儲能最小運行虛擬同步機微電網預測控制研究

劉 涵，陳 卓，唐文博，周東游

（貴州大學 電氣工程學院，貴州 貴陽 550025）

0 引言

隨著全球范圍內能源危機和環境問題的加劇，越來越多的新能源發電設備通過電力電子裝置接入電網[1-2]，使能源結構轉型、環境污染等問題得到了有效緩解[3]。風能、太陽能等可再生能源在滿足本地負荷運行的情況下將剩余能量經過并網逆變器分布式接入電網，但由于大規模分布式能源的接入以及長距離輸電導致電網呈現出弱電網特性，降低了并網系統的運行可靠性[4-7]。

并網逆變器無論采用恒壓、恒頻控制還是下垂控制，都能實現同步發電機的下垂特性，但無法實現同步發電機的阻尼特性和慣性[8]。無論電源的波動還是負荷的切換，都會造成微網的不穩定運行[9]。而儲能系統的建立，可使分布式能源系統與儲能系統達到能量的雙向流動，并且通過VSG技術使系統具有阻尼特性[10-12]。虛擬同步機是通過模擬同步發電機的外特性，并引入轉動慣量和阻尼系數，提高并網系統的慣性和穩定性。文獻[13]利用外環控制器提供虛擬慣量，實現系統暫態頻率的支撐，并設計了一種基于兩相靜止坐標系的鎖相環，實現較小的相位偏移。文獻[14]利用線性控制，實現了虛擬同步機阻尼因子和轉角偏差的解耦，提高系統頻率的穩定性。

在風能和太陽能直接為負荷供電的應用場合，通常需加入蓄電池儲能系統同時運行，以確保穩定可靠地為本地負荷供電。由于蓄電池儲能系統體積較大，一方面會增加設備的占地面積，另一方面也將增大風光儲荷微電網系統的建設成本。因此，在最大程度上滿足風光儲荷系統為本地負荷供電的前提下，減小蓄電池存儲的能量和三相電網對本地負荷的供電量。文獻[15]以電力系統總費用最優為目標，針對華東地區建立了風光儲蓄協調運行的評價模型，通過合理的能量配置，可以提高新能源的消納能力和系統運行的穩定性。文獻[16]針對不同的天氣類型，通過天氣預報數據提取特征向量，并基于KPCA和SOFM神經網絡模型，從波動性和爬坡性的角度分析了風光出力互補程度，確定了并網容量比例。文獻[17]針對風光發電波動性的問題，通過階段式優化與評估的方法提高了電網電壓的穩定水平并減少了能量的損耗。

本文首先對風光儲荷微電網的系統結構和各組成部分的工作模式進行了分析；然后研究了虛擬同步機的工作原理。針對風光儲荷微電網系統的能量管理，研究了基于預測控制的能量管理方法，在滿足本地負荷功率的前提下，以蓄電池儲能系統儲能最少為優化目標，分析了微電網系統的幾種工作模式；最后，對虛擬同步機的控制策略和風光儲荷微電網系統的能量管理方法進行了驗證，微電網運行效率得到提升。通過當天風光發電預測數據與實際運行數據迭代運算，指導當天儲能系統實時運行，實現了風光能量的有效利用，以及儲能裝置用電度量最小，并通過對風光負荷的預測控制，指導儲能系統運行。

1 基于風光儲荷的微電網系統與虛擬同步機

圖1為基于風光儲荷的微電網系統，其中包括風–光–儲聯合系統、本地負荷和三相電網。風–光–儲系統通過變換器轉換為直流電，經過虛擬同步機控制輸出至三相電網，本地負荷直接與交流母線相接。風能和光能以最大輸出能力運行，以提高系統運行效率，且在滿足本地負荷需求的前提下，將剩余能量存儲于蓄電池儲能系統或傳輸至三相電網。三相電網與風能和光能發電系統之間的變換器以雙向模式工作，當風光儲能量不足以維持本地負荷時，通過三相電網供電來保證本地負荷的正常工作。蓄電池儲能系統與交流母線之間通過雙向DC-DC和虛擬同步機連接，當風能和光能充足時，對蓄電池儲能系統進行儲能；當風能和光能不足時，由蓄電池進行補充維持本地負荷正常工作。

圖1 基于風光儲荷的微電網系統Fig. 1 Microgrid system based on wind and solar storage-load

1.1 風光并網逆變器控制策略

為實現風光并網的高電能質量與動態響應速度，因此對風光并網控制環節，即電壓環和電流環。電壓環利用PI控制器實現虛擬同步機輸出電壓的無差拍跟蹤，其控制策略為：

在電壓環得到電流參考值的基礎上，利用電流環對并網逆變器的電流進行控制，其電流環的PI控制策略為：

實現電壓電流雙環控制策略的內環控制環節控制圖如圖2所示。

圖2 并網逆變器控制框圖Fig. 2 Control block diagram of grid-connected inverter

通過內環電壓電流雙閉環控制策略得到虛擬同步機dq坐標系下的調制信號，并將其進一步通過dq轉abc變換與SPWM調制，最終得到并網逆變器開關器件的控制信號。

1.2 虛擬同步機工作原理

當把同步發電機引入到并網逆變器[18]中時，虛擬同步機的模型如式3所示：

式中：J為虛擬轉動慣量；D為阻尼系數；θ為虛擬內電勢相角；ω和ωn分別為虛擬轉子角頻率和額定轉子角頻率；Tm和Te分別為虛擬機械轉矩和虛擬電磁轉矩。

為了對同步發電機的有功–頻率下垂特性進行模擬[19]，虛擬機械功率Pm為：

式中：Pset為虛擬同步機有功功率設定值；Kf為功頻下垂調差系數。

為減小虛擬同步機輸出功率中的高頻脈沖分量，利用低通濾波器對輸出的有功功率進行濾波，得到其基波分量虛擬電磁功率Pe為：

式中：ωc為低通濾波器的截止頻率。

對同步發電機的無功–電壓下垂特性進行模擬，虛擬同步機的無功功率指令Qm為：

式中：Un為額定相電壓有效值；Kv為無功–電壓下垂調差系數。

為實現并網逆變器的無功功率能夠對無功功率指令Qm無靜差跟蹤，加入積分環節，無功功率偏差經過積分環節得到虛擬內電勢幅值為：

式中：E為虛擬內電勢相電壓有效值；K為無功功率積分系數。

為減小虛擬同步機中無功功率輸出時的高頻分量的影響，將無功功率通過低通濾波器得到其基波分量無功功率Qe為：

由虛擬同步機中的虛擬內電勢相角θ和有效值E，可得虛擬內電勢瞬時值為：

通過上述分析可得虛擬同步機的外環控制部分的控制示意圖，如圖3所示。

圖3 外環控制框圖Fig. 3 Control block diagram of outer loop

2 基于預測控制的風光儲荷微電網能量管理

風光儲荷微電網系統的能量來源與輸出都為多端口，因此為實現能量的最優化控制，在滿足能量對本地負荷供應的前提下，需盡可能將剩余能量傳輸至電網，而避免較多能量存儲于蓄電池儲能系統，以減小蓄電池儲能系統的容量和體積。因此，在滿足負荷要求的情況下，通過預測控制實現蓄電池儲存電量最少的最優控制策略。風光儲荷微電網系統以風電和光電為主要能量來源，風光儲荷微電網系統的能量關系為：

式中：PPV為光伏發電功率；PWT為風機發電功率；PSCS為蓄電池儲能系統充放電功率；PLOAD為本地負荷；PGrid為電網傳輸功率。

為了實現蓄電池儲能系統的最優控制，令風光儲荷微電網系統的價值函數的約束條件為：

通過大量統計數據得到一天中本地負荷各時間段的功率消耗情況，在固定間隔時間內對蓄電池內的能量以及負荷功率情況進行分析判斷，并及時調整蓄電池在接下來的一個時間段內的充放電狀態和虛擬同步機的工作狀態。風電系統和光電系統的輸出功率隨時間一直處于波動狀態，因此需及時調整風電系統和光電系統能量并網的運行狀態，確保風光儲荷微電網系統處于平衡狀態。虛擬同步機的工作狀態：通過固定時間內輸出的預測控制量及時調整虛擬同步機有功功率和無功功率的控制給定量，調整虛擬同步機的功率輸出工作狀態，為并網系統提供轉動慣量，維持并網系統運行的穩定性。風光儲荷微電網系統工作狀態分為以下幾種，狀態一：蓄電池能量足夠多，風電和光電在滿足本地負荷的狀態下將多余能量通過虛擬同步機并網；狀態二：蓄電池能量足夠多，風電和光電剛好能滿足本地負荷的運行；狀態三：蓄電池能量不足，風電和光電在滿足本地負荷的情況下，將剩余能量存儲在蓄電池；狀態四：蓄電池、風電和光電都不足時，從三相電網取電，以滿足本地負荷的需求。

基于上述需求可列出系統目標函數如式（12）所示，式中：W為蓄電池充放電功率；PSCSP為蓄電池預測功率。隨著時間變化，PSCSP的預測值將逐漸被PSCS取代，因此預測值也將逼近實際值。若蓄電池功率控制側為吸收風電與光伏除去負荷供給的能量，以及自風電與光伏供電能力不足時補足功率，則有：

為使系統長期正常工作，系統風能與光能之和應該大于負荷，但多余的風能與光能若不能進行合理地處理，將造成浪費。因此，系統應使目標函數W=0，在這種情況下蓄電池每日功率收支平衡，即可保證蓄電池既可以“削峰填谷”，又可以將多余的能量送入電網。為實現W=0，系統總控制策略為：當W>0時，風能與光能將多余能量全部送入電網，若風能和光能供能不足時，蓄電池將為負荷補足剩余能量；當W<0時，風能與光能將多余能量全部送入蓄電池儲能，若風能和光能在供能不足時，蓄電池將為負荷補足剩余能量；當W在0附近時，風能與光能將多余能量合理分配給電網和蓄電池，達到W=0的目標，若風能和光能在供能補足時，蓄電池將為負荷不足提供剩余能量。虛擬同步機預測控制策略框如圖4所示。

圖4 虛擬同步機預測控制策略Fig. 4 Predictive control strategy of virtual synchronous machine

3 仿真驗證

為驗證本文研究的虛擬同步機的控制方法和基于預測控制的能量管理方法的可行性與有效性，基于 MATLAB/SIMULINK平臺搭建仿真模型進行驗證。仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數Tab. 1 Simulation parameters

圖 5、圖 6為風光并網逆變器仿真中電流波形，其電流為正弦波形，且隨風光能量在突變時迅速響應，表明通過本文所述并網策略，風光系統并網正常，各個時間段并網功率穩定。

圖5 光電電流Fig. 5 Photoelectric current

圖6 風電電流Fig. 6 Wind power current

圖 7～10為虛擬同步機工作時的仿真波形。圖7為虛擬同步機網側三相電壓，由圖可知，虛擬同步機啟動時較為穩定，且三相電壓諧波含量較低。圖 8為虛擬同步機的電壓頻率波形。圖 9為虛擬同步機的有功、無功功率波形。圖10為虛擬同步機的三相電流仿真波形。在0.3 s、1 s、1.5 s和2 s時，虛擬同步機的有功和無功給定值發生改變，因此三相電壓的頻率發生波動，但頻率波動較小，并且能看出具有阻尼特性，在頻率變化時有明顯的緩沖，改善了系統的頻率動態特性。在有功和無功發生改變的瞬間，三相電流發生改變，且三相電流的動態響應較快。

圖7 虛擬同步機網側電壓Fig. 7 Voltage at the network side of virtual synchronous machine

圖8 虛擬同步機電壓頻率Fig. 8 Voltage frequency of virtual synchronous machine

圖9 虛擬同步機有功、無功功率Fig. 9 Active and reactive power of virtual synchronous machine

圖10 虛擬同步機三相網側電流Fig. 10 Three phase-network side current of virtual synchronous machine

由圖11可知，24 h內光伏板所產生的電能主要集中在7:00—17:00 h區間；由圖12可知，24 h內風機所產生的功率較為平穩。圖11（a）～14（a）分別為風光儲荷微電網系統模擬 24 h的光電功率、風電功率、儲能系統功率和負載消耗功率傳輸波形，圖 11（b）～14（b）分別為風光儲荷微電網系統模擬24 h的光電能量、風電能量、儲能系統能量和負載消耗能量的傳輸波形。

圖11 微網系統光電功率和能量Fig. 11 Photoelectric power and energy of microgrid system

圖12 微網系統風電功率和能量Fig. 12 Wind power and energy of microgrid system

由圖13可知，蓄電池儲能系統24 h內儲存能量較少，在 0—9:00和18:00—24:00區間，蓄電池儲能系統工作在釋能狀態，將儲存的能量傳輸給三相電網和本地負載使用；而在 10:00—15:00區間，蓄電池儲能系統工作在儲能狀態，將光電和風電產生的能量在被本地負荷消耗后剩余的能量存儲于蓄電池儲能系統中。由圖14可知負荷消耗功率主要集中在0—9:00和18:00—24:00；由于21:00—22:00本地負荷較大，而風電系統的功率輸出比較穩定，蓄電池儲能系統在此時區間輸出的能量較多。

圖13 微網系統儲能系統功率和能量Fig. 13 Power and energy of energy storage system of microgrid system

圖14仿真結果表明，本文所述預測控制算法可在無需電網輸入能量情況下完成微網運行。通過對24 h內風光儲荷微電網系統內部功率流動分析可知，采用預測控制可實現在滿足本地負荷功率需求的前提下盡可能少的對蓄電池儲能系統進行儲能，最大限度的向電網傳輸功率，且減少向三相電網取電。并且通過對當天發電用電的預測和發電用電實際情況進行迭代，提前將多余風光能量有序送入電網。防止在蓄電池充電完成后，短時間內大量風光能量進入電網，以及蓄電池在短時間內被風光能量大量充電。

圖14 微網系統負載功率和能量Fig. 14 Load power and energy of microgrid system

為方便對比，圖15為沒有加入預測控制時系統工作狀態，蓄電池可以吸收多余的風光能量，也可以彌補不夠的能量，其容量大于使用預測控制后的電池容量。在不通過電網輸入能量的情況下，若通過限制風光發電量減小儲能容量，則會降低風光發電效率。

圖15 微網系統未加預測控制的儲能系統功率和能量Fig. 15 Power and energy of energy storage system without predictive control in microgrid system

4 結論

針對風光儲荷微網系統蓄電池容量較大，增加系統建設成本和體積大的問題，本文研究了基于預測控制的風光儲荷微網能量管理方法。通過對虛擬同步機的工作原理和控制策略進行分析，利用虛擬同步機引入轉動慣量，提高逆變器并網系統的穩定性，精確控制并網系統有功、無功的能量傳輸?；陬A測控制的風光儲荷微網能量管理方法在滿足本地負荷功率需求的前提下，以蓄電池儲能系統儲能最少為優化目標，盡可能多的向三相電網傳輸能量。最后通過仿真驗證了虛擬同步機控制策略的正確性和基于預測控制的風光儲荷能量管理方法的有效性。