做和基于储能型模块化多电平系统的多时间尺度控
基于储能型模块化多电平系统的多时间尺度控制策略
山东大学电智能化调度与控制教育部重点实验室的研究人员李楠、高峰,在2017年第17期《电工技术学报》上撰文,将模块化多电平变换器作为电池储能装置的并变换器,可在平抑新能源输出功率波动的同时实现储能装置的直接并,降低了系统成本。对于大规模电池储能装置而言,如何延长其使用寿命一直是学术界和工业界的研究热点。
基于此,提出了一种适用于储能型模块化多电平系统的多时间尺度控制方法。根据不同的时间尺度划分,可将整体控制分为三层,并为每层控制设定了各自的控制目标。在该控制方式下,仅需估算每个电池组的相对健康程度,即可确定各子模块的输出功率,进而改善电池组的健康状况,使其趋于一致,延长储能系统的使用寿命。最后通过Matlab仿真和实验验证了该控制方法的有效性和可行性。
近年来,随着能源危机的逐渐加重,新能源在电中的接入比例逐年增加。由于新能源发电具有波动性、间歇性和不确定性等特点,为现有电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。
为了平抑新能源的出力波动,储能技术受到了越来越多的重视。根据能量转换方式的不同,储能技术可分为机械储能、电池储能和化学储能三种。其中电池储能系统(BatteryEnergyStorageSystem,BESS)因其能量密度高、动态特性好等特点,成为应用最为广泛的储能装置。
传统储能并结构中,多个电池组间采用串、并联连接以满足储能系统的输出能量需求。而后经过DC-DC升压电路、DC-AC逆变电路和并变压器实现并功能。由于存在多个能量转换过程,整体输出效率受到一定影响。同时大量电池组的监测与但是调控也对电池能量管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)提出了更为苛刻的要求。
模块化多电平系统(Modul挤出机产品在出口方面有所波动arMultilevelConverter,MMC)因其输出特性良好、可扩展性强等优势,在中/高压大功率场合具有广泛应用前景。若能将储能电池分置于MMC的各个子都是先通过手工制作装备模型进行实验模块中,则可在保有良好输出特性的同时,利用相间环流对各个电池组进行灵活调控,实现多种控制目标。
文献[9]指出,电动汽车中应用的储能电池,在其寿命终结后,仍具有70%-80%的容量,能够满足储能装置的应用需求。因此,本文以电动汽车中淘汰的二次电池作为研究对象,考虑其健康程度(StateofHealth,SOH)对控制造成的影响,具有实际意义。
文献[10]中将储能型模块化多电平系统(BatteryIntegratedModularMultilevelConverter,B-MMC)应用于电动汽车领域,并分别对常规行驶、交流充电和直流充电状态进行了相关分析。由于在电动汽车中需要保证输出功率的最大化,各个电池组间的荷电状态(StateofCharge,SOC)保持一致。
文献[11]中则将电池储能装置与级联型H桥电路相结合,实现储能并功能。该情况下并未考虑电池组间不同SOH状态对系统寿命造成的影响。文献[12]针对B-MMC系统中电池组间的不同SOH状态进行了研究,并为每个电池组设计了特定的弧形放电曲线。由于弧形放电曲线的变化速率会在临界点处发生变化,因此能够利用的放电曲线部分相对较小。
基于此,本文提出了一种针对B-MMC系统的多时间尺度控制方法。根据时间尺度的不同,可将整体控制结构分为三层。其中,长时间尺度下主要进行电池组的相对健康程度(RelativeStateofHealth,R-SOH)估计,并据此分配各个电池组的输出功率参考,确定各自放电曲线;中时间尺度下通过调整子模块的开关信号占空比,实现放电SOC曲线的跟踪;短时间尺度下则进行环流和输出电流调控,实现相间与桥臂间的能量传输,提升系统整体效率,满足并要求。最后,分别在Matlab仿真平台和实验室平台下搭建了BMMC系统,通过仿真与实验验证了控制策略的有效性和可行性。
图9多时间尺度控制整体框图
结论
随着新能源在电中接入比例的逐年增高,储能系统愈发成为不可或缺的一部分。若将电池储能系统分散接入于MMC结构中,则可在保有良好输出特性的同时灵活利用相间环流,实现多种控制功能。
基于电动汽车中淘汰的二次电池,本文提出一种能够有效延长储能型模块化多电平系统使用寿命的多时间尺度控制策略。长时间尺度下,根据电池组的相对健康程度可以计算得到各子模块的输出功率参考,进而获得电池组的SOC变化曲线;中时间尺度下通过调整所以它被广泛地利用在航空、航天、冶金、高等院校科研和教学及工业生产各部门子模块的调制深度实现SOC曲线的跟踪;小时间尺度下分别对交流输出电流和相间环流进行有效调控,在实现功率分配的同时满足储能系统并需求。
在多时间尺度控制策略的作用下,不同电池组间的SOH逐渐趋于一致,尽可能保证电池组在同一时间段内退出运行,从而延长系统的整体使用寿命,提升能量利用效率。最后通过Matlab仿真和实验验证了该控制策略的有效性和可行性。
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