池荷电量在0～50s内两条曲线保持平行的状态,无法收敛重合,如图6所示。优化下垂控制系统后,荷电量S和Udc的变化如图7、图8所示。

图6 充电突变为放电时传统下垂控制仿真结果

图7 充电突变为放电时下垂控制优化仿真结果

图8 放电突变为充电时下垂控制优化仿真结果

模拟蓄电池组由充电转变为放电,在0～30s时,两组蓄电池组正常充电并且由于荷电量存在较大差距拟合速度较快。在30s充放电切换,两组蓄电池组放电,由于两组蓄电池组荷电量的差距较小,所以放电速度减慢。45s时刻,两组蓄电池组荷电量相同并正常运行5s。当0～30s时模拟蓄电池组由放电转变为充电的状态,两组蓄电池组放电补偿,到达30s放充电切换,蓄电池组进行充电,同样达到优化效果。由图7(b)、8(b)的Matlab/Simulink对母线电压的模拟所示,只有在30s充放电切换时存在电压波动,但优化后波动变小,负荷补偿效果明显。

4 结论

针对传统下垂控制对于储能单元蓄电池组充放电不均衡的问题,研究两组蓄电池组同时充放电时电荷量快速均衡的优化方法,通过Matlab/Simulink的仿真图像验证在两组蓄电池存在初始荷电量差异时,优化的下垂控制方法能快速使两组蓄电池荷电量均衡,并且通过RT-LAB实时仿真平台对电压跌落问题跟踪观察,同未电压补偿前相比,电压更加稳定。