一种基于分层模型预测控制的分布式储能型MMC控制方法

本发明属于储能，具体涉及一种基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法。

背景技术：

1、分布式可再生能源的发展变得尤为重要。但是分布式光伏、风力发电等传统新能源发电具有波动性、间歇性、随机性，其并网会使电力系统惯量降低，频率波动变大。模块化多电平变换器(mmc)具有可扩展性强、适用电压等级灵活、开关损耗低等特点，因此被应用到柔性互联、可再生能源并网等诸多场景。在上述场合下，mmc作为传统换流器只能消耗无功功率，储能系统的接入使得有功功率可以向电池传递，从而存储交、直流端口功率差值，有效抑制可再生能源发电带来的波动，提高电力系统电能质量。以mmc作为基础拓扑的功率转换系统(pcs)结合储能单元作为一种高功率、大容量的储能系统，在柔性互联与可再生能源并网领域中起到调节功率、稳定输出波形的作用。

2、储能系统运行过程中，由于不同电池模块充放电次数不同，其老化程度也有所不同，导致电池模块荷电状态不均衡。通过电池荷电状态(soc)均衡可以大幅度提高电池使用寿命，并且避免因电池荷电状态过高引起电池过度充电、温度升高或过低引起深度放电，提高电池能量利用率。

3、现有分布式储能型mmc三级soc均衡策略大多采用载波移相调制(cps-spwm)，导致soc均衡速度较慢。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法。

2、本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

3、一种基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法：

4、利用正负序分离控制设计含有负载电流分量的电流内环控制，得到电压指令值，由叠加电压指令值计算交流侧输出电流指令值；由交流侧输出电流指令值与交流侧输出电流预测值建立目标函数j1，根据交流侧输出电流指令值和当前储能型mmc各状态量逆向预测最优输出储能子模块数，基于最优输出储能子模块数和目标函数j1确定储能型mmc输出电流所需导通的储能子模块数；

5、将上、下桥臂n个储能子模块soc平均值作差并放大，得到基频环流指令值；将储能型mmc整体soc平均值与j相上下桥臂2n个储能子模块soc平均值作差并缩小，得到直流环流指令值；将基频环流指令值与直流环流指令值叠加，经低通滤波器得到环流指令值；由环流指令值和环流参考值建立目标函数j2，通过目标函数j2取最小值时对应的补偿电压抑制相间环流；

6、每个桥臂的储能子模块基于电流大小分为充电组与放电组，储能型mmc充电时，从充电组中选择目标函数j3取最大值时对应的储能子模块导通，保持放电组储能子模块运行状态不变；储能型mmc放电时，从放电组中选择目标函数j3取最大值时对应的储能子模块导通，保持充电组储能子模块运行状态不变；其中目标函数j3由上/下桥臂n个储能子模块soc平均值与桥臂内储能子模块指令值得到。

7、进一步的技术方案，所述电压指令值通过如下方式获取：

8、

9、

10、其中，u+diffd表示差模电压d轴正序分量，u+diffq表示差模电压q轴正序分量，u-diffd表示差模电压d轴负序分量，u-diffq表示差模电压q轴负序分量，u+sd表示电网电压d轴正序分量，u+sq表示电网电压q轴正序分量，u-sd表示电网电压d轴负序分量，u-sq表示电网电压q轴负序分量，i+d表示交流端输出电流d轴正序分量，i+q表示交流端输出电流q轴正序分量，i-d表示交流端输出电流d轴负序分量，i-q表示交流端输出电流q轴正序分量，ijd表示d轴电流指令值，ijq表示q轴电流指令值，ω表示固有角频率，中间量l0表示桥臂电感，ls表示交流侧等效电感，i+ld表示负载电流经坐标变换后在d轴上的正序分量，i+lq表示负载电流经坐标变换后在q轴上的正序分量，i-ld表示负载电流经坐标变换后在d轴上的负序分量，i-lq表示负载电流经坐标变换后在q轴上的负序分量，kp1、kp2、kp3、kp4为pi控制器比例项系数，ki1、ki2、ki3、ki4为pi控制器积分项系数。

11、进一步的技术方案，所述目标函数j2具体为：

12、j2＝|icirrefj(t+ts)-icirj(t+ts)|

13、其中，ts为一个采样周期，t表示时刻，icirrefj表示环流指令值，icirj表示环流参考值。

14、更进一步的技术方案，所述环流参考值为：

15、

16、其中，l0表示桥臂电感，r0表示桥臂等效电阻，udc表示直流侧电压，中间量ukj＝uuj+udj，uuj表示上桥臂的储能子模块电压，udj表示下桥臂的储能子模块电压。

17、更进一步的技术方案，由环流参考逆向推导出每相桥臂总电压：

18、

19、可知储能型mmc每相桥臂电压是由直流电压与桥臂内部补偿电压组成，其中补偿电压表示为：

20、进一步的技术方案，所述目标函数j3为：

21、j3＝|socjvui/jvdi(t+ts)-socδ(t+ts)|

22、其中，socjvni表示上桥臂第i个储能子模块soc，socjvdi表示下桥臂第i个储能子模块soc，socδ由上一采样周期j相上桥臂或下桥臂n个储能子模块soc平均值与该桥臂第i个储能子模块soc作差，经比例放大器得到。

23、本发明的有益效果为：本发明将mmc输出电流，环流抑制及相间soc均衡、桥臂间soc均衡，以及桥臂内soc均衡分层控制，每个控制层面互不影响、单独控制，实现分布式储能mmc输出高质量的电流，优化mmc内部环流的同时实现相间、桥臂间、桥臂内soc快速均衡。

技术特征：

1.一种基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于，所述电压指令值通过如下方式获取：

3.根据权利要求1所述的基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于，所述目标函数j2具体为：

4.根据权利要求3所述的基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于，所述环流参考值为：

5.根据权利要求4所述的基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于，由环流参考逆向推导出每相桥臂总电压：

6.根据权利要求1所述的基于分层模型预测控制的分布式储能型mmc控制方法，其特征在于，所述目标函数j3为：

技术总结
本发明公开了一种基于分层模型预测控制的分布式储能型MMC控制方法，由交流侧输出电流指令值与交流侧输出电流预测值建立目标函数J<subgt;1</subgt;，基于最优输出储能子模块数和目标函数J<subgt;1</subgt;确定储能型MMC输出电流所需导通的储能子模块数；由环流指令值和环流参考值建立目标函数J<subgt;2</subgt;，通过目标函数J<subgt;2</subgt;取最小值时对应的补偿电压抑制相间环流；储能型MMC充电时，从充电组中选择目标函数J<subgt;3</subgt;取最大值时对应的储能子模块导通，储能型MMC放电时，从放电组中选择目标函数J<subgt;3</subgt;取最大值时对应的储能子模块导通。本发明将输出电流，环流抑制及相间、桥臂间soc均衡，以及桥臂内soc均衡分层控制，优化MMC内部环流的同时实现相间、桥臂间、桥臂内soc快速均衡。

技术研发人员：王浩哲,王正齐
受保护的技术使用者：南京工程学院
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17