基于蓄電池儲能的直流微網慣性控制

任亞釗 于 明

(1.國網電動汽車服務有限公司；2.北京林業大學工學院)

基于蓄電池儲能的直流微網慣性控制

任亞釗1于 明2

(1.國網電動汽車服務有限公司；2.北京林業大學工學院)

為提高直流微網抗干擾能力，改善系統暫態運行特性，提出了一種基于自適應下垂系數的儲能變流器慣性控制方法。基于Matlab/Simulink仿真平臺對所提方法進行了對比仿真分析，結果表明：在該控制策略下，直流微網具有較強的抗擾動能力，儲能單元能夠及時進行功率補給避免了負荷減載，系統供電可靠性和運行穩定性得到了提高。

慣性控制 直流微網 蓄電池儲能 自適應下垂系數

近年來，微網的提出增加了分布式能源消納的靈活性與穩定性。在各種形式的微網中，基于電力電子變流器并網的直流微網，因其高效性、靈活性及不存在交流系統頻率與功角穩定性等問題而備受關注[1]。盡管儲能元件的配置在一定程度上能夠降低新能源波動性對系統的不利影響，然而對于本身為小慣性系統的直流微網而言，擾動下功率和直流電壓的波動不可避免。因此，提高系統運行穩定性，滿足負荷對高質量電能的需求成為亟待解決的問題。

目前，許多學者圍繞微網中儲能單元控制方案的選取開展了大量研究[2,3]，如采用基于直流電壓偏差的比例積分控制方法進行儲能電流調節，但難以避免調節的滯后性。而對提高系統慣性方法的研究僅限于通過超級電容來增加等效慣性，缺乏對系統運行經濟性的考量[4,5]。因此，筆者通過改進微網中的儲能單元控制方案，將反映系統功率狀態的直流電壓變化趨勢引入儲能單元控制，使儲能系統具有對直流電壓快速響應的特性，抑制系統擾動，達到提高微網慣性和運行穩定性的目的。

1 直流微網基本控制方法

1.1 典型結構

圖1為直流微網的典型結構——簡單的輻射型拓撲。其中，分布式電源采用永磁風電機組，通過相應的變流器W-VSC并入直流網絡，為系統提供綠色能源。采用能量密度較大的蓄電池作為儲能元件，經變流器Bi-DC與直流側進行雙向能量交換，達到平抑功率波動的目的。并網單元通過變流器G-VSC與主網間實現能量雙向傳輸，在系統聯網運行時，既能消納直流側富余功率，又能補充微網能量缺口。此外，系統中交流與直流負荷分別通過變流器L-VSC和L-DC實現并網。圖1中，PWTi、PB、PG、PDC_L、PAC_L分別表示第i(i=1，…，n)個風電系統輸出功率、儲能單元輸出功率、交流電網提供功率、系統內直流負荷和交流負荷；Udc_WTi、Udc_B、Udc_G、Udc_L1、Udc_L2分別表示第i個風電單元直流側電壓、儲能、并網單元直流側電壓、直流負荷與交流負荷直流側電壓。

1.2 基于直流電壓的微網分散控制方法

直流微網協調控制方法一般分為集中控制、分散控制與分布式控制3種。集中控制通過中央控制器和通信網絡實現多種復雜控制目標，使系統運行經濟、高效。但多種目標的實現影響了該方法的實時性，且單點通信故障會導致控制系統崩潰。分布式控制在通信延時和存在測量誤差的狀態下，系統穩定裕度、收斂速度等性能較差。由于基于直流電壓的分散控制方法簡單高效、易于功率協調控制且具備即插即用的特性，因而在微網控制中應用廣泛。

圖1 直流微網的典型結構

在分散控制方法中，各單元依據直流電壓數值確定相應控制模式。在聯網運行狀態下，當直流電壓偏離額定值小于設定切換閾值時，由交流主網通過并網變流器維持微網功率平衡；當聯網變流器輸出到達極限值或系統故障導致輸出功率受限時，聯網單元輸出功率為固定值，儲能單元切換至直流電壓控制模式以維持電壓穩定；當風電系統輸出功率較大而系統輕載時，將導致直流電壓抬升至高限切換閾值，此時需對風電系統進行降功率控制；而當系統功率嚴重缺失、直流電壓下降至低限切換閾值時，為保障重要負荷供電不中斷，需按照預設優先級對負荷進行減載調節以穩定系統直流電壓。圖2為基于直流電壓的微網分散協調控制曲線[1]。

圖2 基于直流電壓的微網分散協調控制曲線

然而在分散控制方法中，控制模式切換閾值的選取會對系統的控制性能產生較大影響。較大的切換閾值帶寬會降低系統控制精度，造成直流電壓偏差增大；而較小的切換閾值間隔則有可能導致系統模式頻繁切換，引起直流電壓波動。提高系統等效慣性是降低直流電壓偏差、抑制功率波動的有效方法。對于本質小慣性的直流微網系統，既可以采用超級電容器為系統提供快速功率支撐，也可以采用控制手段增加系統等效慣性。相比之下，前者經濟性較差，因此，對儲能系統控制策略進行改進以提高系統慣性、降低系統功率波動不失為一種兩全的方法。

2 儲能變流器控制方法

2.1 拓撲結構

直流微網中，雙向儲能變流器Bi-DC采用圖3所示的拓撲結構，可工作于Boost模式或Buck模式，開關V1與V2互補運行。當直流微網存在功率缺口且無法完全依靠聯網單元得到補充時，直流微網電壓降低至相應控制模式切換閾值，儲能單元向系統釋放功率，維持直流側功率平衡，雙向變流器Bi-DC處于Boost工作模式；反之，當系統功率富余時，儲能單元將暫存多余功率，儲能變流器切換至Buck運行模式[6]。

圖3 雙向儲能變流器Bi-DC拓撲結構

2.2 基本控制方法

如圖4所示，當雙向儲能變流器Bi-DC工作于Boost模式時， V1一直維持截止狀態。假設變流器開關周期為Ts，在開關V2導通期間(Ton)，蓄電池經V2構成回路將能量存儲于電感L中；而V2關斷期間(Toff)，L中存儲的電磁能經二極管D1饋送至直流側。因此，直流側電壓可通過調節開關V2的占空比DBoost與相應工作周期來控制。

圖4 Boost工作模式

當變流器處于Boost工作模式時，開關管V2導通與關斷時的回路方程為：

(1)

由于Ton=DBoostTs，Toff=(1-DBoost)Ts，則可以得到單個開關周期內電壓平均值方程：

(2)

式中UBat、iBat——蓄電池電壓、電流；

Udc_B——儲能變流器直流母線電壓。

由式(2)可知，當變流器工作在Boost模式時，通過調節占空比DBoost即可對蓄電池的放電電流進行控制，從而維持直流電壓穩定。占空比DBoost的計算式為：

(3)

當儲能變流器處于放電工況時，其控制結構如圖5所示。其中，外環為直流電壓控制，實現直流電壓跟蹤反饋調節；內環為電流控制，采用比例積分調節以消除電流穩態誤差，且其參考值由外環輸出給定。

圖5 蓄電池放電時儲能變流器的控制結構

如圖6所示，當雙向儲能變流器Bi-DC工作于Buck模式時，V2一直維持截止狀態。在開關V1導通期間(Ton)，蓄電池兩端電壓低于直流電壓Udc_B，微網富余功率經電感L對蓄電池充電；在V1關斷期間(Toff)，L存儲的電磁能通過二極管D2續流，對蓄電池繼續充電。因此，調節開關V1的占空比DBuck與工作周期便可以控制充電電流，進而調節直流電壓。

圖6 Buck工作模式

當變流器處于Buck工作模式時，開關管V1導通和關斷期間的回路方程為：

(4)

由于Ton=DBuckTs，Toff=(1-DBuck)Ts，則可以得到單個開關周期內電壓平均值方程：

(5)

由式(5)可知，通過調整占空比DBuck即可實現蓄電池充電電流的調節。占空比DBuck的計算式為：

(6)

當儲能變流器Bi-DC運行于Buck模式時，仍采用雙閉環控制，其結構如圖7所示。

圖7 蓄電池充電時儲能變流器的控制結構

2.3 改進的慣性控制方法

在直流微網中，系統快速功率擾動直接表現為直流母線電壓的快速變化。上述控制方法中外環采用固定的下垂系數，控制響應無法反映系統功率狀態，導致控制相對滯后，直流電壓調節效果不佳。直流電壓Udc_B的計算式為：

(7)

式中ki——下垂系數；

為使儲能單元對微網擾動做出快速響應，對系統提供慣性支撐，以保持直流電壓穩定，筆者提出了微網儲能慣性控制策略。在該控制策略中，將儲能單元變流器的下垂系數ki與直流電壓變化率進行關聯。當直流電壓變化率大于設定參考閾值，即系統受到快速功率擾動時，采用自適應下垂系數，以增強儲能單元響應速率，快速調整直流電壓，為系統提供慣性支撐。自適應下垂系數的計算式為：

(8)

其中，kn_i為變流器固定下垂系數，m1、m2為與變流器額定容量、最大允許偏差等有關的常量。由式(8)可知，當系統電壓變化率大于設定參考閾值C時，下垂系數進行自適應調整。m1可由下式求得：

(9)

(10)

其中，ki_min為最小下垂系數；ΔUdci為儲能變流單元最大電流(ΔIi_max)所對應的電壓變化量，用于設置變流單元出口直流電壓偏差允許值。由式(9)可知，m1的值取決于電壓變化速率最大值|dUdc/dt|max和代表變流單元輸出能力的ki_min。

當采用筆者所提出的自適應下垂系數慣性控制方法時，儲能單元內環電流參考值的生成如圖8所示。其中，Cj表示第j個變流單元的直流電壓變化參考閾值。當微網處于穩定運行狀態時，系統電壓平穩且其變化率未達到設定參考閾值，經比較器運算輸出數值0，即采用預設固定下垂系數；而當較大系統擾動引起快速電壓變化，且大于設定參考閾值時，比較器切換輸出至1，變流單元下垂系數進行自適應調整，迅速調節功率輸出，避免直流電壓擾動，為系統提供慣性支撐。隨著擾動的減小，變流單元慣性響應能力隨著m1的減小而減弱。

圖8 自適應慣性下垂控制方法原理

3 仿真分析

3.1 仿真系統

為驗證筆者所提出的儲能單元慣性控制方法對系統的功率支撐作用，基于Matlab/Simulink仿真系統建立了含蓄電池儲能的新能源直流微網仿真模型，其參數如下：

風電單元額定容量PWN50kW

聯網單元額定容量PGN50kW

儲能單元額定容量PBN50kW

直流母線額定電壓UdcN400V

電網頻率f50Hz

采樣時間Tsp50μs

在交流主網故障、聯網變流器限流運行的情況下，對比分析采用傳統固定下垂系數與調節慣性的自適應下垂系數時，儲能變流器的運行輸出特性和對直流電壓的調節效果。

3.2 暫時性孤島工況仿真分析

仿真前5s，系統處于穩定運行工況，風電單元、蓄電池儲能單元和交流電網向微網輸出功率，保障負荷平穩供電。仿真第5s，交流側發生故障致使聯網變流器進行閉鎖控制，直流微網暫時處于孤島運行狀態。

暫時孤島運行時系統仿真特性如圖9所示，可以看出，當不采用自適應下垂系數的慣性控制策略時，由于微網突陷孤島運行模式，功率驟降，儲能單元無法實現快速功率補給，導致直流電壓迅速降低至368V。該電壓數值已達到微網控制模式切換閾值，按照系統分散控制原理，系統將對非重要負荷進行減載，直至電壓重新提升至反向電壓參考閾值。而采用筆者所提出的控制策略時，在系統功率突降瞬間，較大的直流電壓變化率觸發慣性控制單元，儲能變流器采用與直流電壓變化相適應的下垂系數，在原功率輸出的基礎上增加了慣性功率輸出，及時補償了系統功率缺口，因而減小了直流電壓的擾動，使之維持在380V左右，避免了甩負荷工況的發生，保障了供電的可靠性，提升了微網運行的穩定性。

圖9 暫時孤島運行時系統仿真特性

4 結束語

筆者提出了一種直流微網蓄電池儲能系統慣性控制策略。在該控制策略中，儲能單元變流器下垂系數不再為固定值，而是與直流電壓擾動相適應的可變參數。由于改進的下垂系統能夠間接反映系統功率擾動狀態，為微網提供及時高效的功率補給，因而避免了直流電壓的大幅變動，提高了系統的有效慣性。通過Matlab仿真分析驗證了所提控制策略的有效性，在系統暫時孤島運行時，該控制策略能夠為直流電壓提供慣性支撐，避免了負荷減載運行，保障了直流系統的供電穩定性。

[1] 王毅,于明,李永剛.基于模型預測控制方法的風電直流微網集散控制[J].電工技術學報,2016,31(21):57～66.

[2] Ahmadi R,Ferdowsi M.Improving the Performance of a Line Regulating Converter in a Converter-Dominated DC Microgrid System[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2014,5(5):2553～2563.

[3] Majumder R.Some Aspects of Stability in Microgrids[J].IEEE Transactions on Power Systems,2013,28(3):3243～3252.

[4] Braid J.Conceptual Design of a Liquid-Based Variable Inertia Flywheel for Microgrid Applications[C].IEEE International Energy Conference.Piscataway,NJ:IEEE,2014:1291～1296.

[5] Inthamoussou F A,Pegueroles-Queralt J,Bianchi F D.Control of a Supercapacitor Energy Storage System for Microgrid Applications[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2013,28(3):690～697.

[6] 張麗榮.風電直流微網的控制與保護技術研究[D].北京:華北電力大學,2015.

InertiaControlofDCMicrogridBasedonBatteryEnergyStorage

REN Ya-zhao1, YU Ming2
(1.StateGridElectricVehicleServiceCo.,Ltd.; 2.CollegeofEngineering,BeijingUniversityofForestry)

In order to enhance DC microgrid’s anti-interference ability and improve transient operation characteristics of the system, an inertia control method for the energy storage converter based on adaptive droop coefficient was proposed. Having Matlab/Simulink simulation platform based to compare and analyze the method proposed shows that, under the proposed control strategy, the DC microgrid has strong anti-disturbance ability and the energy storage unit supplies the power timely and the system’s service ability and operation stability can be improved.

inertia control, DC microgrid, battery storage, adaptive droop coefficient

TH862+.78

A

1000-3932(2017)07-0656-06

2017-02-24，

2017-05-16)

任亞釗(1986-)，工程師，從事新能源電動汽車的相關工作。

聯系人于明(1987-)，博士研究生，從事新能源并網和直流微網的相關工作，ming_yu1987@163.com。