性能不一致的儲能電池出力的自適應控制策略

靳瑞久，張向鋒，王致杰

(上海電機學院電氣學院，上海 201306)

隨著新能源發電占比提高，新能源發電存在的弱慣性，波動性等固有缺陷給電網的運行和維護帶來挑戰。儲能由于自身控制精確、雙向響應等特性使其在參與電網輔助調頻方面受到廣泛關注[1]。

文獻[2]研究了儲能電池可有效地解決許多潛在問題。論證電池儲能系統（BESS）參與調頻的必要性。文獻[3-7]在儲能參與調頻和抑制波動的必要性基礎上從經濟效益及調頻效果兩方面論證儲能參與調頻的可行性。儲能電池調頻的可行性取決于電池容量配置。文獻[8-11]基于多目標優化對BESS 調頻容量進行配置，提高BESS 的經濟性并提出了儲能容量控制策略。控制電池出力時，如果對電池性能衰減不加考慮，對所有電池出力使用同一種控制策略，將進一步加劇電池衰減[12-14]。電池性能衰減導致電池容量下降，因而性能衰減不但影響出力控制策略，也影響電池容量配置。因此考慮電池衰減性能對儲能電池的健康出力有重要意義。為延長電池循環次數，對電池的充放電控制策略要做相應變動；在此基礎上為確保儲能電池出力效果，在電池的容量配置中應考慮電池衰減問題[15]。文獻[16]考慮到電池老化，提出電動汽車（EV）分布式存儲的頻率響應控制策略，該策略減小系統頻率偏差，減輕EV 電池的老化。

文獻[17]研究發現，PI 和PD 控制對儲能電池的控制效果不理想，基于能量的（EB）控制和模糊控制的方法來控制BESS 的充放電。現有的一些針對集中式儲能控制策略的文獻大多采用固定的充放電系數K來模擬傳統電源調頻的下垂控制特性進行調頻，只考慮用電需求，這種控制方式對于電池荷電狀態（SOC）的維持能力較差，容易導致過充過放的問題，降低電池循環壽命[18]。文獻[19-21]提出混合自適應控制策略。考慮EV 參與頻率控制，是一種考慮電池 SOC 狀態變調節系數的控制策略，能避免儲能電池的過充過放。文獻 [22]在文獻[19]的基礎上考慮在儲能參與情況下電網可承受的最大負荷擾動，在此基礎上提出自適應控制策略，通過調整充放電系數K在保證調頻效果的基礎上保護電池的健康狀態（下文簡稱“常規變K”）。

基于此，本文充分考慮儲能電池性能差異及衰減，結合儲能電池SOC 及電網調頻需求，提出一種基于模糊控制動態確定儲能電池充放電系數K的方法，實時調整電池出力控制，使性能不一致的電池在滿足電網調頻要求的情況下，運行在健康的狀態，維持SOC 能力較好。最后通過算例仿真驗證所提策略的優越性。

1 基于模糊綜合評判的儲能電池性能判定

含儲能電池的系統在受到擾動時可快速響應，在較短時間恢復穩定[23]。儲能電池出力深度和出力時機對調節效果是重要因素。性能不同的電池出力深度和出力時機是不同的。因而對電池的性能的判定是后續控制電池出力的基礎。本文提出一種基于模糊綜合評判對儲能電池性能評定的方法。

1.1 建立模糊綜合評判因素集和評語集

可以表征電池性能的參數包括剩余容量、內阻等幾個指標[15]。因素集是評價被評價對象的各種因素的集合。u1為電池電壓，u2為電池剩余容量，u3為電池放電時間，u4為電池自放電率，u5為放電直流內阻。

評語集是對評價對象即儲能電池的最終評價結果的集合。v1表示很差，v2表示較差，v3表示一般，v4表示較好，v5表示很好。

1.2 建立模糊綜合評判的評判矩陣

評判矩陣R是描述儲能電池性能和各個儲能電池評價因素之間的模糊關系的矩陣。由隸屬度函數經過計算得出評判矩陣R，采用專家評議法來給出給定權重值，得到權重集A。

由A和R計算得出最終評判結果B，選用最大隸屬度的方法確定電池性能的等級。由電池電壓、容量、放電時間和效率分別對于每一個評語的隸屬度計算得到評判矩陣R，R與專家評議得到的權重A得到最終電池性能的評議結果。

2 基于模糊控制的性能不一致的儲能調頻自適應控制策略

充分考慮儲能電池性能差異性，動態改變充放電系數K來控制儲能出力參與調頻。在電池SOC ∈(0.1, 0.9)時，可認為此區間電池內部參數一定。對儲能電池的SOC 直接檢測步驟繁瑣且成本較高，考慮以電池電壓U，電壓變化值UC，溫度變化值TC來得到電池的SOC[15]，然后綜合電池性能差異得到儲能電池的充電系數Kch和放電系數Kdc。

假設當前時間為T，系統的頻差為Δf(T)，傳統機組頻差為ΔfG(T)，系統允許的頻差為φ，當前電池荷電狀態為SOC(T)，ΔfB為儲能電池調節的頻差，Q為電池容量，上一刻電池荷電狀態為SOC(T-1)，上一刻結束的頻差為Δf(T-1)，儲能的充放電系數為K(T)∈(0, 1)，儲能電池動態參與調頻分為三種情況：

（1） 當 Δf(T-1)-φ≤ ΔfG(T) ≤ Δf(T-1)+φ時，機組頻率偏差處于系統允許范圍內，為了減少BESS 充放電次數

（2）ΔfG(T)≥Δf(T-1)+φ時，機組頻率偏差大于系統允許范圍上限，BESS 處于充電狀態

（3）當ΔfG(T)≤Δf(T-1)+φ時，機組頻率偏差小于系統允許范圍下限，BESS 處于放電狀態，BESS 調頻出力，機組調頻出力，SOC 狀態計算和式(7)一致。

儲能的動態出力由參數K(T)掌控，K(T)根據儲能當前SOC(T)、系統頻差Δf(T)及電池性能確定，在調整儲能出力同時也改變儲能SOC(T)。而儲能SOC(T+1)、頻差為Δf(T+1)及電池性能指導K(T+1)的調控。電池的SOC 及系統Δf有不確定性，所以本文通過模糊控制器調控系數K(T)。考慮到單模糊控制器輸入規則過多，存在維數災難的情況，因此采用雙層模糊規則控制。結構如圖1 所示，第1 層和第2 層分別為蓄電池荷電狀態模糊邏輯控制和調頻效應系數模糊邏輯控制。第1 層的輸入為電壓U，電壓變化量UC，溫度變化量TC，輸出為電池的SOC，SOC 和電池性能作為第2 層的輸入，輸出為儲能電池的充放電系數K。

第1 層模糊控制器的輸入電壓U分為4 個模糊集合{L,M,H,VH}；電壓變化UC的變化范圍為[-1,2]，模糊集合{NS,Z,PS,PB}；溫度變化TC的模糊集合{S,B}。輸出值為儲能電池的SOC 其變化范圍為[0,1]，分為四個區間{ED,AC,MC,EC}，規則如表1 所示。第二層模糊控制器由模糊綜合評判得出的電池性能作為輸入之一，另一個輸入為上層模糊控制器的輸出SOC，兩個輸出為電池充電系數Kch和放電系數Kdc。第二層的模糊規則如表2和表3 所示。

圖1 雙層模糊控制器Fig.1 Double-layer fuzzy controller

表2 第二層模糊控制器的充電規程模糊規則表Table 2 Charging procedure fuzzy rule table of the second layer fuzzy controller

表3 第二層模糊控制器的放電規程模糊規則表Table 3 Fuzzy rules table for the discharge procedure of the second layer fuzzy controller

為防止小的頻率波動引起系統頻繁動作，造成機組磨損加劇、BESS循環壽命下降。對BESS和傳統機組設置一定的動作死區fdz。當頻率波動超出死區，常規機組和BESS開始動作。當SOC∈(SOCmin, SOCmax)時有式(8)～(9)，當SOC∈(0, SOCmin)和SOC∈(SOCmax, 1)時，有式(10)～(12)

在式(8)～(12)中，ΔfG是傳統機組承擔的調頻量，ΔfB是BESS 承擔的調頻量，Kmax是最大充放電系數，K1(SOC)是圖2(b)所示的充電系數與電池SOC 關系，K2(SOC)是如圖2(a)所示放電系數與電池SOC 關系。

基于表1 ～3 及式(8)～(12)將儲能電池性能分為10 個等級，圖2 表示在不同性能的電池動作時機和深度。深度由充放電系數Kch、Kdisch表示，動作時機由SOC 動態決定。在儲能電池SOC 較好時，電池以最大的Kmax進行充放電，迅速平抑頻率波動，優先滿足電網調頻要求；當電池的SOC將飽和或枯竭時，根據電池性能以變化的充放電系數K充放電；SOC 超過允許范圍時，電池將停止充放電。在電池性能較優的時候，SOCmax可以設置得稍大，SOCmin可以設置得稍小；隨著電池性能的下降，為了保護電池，SOCmax逐漸變小，而SOCmin逐漸變大。圖2(a)、(b)是電池放充電系數Kdc、Kch隨SOC 在不同性能下變化的曲線。

圖2 電池的充放電系數隨SOC 及電池性能的關系Fig.2 Relationship between charge and discharge coefficient of battery and SOC and battery performance

基于電池性能和儲能SOC 反饋的雙層模糊控制系統抑制系統頻率波動的流程圖見圖3，具體步驟如下。

（1）根據儲能電池的容量、內阻等參數，基于模糊綜合評判判斷電池性能，設計模糊控制器隸屬度函數、模糊規則等。

（2）判斷系統頻差Δf是否越過允許范圍，若是，執行步驟(3)，否則進入步驟(5)。

（3）判斷系統Δf是否大于零，若Δf大于零，儲能電池將處于充電狀態，綜合儲能電池SOC，結合表2 和表1 調整電池充電系數K；相反的，若Δf小于零，綜合儲能電池SOC 狀態，結合表3 和表1 對電池放電系數K進行調控，執行步驟(4)。

（4）在儲能電池參與調頻的過程中，動態檢測電池的SOC，電池SOC 改變同時動態調整系數K，檢測系統Δf是否符合要求，若是，BESS 停止動作，否則T=T+1 返回步驟(2)，第2 次對系統頻率調節。

（5）若Δf滿足系統要求，則BESS 不動作。

3 算例分析

3.1 性能不一致儲能電池參與調頻的必要性

基于區域等效的思想建立了區域電網調頻模型見圖4。GB(s)為儲能系統的等效模型；Ggov(s)火電機組調速器傳遞函數；Gs(s)為非再熱機組傳遞函數；Ggrid(s)為區域電網傳遞函數；ΔPACE是二次調頻給定值，主要是針對一次調頻，取為0；KG為傳統火電的單位調節功率；ΔPL(s)是系統負荷擾動；ΔPB是儲能電池的有功出力；ΔPG是傳統電源出力。

圖3 BESS 調頻流程圖Fig.3 BESS FM flow chart

圖4 儲能的區域電網仿真模型Fig.4 Regional power grid simulation model for energy storage

圖5 區域電網頻率偏差動態變化曲線Fig.5 Dynamic variation curve of regional grid frequency deviation

傳統機組爬坡限制及慣性響應時間長，儲能參與系統響應速度快，由圖5 可知，在較短的時間發出指令控制電池出力抑制頻率下跌，儲能系統達到有功平衡的時間縮減。改善了傳統機組響應速度慢，平衡時間長的問題。因而電池儲能參與的系統調頻性更好，進一步說明儲能電池參與調頻的必要性。

3.2 基于模糊綜合評判的電池性能判定

本文以一臺磷酸鐵鋰電池為例，根據電池的容量、內阻等指標對6 個樣本性能進行判定。樣本容量相差很大，其余指標數值相差不大，根據專家經驗[17]，設置4 個評判指標的權重分別為（0.416, 0.21,0.074, 0.3）。由于數據差別過大，對數據進行標準化處理。基于模糊綜合評判最大隸屬度原則，性能為優的是電池5，電池4 能綜合評價為良，電池1、2 性能綜合評價為良，電池3、6 的性能綜合評價為差。本文選擇電池5 和6 這兩個比較有代表性的電池來進行研究。

3.3 電池6 參與電網調頻的特性

由于定K法以較大的放電系數K去放電平抑系統頻率波動，而初始階段電池5 的SOC 狀態良好且電池性能為優，以最大的放電系數K去調頻，因此定K法比本文方法在開始階段的調頻效果要好，二者頻率保持能力好。如圖7(a)所示，定K法以較大的K進行放電，但由于儲能電池的容量限制問題，在500 s 左右電池容量基本耗盡，無法以較大的K繼續出力，這時頻率產生較大的跌落。常規變K法和無儲能系統的頻率偏差要大于定K法和本文的變K法，系統頻率保持能力較差，恢復能力較差且恢復速度慢。

表4 被測試電池性能參數Table 4 The parameter of test battery performance

圖6 測試電池性能參數Fig.6 Test battery performance parameters

圖7 電池5 在幅值0.009 的階躍擾動下動態性能Fig.7 Dynamic performance of battery 5 with step disturbance of amplitude of 0.009

定K法開始放電到結束放電都以固定的較大的K值出力，容易出現過放現象。由圖7(b)可知，定K法SOC 狀態維持效果最差，達到穩定時，SOC 為5%左右，為過放狀態，導致儲能電池性能下降。常規變K法的SOC 維持效果處于本文變K法和定K法之間。本文所提方法對于電池SOC 維持有很大優勢，避免儲能電池出現過充過放現象延長電池循環壽命，且使儲能電池有較好的調頻備用，電池的SOC 狀態維持在50%左右，在負荷擾動使系統頻率出現大的波動時可快速響應調頻需求。

3.4 電池5 參與電網調頻的特性

由于常規變K法及定K法未考慮電池性能問題，只考慮儲能電池的SOC，在儲能電池SOC 狀態比較差放電能力稍弱時，仍以較大的放電系數K來調節系統頻率以達到頻率穩定，如圖8(a)所示，這種控制方法易過充過放不利于電池健康運行，使電池進一步衰減。本文所提控制策略對電池SOC維持效果好，有利于電池健康狀態的保持。

調頻開始階段儲能電池的SOC 較差，常規變K法和定K法以較大的K放電，儲能電池的SOC急劇下降，在較短的時間內儲能電池達到過放狀態，系統頻率下跌，影響了系統穩定性。如圖8(b)所示，本文所提方法相較其他方法調頻效果優勢不明顯，但對于儲能電池的SOC 狀態維持較為友好，有效地避免了性能較差的儲能電池過充過放的問題。

3.5 電池5 在連續擾動下參與調頻的性能

圖8 電池6 在幅值0.009 的階躍擾動下動態性能Fig.8 Dynamic performance of battery 6 with step disturbance of amplitude of 0.009

為驗證本文所提控制策略對周期短、波動性大、方向隨機的連續性負荷擾動引起系統頻率波動的平抑效果，分別在模型中加入幅值不同的連續隨機負荷擾動，結果表明在短時小幅值擾動下本文方法和定K法的頻差變化情況基本相同，在長時和較大幅值的隨機擾動下，本文方法比定K法更有優勢。

無儲能系統在輔助調頻時存在延遲和超調現象，調節不夠精準，尤其是在負荷方向變動比較頻繁的時候甚至會出現反調現象，如圖10(a) 所示，含儲能的系統在輔助調頻時響應迅速，可以實現精準跟蹤，即使在負荷方向變動比較頻繁的時候也能夠快速響應瞬時調節，在小幅度的負荷擾動情況下，本文所提變K法控制策略和定K法對系統的頻率調節效果無明顯優勢，在短時負荷擾動幅值一定的情況下，定K法的調頻效果要稍優于本文所提控制策略。長時隨機擾動下的SOC狀態如圖10(b)所示，本文所提策略的SOC 維持狀態優于其他方法，調頻過程中，SOC 變化較慢，最后維持在較高的狀態，以便于保持較高的調頻能力。

圖9 負荷平均幅值為0.005 的隨機連續擾動波形Fig.9 Random continuous disturbance waveform with a load average amplitude of 0.005

圖10 負荷平均幅值為0.005 的隨機連續擾動時動態特性Fig.10 Dynamic characteristics of random continuous disturbance with average load amplitude of 0.005

4 結 論

本文針對性能不一的儲能電池參與調頻時過充過放的問題，提出一種基于儲能SOC 反饋的雙層模糊調頻自適應控制策略，并得到以下結論。

在電網受到長時階躍擾動下，本文策略較其余兩種調頻效果更優且SOC 維持狀態較好，并且針對性更強；在SOC 狀態差時，SOC 維持效果明顯優于其他方法；對于衰減嚴重的電池來說，本文所提方法頻率調節及SOC 維持效果優于其他方法。且SOC 保持在50%左右，確保有足夠的調頻能力，可以快速跟蹤頻率波動。

本文策略較好地平衡了儲能保護和儲能平抑頻率波動效果之間的矛盾。電網頻率發生波動時，以合適的出力時機和出力深度對電網頻率提供支撐。動態調整儲能出力，延長儲能電池的循環壽命。所提電池出力控制策略可以使電池參與電網削峰填谷，提高可再生能源的消納，提供電網輔助服務，減緩電網投資，減少機組備用等。在滿足處理要求的情況下更好的維持電池健康狀態。