時間:2017-09-07 10:24:48來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載
本文將模塊化多電平變換器(MMC)作為電池儲能系統(tǒng)(BESS)的并網(wǎng)變換器,可在實現(xiàn)高壓并網(wǎng)的同時兼具控制的靈活性。針對電池儲能型模塊化多電平變換(B-MMC)系統(tǒng),提出一種可有效減小計算量的混合型模型預(yù)測控制(H-MPC)方法。
該H-MPC方法由PI控制和MPC組成。其中,PI控制部分用于求取滿足交流電流輸出和環(huán)流控制要求的子模塊接入個數(shù);MPC則負責(zé)共模電壓(CMV)抑制,對子模塊接入個數(shù)進行適當(dāng)調(diào)整。結(jié)合子模塊接入個數(shù)與電池組荷電狀態(tài)(SOC)的排序結(jié)果,即可產(chǎn)生具體開關(guān)信號。針對不同應(yīng)用場合,PI控制部分和MPC的控制目標選取要更為靈活。
以環(huán)流控制為例,對其包含于MPC部分的情況進行簡要分析。最后通過Matlab/Simulink仿真和實驗,驗證了該方法的正確性與有效性。
新能源的大范圍應(yīng)用能夠有效降低人們對石油能源的需求,并且其具有可再生能力強、排放污染小等優(yōu)勢,對緩解能源危機和環(huán)境惡化有著重要意義[1]。由于新能源發(fā)電具有間歇性和不確定性等特點,在并網(wǎng)過程中通常要與儲能裝置相結(jié)合。儲能裝置能夠進行快速的功率吸收、釋放,有效減小新能源輸出波動對電網(wǎng)的沖擊,實現(xiàn)新能源的友好接入和協(xié)調(diào)控制[2],其中電池儲能在大規(guī)模儲能系統(tǒng)中占據(jù)著重要地位。
傳統(tǒng)儲能并網(wǎng)系統(tǒng)需要將電池組進行串、并聯(lián),經(jīng)過前級DC-DC變換器升壓后通過后級逆變電路實現(xiàn)并網(wǎng)。對于電池組而言,若要對其進行充、放電狀態(tài)監(jiān)測則需要添加額外的電池能量管理系統(tǒng),生產(chǎn)成本也會相應(yīng)提高;對于電力電子變換器而言,開關(guān)器件所需承受的電壓等級較高,系統(tǒng)工作的安全性會受到嚴重影響。
若將電池儲能系統(tǒng)(BatteryEnergyStorageSystem,BESS)與模塊化多電平變換器(ModularMultilevelConverter,MMC)相結(jié)合,則能夠?qū)崿F(xiàn)儲能單元的分散接入,并適合接入高壓電網(wǎng),提高系統(tǒng)的運行效率和可靠性[3]。
目前關(guān)于模塊化多電平變換器電池儲能(BatteryintegratedModularMultilevelConverter,B-MMC)系統(tǒng)的研究仍然相對較少。文獻[4]通過調(diào)節(jié)各個子模塊的調(diào)制深度,實現(xiàn)了電池組間荷電狀態(tài)(StateOfCharge,SOC)的均衡一致。
文獻[5]則從理論上分析了不同環(huán)流分量對電池組SOC均衡的影響。文獻[6]中,該結(jié)構(gòu)被應(yīng)用于電動汽車領(lǐng)域,并分別對交、直流充電和正常行駛?cè)N不同工作狀態(tài)進行了相關(guān)分析。針對B-MMC結(jié)構(gòu)的控制,目前仍以經(jīng)典PI控制器為主。
模型預(yù)測控制(ModelPredictiveControl,MPC)方法因其在處理非線性系統(tǒng)復(fù)雜約束型問題時展現(xiàn)出的卓越優(yōu)勢,正逐步被推廣于電力電子控制領(lǐng)域[7]。文獻[8]中介紹了一種適用于MMC結(jié)構(gòu)的有限控制集模型預(yù)測控制(FiniteControlSet-ModelPredictiveControl,FCS-MPC)方法。該方法結(jié)構(gòu)簡單,價值函數(shù)能夠同時涵蓋多個控制目標,但當(dāng)子模塊數(shù)目較多時,數(shù)據(jù)計算量的增長較為嚴重。
文獻[9]則將整體價值函數(shù)的求解過程分解為多個子目標函數(shù)逐級尋優(yōu)的形式,該控制方法中并未涉及權(quán)重系數(shù)的選取,降低了控制系統(tǒng)的設(shè)計難度。文獻[10]則將排序均壓策略與分組思想相結(jié)合,衍生出一種適用于MMC工程應(yīng)用的優(yōu)化MPC策略,該方法并不會隨子模塊數(shù)目的增多明顯加重處理器運算負擔(dān)。
基于上述研究現(xiàn)狀,本文提出一種適用于B-MMC結(jié)構(gòu)的混合型模型預(yù)測控制(Hybrid-ModelPredictiveControl,H-MPC)方法。H-MPC方式可分為PI控制和MPC兩大部分。其中PI控制部分主要用于實現(xiàn)交流輸出電流跟蹤等邏輯較為簡單的部分,而MPC部分則用于處理共模電壓抑制等復(fù)雜邏輯部分。
相比于傳統(tǒng)PI控制方式,H-MPC有效減少了PI控制器的數(shù)量,降低了控制系統(tǒng)的設(shè)計復(fù)雜度;而相對于常規(guī)MPC方式,H-MPC則減少了每個采樣周期內(nèi)需要考慮的開關(guān)狀態(tài)數(shù)量,進而降低了運算需求。
本文詳細分析了B-MMC系統(tǒng)的運行特點、MMC的傳統(tǒng)MPC方法,并在此基礎(chǔ)上提出了一種H-MPC方案,實現(xiàn)了交流輸出電流跟蹤、環(huán)流控制、電池組SOC均衡和共模電壓抑制的控制目標。本文最后通過Matlab仿真和實驗驗證了該控制策略的正確性與有效性。
圖7三電平B-MMC實驗平臺
作者系山東大學(xué)電網(wǎng)智能化調(diào)度與控制教育部重點實驗室的研究人員李楠、高峰
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