風光儲直流微電網的改進下垂控制研究

韓 愛, 林俊宏, 張 宇, 劉少俊, 2, *, 宋 浩, 2,吳衛紅, 2, 鄭成航, 2

(1. 浙江大學 能源高效清潔利用全國重點實驗室 國家環境保護燃煤大氣污染控制工程技術中心,浙江 杭州 310027;2. 浙江大學 浙江省清潔能源與碳中和重點實驗室, 浙江 杭州 310027)

0 引 言

2016年全球178個國家簽署了《巴黎協定》,指明了全球綠色低碳發展轉型的大方向,中國作為世界上最大的發展中國家,于2020年向國際承諾“力爭2030年實現碳達峰,2060年實現碳中和”[1]。在全球可持續發展、節能減排和減少溫室氣體排放的背景下,使用可再生能源是解決能源危機和環境污染的一種有效的途徑,相比于傳統化石能源,可再生能源具有低排放的優勢,更符合人類對綠色環保的要求[2-3]。

微電網作為連接可再生和儲能系統的平臺,相比于傳統電網更容易實現分布式控制[4]。微電網按照電流類型可分為交流微電網和直流微電網,其中直流微電網不存在無功功率、集膚效應、電能質量等問題,相較于交流微電網更受到關注[5-6]。此外,直流微電網減少了不必要的交直流功率轉換,微電網的整體效率有所提高,更易于儲能設備的集成[7]。直流微電網的研究主要集中在規劃、運行和控制等層面。規劃主要是考慮可再生能源的不確定性、負荷需求變化、發電中斷等因素,利用混合整數線性規劃、魯棒優化、線性規劃等優化技術確定系統各單元最優容量,使總運行成本最小[8-10]。在運行層面,主要根據發電單元的可用性、負荷需求和發電成本,進行機組承諾(unit commitment)和經濟調度(economic dispatch),以實現總成本最小化和利潤最大化[11-13]。控制層面則通過控制電源轉換器實現功率的分配,從而提高電網的可靠性[14-16]。

本文則是從控制層面出發,在確保微網內電能的供需平衡下,研究并聯電源之間的能量分配。微電網的控制方法一般分為主從控制和下垂控制兩種。相比于主從控制,下垂控制的最大優點是并聯電源之間可以在不進行任何通信的情況下實現功率共享。雖然下垂控制可以實現并聯電源之間無通信功率共享,但是無法保證微電網從可再生能源中獲得最大能量以及調節其功率流[17]。因此,需要對傳統的下垂控制進行改進。LIU等[18]提出了基于功率的下垂控制,可以實現潮流控制和下垂控制的自主切換。WANG等[19]提出一種改進的分布式虛擬電池下垂控制方法,該方法具有維持母線電壓平衡、負載功率分配、儲能系統電量平衡等功能。陳樹泉等[20]提出以蓄電池為主控單元的風光儲直流微電網模糊下垂控制策略,該方法在超調量和調整時間上都優于前饋下垂控制。此外,有文獻將儲能電池的電量或儲氫水平作為考慮因子來更新下垂電阻,改善儲能設備過充過放問題[21-23]。

為了提高可再生能源利用率,本文從發電單元角度出發,將最大功率跟蹤(MPPT)技術與傳統的下垂控制相結合,提出了改進的下垂控制方法,可優先保證風、光的最大出力,隨后儲能系統吸收或補充功率。

1 系統與模型

利用MATLAB/Simulink搭建了一套微電網模型,其拓撲結構如圖1所示,其中DC-DC轉換器(直流-直流)采用Boost斬波電路,AC/DC整流器(交流-直流)采用三相橋式整流電路,雙向DC/DC轉換器(雙向直流-直流)采用雙向Buck/Boost電路,AC/DC逆變器(直流-交流)采用三相橋式逆變電路。該系統中光伏和風機始終工作在最大功率點,當光伏和風機產生的電量大于負載需求時,多余的電量存儲在電池中。當自然條件不足或者負載消耗過多電力時,電池提供額外的電力。光伏和風電通過DC/DC轉換器實現放電和最大功率點跟蹤(MPPT),電池則通過雙向DC/DC變換器來實現充放電。該微電網包含5 kW(溫度25 ℃,光照強度1 000 W/m2)的光伏系統,7.34 kW(槳距角0°,風速10 m/s)的風電系統,電壓為400 V的鋰離子電池儲能系統,以及15 kW的交流負載,各模塊具體參數見表1。

圖1 系統拓撲結構Fig. 1 Structure of the system

表1 各模塊參數

1.1 光伏系統

光伏電池(PV)等效電路圖如圖2所示。因此,光伏電池的I-V特性曲線可以表示為[24]:

圖2 光伏電池等效電路Fig. 2 The equivalent circuit diagram of PV

(1)

式(1)中,Isc為短路電流,A;Voc為開路電壓,V;系數C1和C2可由下列方程組求解:

(2)

式(2)中,Im和Vm分別為最大功率點的電流(A)和電壓(V)。

1.2 風電系統

風力發電系統采用直驅式風力發電機(D-WTG),直驅式風電機主要由風力機(WT)和永磁同步發電機(PMSG)組成。根據貝茨定律(Betz′Law),風力機的特征可以表示為[25]:

PW=0.5ρπR2v3Cp

(3)

式(3)中,Pw為輸出功率,W;ρ為空氣密度,取1.29 kg/m3;R為轉子半徑,m;v為葉尖迎風速度,m/s;Cp為風能利用系數。

Cp可以通過下式計算:

(4)

(5)

式(4)～(5)中,λ為葉尖速比;θ為槳距角,rad;c1、c2、c3、c4、c5、c6分別取0.517 6、116、0.4、5、21、0.006 8;λ可以表示為:

(6)

式(6)中,ω是風力機的角速度,也是發電機轉子的角速度,rad/s。

1.3 儲能系統

對于鋰離子電池,其數學模型可由下式描述。

對于放電過程(i*>0),

(7)

對于充電過程(i*<0),

(8)

式(7)～(8)中,E0為恒定電壓,V;K為極化電阻,Ω;i*為低頻電流動力,A;i為電池電流,A;it為提取容量,A·h;Q為電池最大容量,A·h;A為電壓指數;B為容量指數。

2 控制策略

2.1 傳統的下垂控制

傳統的下垂控制是將系統作為一個虛擬電阻,通過控制變換器的汲取電流來控制輸出電壓,從而實現電源間的功率分配比例。將變流器的輸出電流乘以虛擬電阻得到下垂,然后反饋到系統的參考電壓得到新的參考電壓值,系統新的參考值計算如下[2]:

(9)

(10)

式(10)中,ΔV為直流母線電壓的最大變化量(5%),V;io,max為變換器的最大輸出電流,A。

因此,光伏和風電系統的Rd分別計算可得4.9 Ω和3.34 Ω。光伏和風電系統的下垂控制框圖如圖3所示。

圖3 光伏/風電的傳統下垂控制框圖Fig. 3 Block diagram of traditional PV/WT droop control

2.2 改進的下垂控制

光伏電池輸出功率受光照強度、溫度和工作電壓共同影響;風機的輸出功率受風速、槳距角和角速度共同影響,傳統的下垂控制并不能保證光伏和風機輸出最大功率。因此,為了最大化利用可再生能源,需要對光伏和風電系統采用最大功率點跟蹤技術。本研究中,光伏和風電系統首先均采用擾動觀察法(Perturbation and Observation algorithm,P&O)實現最大功率點跟蹤,其算法流程圖分別如圖4(a)和圖5所示[25-28],再將電導增量法(Incremental Conductance algorithm,IC)用于光伏系統來驗證改進下垂控制的通用性,其算法流程圖如圖4(b)所示[29]。通過MPPT算法來調整光伏和風電系統轉換器的占空比,以確保光伏和風電系統工作在最大功率點。這樣可以優先考慮風能和光伏的最大出力,再通過儲能電池吸收或發出功率來平衡直流母線電壓。電池的下垂控制框圖如圖6所示。

圖4 光伏系統的MPPT流程圖Fig. 4 MPPT flow chart of P&O and IC of PV

圖5 風電系統的P&O算法流程圖Fig. 5 Flow chart of P&O of WT

圖6 電池的下垂控制框圖Fig. 6 Block diagram of battery droop control

2.3 逆變器的下垂控制

三相逆變器可以通過下垂控制,將風、光、儲側的直流電逆變成電網所需要的交流電,其作用相當于負載,可以汲取特定的功率。三相逆變器的下垂控制與DC/DC轉換器略有不同。其原理是檢測逆變器的輸出功率,將有功功率和無功功率獨立解耦,通過下垂特性得到輸出頻率和電壓幅值的參考值,從而合理分配系統的有功功率和無功功率[30]。三相逆變器的下垂控制框圖如圖7所示,uo和io為逆變器的輸出電壓和電流,Pn為微源在額定功率運行下輸出的有功功率,fn和U0為電網的額定頻率和電壓幅值,m和n分別是有功下垂系數和無功下垂系數,fref、ωref和δref分別為逆變器輸出的參考頻率、參考角頻率和參考相角。

圖7 三相逆變器的下垂控制框圖Fig. 7 Block diagram of droop control of 3-phase inverter

有功下垂系數m和無功下垂系數n的計算公式為:

(11)

(12)

式(11)～(12)中,Pmax為微源頻率下降時允許輸出的最大有功功率;fmin為微源輸出有功功率最大時相應的最小頻率;Qmax為微源電壓幅值下降時允許輸出的最大無功功率;Umin為微源輸出無功功率最大時相應的最小電壓幅值。

3 結果與討論

為了評估改進后的下垂控制方法,利用MATLAB/Simulink對幾種工作場景進行了仿真,見表2。首先,將傳統的下垂控制方法應用于所有變換器。然后,將基于P&O算法的下垂控制應用于光伏和風電系統的變換器。由于該微網要并入相電壓為220 V、頻率為50 Hz的大電網,因此需要將直流母線電壓控制在700 V。

表2 運行場景

當微電網采用傳統的下垂控制方法時,直流母線電壓變化情況如圖8(a)所示。場景2變換至場景3時出現最大電壓波動,即偏離參考電壓2.7%(一般要求為小于10%)。微電網采用傳統的下垂控制方法時,其能量流動情況如圖8(b)所示。在場景1下,光伏輸出3.7 kW,風電輸出2.9 kW,電池輸出4 kW;運行至場景2時,光伏輸出4.2 kW,風電輸出仍為2.9 kW,電池輸出功率降至3.6 kW;運行至場景3時,光伏輸出仍然為4.2 kW,風電輸出功率增至7.2 kW,電池變為吸收功率0.6 kW;運行至場景4時,光伏和風電輸出均不變,電池變為輸出功率3.8 kW。

圖8 傳統下垂控制Fig. 8 Traditional droop control

當微電網采用結合P&O算法改進的下垂控制時,直流母線電壓變化情況如圖9(a)所示。最大電壓波動同樣出現在場景2變換至場景3的過程中,即偏離參考電壓最大為2.57%。微電網采用改進的下垂控制方法時,其能量流動情況如圖9(b)所示。在場景1下,光伏輸出4 kW,風電輸出3.8 kW,電池輸出2.9 kW;在場景2下,光伏輸出5 kW,風電輸出3.8 kW,電池輸出1.9 kW;在場景3下,光伏輸出5 kW,風電輸出7.3 kW,電池吸收1.6 kW;在場景4下,光伏和風電輸出均不變,電池輸出3.3 kW。

圖9 基于P&O算法改進的下垂控制Fig. 9 Improved droop control based on P&O algorithm

根據仿真結果分析,在傳統的下垂控制方法下,可再生能源和儲能之間沒有明顯的供能優先級。而采用改進的下垂控制方法后,光伏和風電都能優先輸出最大功率,儲能系統再根據能量的盈虧進行吸收或輸出功率,可再生能源得到了充分利用。在同樣的場景下,采用改進的下垂控制方法可使光伏供能占比最大提升8%,風電供能占比最大提升9%,電池的儲能占比提高10%。直流母線電壓方面,采用改進下垂控制與傳統下垂控制的波動差別不大,這是由于其波動幅度主要取決于各發電系統和儲能系統的功率變化大小。另外,穩態下的母線電壓基本不偏離參考電壓。

盡管改進下垂控制方法應用于本文混合可再生能源(風電與光伏)微電網中,光伏供能占比和電池儲能占比提升弱于單一可再生能源微電網[17],但得益于風光資源良好的互補性,系統穩定性更高,母線電壓波動更小。改進下垂控制用于混合可再生能源系統和單一可再生能源系統的性能對比見表3。

表3 改進下垂控制對不同可再生能源微電網影響

為了進一步驗證改進下垂控制算法的通用性,將光伏系統的P&O算法換成IC算法,風電系統則保持P&O算法不變,再按照表2的運行環境進行仿真,仿真結果如圖10所示。其直流母線電壓和各模塊能量流動的情況與基于P&O算法改進的下垂控制結果基本一致,驗證了改進下垂控制的通用性。雖然對比圖10(b)和圖9(b)可以發現,基于IC算法的光伏系統輸出功率振蕩比基于P&O算法的光伏系統輸出功率振蕩大,但并不影響系統的能量分配。出現上述現象的原因是由于算法的搜索步長引起的,此前仿真采用的P&O算法和IC算法步長均為0.001 s,將IC算法的步長減小至1.25×10-4s,光伏系統輸出功率的振蕩將得到明顯改善,如圖11所示。

圖11 基于IC算法的光伏系統輸出功率Fig. 11 Output power of PV system based on IC algorithm

4 總 結

在傳統的下垂控制中,儲能設備視作功率輸出單元,與光伏和風電系統共享功率。當光照輻射和風速發生變化時,光伏和風電系統無法獲得最大能量,運行效率偏低。本文提出了一種改進的下垂控制方法,以從光伏和風電系統中獲得最大功率為目標。將最大功率點跟蹤算法與傳統下垂控制相結合,優先保證光伏和風電輸出最大功率,儲能系統再發揮調節單元的作用實現功率平衡。仿真結果表明,采用傳統下垂控制時,光伏最大出力4.2 kW,風電最大出力7.2 kW;當步長為0.001 s的P&O算法用于光伏和風電系統后,光伏系統最大出力可達5 kW,風電系統最大出力可達7.3 kW。在同樣的場景下,采用改進的下垂控制方法可使光伏供能占比最大提升8%,風電供能占比最大提升9%,電池的儲能占比提高10%。將光伏系統的P&O算法替換成步長為1.25×10-4s的IC算法,其仿真結果基本一致,驗證了改進下垂控制的通用性。