儲能型準Z源光伏并網系統能量管理研究

康家玉， 張曉飛， 劉甲琛， 王素娥

（1.陜西科技大學 電氣與控制工程學院， 陜西 西安 710021； 2.國網陜西省西安市長安區供電公司，陜西西安 710021）

0 引言

與兩級式光伏并網系統相比，準Z 源逆變器的開關管數量少， 橋臂直通而無需死區時間，系統效率和可靠性更高[1]，[2]。

由于光伏輸出功率的間歇性和隨機性強，通常會加入儲能單元用于平滑輸出功率， 并提高系統能量調度的靈活性[3]。 文獻[4]提出在準Z 源網絡電容C2 兩端并聯蓄電池儲能單元，形成儲能型準Z 源光伏并網系統， 增強了系統的自我調節能力。 文獻[5]基于儲能型準Z 源系統提出相應的電池控制策略， 但這種系統運行狀態變化復雜，能量協調控制難度大，導致控制器設計難度增大[6]。 文獻[7]提出基于有限集模型預測的控制策略， 利用延遲補償算法提高了系統的響應時間， 但其算法復雜且沒有考慮并網狀態控制。 文獻[8]提出了適合多模式運行的能量管理控制策略， 實現了各子系統的協調運行和穩定，但也只考慮了獨立運行狀態，沒有考慮并網狀態能量管理。 文獻[9]采用復合粒子群算法進行多目標能量管理， 并結合預測控制進行能量調度，但是其數學模型復雜，分析計算較為繁瑣。 文獻[10]利用粒子群算法修正下垂控制參數，提高了系統的動態性能，但沒有考慮系統中有儲能部分的情況。文獻[11]提出一種儲能型準Z 源綜合控制方法， 將系統分為白天和夜間兩種工作狀態，可以維持系統正常運行，但對于系統工作狀態的劃分過于簡略， 控制方式不完善。文獻[12]提出了基于虛擬同步發電機的儲能型準Z 源系統控制方式，分析了系統工作模式，但對于工作模式的劃分只有4 種， 且沒有考慮系統中負載情況。

本文對準Z 源光伏并網系統能量管理方式進行研究，將系統工作模式分為兩大類6 種，基于這些工作模式設計適用于儲能型準Z 源光伏并網逆變系統的能量管理方式，實現光伏電池模塊、蓄電池模塊、并網功率、交流負載4 個功率源協調穩定工作，保證系統在各個工作模式下，工作穩定且工作模式間切換均可按照設計的流程進行， 切換過程順利。在此基礎上，采用帶慣性權重的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）對系統進行經濟優化調度， 使儲能型準Z 源光伏并網逆變系統的經濟效益最大化。

1 拓撲結構及工作原理

圖1 為儲能型準 Z 源逆變系統拓撲結構圖，包括準Z 源網絡、三相逆變橋、蓄電池、光伏電池等。

圖1 儲能型準Z 源逆變器電路拓撲圖Fig.1 Circuit diagram of energy storage quasi-z source inverter

儲能型準Z 源逆變器具有直通狀態和非直通狀態兩種工作方式，其等效電路如圖2 所示[13]。

圖2 儲能型準Z 源逆變器等效電路圖Fig.2 Equivalent circuit of energy storage quasi-Z source inverter system

系統工作在非直通狀態時輸入二極管VD 正向導通，可得非直通狀態系統狀態方程為[14]

式中：iin為非直通狀態流入逆變器等效電流。

系統工作在直通狀態時二極管VD 承受反壓截止，可得直通狀態系統狀態方程為

穩態時，準Z 源電感在開關周期Ts內應滿足伏秒特性，即：

式中：T為狀態變量x 在一個開關周期內的平均值；T1為非直通狀態運行時間；T0為直通狀態運行時間；D 為直通占空比，且D=T0/Ts。

由式（3）可得系統狀態變量 Uc1，Uc2，iL1，iL2的穩態解分別為

由式（4），（5）可得直流電壓 uin為

由式（6）可知，通過控制直通占空比D 即可實現準Z 源逆變器的MPPT 控制。

本文采用六等分直通零矢量插入法將直通占空比插入SVPWM 中， 實現MPPT 與逆變器的單級控制[15]。

2 系統控制策略

為保證系統中的交流負載能夠正常工作，并在特定情況下使系統經濟成本得到優化， 本文提出了具有能量管理的儲能型準Z 源光伏并網逆變系統控制框圖，如圖3 所示。

控制策略主要包括光伏電池的MPPT 控制、功率控制和并網電流控制。 其中MPPT 控制保持光伏系統始終運行在最大功率點即可。 后級并網逆變采用雙環控制。外環為功率環，即本文設計的帶有經濟優化調度的新型能量管理方式， 能量管理方式輸出當前計算得到的并網功率， 并判斷系統所處工作狀態，經過解耦計算，輸出下級控制的輸入量。 內環根據系統此時是否并網而采用不同的控制方式[16]～[20]。

圖3 具有能量管理的儲能型準Z 源光伏并網逆變系統控制框圖Fig.3 Control block diagram of quasi-Z-source photovoltaic grid-connected inverter system with energy managemen

2.1 系統工作模式劃分

外界光照的變化會導致光伏系統輸出功率改變，造成系統中能量流動方式的改變。 根據系統的能量流動方式，即系統內4 個功率單元的實時功率相對大小，可將本系統的工作模式劃分為兩大類共6 種工作模式， 如圖4 所示。 圖中：Ppv為光伏陣列輸出功率；PB為蓄電池單元實時功率；PG為并網功率；Pload為負載功率。工作模式1～3 為并網工作狀態，工作模式4～6 為離網工作狀態，PG=0。

圖4 儲能型準Z 源逆變系統工作模式示意圖Fig.4 Schematic diagram of working mode of quasi-Z-source energy storage Inverters

2.2 能量管理方式

通過蓄電池電流電壓測量單元獲得蓄電池實時功率PB和SOC 值， 同時通過其他測量單元獲得其他功率源的實時功率Ppv，Pload； 經過計算，結合并網功率需求PG確定此時需要逆變系統提供的功率值Pref和Qref；最后將Pref和Qref經過解耦計算得到內環控制輸入值iref或uref， 結合并離網狀態不同的控制方法實現控制過程。

控制系統通過能量管理方式處理之后輸出信號控制K1，K2，K33 個接觸器實現并離網狀態和負載供電電源的切換。K1，K2閉合，K3斷開為并網狀態， 逆變輸出為負載供電；K2閉合，K1，K3斷開為離網狀態， 逆變輸出為負載供電；K3閉合，K1，K2斷開也是離網狀態，電網為負載供電。能量管理單元控制算法流程如圖5 所示。 為保證儲能電池正常穩定工作，設定儲能電池充放電荷電狀態（State of Charge，SOC）上、下限為 90%，20%。

圖5 能量管理方式算法流程圖Fig.5 Flow chart of energy management algorithm

2.3 經濟優化調度方式

本文在上述能量管理方式的基礎上提出一種以帶慣性權重的PSO 算法為基礎的系統經濟優化調度方式。 帶慣性權重的PSO 算法適合處理非線性問題且尋優速度較快， 適合解決本文能量管理策略的經濟優化問題。 首先確定其優化目標為系統運行成本y 最小，具體的優化目標函數為

式中：PG+為從電網取電功率；PB+為蓄電池充電功率；PPV為光伏系統輸出功率；PB-為蓄電池放電功率；PG-為并網功率；t1～t4分別為從電網取電時間、蓄電池充電時間、光伏電池發電時間、蓄電池放電時間、 并網時間；a 為單位功率光伏電池發電盈利；b 為單位功率蓄電池放電盈利；c 為單位功率蓄電池充電成本；d 為單位功率從電網取電成本；e 為單位功率并網盈利，滿足：

系統中光伏系統始終運行于MPPT 狀態，不設立約束條件， 其他約束條件包括蓄電池運行約束、各功率源功率關系約束、各工作模式工作時間約束，即：

式中：PBmin，PBmax分別為蓄電池充放電最小、 最大功率。

由式（8），（9）可知，要使系統經濟效益提高就要盡可能減少從電網取電， 盡量使用蓄電池來調度系統能量。系統運行狀態為動態過程，采用帶慣性權重的PSO 算法進行尋優，其更新公式為

式中：i 為粒子數；j 為維數；t 為迭代次數；xij為粒子個體數；νij為粒子更新速度；c1，c2為加速因子；r1，r2為[0，1]區間內隨機數；ω 為慣性權重系數，它能夠平衡全局優化速度和局部優化能力， 使得算法的全局尋優能力更強[12]。 當 ω 在[0.9，1.2]范圍時，全局收斂速度很快，但在最小值附近收斂速度很慢，須對ω 進行調整：

式中：ωmax，ωmin分別為最大、 最小慣性權重值；tmax為最大迭代次數；t 為當前迭代次數。

采用慣性權重的PSO 算法尋優流程如圖6所示。 優化算法輸出最優的并網功率參考值Pref和Qref作為下一級輸入。

圖6 帶慣性權重的PSO 算法尋優流程圖Fig.6 Flow chart of PSO optimization algorithm with inertia weight

3 仿真及結果分析

為驗證本文控制方式的準確性與可行性，在Matlab/Simulink 中搭建了系統模型。 設置仿真模型中光伏系統最大輸出功率為4.5 kW，準Z 源逆變器額定功率為3 kW，最大功率為4 kW，負載額定功率為0.5 kW。

3.1 工作模式切換仿真分析

①設定仿真時間為1 s，光伏初始輸出功率為4.5 kW，0.3 s 時模擬外界環境變化使其輸出功率減小為3 kW，0.6 s 時輸出功率減小為0， 初始并網功率為3 kW。 仿真波形如圖7～9 所示。

圖7 Ppv，PG，PB 仿真波形圖Fig.7 Simulation waveform diagram of Ppv，PG，PB

圖8 并網電流波形仿真圖Fig.8 Simulation waveform diagram of grid-connected current

圖9 蓄電池SOC 值變化仿真波形圖Fig.9 Simulation waveform diagram of SOC value change of battery

由圖7～9 可知，初始光伏輸出功率為4.5 kW時， 系統處于工作模式1， 蓄電池充電吸收功率0.5 kW，其SOC 上升。 0.3 s 光伏輸出功率減小為3 kW 后，系統處于工作模式3，蓄電池放電輸出功率0.5 kW， 其SOC 下降。 并網功率保持3 kW不變，并網電流穩定。仿真實驗證明工作模式1 到工作模式3 的切換和設計要求一致， 系統工作穩定。 光伏輸出功率為3 kW 時，系統處于工作模式3，蓄電池放電輸出功率0.5 kW，其SOC 下降；并網功率3 kW。 0.6 s 光伏輸出功率減小為零后，系統處于工作模式5，蓄電池放電輸出功率保持0.5 kW 不變，其SOC 繼續下降，系統轉為離網模式，并網電流在0.5 s 后衰減為0。 仿真證明工作模式3 到工作模式5 的切換和設計要求一致， 系統工作穩定。

②設定仿真時間為1 s，光伏初始輸出功率為4.5 kW，初始并網功率為3 kW，蓄電池初始SOC接近設定值上限。 仿真波形如圖10～12 所示。

圖10 Ppv，PG，PB 仿真波形圖Fig.10 Simulation waveform diagram of Ppv，PG，PB

圖11 并網電流波形仿真圖Fig.11 Simulation waveform diagram of grid-connected current

圖12 蓄電池SOC 值變化仿真波形圖Fig.12 Simulation waveform diagram of SOC value change of battery

由圖10～12 可知， 初始光伏輸出功率為4.5 kW 時，系統處于工作模式1，此時蓄電池充電吸收功率 0.5 kW，SOC 上升。 在 0.52 s 時蓄電池SOC 上升至其上限90%，蓄電池停止充電，系統處于工作模式2。 并網功率由3 kW 變為4 kW，并網電流隨之增大并很快穩定。 仿真證明工作模式1 到工作模式2 切換和設計要求一致， 系統工作穩定。

③設定仿真時間為1 s， 光伏輸出功率為零，系統處于工作模式5。 仿真波形如圖12，14所示。

圖13 Ppv，PG，PB 仿真波形圖Fig.13 Simulation waveform diagram of Ppv，PG，PB

圖14 蓄電池SOC 值變化仿真波形圖Fig.14 Simulation waveform diagram of grid-connected current

由圖13，14 可知，系統處于工作模式5，由蓄電池單獨向負載供電， 放電輸出功率0.5 kW，其SOC 下降。 0.36 s 時蓄電池 SOC 下降至其下限20%，蓄電池停止放電，停止輸出功率，系統已無法滿足負載的功率需求，系統切換為工作模式6。仿真證明工作模式5 到工作模式6 切換和設計要求一致，系統工作穩定。

3.2 經濟優化調度仿真分析

本文經濟優化調度方式針對Ppv

由圖15 可得，0.45 s 時蓄電池SOC 值達到放電下限，蓄電池不再放電。 由圖16 可得，0.45 s 時蓄電池SOC 值達到放電下限，蓄電池并沒有停止工作而是轉入充電狀態，光伏系統向蓄電池充電，大電網向負載供電。

圖15 優化前蓄電池SOC 值變化仿真波形圖Fig.15 Simulation waveform diagram of SOC value change of battery before optimization

圖16 優化后蓄電池SOC 值變化仿真波形圖Fig.16 Simulation waveform diagram of SOC value change of battery after optimization

由式（7）和此時系統相關參數在優化算法的作用下可得此時系統的經濟成本為

由式（7）和此時系統相關參數在優化算法的作用下可得此時系統的經濟成本為

式（12）與式（13）相減可得優化前后系統運行成本差為

由式（14）可得優化前成本大于優化后成本，證明本文提出的經濟優化調度方式對于系統運行經濟效益的提升有一定的效果。

4 結論

本文研究了儲能型準Z 源逆變器的拓撲結構及其工作原理， 分析了其并網系統的6 種工作模式， 并提出一種以實時功率值為工作模式切換標準且帶有經濟優化調度的新型能量管理方式。仿真結果表明，系統在實際運行中各工作模式工作穩定， 各工作模式間切換均可以按照設計的流程進行，切換過程順利，經過經濟優化調度后，提升了系統經濟效益。證明了本文提出的能量管理方式和經濟優化調度方式的正確性和可行性。