直流微网储能分级自适应协调控制方法与流程

本发明涉及一种微电网协调控制器的设计技术，特别涉及一种直流微网储能分级自适应协调控制方法。

背景技术：

随着微电网中可再生能源使用的增加，有关于可再生能源(renewable energy sources，RES)、储能系统(energy storage systems，ESS)以及负荷间三者间协同工作的问题逐步增多。近年来，因为直流微电网没有无功功率、谐波电流、直流/交流转换的损耗等交流微电网中存在的问题，所以有关直流微电网方面的研究逐渐增加(文献1：T.Vandoorn，J.Vasquez，J.De Kooning，J.Guerrero，and L.Vandevelde.Microgrids：Hierarchical control and an overview of the control and reserve management strategies[J].IEEE Ind.Electron，2013，7(4)：42–55)。可再生能源的间断性以及不可预测的负荷波动，会导致瞬时功率不平衡从而影响微网的运行。因此，需要两个或者多个能量存储系统来提供更多的能量支撑和系统的亢余性，从而保证微电网的可靠性、安全性和稳定性(文献2：H.Kakigano，Y.Miura，and T.Ise.Distribution voltage control for DC microgrids using fuzzy control and gain-scheduling technique[J].IEEE Trans.Power Electron，2013，28(5)：2246–2258和文献3：T.Dragiˇcevi′c，J.Guerrero，J.Vasquez，and D.Skrlec.Supervisory control of an adaptive-droop regulated DC microgrid with battery management capability[J].IEEE Trans.Power Electron，2013，29(2)：695–706)。另外，当储能系统充满电时，可再生能源发出的功率可能造成系统的不稳定，因此储能系统和可再生能源的协调工作是必不可少的，这就需要可再生能源不再处于最大功率跟踪模式并尤其维持母线电压的稳定。由于当多个储能系统的存在时，为了使得能量在各分布式储能单元之间均衡分布，因此在充电过程中，荷电状态低的优先级别高，同样，在放电过程中，荷电状态高的优先级别高，进而确保各单元存储的能量平衡(文献4：Y.-K.Chen，Y.-C.Wu，C.-C.Song，and Y.-S.Chen.Design and implementation of energy management system with fuzzy control for DC microgrid systems[J].IEEE Trans.Power Electron，2013，28(4)：1563–1570和文献5：J.Vasquez，J.Guerrero，M.Savaghebi，J.Eloy-Garcia，and R.Teodorescu.Modeling，analysis，and design of stationary-referenceframe droop-controlled parallel three-phase voltage source inverters[J].IEEE Trans.Ind.Electron，2013，60(4)：1271–1280)。通常情况下，对于直流母线上并联的两个或多个储能单元的直流/直流转换器采用电压下垂控制可以确保各储能之间的均流(文献6：P.Karlsson and J.Svensson.DC bus voltage control for a distributed power system[J].IEEE Trans.Power Electron，2003，18(6)：405–1412和文献7：J.Schonberger，R.Duke，and S.Round.DC-bus signaling:A distributed control strategy for a hybrid renewable nanogrid[J].IEEE Trans.Ind.Electron，2006，53(5)：1453–1460)。在下垂控制策略中固定不变的虚拟电阻可确保各变流器之间平等或按比例的分流，但是这种方法不适用于不同可再生能源工作需求的电力电子变换器控制，例如：光伏发电系统和风力发电机，储能系统，特别是不同荷电状态的分布式电池组。在文献3中通过自适应地调整下垂控制器中的虚拟电阻可以良好实现的能量存储平衡，但是其母线电压并不稳定。其他作者提出的算法是，每当检测到不同蓄电池组之间的荷电状态差异时，便基于一个常系数来调整电池的电流(文献8：Y.Zhang，H.J.Jia，and L.Guo.Energy management strategy of islanded microgrid based on power flow control[C].Proc.IEEE PES Innov.Smart Grid Technol.(ISGT)，Washington，DC，USA，2012)。但这种方法需要使用集中控制器，并且使用一个常系数可能会导致系统缓慢的接近平衡点或者在平衡点处产生振荡，而且并没有考虑直流母线的电压偏差。在文献9：X.Lu et al.SoC-based droop method for distributed energy storage in DC microgrid applications[C].Proc.IEEE Int.Symp.Ind.Electron.(ISIE)，Hangzhou，China，2012中提出基于储能系统荷电状态调整下垂控制器的方法，但仅仅考虑储能对负载放电的情况。文献10：Xiaonan Lu，Kai Sun，Josep M.Guerrero，Juan C.Vasquez and Lipei Huang.Double-Quadrant State-of-Charge-Based Droop Control Method for Distributed Energy Storage Systems in Autonomous DC Microgrids[J].IEEE Trans.Smart Grid，2015，6(1)：147–157将下垂系数按照储能荷电状态的高阶次方进行动态调整，可以使储能之间功率达到平衡，但其荷电状态的计算过于依赖功率差额等其他变量。文献11：Nelson L.Diaz，Tomislav Dragiˇcevi′c，Juan C.Vasquez and Josep M.Guerrero.Intelligent Distributed Generation and Storage Units for DC Microgrids—A New Concept on Cooperative Control Without Communications Beyond Droop Control[J].IEEE Trans.Smart Grid，2014，5(5)：2476–2484提出各个储能独立自治的模糊算法，可以实现功率自动的按照储能荷电状态分配，但其最终的功率平衡难以实现。

技术实现要素：

本发明是针对直流微电网孤岛运行时不同的储能状态下功率难以平衡的问题，提出了一种直流微网储能分级自适应协调控制方法，即各储能单元根据自身的功率变化计算得知充电过程中荷电状态最小的储能单元或放电过程中荷电状态最大的储能单元，并在此基础上通过一级功率分配控制调节各自虚拟电阻改变吸收或发出的功率，通过二级平衡控制使得各储能单元的荷电状态与已知的储能单元达到平衡，从而避免了由荷电状态不同导致的过度放电与深度充电。并且各储能单元在荷电状态平衡的过程中，即不需要依赖于通信线的储能间信息传递，又使得其平衡效果优于无通信的储能平衡。另外下垂控制造成的母线电压偏差得到了很大程度的降低。

本发明的技术方案为：一种直流微网储能分级自适应协调控制方法，可再生能源和储能系统通过各自的控制器进行电能转换后接直流母线上，直流负荷通过直流母线提取电能，可再生能源包含光伏发电和风力发电，储能系统由各个可充放电储能单元并联组成，可再生能源以最大功率跟踪模式给直流母线供电，储能系统的变流器依靠下垂控制器来调节母线电压，储能系统中各个可充放电储能单元采用虚拟电阻动态调整，使各个储能单元能量平衡，弥补母线电压偏差。

所述采用虚拟电阻动态调整具体为：各储能单元根据自身的功率变化计算得知充电过程中荷电状态最小的储能单元或放电过程中荷电状态最大的储能单元，并在此基础上通过设定同一调节值后，优先调整功率变化快的储能单元，稳定其他储能单元虚拟电阻的控制方式控制调节各自虚拟电阻改变吸收或发出的功率；再通过各个储能单元的功率差值和荷电状态差值为模糊控制器的输入，模糊控制器输出为虚拟电阻的变化量的控制方式使得各储能单元的荷电状态达到平衡。

本发明的有益效果在于：本发明直流微网储能分级自适应协调控制方法，通过分析各储能单元变流器功率变化情况，来动态的调整下垂控制中的虚拟电阻，以确保直流微电网中分布式电池储能系统存储的能量达到平衡。并且各储能单元之间无需通信，增强了系统的稳定性。同时虚拟电阻的调整，可以减少在公共直流母线的电压偏差，有效的提高了电能质量。

附图说明

图1为直流微网系统结构示意图；

图2为储能稳压等效电路图；

图3为储能下垂控制运行曲线图；

图4为多储能之间功率分配流程图；

图5为多储能之间功率平衡流程图；

图6-1为储能系统充电时模糊推理系统输出特性曲面；

图6-2为储能系统放电时模糊推理系统输出特性曲面；

图7-1为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知实际储能时各储能单元吸收的功率结果图；

图7-2为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知实际储能时各储能单元的荷电状态结果图；

图7-3为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知实际储能时各储能单元的母线电压变化波形图；

图8-1为采用文献10控制方法在充电过程中已知实际储能时各储能单元吸收的功率结果图；

图8-2为采用文献10控制方法在充电过程中已知实际储能时各储能单元的荷电状态结果图；

图8-3为采用文献10控制方法在充电过程中已知实际储能时各储能单元的母线电压变化波形图；

图9-1为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知虚拟储能时各储能单元吸收的功率结果图；

图9-2为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知虚拟储能时各储能单元的荷电状态结果图；

图9-3为本发明采用分级自适应协调控制在充电过程中已知虚拟储能时各储能单元的母线电压变化波形图；

图10-1为本发明采用分级自适应协调控制在充电中平衡过程出现扰动时各储能单元吸收的功率结果图；

图10-2为本发明采用分级自适应协调控制在充电中平衡过程出现扰动时各储能单元的荷电状态结果图；

图11-1为本发明采用分级自适应协调控制在充放电转换时各储能单元吸收的功率结果图；

图11-2为本发明采用分级自适应协调控制在充放电转换时各储能单元的荷电状态结果图；

图12-1为采用文献10控制方法在充放电转换时各储能单元吸收的功率结果图；

图12-2为采用文献10控制方法在充放电转换时各储能单元的荷电状态结果图；

图13为本发明采用分级自适应协调控制和采用文献10控制方法时的母线电压对比图。

具体实施方式

典型的直流微电网由三部分构成，即可再生能源、储能系统、直流负荷。如图1所示，可再生能源包含光伏发电和风力发电，储能系统由各个可充放电储能单元组成，储能单元通常为蓄电池，可再生能源和储能系统通过各自的控制器进行电能转换后接直流母线上，直流负荷通过直流母线提取电能，可再生能源给蓄电池充电。因为孤岛运行模式的微电网在较偏远地区的应用尤为重要，并且在这种模式中储能系统和可再生能源的协调运行是关键问题(文献12：J.Vasquez，J.Guerrero，J.Miret，M.Castilla,and L.de Vicuna.Hierarchical control of intelligent microgrids[J].IEEE Ind.Electron，2010，4(4)：23–29)，所以在此针对孤岛运行模式进行着重分析。下面从工作模式、设计原理、设计方法、有效性验证等几个方面对本发明做进一步说明。

一、虚拟电阻选择原理

通常情况下，储能系统工作时其荷电状态保持在50％～100％，其处于充电模式或是放电模式取决于可再生能源与负荷间的功率差值是正或是负。可再生能源工作在最大功率跟踪(maximum power point tracking，MPPT)方式，可以看作为恒定功率源。储能系统的变流器依靠下垂控制器来调节母线电压。图2为此工作模式下的等效电路图，虚拟电阻取值范围的确定可由此分析得出(文献11)。

以母线电压V_dc为节点列基尔霍夫电压方程：

$(\frac{1}{R_v}+\frac{1}{R_{CPS}}+\frac{1}{R_{load}})V_{dc}=\frac{V_{ref}}{R_v}+I_{CPS}---\left(1\right)$

式中V_ref为母线电压参考值，R_v为储能系统虚拟电阻，I_cps为可再生能源发出的等效电流，R_cps为可再生能源等效电阻，R_load为负荷电阻。I_cps和R_cps可由下式得出

$I_{CPS}=\frac{P_{CPS}}{V_{dc}}---\left(2\right)$

$R_{CPS}=\frac{V_{dc}^2}{P_{CPS}}---\left(3\right)$

式中P_cps为可再生能源发出的功率恒为正，将式(2)和式(3)代入式(1)中可得如下结果

$V_{dc}=\frac{\frac{V_{ref}}{R_v}+\sqrt{{\left(\frac{V_{ref}}{R_v}\right)}^2+4P_{CPS}(\frac{1}{R_v}+\frac{1}{R_{load}})}}{2(\frac{1}{R_v}+\frac{1}{R_{load}})}---\left(4\right)$

当母线电压给定最大最小范围后，求解上式便可得到虚拟电阻R_v的最大最小范围。

二、虚拟电阻调节原理

调节虚拟电阻主要的目的是避免单个储能单元过度放电和深度充电，使各个储能单元之间达到一个能量平衡的状态，并且能够减少由下垂控制带来的母线电压偏差。而分级自适应协调控制使得各储能单元仅需依靠自身相关变量的变化情况便可得知储能系统中某一个储能单元的荷电状态以及虚拟电阻等信息，并据此来调节相应的虚拟电阻。这一过程不需要储能单元之间经过通信便可完成，增强了控制系统的可靠性。

当储能系统工作在充放电模式时，下垂控制环用来维持功率的平衡(文献3)。因此，输出电压可由下式得出

V_dc＝V_ref-I_Li·R_vi (5)

式中R_vi为储能系统各下垂控制环中的虚拟电阻，V_dc为母线电压，V_ref为母线电压参考值，I_Li为储能系统各变流器输出电流。

由此可以得出虚拟电阻比较低的储能模块吸收或输出的电流比较大，从而维持微网的功率平衡，同时其充电或放电的速度相对较快。但对于荷电状态不同的储能单元，如图3所示，假设储能单元1的荷电状态SOC₁大于储能单元2的荷电状态SOC₂，在储能单元充电时期望荷电状态较高的储能单元充电速度要快一些，所以对应的虚拟电阻要小一些。同样当储能单元向微网提供功率时为防止荷电状态较低的储能单元过度放电，其对应的虚拟电阻应大一些使得放电速度相比其他储能单元较慢。又因为在下垂控制中，电压偏差与虚拟电阻成正比，为了减小母线电压偏差，所以当电压偏差较大时需要虚拟电阻应该小一些，反之应该大一些。据此可知虚拟电阻的设定可由母线电压偏差V_err如式(6)以及储能单元荷电状态SOC如式(7)共同决定

V_err＝V_ref-V_dc (6)

$SoC=SoC\left(0\right)-{\∫}_0^t\frac{I_{bat}\left(\mathrm{\τ}\right)}{C_{bat}}d\mathrm{\τ}---\left(7\right)$

式中SOC(0)为储能单元初始荷电状态，C_bat为储能单元的容量，I_bat为储能单元的电流。

1)一级功率分配控制

由于微源输出的功率具有波动性，因此需要储能系统来弥补或吸收微电网系统中缺额或多余的功率。并且微源的功率波动会使得所有储能单元的功率产生变化，单个储能单元中虚拟电阻的

调整同样会导致其余储能单元功率产生变化。例如在充电(或放电)过程中，微源功率输出功率降低(或增加)或者负荷增加(或减少)均会使得储能系统吸收(或发出)功率减少，个别储能单元虚拟电阻减少从而其吸收(或发出)功率增加导致其余储能吸收(或发出)功率降低。

因此各储能单元可按照图4中的流程通过改变虚拟电阻来进行功率的分配。如图4所示，以充电过程为例，首先各储能单元根据各自荷电状态设定初始虚拟电阻，即荷电状态越大虚拟电阻越大。由于荷电状态小储能单元虚拟电阻小，因此吸收的功率大，荷电状态增长的快。在此全部储能单元可设定当荷电状态增加1％时虚拟电阻减小为0.2。显然荷电状态小的储能单元首先增加1％，这时其虚拟电阻减小，导致吸收的功率增加，而其余储能单元吸收的功率减少。

因为对应相同的初始下垂特性曲线并且时间和母线电压已知，则根据式(8)可计算出首先增长1％的储能单元的虚拟电阻，从而可知该储能电源的荷电状态，并且可以得出此荷电状态为全部储能单元中最小。

$1={\∫}_0^t\frac{V_{dc}\left(\mathrm{\τ}\right)-V_{ref}}{R_v\·C_{bat}}d\mathrm{\τ}---\left(8\right)$

为防止在已知最小荷电状态储能单元的情况下其余储能单元荷电状态增长1％时虚拟电阻减小，各储能单元在吸收功率减少时自动保持初始虚拟电阻不变，直到与最小荷电状态储能单元达到平衡。若在各储能单元均未增长1％之前由于微源输出功率降低或负荷增加导致的各储能单元吸收功率降低，则据此可计算出一个荷电状态已知并且小于所有储能单元荷电状态的虚拟储能单元。同样在放电过程中按照图4中流程通过储能单元的功率变化计算得出最大荷电状态的储能单元或一个虚拟的最大荷电状态储能单元。

在得知某一储能单元的荷电状态和功率后，为能够尽快与其达到荷电状态平衡，各储能单元需尽可能扩大与已知储能单元的功率差值，因此需要保持初始虚拟电阻不变，直到与其达到近似平衡的状态。

2)二级功率平衡控制

在获知最小(或最大)荷电状态储能单元后，并按照原有的虚拟电阻进行功率分配的过程中，当各个储能单元与已知储能单元荷电状态达到近似相等时，便可逐渐减小各储能单元的虚拟电阻直到与已知储能单元达到平衡且虚拟电阻相同。

该过程可参照图5中的流程来使各储能单元与已知的储能单元达到平衡。由于功率不能突变，若在两储能荷电状态达到相同时改变虚拟电阻，则由于两储能功率逐渐达到相同使得两储能的荷电状态达到平衡后又不相同。可知两储能的平衡过程中受到他们之中功率差值和荷电状态差值影响，据此可将这两个因素做为模糊控制器的输入，输出为虚拟电阻的变化量。

如图6-1、6-2所示为充放电时模糊控制器的模糊推理输出特性曲面。经过一级功率分配后，由于各储能单元与已知储能的功率差值较大，使得各储能单元与已知储能快速达到一个近似平衡的状态。此时再通过二级平衡控制，可以使得多储能单元之间逐渐达到平衡。

三、算例分析

为了证实所提方法对储能平衡的有效性，本发明使用Matlab/Simulink仿真平台对微网模型的性能进行分析，并且与文献10作对比。仿真中采用母线电压400V。

1、储能稳定充电/放电

1)已知实际储能

如图7和图8所示，图7-1/8-1为在充电过程中已知实际储能时各储能单元吸收的功率结果图，图7-2/8-2为在充电过程中已知实际储能时各储能单元吸收的荷电状态结果图，图7-3/8-3为在充电过程中已知实际储能时各储能单元吸收的母线电压变化波形图，图7为采用本发明控制方法，图8为采用文献10中的控制方法。当储能系统处于稳定充电状态时，各储能的起始荷电状态分别为ESU3＝55％、ESU2＝65％以及ESU1＝75％。

在0.7s时，由于ESU3荷电状态首先增加1％，所以其虚拟电阻减小至0.2。而剩余储能因为吸收的功率降低，便可计算得知ESU3的荷电状态和虚拟电阻等信息。在2.9s时ESU2的荷电状态达到与ESU3近似相等，此时通过二级平衡控制逐渐减小虚拟电阻，使得当其与ESU3达到和荷电状态平衡时，ESU2的荷电状态和虚拟电阻与ESU3相同。这时，可将ESU2与ESU3看作为一个储能单元ESU3。在8s时，ESU1的荷电状态与已知ESU3达到近似相等，此时经过与前述相同的过程与ESU3达到平衡。当全部储能均与已知储能达到平衡时，所有储能均到达相同的荷电状态。

从图7仿真结果可以看出，各储能系统的荷电状态最终相同，并且荷电状态最大的ESU1其荷电状态仅增长5％。而图8中文献10的仿真结果显然并未达到平衡，并且其母线电压明显高于本发明所采用控制方法的结果。从仿真结果可以看出，本所使用的方法再平衡速度上以及母线电压偏差的降低效果上明显优于文献10。

2)已知虚拟储能

如图9-1、9-2、9-3分别为在充电过程中已知虚拟储能时各储能单元吸收的功率结果图、荷电状态结果图和母线电压变化波形图，当储能系统处于稳定充电状态时，各储能的起始荷电状态分别为ESU3＝55％、ESU2＝65％以及ESU1＝75％。在0.5s时，由于微源发出的功率与负荷吸收的功率差值降低，使得三个储能单元吸收的功率降低，这时所计算出的虚拟储能单元的荷电状态小于ESU3，并且虚拟储虚拟储能单元的荷电状态小于ESU3，并且虚拟储能单元的荷电状态以及虚拟电阻均可得知。在2.9s时ESU3的荷电状态达到与虚拟储能单元近似相等，此时通过二级平衡控制逐渐减小虚拟电阻，使得当其与虚拟储能单元达到和荷电状态平衡时，ESU3的荷电状态和虚拟电阻与虚拟储能单元相同。这时，可将ESU3与虚拟储能单元看作为一个储能单元虚拟储能单元。在6.5s时及13.2s时ESU1和ESU2的荷电状态分别与已知虚拟储能单元达到近似相等，此时经过与前述相同的过程与虚拟储能单元达到平衡。

由以上仿真结果可以看出，在储能单元的功率降低时，无论计算得出的为实际储能单元或虚拟储能单元，均可以实现多储能之间的荷电状态平衡。在充电时，荷电状态最大的储能单元荷电状态仅增长5％便可与其他储能达到平衡.由此可知，本发明所使用的方法提高了多储能单元之间平衡的范围，使得具有较大荷电状态差异的储能单元之间能够快速的达到核电状态平衡。

2、二级平衡过程出现扰动

本发明在充放电过程中荷电状态近似平衡到荷电状态达到平衡之间加入扰动，如图10-1、10-2分别为本发明采用分级自适应协调控制在充电中平衡过程出现扰动时各储能单元吸收的功率结果图和荷电状态结果图，以此来验证二级平衡控制的有效性。在一级功率分配控制后到达1.6s的时刻，ESU2与ESU3达到荷电状态近似荷电状态平衡，此时ESU2进入二级功率平衡控。在1.8s时刻由于微源发出的功率降低，使得ESU2的模糊控制器重新设定其虚拟电阻的变化量，以确保两个储能单元继续达到荷电状态平衡。而在ESU1与ESU3进入到二级功率平衡控制后，由于在8.2s时刻负荷吸收的功率减少，使得ESU1的模糊控制器重新设定其虚拟电阻变化量以至于最终三个储能单元达到荷电状态平衡。由仿真结果不难看出，不论扰动出现在任何时刻，各储能单元均能与已知储能单元达到荷电状态平衡。

3、储能充电和放电模式转换

因为储能处于充电状态还是放电状态取决于可再生能源与负荷间的功率差值为正或为负，所以在仿真中使负载为恒功率负荷为3.2kW，可再生能源发出的功率最大为5kW。仿真结果如图11和图12所示，图11-1/12-1为充放电转换时各储能单元吸收的功率结果图，图11-2/12-2为在充放电转换时各储能单元的荷电状态结果图，图11为本发明所使用的控制方法，图12为文献10中的控制方法。因对比需要，两者都设置相同的扰动，并且三个储能系统的初始荷电状态均为ESU3＝55％、ESU2＝70％以及ESU1＝85％。

在0～4s时，系统中可再生能源发出的总功率高于负荷所消耗的功率，因此需要储能系统进行充电来吸收微网中多余的能量。在4～8s时，系统中可再生能源发出的总功率低于负荷消耗的功率，因此需要储能系统进行放电为负荷供电。8s之后，系统中可再生能源发出的总功率增加，负荷吸收的功率减少，使得可再生能源发出的功率有剩余，因此储能系统进行充电来吸收微电网中多余的功率。在图11中各储能单元由充放电状态转换时，其各自的虚拟电阻重新设定。

从仿真结果可以看出，与文献10所采用的方法做比较，即使经过充放电的转换，本发明使用的方法能有效并快速的使储能间达到荷电状态平衡。而图13两者的母线电压波形对比情况来看，虽然两者的电压波动均在允许的范围内，但本发明使用的方法明显的减少的下垂控制带来的电压偏差，并且各储能之间越接近荷电状态平衡母线电压偏差越小，而文献10相反。