基于電池儲能系統的微電網功率平滑控制研究

孫攀，賴曉璐，袁野，朱華靖，孟憲俠，孫鋒

（1.國電南京自動化股份有限公司，南京 210032；2.南京國電南自城鄉電網自動化工程有限公司，南京 210032）

基于電池儲能系統的微電網功率平滑控制研究

孫攀1，2，賴曉璐1，2，袁野1，2，朱華靖1，2，孟憲俠1，2，孫鋒1，2

（1.國電南京自動化股份有限公司，南京 210032；2.南京國電南自城鄉電網自動化工程有限公司，南京 210032）

針對微電網中可再生能源接入導致發電輸出功率波動大且隨機性強的問題，提出一種基于電池儲能系統的微電網功率平滑控制方法。該方法利用電池荷電狀態的實測值為反饋，調節平滑控制方法的時間系數，有效避免了可再生能源接入引起的微電網功率波動，同時使儲能電池的荷電狀態保持穩定在標準范圍內，提高電池的使用壽命。建立仿真模型驗證了所述控制方法的有效性。

可再生能源；微電網；荷電狀態；功率平滑控制

0 引言

近年來，太陽能、風能等可再生能源得到了越來越多的重視與應用，可再生能源發電技術越來越成熟，大量由可再生能源發電構成的分布式電源微電網項目得以實施。由于可再生能源發電功率波動大、隨機性強的特點，微電網項目中80%均配備了儲能系統。微電網中儲能系統可有效抑制可再生能源發電輸出功率的波動，對微電網的穩定運行提供一定的支撐。

通常來說，儲能系統按照儲能方式的不同分為電化學電池儲能，抽水蓄能、壓縮空氣儲能和飛輪儲能等物理儲能，超級電容和超導儲能等電磁儲能，其中電池儲能的工程應用最為成熟且經濟性較好。

文獻［1－2］分析了微電網在進行并、離網切換時，采用儲能設備來使微電網的電壓、頻率保持穩定。文獻［3］分析了分布式風電利用儲能系統將每時段風電輸出功率控制在定值范圍，有效抑制了對外輸出功率的波動，但該方法需要頻繁地充放電，將大大縮短電池的工作壽命。文獻［4－5］提出了基于混合儲能系統的分布式風電功率波動控制方法，但未考慮電池使用壽命以及配置混合儲能系統的成本問題。

本文基于電池儲能系統，利用電池管理系統中電池荷電狀態（SOC）的數據指標，提出了一種儲能系統控制方法，在抑制可再生能源接入引起功率波動的同時，有效抑制了電池的過充過放，延長了電池使用壽命，并通過仿真驗證了該控制方法的有效性。

1 微電網功率平滑控制

1.1 典型微電網結構

典型的含有多種分布式電源的微電網如圖1所示，它由光伏、風力這些可再生能源以及儲能系統、負荷、開關、監控系統、控制保護等二次設備構成。光伏、風力發電等均采用最大功率跟蹤控制（MPPT）算法［6］。可再生能源的隨機波動性與不確定性，導致其無論是并入大電網輸送功率還是獨立給負荷供電，都需要配合儲能系統，組成一個完整的、功率穩定的系統。

>圖1 多種分布式電源構成的微電網

1.2 基于儲能控制的微電網功率平滑控制

為了清晰地說明本文提出的控制方法，把微電網的構成加以簡化：微電網系統中可再生能源發電選用光伏發電；假設微電網系統中能源供應系統由光伏發電系統與儲能系統組成。

1.2.1 未考慮電池SOC的儲能控制方法

儲能系統控制方法采用功率波動平滑控制策略，實時調節儲能系統的輸出功率，對微電網的凈功率中某一特定頻段的波動分量進行補償，以達到微電網內功率平衡的控制目標。

系統中光伏發電子系統采用最大功率跟蹤控制（MPPT）算法［7］，儲能系統采用給定功率指標參數的PQ控制模式。上層控制系統負責采集、計算微電網內凈功率，并根據控制算法對儲能系統下達功率指標參數。

根據微電網內功率平衡的控制目標，微電網內各功率指標滿足守恒公式

式中：Pload為微電網內負荷功率；Ppv為光伏發電輸出功率；Pbat為儲能電池輸出功率；Pj＝Ppv－Pload為微電網的凈功率，若其值為負，則說明微電網從電網取電，若其值為正，則說明微電網向電網放電。

通過低通濾波環節得出微電網功率參考值Pj－ref，Pj－ref與Pj的差值為儲能輸出有功功率參考值Pbat－ref，若其值為正說明儲能系統對外放電，為負說明儲能系統吸收功率給電池充電［8］。低通濾波環節采用的傳遞函數如下

式中：s為微分算子；T為濾波周期。

微電網功率平滑儲能控制算法中各變量的關系如下

將式（3），（4）中的s用來表示，差分后得

式中：Td為計算周期；Pj－ref（t－1）為微電網的凈功率Pj（t）上一時刻的參考值。在實際工程中Td是已知的，所以，最終儲能系統下一時刻的功率參考值Pbat－ref（t＋1）與控制時間參數T和當前微電網的凈功率Pj（t）有關。

1.2.2 考慮電池SOC的儲能控制方法

在1.2.1中描述的微電網儲能控制方法中加入電池SOC這一參數，用來對平滑控制的控制時間參數T進行反饋調節。SOC是指電池組當前剩余電荷量，在實際的微電網工程項目中，儲能系統的電池組是由多個電池單元串、并聯組成的［9－12］，本文提及的SOC值均是電池管理系統（BMS）提供的實測值，其中包含了合理測算整個電池組系統中SOC的算法，這是電池管理系統的研究范疇，本文不做過多介紹。

得到電池管理系統提供的SOC值后，可以將整個儲能系統中的電池組看成一個大的單體電池。將這個單體電池的SOC值分檔（如圖2所示）：電池組實測SOC值在［SOC1，SOCh］范圍內為正常值，當SOC值超出這個范圍時，控制時間參數T將發生變化。SOCmax，SOCmin為電池組工作的極限值：當SOC≥SOCmin時，儲能系統限制充電，只允許放電；當SOC≤SOCmin時，儲能系統限制放電，只允許充電。

圖2 SOC值分檔示意

基于SOC的儲能系統微電網功率平滑控制原理如圖3所示，引入SOC實測值作為平滑控制時間參數的反饋調節依據。控制時間參數反饋調節量計算方法如下

圖3 基于SOC的儲能系統微電網功率平滑控制原理框圖

式中：D為平滑控制時間參數變化速率。假如微電網系統內的可再生能源發電的構成不同，D的選取稍有不同。對于風力發電系統，D可以選小一些，因為風力發電系統中高頻有功波動分量較多；對于光伏發電系統，由于其低頻功率波動分量較多，所以D可以選取得大一些。圖4為基于SOC的儲能系統微電網功率平滑控制流程。

圖4 基于SOC的儲能系統微電網功率平滑控制流程

2 仿真驗證

仿真驗證系統結構為含有分布式光伏與電池儲能的微電網并網系統。系統內設計80 kW的光伏發電系統，40 kW的負荷，儲能雙向變流器額定輸出功率為40 kW，電池額定容量為40 kW·h。仿真的初始條件及參數為：SOCmax＝1.00，SOCmin＝0.25；SOCh＝0.75，SOCl＝0.45，SOC0＝0.55；T＝10，T∈［2，10］；T0＝10；仿真時間40 s；Td＝2；D＝0.2。電池SOC等相關參數在實際項目中可以根據電池介質選用的情況自行設定。

由于仿真時沒有電池管理系統上傳電池的SOC實測值，所以本文的SOC值用下式估算

式中：i為電流的瞬時值；SOC0為電池SOC初始值；Qe為電池組容量。

仿真1中沒有將儲能電池SOC參數加入控制策略。假設微電網平滑控制時間參數T＝10。從仿真結果可以明顯看出：仿真開始時光伏功率小于微電網內負荷功率，儲能電池對外釋放功率來彌補功率缺額，當SOC達到SOCmin限值0.25時，儲能電池停止對外釋放功率，且網點處的有功功率Ppcc聯絡線出現明顯振蕩。當t＝20s時，儲能電池SOC達到SOCmax限值1.00，停止對儲能電池充電，此時并網點處的有功功率聯絡線亦出現劇烈變化。仿真結果如圖5所示。

圖5 仿真1結果示意

仿真2中采用了將電池SOC作為反饋來調節微電網平滑控制時間參數的方法。控制時間參數初始值T0＝10，T∈［2，10］。當t＝3 s時，電池SOC達到SOC1調節限值0.45，控制時間系統將開始調節，儲能電池正在對外釋放功率，將控制時間參數T減少，降低儲能電池對外釋放功率，以達到減緩SOC下降速度的目的。當t＝10 s時，微電網內光伏功率大于負荷功率，儲能系統吸收電能對電池充電，電池SOC達到SOCh調節限值0.75，由于此時儲能電池正在吸收功率對內充電，所以增加控制時間參數T，加大儲能電池的充電功率，達到加速SOC上升的目的。同理，當t＝16 s時，儲能電池SOC達到調節SOCh限值0.75，控制時間參數T將減小，儲能系統對電池充電功率減小，以達到減緩SOC增速的目的。通過上述控制算法，可以使電池SOC維持在合理的范圍內，有效抑制了并網點處有功功率聯絡線的波動，達到微電網功率平滑的目的。仿真結果如圖6所示。

以上2個仿真試驗表明，采用增加了電池SOC參數反饋來調節可變平滑控制時間參數的方法，有效避免了儲能電池過充過放問題，微電網功率平滑效果更佳。

圖6 仿真2結果示意

3 結論

本文提出把調節控制時間參數作為變量，通過采集儲能電池SOC作為反饋環節去調節該變量增、減的方法，大大優于將控制時間參數作為固定參考值的控制方法。本文提出的控制方法可在平滑微電網功率的同時，有效避免儲能電池的過充過放，從而提高儲能電池的使用壽命，在工程項目中具有良好的應用前景。

［1］王新剛，顧臻，莊葛巍，等.含多個分布式電源的微電網協調控制［J］.華東電力，2014，42（11）：2339－2344.

［2］楊勇，張國新.含多微源的混合微電網控制策略與仿真［J］.機電產品開發與創新，2015，28（2）：110－112.

［3］TELEKE S，BARAN M E，HUANG A Q，et al.Control strategies for battery energy storage for wind farm dispatching［J］.IEEE transactions on energy conversion，2009，24（3）：725－732.

［4］張坤，毛承雄，陸繼明.用于直驅式風力發電的復合儲能系統［J］.電力系統及其自動化學報，2011，23（4）：1－5，26.

［5］于芃，趙瑜，周瑋，等.基于混合儲能系統的平抑風電波動功率方法的研究［J］.電力系統保護與控制，2011，39（24）：35－40.

［6］唐西勝，鄧衛，李寧寧，等.基于儲能的可再生能源微網運行控制技術［J］.電力自動化設備，2012，32（3）：99－103.

［7］吳理博，趙爭鳴，劉建政，等.獨立光伏照明系統中的能量管理控制［J］.中國電機工程學報，2005，25（22）：68－72.

［8］JIANG Q Y，WANG H J.Two-time-scale coordination control for a battery energy storage system to mitigate wind power fluctuations［J］.IEEE transactions on energy conversion，2013，28（1）：52－61.

［9］殷桂梁，李相男，郭磊，等.混合儲能系統在風光互補微電網中的應用［J］.電力系統及其自動化學報，2015，27（1）：49－53.

［10］LIU C H，CHAU K T，ZHANG X D.An efficient wind-photovoltaic hybrid generation system using doubly excited permanent-magnet brushless machine［J］.IEEE transactions on industrial electronics，2010，57（3）：831－839.

［11］CULTURA A B，SALAMEH Z M.Performance evaluation of a supercapacitor module for energy storage applications［C］//IEEE.Power and Energy Society General Meeting：Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st.Pittsburgh：IEEE，2008.

［12］ZHANG G J，TANG X S，QI Z P.Research on battery supercapacitor hybrid storage and its application in microgrid［C］//IEEE.Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference.Chengdu：IEEE，2010.

（本文責編：劉芳）

TM 721

A

1674－1951（2016）10－0001－04

孫攀（1985—），男，江蘇南京人，工程師，工學碩士，從事微電網控制、保護技術研究（E-mail：sunpaninsac＠163.com）。

2016－06－14；

2016－09－01