模塊化多電平儲能復合變換器SOC均衡策略研究

徐杰彥，楊涵棣，程志江，石坤宏，李永東

(1.國網(北京)綜合能源規劃設計研究院有限公司，北京 100052；2.新疆大學可再生能源發電與并網技術教育部工程研究中心，新疆烏魯木齊 830047；3.清華大學先進電能變換與電氣化交通研究中心，北京 100084)

世界性的能源危機及環境問題，引起了世界各國對新能源技術的廣泛關注，但隨著可再生能源的大規模并入電網，其出力間歇性、隨機性等特點給電力系統的安全性和穩定性帶來了挑戰[1]。電池儲能技術具有響應速度快、可持續充放電時間長等優點，可以解決可再生能源并網過程中存在的諸多問題，成為了電力系統的重要組成部分，而多電平技術具有開關頻率低、dv/dt小、效率高、電磁干擾(EMI)性能好等優點[2]，已廣泛應用于新能源發電、電力傳動等高壓、大容量、高品質供電的工業和民用領域[3-4]。隨著電化學儲能技術的成本不斷降低，以電化學儲能在物理結構及功能上高度集成為目標的多電平變換器電池儲能系統(battery energy storage system，BESS)，具有占地面積小、集成度高、功率密度大等優點，可以方便地應用于分布式發電側及用戶側，是未來分布式儲能所依賴的重要技術支撐之一。

目前常見的多電平拓撲結構主要包括二極管鉗位型(neutral point clamped，NPC)、飛跨電容型(flying capacitor，FC)和H 橋級聯型(cascaded H-bridge，CHB)，前兩種拓撲結構主要采用電容分壓和開關電路實現多電平輸出，具有電平數難以擴展和不能實現模塊化等缺點，與儲能技術結合不夠緊密；而H 橋級聯型拓撲結構及其衍生拓撲結構采用多個帶獨立電源的全橋或半橋級聯，具有容錯性好、控制策略簡單、擴展能力強等優點，是多電平變換器電池儲能系統的優選拓撲結構。

國內外學者對多電平變換器電池儲能系統的拓撲技術、SOC估計方法及均衡策略研究較少，文獻[5]首先將儲能技術融入CHB拓撲結構中，提出了CHB-BESS模型，并采用安時積分法對電池SOC進行估計，實現了電池之間的能量均衡，驗證了電池儲能與多電平技術相結合的可行性。文獻[6]首次將模塊化多電平變換器(MMC)拓撲結構與儲能技術相結合，提出了MMC-BESS 模型，采用電壓均衡策略對電池電壓進行均壓控制，并沒有從電池能量角度進行探討。文獻[7]提出MMHC-BESS 模型，并成功應用于電動汽車實驗中，但沒有對其SOC均衡策略進行仔細探討。文獻[8]針對MMC-BESS 拓撲結構，采用安時積分法對SOC進行估計，并設計了三級SOC均衡策略，實現了拓撲結構中所有電池SOC均衡。文獻[9]針對MMC-BESS 模型提出了基于電池健康程度的控制策略，保證了電池的使用壽命。文獻[10]針對MMC-BESS 模型提出了一種減少通信和運算的分布式控制系統架構的SOC下垂均衡控制策略，與傳統策略相比較具有計算量小、運行所需通信量小的優點?？偟膩碚f，模塊化多電平電池儲能系統常常采用MMC-BESS 模型或CHB-BESS 模型，很少探討混合級聯型多電平變換器在控制策略及經濟上的優勢，并且電池SOC估計方法均采用安時積分法或開路電壓法，實質上是一種開環估計方法，估計精度較差，具有較大的累積誤差。

本文采用MMHC-BESS 模型，相對于其他拓撲結構在經濟效益上及控制方法上具有更好的優勢，并且針對該模型中電池能量利用率的問題，從電池模型出發，建立電池一階RC模型，采用擴展卡爾曼對電池SOC進行模型閉環估計，并根據MMHC 拓撲技術特點對其調制策略及SOC均衡策略進行研究，最后通過仿真驗證了所提方法的可行性。

1 MMHC-BESS工作原理

1.1 MMHC-BESS 拓撲結構

圖1 所示為MMHC-BESS 拓撲結構，其中j=(a,b,c)代表MMHC-BESS 拓撲結構的a、b、c 三相橋臂，i=(1,2,…,i)代表單相橋臂的第i個子模塊。每個子模塊包含一個半橋模塊、電池組模塊及電容Cji，由i個子模塊及全橋模塊級聯構成單相橋臂，MMHC-BESS 輸出端連接L 或LCL 濾波器并入電網。其中uj為MMHC-BESS 的輸出端三相電壓，ij為流入MMHCBESS 的電流，Lg為并網濾波電感，Rg為并網等效阻抗，ugi為網端三相電壓。

圖1 MMHC-BESS拓撲結構

1.2 MMHC-BESS 調制方法

圖2 所示為子模塊的半橋調制策略。半橋模塊的開關管Sij1與Sij2均工作在互補狀態，根據其拓撲結構特點，將半橋正弦參考信號重新定義為：

圖2 半橋模塊調制策略

圖3 所示為全橋模塊調制策略。全橋模塊開關管Q1、Q4共用控制信號與Q2、Q3工作在互補狀態，當相參考信號大于0 時，其控制信號為1，當相參考信號小于0 時，其控制信號為0。全橋模塊實現了子模塊輸出波形的反轉，將正弦半波輸出電壓轉換為正弦輸出電壓，全橋工作在ZVS 及基頻狀態，開關損耗較小。

圖3 全橋模塊調制策略

2 基于擴展卡爾曼的電池SOC估計

一階RC 電池模型為典型的非線性數學模型，而卡爾曼濾波算法主要針對線性數學模型，對于非線性數學模型狀態估計效果較差。擴展卡爾曼濾波算法采用泰勒級數展開的方法，將非線性數學模型近似線性化，具有較高的SOC估計精度。

擴展卡爾曼算法主要分為以下兩個步驟：

步驟一：預測更新

步驟二：測量更新

式中：下標t+1/t表示先驗估計，t+1/t+1 表示后驗估計；Qt為狀態協方差矩陣；Rt為測量協方差矩陣。

At矩陣及Ct+1矩陣表示如下：

式中：fUsoc(SOC)為開路電壓與SOC之間的關系。

圖4 為擴展卡爾曼電池SOC估計流程圖，首先采集電池輸出電流Ibat及電池輸出電壓Ubat，以電流作為系統激勵變量，輸入到電池模型中，通過安時積分計算先驗狀態變量，再根據先驗狀態變量估計電池輸出電壓，與實際測量的電池輸出電壓Ubat做差比較，將差值乘以增益系數Kt+1，對電池SOC進行修正，形成模型閉環反饋，采用擴展卡爾曼算法可以更好地對電池SOC進行估計。

圖4 SOC估計流程

3 MMHC-BESS的SOC 均衡策略

在MMHC-BESS 中，功率開關管特性、線路阻抗等因素都會對電池的SOC造成影響，并且具有累積效應，會造成電池模塊之間的SOC差異化增大，導致變換器的可用容量下降，系統整體利用率降低，需進行SOC均衡。

3.1 相間SOC 均衡策略

MMHC-BESS 并網策略采用dq坐標系下電壓電流雙閉環控制，再經過dq反變換得到三相參考電壓u*ref。設電流流入MMHC-BESS 的方向為正方向，在三相平衡的情況下，三相之間功率均勻分配：

3.2 相內SOC 均衡策略

調節電池SOC均衡控制器參數Kp及Ks，可以調節各級SOC均衡速度，其值越大均衡速度越快，但可能會引起電池發熱不均及過調制等問題，在設計時應合理選擇。

4 仿真與分析

表1 為MMHC-BESS 及電池模型仿真參數表，電池參數由3.7 V、3 Ah 鋰電池通過脈沖放電實驗辨識得到，開路電壓與SOC之間的關系為七階擬合曲線，將電池級聯得到電池組模塊的期望輸出電壓及電流。仿真實驗主要驗證SOC估計方法及SOC均衡策略的可行性，因此在仿真過程中選擇較大的均衡控制器系數，有助于減少仿真時間。

以表1 參數為依據，搭建MMHC-BESS 仿真模型。

表1 MMHC-BESS 及電池模型仿真參數

以流入MMHC-BESS 的功率方向為正方向，設定并網功率指令為15 kW，在15 s 處并網功率指令突變為-15 kW。

圖5 為MMHC-BESS 并網相電壓、電流波形圖。圖5(a)為MMHC-BESS 并網相電壓、電流整體波形圖，前15 s 電池吸收有功功率，電池處于充電狀態，電池組模塊兩端電壓緩慢上升，引起MMHC-BESS 輸出電壓幅值上升；15 s 后，因并網功率指令突變，電池釋放功率，電池組模塊由充電狀態變為放電狀態，電池兩端電壓緩慢下降，引起MMHC-BESS 輸出電壓幅值下降。圖5(b)為15 s 處功率指令突變的電壓電流波形，因三相之間存在SOC差異，相間SOC均衡控制器會對相電壓注入零序電壓，引起三相相電壓不平衡，由于c 相SOC不平衡程度較大，對其輸出相電壓造成了較大影響，在15 s 前c 相輸出只有7 電平，a 相及b 相均輸出為9 電平。

圖5 MMHC-BESS并網相電壓和電流波形

圖6 為相間SOC均衡效果圖，從圖6(a)可以得出，相電池組的總體SOC估計值能較好地跟蹤其SOC真實值，全過程中沒有出現SOC估計發散的情況，并具有較小的估計誤差。圖6(b)為每相分配的不平衡功率，隨著每相SOC差值的減少，每相注入的不平衡功率也在減少，在15 s 處參考功率指令突變，對每相不平衡功率進行重新分配，并隨著均衡時間增加，不平衡功率趨近于0。在本文所提相間SOC均衡策略下，各相SOC均值趨向于一致，實現了MMHC-BESS 的相間SOC均衡控制。

圖6 相間SOC均衡效果

圖7 為c 相SOC均衡策略效果圖。從圖7(a)可以得出，相內每塊電池組SOC估計值與真實值誤差較?。粓D7(b)所示為c 相每塊電池模塊吸收功率，因c 相注入耦合為負功率的零序電壓，在15 s 之前，隨著均衡策略的進行，c 相電池整體功率呈上升趨勢；15 s 后并網功率突變，c 相注入耦合為正功率的零序電壓，隨著均衡策略的進行，c 相電池整體功率呈下降趨勢。在本文所提相內SOC均衡策略下，相內各個電池組SOC值趨近于一致，實現了MMHC-BESS 的相內SOC均衡控制。

圖7 c相SOC均衡效果

圖8 為MMHC-BESS 所有電池的SOC均衡效果圖。從圖8(a)可以得出，擴展卡爾曼對不同SOC初值的電池組均有較好的SOC估計效果，在MMHC-BESS 的12 塊電池組中，均沒有出現SOC估計發散的情況，并具有較高精度；從圖8(b)可以得出，在本文所提的二層SOC均衡策略下，所有電池組輸出功率及SOC趨近于一致，實現了MMHC-BESS 所有電池組的SOC均衡控制。

圖8 所有電池的SOC均衡效果

5 結論

(1)針對MMHC-BESS 拓撲結構，對其拓撲技術進行了分析，給出了MMHC-BESS 模型的調制方法，并對該拓撲結構中電池組模型進行了研究，給出了基于擴展卡爾曼的電池SOC估計方法。

(2)根據MMHC-BESS 模型的特點，提出了適用于該模型的相間SOC均衡策略及相內SOC均衡策略的二層SOC均衡方法，通過設計SOC均衡控制器，來調節各層參考功率，實現了MMHC-BESS 拓撲結構中所有電池SOC均衡。

(3)搭建了MMHC-BESS 模型，在仿真環境中對電池SOC估計方法及二層SOC均衡策略進行了驗證，仿真實驗結果驗證了本文所提方法的有效性。