艦船中壓直流電力系統的混合儲能管理策略仿真分析

郭燚，于士振，郭將馳，李晗

上海海事大學物流工程學院，上海201306

0 引 言

艦船中壓直流（Medium Voltage Direct Current，MVDC）電力系統可綜合利用全艦數百兆瓦級的能量［1-2］，明顯優于傳統的艦船動力系統。艦船負載主要包括間歇性的武器裝備、雷達、推進負載和服務性負載等，鑒于武器型負載的瞬態特性，需要極高振幅的脈沖功率源的保障。然而，傳統的艦船電力系統無法支持該類脈沖負載的功率需求，為解決此問題，儲能管理（Energy Storage Management，ESM）成為艦船MVDC系統的關鍵技術之一［3-4］。若大功率脈沖性負載接入艦船MVDC系統，一般將造成母線電壓大范圍跌宕，而根據相關標準，MVDC母線電壓跌宕需保持在標稱電壓的10%內［5］。Scuille［6］認為，僅依靠發電機的機械慣量或增加額定功率是無法補償大功率脈沖負載對系統的影響的。因此，儲能系統成為解決此類問題的唯一途徑。若ESM系統中僅采用能量密度大且功率密度小的蓄電池組或鋰電池組，則在啟用的初始階段將無法快速跟蹤脈沖負載的功率需求，而功率密度大且能量密度小的單一超級電容器組也無法滿足該需求。因此，由高能量密度的鋰電池組和高功率密度的超級電容器組構成的混合儲能系統（Hybrid Energy Storage System，HESS）［7］能夠滿足此類脈沖負載需求，具備一定的應用前景。

Guo等［3］采用模糊邏輯控制對儲能系統進行了能量管理，以抑制母線電壓波動，但未根據鋰電池組和超級電容器組的特性對功率進行濾波分頻控制。Khan等［4］采用PI控制器對全電力船舶進行了能量管理，但沒有考慮鋰電池組和超級電容器組的能量不平衡問題。文獻［8-11］設計了基于HESS混合動力汽車的能量管理策略，其中Ferreira等［8］基于燃料電池在電動汽車領域的應用需求，采用了模糊邏輯控制器進行能量管理。

為研究艦船MVDC電力系統的混合儲能管理策略，本文擬針對基于ESM和低通濾波器（Low-Pass Filter，LPF）的比例積分（Proportional Integral，PI）控制、模糊邏輯控制這2種方法進行對比分析，并設計第2級模糊邏輯控制器以解決鋰電池組與超級電容器組間的能量不平衡問題。根據鋰電池組和超級電容器組的荷電狀態進行功率再分配，以提升HESS整體的能量利用效率。

1 艦船MVDC系統的新型環形模型

Ali和 Li等［12-13］提出了艦船 MVDC 電力系統的新型環形模型（圖1），可進一步減小系統體積，同時提高系統輸出效率。該模型采用分區結構，在極其惡劣的工況下也能保持最佳工作狀態。系統組成主要包括2臺36 MW的主發電機（MGT1，MGT2）和 2臺 4 MW的輔助發電機（AGT1，AGT2），分別位于艦船左、右舷。

圖1 新型環形艦船MVDC系統模型Fig.1 New type circular model of warship MVDC system

2 基于ESM和LPF的PI控制器

PI控制器可用于估算鋰電池組和超級電容器組的總存儲功率參考值Pstor-ref［14-15］，控制框圖如圖2所示。該方案共包括2個PI控制器，其中一個PI控制器根據總負載功率Pload和總發電機功率Pgen來保持系統功率的平衡；另一個PI控制器則根據直流參考電壓VDC-ref來保持MVDC母線電壓Vbus的穩定。圖2中：Iref為參考電流；SOCbat為鋰電池荷電狀態值；SOCSC為超級電容器荷電狀態值。

圖2 基于ESM和LPF的PI控制器Fig.2 PI controller based on ESM and LPF

LPF的傳遞函數Gf為

式中，fc為截止頻率［7］。

通過低通濾波器LPF，Pstor-ref將分離出適合超級電容器組特性的高頻功率分量PSC-ref與適合鋰電池組特性的低頻功率分量Pbat-ref，從而對鋰電池組和超級電容器組進行充放電管理。圖2中的過充過放模塊可用于保護鋰電池和超級電容器組的荷電狀態值在30%～90%安全范圍內，從而避免過度充電和放電，其中過充/過放保護控制策略如圖3所示。圖3中，SOCbat，SC為鋰電池和超級電容器的荷電狀態值；t為檢測運行時間；tend為預設的檢測運行時間。

圖3 過充過放保護控制Fig.3 Overcharge and overdischarge protection control

3 基于ESM和LPF的模糊邏輯控制器

圖4所示為基于ESM和LPF的模糊邏輯控制器框圖，根據MVDC母線電流變化量 ΔI，以及Vbus，SOCbat，SOCSC，即可預測 Pstor-ref。該控制器中，Pstor-ref也通過低通濾波器LPF分離出高頻功率分量PSC-ref與低頻功率分量Pbat-ref，從而對鋰電池組和超級電容器組進行充、放電管理。

圖4 基于ESM和LPF的模糊邏輯控制器Fig.4 Fuzzy logic controller based on ESM and LPF

模糊邏輯控制器的輸入（ΔI，Vbus，SOCbat，SOCSC）隸屬度函數，輸出Pstor-ref的隸屬度函數如圖5所示，其中L，M，H分別表示低、中、高3種狀態，相應的模糊邏輯控制規則如表1所示。

圖5 模糊邏輯控制器的輸入、輸出變量隸屬度函數Fig.5 Input and output variables membership function of fuzzy logic controller

表1 Pstor-ref的模糊規則Table 1 Fuzzy rules of Pstor-ref

4 鋰電池組和超級電容器組之間的功率再分配

由于鋰電池組和超級電容器組的功率密度與能量密度不同，在充放電過程中易發生鋰電池組能量盈余而超級電容器組能量匱乏的現象。針對這一問題，本文設計了第2級模糊邏輯控制器，用以調節二者之間的能量分配，如圖6所示。圖6中，P+SC-ref和P-SC-ref分別為超級電容組的釋放能量和吸收能量參考功率；P+bat-ref和P-bat-ref分別為鋰電池組的釋放能量和吸收能量參考功率。

圖6 鋰電池和超級電容器的功率再分配控制框圖Fig.6 Power redistribution control block diagram of lithium battery and supercapacitor

在第2級模糊邏輯控制器中，根據SOCbat，SOCSC，Pstor-ref的狀態即可確定功率分配系數K。在放電狀態下，可以通過K值調節LPF的濾波時間常數，從而協調鋰電池組和超級電容器組的放電功率。在充電狀態下，Pstor-ref和K的乘積通過LPF的低頻分量分配給鋰電池組，而Pstor-ref和1-K的乘積則與LPF的高頻分量之和分配給超級電容器組，從而達到協調能量分配存儲的目的。

第 2 級模糊邏輯控制器中 Pstor-ref，SOCbat，SOCSC，K的隸屬度函數如圖7所示，其模糊規則見表2。

圖7 第2級模糊邏輯控制器的輸入、輸出變量隸屬度函數Fig.7 Input and output variables membership function of second-level fuzzy logic controller

表2 K的模糊規則Table 2 Fuzzy rules of K

5 MVDC系統結構仿真拓撲結構

5.1 MVDC系統仿真模型

圖8所示為5 kV級艦船MVDC能源系統的仿真模型圖，包括1臺36 MW的主發電機MGT、1臺4 MW的輔助發電機AGT和HESS系統，其負載由恒功率負載和脈沖性負載組成。

5.2 負載等效模型

為便于研究，本文將系統負載（圖8）等效為圖9所示的仿真模型，用以模擬載荷功率需求。將載荷需求功率與母線直流電壓相除得到的電流值送至受控電流源，即可模擬載荷功率的需求電流。

圖8 5 kV艦船MVDC系統的仿真模型圖Fig.8 Simulation model of 5 kV ship MVDC system

圖9 負載的等效仿真模型Fig.9 Equivalent simulation model of load

5.3 雙向DC-DC拓撲結構

基于Pbat-ref和PSC-ref分別對DC-DC變換器進行充、放電控制的拓撲結構及系統框圖如圖10和圖11所示。

圖10 雙向DC-DC拓撲結構Fig.10 Bidirectional DC-DC topology

圖11 鋰電池組和超級電容器組的電流控制Fig.11 Current control of lithium battery pack and supercapacitor bank

圖11中：n為鋰電池組和超級電容器組的組數；Pbat-ref1，PSC-ref1，Vbat1，VSC1分別為第1組鋰電池組和超級電容器組的需求功率和端電壓；Ibat1，ISC1分別為鋰電池組和超級電容器組的變換器參考電流；I1/3為DC-DC變換器的各橋臂電流值；G1（s）為電流調節器的傳遞函數；G11為DC-DC變換器各橋臂的PWM驅動信號。

5.4 HESS結構

圖12所示為HESS混合儲能結構，在HESS系統需要維護或出現故障時，可以通過斷路器關閉與MVDC系統的聯接。

圖12 HESS混合儲能結構圖Fig.12 Structure of HESS hybrid energy storage

HESS系統包括5組串聯的鋰電池組和5組串聯的超級電容器組，其結構為輸入并聯、輸出串聯。這種拓撲結構的優點是：通過串聯可以降低開關管的電壓應力，通過交錯并聯可以降低開關管的電流應力，同時可以降低電壓、電流紋波，從而減輕鋰電池組和超級電容器組因電流紋波引起的發熱現象［16］。該拓撲結構適合大電流、大功率傳輸工況，且可靠性高，但沒有采取電氣隔離措施。

6 仿真分析

6.1 參數設置

表3所示為MVDC系統參數，表4所示為鋰電池組和超級電容器組的參數。

表3 MVDC系統參數Table 3 Parameters of MVDC system

表4 鋰電池組和超級電容器組的參數Table 4 Parameters of lithium battery pack and supercapacitor bank

6.2 PI控制器和模糊邏輯控制器的對比分析

6.2.1 模式 1（30%≤SOCbat，SC≤90%）

該狀態下，鋰電池組和超級電容器組的初始荷電狀態偏高，分別設為85%和84.8%。MVDC母線電壓和母線電流分別如圖13和圖14所示。

圖13 MVDC母線電壓Fig.13 MVDC bus voltage

由圖13和圖14可知，在1.5～3.5 s時刻內，4 MW脈沖性負載施加到MVDC系統上，母線電壓瞬時跌落，而母線電流瞬時增加；在6.5～8.5 s時刻內，4 MW負載從MVDC系統瞬時解列，母線電壓瞬時增加，而母線電流瞬時跌落。

經由PI控制器和模糊控制器產生的HESS總存儲參考功率，及其經過LPF濾波后的鋰電池組和超級電容器組功率如圖15～圖17所示。

圖15 HESS的總存儲參考功率Fig.15 Total storage reference power of HESS

圖16 鋰電池組的總存儲參考功率Fig.16 Total storage reference power of lithium battery pack

圖17 超級電容器組的總存儲參考功率Fig.17 Total storage reference power of supercapacitor bank

從上圖可知，PI控制器可以較為準確地預測負載變化，并能通過LPF功率分頻后控制HESS系統充放電，從而避免了因負載突升/突降導致的MVDC系統母線電壓大范圍跌宕現象。

圖15中，由于鋰電池組和超級電容器組的荷電狀態高達85%和84.8%，即HESS系統存儲了大量的去放電能量，因此，在1.5～3.5 s內模糊邏輯控制器產生的HESS實際參考功率約為4.5 MW，而不是4 MW。該工況下的實際負載需求功率為44 MW，而總可用功率約為44.5 MW，HESS系統可以釋放更多的能量以響應脈沖負載的功率需求。在6.5～8.5 s時刻內，4 MW的負載從MVDC系統解列，模糊邏輯控制器產生的HESS參考功率約為-2.5 MW，但由于此時鋰電池組和超級電容器組的荷電狀態均較高，故HESS系統不需要進行快速充電。

在PI控制器和模糊控制器的作用下，鋰電池組和超級電容器組的電壓、電流、荷電狀態分別如圖18～圖20所示。

6.2.2 模式 2（SOCbat，SC≥90%）

在該狀態下，分別設定鋰電池組和超級電容器組的初始荷電狀態為93%，94%。經由模糊邏輯控制器和PI控制器產生的HESS存儲功率如圖21所示。

從圖21可以看出：在1.5～3.5 s時刻內，4 MW脈沖性負載加載到MVDC系統上，經由模糊邏輯控制器產生的HESS系統參考功率約為4.8 MW，而PI控制器產生的HESS系統參考功率約為4 MW。在6.5～8.5 s時刻內，4 MW的負載瞬間從艦船MVDC系統解列，雖然MVDC系統的能量有盈余，但此時HESS系統中鋰電池組和超級電容器組的荷電狀態已超出其安全極限值，故無法對HESS系統進行充電，則模糊邏輯控制器和PI控制器產生的HESS參考功率均為0。鋰電池組和超級電容器組的總存儲參考功率、電壓、電流和荷電狀態如圖22所示。

6.2.3 模式 3（SOCbat，SC≤30%）

在該狀態下，將鋰電池組的初始荷電狀態設定為20%，將超級電容器組的初始荷電狀態設定為24.7%，經由模糊邏輯控制器和PI控制器產生的HESS存儲功率如圖23所示。

圖18 鋰電池組和超級電容器組的電壓Fig.18 Voltages of lithium battery pack and super capacitor bank

圖19 鋰電池組和超級電容器組的電流Fig.19 Current of lithium battery pack and supercapacitor bank

圖20 鋰電池組和超級電容器組的SOCbat和SOCSCFig.20 SOCbatand SOCSCof lithium battery pack and supercapacitor bank

圖21 HESS的總存儲參考功率（模式2）Fig.21 Total storage reference power of HESS（mode 2）

圖22 鋰電池組和超級電容器組的功率、電壓、電流和荷電狀態（模式2）Fig.22 Power，voltage，current，SOC of lithium battery pack and supercapacitor bank（mode 2）

從圖23可以看出：在1.5～3.5 s時刻內，4 MW脈沖性負載突加到MVDC系統上，此時艦船總負載為44 MW，超出艦船的總發電功率（40 MW），故HESS系統應向MVDC系統輸出能量。但此時鋰電池組和超級電容器組的荷電狀態分別為20%和24.7%，低于其30%的工作下限值，故HESS系統禁止向MVDC系統輸出能量。經由模糊邏輯控制器和PI控制器產生的HESS參考存儲功率均為0，此時，MVDC系統無法適應加載大功率脈沖性負載。在6.5～8.5 s時刻內，4 MW負載瞬間從艦船MVDC系統解列，經由模糊邏輯控制器和PI控制器產生的HESS參考存儲功率分別約為-5 MW和-4 MW。鋰電池組和超級電容器組的總存儲參考功率、電壓、電流和荷電狀態如圖24所示。

圖23 HESS的總存儲參考功率（模式3）Fig.23 Total storage reference power of HESS（mode 3）

3種模式下的仿真結果表明：基于ESM和LPF的PI控制器能夠較為準確地預測Pstor-ref，故在對HESS系統進行充放電管理時可以避免因脈沖性負載突升/突降導致的母線電壓大范圍跌宕現象。模糊邏輯控制器不僅能夠預測Pstor-ref，而且還能根據SOCbat和SOCSC的狀態調整Pstor-ref，從而對HESS進行充放電管理。基于以上分析：基于ESM和LPF的模糊邏輯控制器優于PI控制器。

圖24 鋰電池組和超級電容器組的功率、電壓、電流和荷電狀態（模式3）Fig.24 Power，voltage，current，SOC of lithium battery packand supercapacitor bank（mode 3）

6.3 鋰電池和超級電容器之間的功率分配

6.3.1 工況1

在該工況下，鋰電池組和超級電容器組的初始荷電狀態適中，將SOCbat和SOCSC均設定為75%，第2級模糊邏輯控制器產生的功率分配系數如圖25所示。在鋰電池組和超級電容器組荷電狀態適中的情況下，第2級模糊邏輯控制器產生的功率分配系數為0.5。鋰電池組和超級電容器組的功率分配如圖26所示。在1.5～3.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組的參考功率為正，即處于放電狀態，其分配的功率適中。在6.5～8.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組的參考功率為負，即處于適度充電狀態。

鋰電池組和超級電容器組的電壓、電流和荷電狀態如圖27和圖28所示。

圖25 鋰電池組和超級電容器組的功率分配系數（工況1）Fig.25 Power distribution coefficient of lithium battery pack and super capacitor bank（condition 1）

圖26 鋰電池組和超級電容器組的功率分配（工況1）Fig.26 Power distribution of lithium battery pack and supercapacitor bank（condition 1）

圖27 鋰電池組的電壓、電流和荷電狀態（工況1）Fig.27 Voltage，current，SOCoflithiumbatterypack（condition1）

圖28 超級電容器組的電壓、電流和荷電狀態（工況1）Fig.28 Voltage，current，SOC ofsupercapacitorbank（condition1）

6.3.2 工況2

該工況下，將鋰電池組的初始荷電狀態設定為35%，其值偏低；將超級電容器組的初始荷電狀態設定為75%，其值適中。第2級模糊邏輯控制器產生的功率分配系數如圖29所示。在1.5～3.5 s時刻內，第2級模糊邏輯控制器分配給鋰電池組的功率系數約為0.3，分配給超級電容器組的約為0.7；在6.5～8.5 s時刻內，第2級模糊邏輯控制器分配給鋰電池組的功率系數約為0.7，分配給超級電容器組的約為0.3。

圖29 鋰電池組和超級電容器組的功率分配系數（工況2）Fig.29 Power distribution coefficient of lithium battery pack and supercapacitor bank（condition2）

鋰電池組和超級電容器組的功率分配如圖30所示。在1.5～3.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組處于放電狀態，根據鋰電池組的功率分配系數，可以通過自動增加LPF的濾波時間常數來提高超級電容器組的輸出功率，從而減輕鋰電池組的輸出功率。在6.5～8.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組處于充電狀態，且大部分功率分配給鋰電池組以補充其能量匱乏，而少部分功率分配給超級電容器組。鋰電池組和超級電容器組的電壓、電流和荷電狀態如圖31和圖32所示。

圖30 鋰電池組和超級電容器組的功率分配（工況2）Fig.30 Power distribution of lithium battery pack and supercapacitor bank（condition 2）

圖31 鋰電池組的電壓，電流和荷電狀態（工況2）Fig.31 Voltage，current，SOC of lithium battery pack（condition 2）

圖32 超級電容器組的電壓、電流和荷電狀態（工況2）Fig.32 Voltage，current，SOC of supercapacitor bank（condition 2）

6.3.3 工況3

該工況下，將鋰電池組的初始荷電狀態設為75%，其值適中；將超級電容器組的初始荷電狀態設為49%，其值偏低。第2級模糊邏輯控制器產生的功率分配系數如圖33所示。在1.5～3.5 s時刻內，鋰電池組的功率分配系數約0.55，超級電容器組約0.45；在6.5～8.5 s時刻內，鋰電池組的功率分配系數約0.45，超級電容器組約0.55。

圖33 鋰電池組和超級電容器組的功率分配系數（工況3）Fig.33 Power distribution coefficient of lithium battery pack and supercapacitor bank（condition 3）

如圖34所示，在1.5～3.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組處于放電狀態，根據鋰電池組的功率分配系數，可通過自動減小LPF的濾波時間常數來提高鋰電池組的輸出功率，從而減輕超級電容器組的輸出功率。在6.5～8.5 s時刻內，鋰電池組和超級電容器組處于充電狀態，且大部分功率分配給超級電容器組以補充其能量匱乏，而少部分功率分配給鋰電池組。值得注意的是，由于第1級控制器功率預測的初始跟蹤抖動，在圖34中的1.5 s時刻存在超級電容器組的功率震蕩現象。

圖34 鋰電池組和超級電容器組的功率分配（工況3）Fig.34 Power distribution of lithium battery pack and supercapacitor bank（condition 3）

鋰電池組和超級電容器組電壓、電流和荷電狀態如圖35和圖36所示。

圖35 鋰電池組的電壓、電流和荷電狀態（工況3）Fig.35 Voltage，current，SOC of lithium battery pack（condition 3）

圖36 超級電容器組的電壓、電流和荷電狀態（工況3）Fig.36 Voltage，current，SOC of supercapacitor bank（condition 3）

7 結 論

本文針對基于ESM和LPF的PI控制器和模糊邏輯控制器進行了仿真分析，得到如下結論：

1）模糊邏輯控制器的性能優于PI控制器，通過對HESS進行能量管理，可以平滑地抑制MVDC系統母線電壓的大范圍跌宕現象，從而提高艦船MVDC電力系統的穩定性和生存能力。

2）針對鋰電池組與超級電容器組之間能量不平衡的問題，可以利用第2級模糊邏輯控制器來合理分配二者的功率，從而提高能量利用效率。

后續將在艦船不同負載的運行狀態下，開展混合能量系統的優化管理，進一步提高系統的綜合效率。