考慮SOC的MMHC儲能變換器相內均衡控制策略研究

丁 超，裘 鵬，馬萬慶，張文超，王 星

（1.國網浙江省電力有限公司電力科學研究院，杭州 310014；2.杭州模儲科技有限公司，杭州 311000；3.新疆大學 電氣工程學院，烏魯木齊 830046）

0 引言

動力電池性能會隨著充放電次數的增加而衰減，當電池容量衰減至額定容量的80%以下時就不適于應用在電動汽車上。梯次利用是指將退役的動力電池，運用在儲能領域[1]，發揮再利用價值[2]。但是，梯次利用的鋰電池在重組時電池參數不一致性，會造成電池失效存在安全隱患，進而影響退役動力電池梯次利用的價值。基于MMC（模塊化多電平換流器）拓撲結構的電池儲能技術將電池模組分散于子模塊，實現各電池模組獨立控制。但是不同規格的電池接入同一橋臂的子模塊中，在儲能系統運行的過程中，易造成相內不均衡問題，使儲能系統效率降低、輸出電能諧波含量增加、故障率增加，因此研究基于SOC（荷電狀態）的相內均衡控制策略對退役動力電池梯次儲能具有很大的實用意義[3]。

文獻[4]針對MMC-BESS（電池儲能系統），提出了三級SOC 均衡控制策略，針對相間均衡、上下橋臂間均衡和子模塊間均衡分別采用不同的控制策略完成整個系統的SOC 均衡。文獻[5]針對電池儲能平滑近海可再生能源發電輸出功率波動，考慮電池的荷電狀態，提出了在防止電池過充過放的同時盡可能保持系統輸出功率平穩的協調控制策略。文獻[6]針對H 橋級聯型儲能功率轉換系統通過控制載波實現相內電池單元SOC 的均衡調節。文獻[7]提出一種集散式電池均衡管理系統，該控制策略通過增加額外的電池模組均衡控制裝置來實現均衡，增加了硬件成本和控制的復雜性。文獻[8]針對BESS 的SOC 超出安全運行范圍這一問題，提出一種通過基于瞬時功率的變斜率下垂控制SOC 均衡控制策略。上述文獻提出的SOC均衡控制策略都是針對特點場景和特定應用對象，對于MMHC 儲能系統的相內SOC 均衡控制國內外文獻研究較少，因此研究MMHC 儲能系統的相內SOC 均衡控制具有一定的工程應用價值。

本文以電池端電壓為基礎近似估算電池SOC，采用SOC 分層決策的方法來進行相內均衡控制。本方法易于工程實現，對SOC 的估算轉換為對電池端電壓的采集，采用SOC 分層決策來彌補SOC 估算不準確的缺點。

1 MMHC 儲能變換器

參考文獻[9]中的拓撲結構，提出MMHC 拓撲結構如圖1 所示。它由3 個橋臂構成，每個橋臂有N 個SM（子模塊）和一個H 橋。并網濾波器采用三相電抗濾波器。與傳統的多電平拓撲結構相比該拓撲減少了三個橋臂，即減少了一半的SM，簡化了系統，降低了控制的復雜性。其工作原理如圖2 所示。

圖1 MMHC 儲能變換器拓撲結構

圖2 SM 級聯輸出電壓波形和H 橋輸出電壓波形示意

2 SOC 相內均衡控制

本文中每個橋臂設定為N 個SM，采用載波移相的調制方式對橋臂中的子模塊調制輸出多電平。參考文獻[10-11]中并網逆變器的分析方法，對A 相進行簡化，如圖3 所示。由此可得MMHC儲能變換器一相的數學模型如式（1）所示。儲能變化器工況主要為并網放電和從電網吸收電能存儲。電網電壓ea、并網電感的電壓uLs、A 相橋臂的輸出的電壓uda三者之間的矢量關系如圖4 所示。儲能變換器從電網中吸收電能存儲在電池中時，充電電流與放電電流相反，故電感電壓與放電時的相反。

圖3 A 相簡化等效電路

圖4 充放電矢量圖

三相電網中A 相的電壓為：

式中：Um為電壓有效值。

根據式（1）和式（2）分析可得，此時儲能變換器A 相橋臂輸出的電壓uda與電網A 為相電壓頻率相同，幅值和相角不同的正弦量。電壓uda是調制波的參考量。每一相橋臂需要N 個載波，則移相角為2π/N。若不考慮SOC，則每個子模塊的輸出平均電壓為：

式中：uax為A 相橋臂每個子模塊輸出的平均電壓。

考慮N 個電池模組電壓的實時值，并對其求和后求平均值可得：

式中：uax_act為A 相橋臂第x 個電池模組電壓的實時值。

根據式（3）和式（4），在不考慮SOC 的情況下，A 相橋臂中N 個SM 工作時的占空比為：

式中：Dave為A 相橋臂N 個子模塊占空比。

對電池模組SOC 的估算有卡爾曼濾波法[12]、模糊神經網絡法[13]、安時積分法[14]等，不論何種方法，都無法完全精確的估算出電池模組的SOC。考慮到上述問題，本文采用端電壓的方法來估算SOC，并將SOC 分層控制。以此來避免因SOC 估算不準造成電池過充過放的情況發生。電池SOC的估算如式（6）所示：

式中：Vx為第x 個電池模組的實時電壓；Vxmax為第x 個電池模組的最大電壓；Vxmin為第x 個電池模組的最小電壓。

將SOC 劃分為三個層，分別為過放區，可充放區，過充區。如圖5 所示。當電池模組SOC 處于過充區時，該SM 不能繼續給電池模組充電只能放電；當電池模組處于過放區時，該電池模組不能繼續放電，只能充電。

圖5 SOC 分層示意圖

對A 相橋臂中的N 個SM 的電池模組SOC求和后并求其平均值如式（7）所示：

考慮電池模組SOC 及圖5 的分層策略，對式（5）進行修正，并考慮其充電和放電兩種工況，最終確定充電時第x 個SM 的占空比如式（8）所示。放電時第x 個SM 的占空比如式（9）所示。

式中：Dx為第x 個子模塊占空比；Kx為第x 個子模塊的加權因子。

加權因子Kx分為電池模組充電和電池模組放電兩種情況來討論。

當電池模組充電時：

當電池模組放電時：

根據上述分析其相內均衡控制框圖如圖6 所示。充電過程中，當電池模組的端電壓接近最大值時，停止充電，放電過程中，當電池模組的端電壓接近最小值時，停止放電。

圖6 相內均衡控制框圖

3 算法驗證

在Simulink 中搭建仿真模型進行仿真驗證，選擇橋臂中的3 個SM，設置初始SOC 值分別為0.5，0.6 和0.7。MMHC 儲能變換器在放電時，并網電流波形如圖7 所示，SOC 變化曲線如圖8 所示。從SOC 變化曲線可以得出采用本文提出的控制策略可實現SOC 均衡控制。

圖7 采用SOC 均衡時，并網三相電流

圖8 放電時，SOC 變化曲線

按照文中的拓撲結構搭建100 kW 的實驗平臺如圖9 所示。該儲能變換器由電池模組和多電平PCS（儲能變換器）組成，每相中有10 個子模塊級聯形成一個橋臂。采用文中提出的SOC 相內均衡控制算法進行控制。編寫上位機軟件，將采集到的模擬量信號上傳到上位機界面顯示。

圖9 實驗平臺

將W 相中第6 個電池模組更換為與其余電池模組不同電壓的電池包，采集的電壓數據如表1 所示。此時通過示波器觀察W 相W5，W6 兩個子模塊電池充放電電壓、電流波形如圖10 和圖11 所示。

表1 W 相各電池模組信息

圖10、圖11 中波形分別為H 橋輸出電壓W相、V 相電壓，W 相電網電流，子模塊W5 對應電池電流和子模塊W6 對應電池電流波形。

圖10 W6=47.76 V 時，子模塊W5，W6 對應電池放電電壓、電流波形

圖11 W6=58.15 V 時，子模塊W5，W6 對應電池充電電壓、電流波形

根據圖10、圖11 得出電池模組W6 電壓（SOC）偏低時，放電時子模塊W6 對應電池放電電流比子模塊W5 對應電池放電電流小；充電時子模塊W6 對應電池放電電流比子模塊W5 對應電池放電電流大。

4 結語

針對MMHC 儲能變換器并網控制提出一種相內均衡控制算法，并搭建實驗平臺驗證了其可行性。該相內均衡控制算法以電池模組的電壓為基礎，間接估算出電池模組的SOC，并充分考慮SOC 的估算的誤差，采用SOC 分層控制的方法彌補其估算的不精確性，減少電池模組過充過放的危害。