微電網中混合儲能雙層模糊控制優化策略

李 洋，陳 潔，王小軍，段生強

(1. 新疆大學電氣工程學院，新疆 烏魯木齊830000；2. 新疆克州電網，新疆 克州 845350 )

1 引言

微電網一方面能有效提高電力系統對可再生能源的消納能力，如風電和光伏等。另一方面，微電網具有能源利用效率高，同時也能減少電網的總容量，能有效的改善電力系統的峰谷性能的特性。在微電網中，儲能設備具有快速充放電的能力，能有效的削弱可再生能源具有的不確定性對電力系統帶來的影響，能保證系統功率供需平衡。在微電網中，混合儲能系統具有功率型儲能設備和能量型儲能設備，能較好的滿足功率和能量的需求，因此采用混合儲能系統能達到較好的效果。

文獻[6-7]采用了低通濾波的方法對間歇性電源進行分解，根據儲能設備的荷電狀態運行模糊控制策略對儲能系統的充放電功率進行優化，仿真結果表明模糊控制能保證儲能設備的荷電狀態安全穩定的運行在合理的區間。文獻[8]通過對光伏功率曲線的幅頻特性分析，運行小波包方法對光伏功率曲線進行分解，確定了儲能設備的平抑目標曲線，結合超級電容器的荷電狀態運用模糊控制對其進行控制，仿真結果表明，模糊控制器能優化超級電容器的荷電狀態，提高其在下一時刻安全運行的能力。文獻[9]建立了包含光伏發電、風力發電、燃料電池、微型燃氣輪機及蓄電池的微網模型，以負荷波動及微網運行費用最小為目標函數，仿真結果表明儲能系統能實現網內供需功率平衡，提高系統穩定性。

上訴的研究主要是針對微電網中的間歇性電源進行平抑展開的控制策略研究并取得了相應的成果；但在微電網中，一方面要考慮平抑間歇性電源輸出的同時，也應該保證負荷的電能質量。因此本文從間歇性電源輸出功率的波動和負荷的波動角度切入。建立微電網混合儲能系統的評價指標，提出了微電網中混合儲能系統的雙層模糊控制優化策略，在平抑間歇性輸出功率波動的前提下，既保證了儲能設備的荷電狀態在安全范圍內運行，又提高了微電網供電質量。

2 微電網中混合儲能系統模型及其評價指標

2.1 儲能系統模型

儲能設備SOC表達式如下

(1)

歸一化后的

SOC

平衡指標為

(2)

式中：

S

，為荷電狀態的期望值。

歸一化的功率飽和指標為

(3)

2.2 負荷偏離度的評價指標

在微電網中的混合儲能系統中本文采用的是雙層模糊控制優化策略，第一層模糊控制的作用是對混合儲能系統的荷電狀態進行調節，第一層模糊控制的運用會改變原有的混合儲能系統的充放電功率指令，從而引起負荷功率曲線的改變，同時導致負荷偏離其負荷調度曲線。為了量化負荷功率的偏離情況果，本文采用了最終輸出的負荷功率曲線偏離負荷調度曲線總和∑Δ

P

值來進行評價，其表達式為：∑Δ

P

=∑|

P

，-

P

|

(4)

式中：

P

表示的是負荷調度曲線；

P

，表示的是合成負荷功率曲線。

3 混合儲能系統的運行策略

混合儲能系統的運行能有效的提高風電和光伏的消納能力，并且混合儲能系統具有功率和能量的互補特性，能提高電池的使用壽命。風光資源的隨機性和間歇性等問題將會導致儲能設備的充放電具有隨機性，同時也對負荷的電能質量產生了影響。因此本文提出微電網中混合儲能系統的雙層模糊控制優化策略，如圖1所示。

圖1 混合儲能系統運行策略

控制策略如下所示：

1)采用小波包分解方法對風電

P

和光伏

P

聯合進行分解得到低頻分量

P

、中頻分量和高頻分量，將中頻分量作為蓄電池的初級參考功率指令

P

1，將高頻分量作為超級電容器的初級參考功率指令

P

1。2)將低頻分量與微型燃氣輪機的輸出功率

P

相加，接著與負荷調度曲線

P

作差，將差值對蓄電池進行修正，得到修正功率

P

2。

3)以歸一化后的儲能設備的功率飽和指標和荷電狀態的平衡指標作為第一層模糊控制的輸入量，進行儲能設備的荷電狀態的調節。輸出量為功率修正系數。

4)將功率修正系數和儲能設備的荷電狀態的平衡指標作為第二層模糊控制器的輸入量，削弱因第一層模糊控制引起的合成負荷功率波動的影響。

4 混合儲能系統的雙層模糊控制優化策略

4.1 儲能系統的第一層模糊控制器設計

儲能系統中的第一層模糊控制器的主要作用是實現儲能設備SOC調節。其原理為：當儲能設備SOC趨于上限值時，若儲能設備功率指令為充電狀態，則應適當減小充電功率指令，防止發生過程充電現象，延長儲能設備的使用壽命，若儲能設備功率指令為放電狀態，則應該適當增大其放電功率，保證儲能設備下一時刻具有較好的充放電狀態；當儲能設備SOC趨于下限值時，若儲能設備的功率指令為充電狀態，則應適當增大其充電功率指令，保證儲能設備在下一時刻能有較好的運行狀態，若儲能設備的功率指令為放電狀態，則應適當減小放電功率指令，保證儲能設備不發生過度放電現象。

第一層模糊控制器的輸入量為

ε

(

t

)和

η

(

t

)，其論域均為[-1，1]，模糊控制器的輸出量為Δ

k

(

t

)，模糊控制器的輸入與輸出隸屬度函數如圖2和圖3所示。儲能系統中各儲能設備的第一層模糊控制規則分別如表1和表2所示。

圖2 輸入隸屬度函數

圖3 輸出隸屬度函數

表1 蓄電池第一層模糊控制規則表

表2 超級電容器第一層模糊控制規則表

運用加權平均法對模糊控制器的輸出集合進行清晰化，其表達式為：

(5)

式中：

i

和

j

可視為

VS

，

S

，

MS

，

M

，

MB

，

B

，

VB

；

μ

(

t

)，

i

和

μ

(

t

)，

j

為模糊控制器輸入量所對面的第

i

和第

j

個隸屬度值。

第一層模糊控制所對應的修正功率為：

(6)

4.2 儲能系統的第二層模糊控制器設計

在微電網的儲能系統中運用單一的模糊控制策略，雖然能有效保證儲能設備SOC運行在安全范圍內，但是影響了負荷的電能質量。蓄電池和超級電容器的能量具有互補性，通過不同儲能設備之間的能量流動可以有效的解決上述問題。

第二層模糊控制作用主要是改善因第一層模糊控制器因功率修正導致的實際負荷偏離負荷調度曲線的影響。其運行原理為：當儲能設備的SOC大于其期望值時，若此時另一儲能設備產生的功率修正系數為正，此時儲能設備可以通過適當放電，補償系統功率缺額，保證負荷的穩定性。當儲能設備的SOC小于其期望值時，若此時另一儲能設備產生的功率修正系數為負，此時儲能設備可以通過適當充電，消納系統多余功率，保證負荷的穩定性。

第二層模糊控制器輸入量為

ε

(

t

)和Δ

k

(

t

)，模糊控制器的輸出量為Δ

y

(

t

)。模糊控制器的輸入與輸出隸屬度函數分別如圖4和圖5所示。第二層模糊控制規則如表3和表4所示。

圖4 輸入隸屬度函數

圖5 輸出隸屬度函數

表3 蓄電池第二層模糊控制規則表

表4 超級電容器第二層模糊控制規則表

經過雙層模糊控制優化后的儲能設備的功率指令為

(7)

最終合成的負荷功率曲線為：

P

，(

t

)=

P

(

t

)+

P

(

t

)+

P

(

t

)-

P

2(

t

)-

P

2(

t

)

(8)

5 仿真分析

根據上訴理論，在Matlab/Simulink搭建數學仿真模型。在算例中，其中儲能設備的SOC的上下限值分別為0.9和0.1，SOC的初始值和期望值均為0.5。微網中配置的風電額定運行功率為10kW，光伏額定運行功率為6kW，微型燃氣輪機的額定運行功率為6kW，蓄電池的額定容量為0.5kW·h，其額定運行功率為2kW；超級電容器額定容量為0.2kW·h，其額定運行功率為1kW。微網中各微源運行24h曲線和典型期望日負荷曲線如圖6所示。

圖6 微網源功率及典型日負荷

微網中將風電功率和光伏曲線聯合進行小波包分解如圖7所示，小波包分解層數為6，低頻分量為

S

～

S

，中頻分量為

S

～

S

，其余為高頻分量。將圖7中分解得到的中頻分量和高頻分量分別作為蓄電池和超級電容器的功率指令

P

1和

P

1。

圖7 分解結果

為了驗證第一層模糊控制對儲能設備SOC調節的有效性，圖8展示了有無第一層模糊控制時，儲能設備SOC的變化曲線。

圖8 儲能設備荷電狀態

由圖8可知，在無第一層模糊控制下蓄電池的SOC和超級電容器的SOCsc分別在區間[0.05 1]和[0.27 1]，均超過其荷電狀態的上下限值。而在第一層模糊控制的作用下蓄電池的SOC和超級電容器的SOCsc分別在區間[0.12 0.88]和[0.27 0.88]，均運行在規定的范圍內。

根據式(8)得到了最終的合成的負荷取線。期望負荷與采用單/雙層模糊優化控制得到的最終合成負荷曲線如圖9所示。

圖9 負荷調度曲線與合成負荷對比

表5 單/雙層模糊控制負荷偏離情況

從圖9和表5可以明顯看出，本文所提控制策略具有明顯優勢，在微電網的混合儲能系統中采用雙層模糊控制優化策略相對于傳統的單層模糊控制，能相對削弱因為單層模糊控制調節儲能設備的荷電狀態而增大實際負荷偏離負荷調度的影響。

6 結論

本文針對微網內間歇性電源輸出功率的波動性，提出了微電網中混合儲能系統采用雙層模糊控制優化的策略，研究結論如下：1)采用小波包分解方法能夠合理有效的實現儲能設備之間的功率分配。2)模糊控制器能有效的保證儲能設備SOC運行在安全范圍內，防止儲能設備發生過度充放電現象。3)本文采用的雙層模糊優化控制策略不僅利用模糊控制對儲能設備SOC進行修正，同時還有效的改善了因單層模糊控制導致實際負荷偏離負荷調度曲線的程度。