模型預測直接功率控制光伏儲能雙向DC-DC變換器研究

劉國宏

(中國石化勝利油田分公司 東辛采油廠,山東 東營 257000)

0 引 言

在能源產業中,太陽能光伏發電由于其發電材料來源廣泛而占據極大比重[1],中國的陽光電源、科華數據等企業在光伏發電儲能行業做出了卓越的貢獻。太陽能光伏儲能系統將太陽能轉化為電能,進行能量的存儲和電能變換。

光伏儲能系統以蓄電池為儲能結構,在分布式電源進行發電時,直流母線端經過雙向DC-DC變換器給蓄電池端充電;當無光照等條件下需要蓄電池放電時,蓄電池端經過雙向DC-DC變換器向直流母線端輸送電能[2]。光伏儲能系統中雙向DC-DC變換器結構常見形式為非隔離半橋式雙向DC-DC變換器,其良好的穩態性能和快速的動態響應性能是保證蓄電池長久工作和穩定的儲能供能系統的必要條件。現階段許多智能控制算法均應用在雙向DC-DC變換器的性能控制中。文獻[3-4]提出了一種模糊控制方式,實現了輸出電壓的超調抑制,減小了輸出電流的紋波,但是模糊控制率難以整定,控制結構復雜;文獻[5]針對傳統PI控制器參數選擇困難的缺點,提出模型預測控制(model predictive control, MPC)方法對三電平雙向DC-DC變換器進行控制,實現了變換器性能的優化。

文獻[6]為了解決氫燃料電池電動汽車雙向DC-DC變換器動態響應不足和輸出電流紋波大的問題,提出了一種帶有約束項優化的MPC方法,優化了變換器的動態和穩態性能,但是在電流控制過程中優化項的權重選擇難以確定;文獻[7]建立電動汽車雙向DC-DC交錯并聯結構的電感電流預測模型,提出了帶有約束條件的價值函數,并利用粒子群算法求解價值函數最優解,使得系統具有更快的動態響應和更小的電感電流紋波,但是通過實驗分析可知需要花費大量的計算來尋求粒子最優位置,增大了處理器的計算量。現階段MPC以預測電流響應為主,且帶有一定的約束條件,在此情況下對代價函數的尋優將會增大處理器的計算量,且求得的最優解可能不是全局最優解[8-9]。在儲能系統雙向DC-DC變換器中,可以直接對變換器輸出功率進行預測,在改善變換器性能的同時避免了代價函數中權重的選擇,同時也減少了處理器計算量。

該文建立變換器功率模型,分析光伏儲能雙向DC-DC變換器的功率模型預測控制過程,改善變換器的動態性能,避免代價函數以權重項的選擇,減少處理器計算量。

1 電路工作原理

雙向DC-DC電路如圖1所示,圖中:Vbat為蓄電池端電壓;R為直流母線等效電阻,其端電壓為Vbus;S1和S2為功率開關管;D1和D2為反并聯二極管;C1和C2為輸入和輸出端濾波電容;L為功率電感,其電流為iL。雙向DC-DC變換器正向工作在升壓狀態,蓄電池端向直流母線提供電能;反向工作在降壓狀態,直流母線通過雙向DC-DC電路給蓄電池充電。

圖1 雙向DC-DC電路

以電感電流連續為例進行分析,在正向升壓過程中,電路經歷2個工作模式。正向工作過程中的驅動信號及電感電流波形如圖2所示。

圖2 正向工作波形

模式1中,S1導通且D2和S2關斷,電感L儲能,輸出端電壓由C2提供,電感電流增大,此階段有

(1)

經過離散化后可得

(2)

式中:iL(k)為k時刻電感電流;iL(k+1)為k+1時刻電感電流;Vbat(k)為k時刻蓄電池端電壓;Ts為采樣周期。

模式2中,D2導通且S1和S2關斷,電感L放能,電感電流減小,此時階段有

(3)

對式(3)離散化后可得

(4)

式中:Vbus(k)為k時刻直流母線端電壓。

正向過程斷續情況下,共3個工作模式,前2個模式與連續情況式一致。模式3中,電感電流為零值,蓄電池端與直流母線端無關聯,相互之間無功率的交換過程。

在反向降壓過程中,電感電流連續工作下電路也經歷2個工作模式,反向工作過程驅動信號及電感電流波形如圖3所示。

圖3 反向工作波形

模式1中,S2導通且D1和S1關斷,電感L作為濾波原件,此階段電感電流增大,有

(5)

離散化式(5)后可得

(6)

模式2中,D1導通續流且S1和S2關斷,電感L的電流減小,此時階段有

(7)

對式(7)進行離散化后可得

(8)

反向過程斷續情況下,同樣有3個工作模式,前2個模式與連續情況式一致。模式3中,電感電流為零值,蓄電池端與直流母線端無關聯。假設開關管函數為

(9)

經過以上分析可知,功率開關管S1和S2對應00、01、11這3種開關狀態,k+1的電感電流iL(k+1)能夠通過k時刻的電感電流iL(k)、蓄電池端電壓Vbat(k)和直流母線電壓Vbus(k)預測得到。

2 模型預測功率控制

(10)

電容C2在k+1時刻的電流為

(11)

根據基爾霍夫電流定律則可知輸出直流母線電流為

iR(k+1)=iL(k+1)+iC2(k+1)

(12)

因此可得正向工作過程中k+1時刻輸出功率為

Pboost(k+1)=|Vbus(k+1)iR(k+1)|

(13)

目標輸出功率為

(14)

可得以功率控制為目標時,升壓過程代價函數為

(15)

(16)

電容C1在k+1時刻的電流為

(17)

因此可得反向工作過程中k+1時刻輸出功率為

Pbuck(k+1)=|Vbat(k+1)ibat(k+1)|

(18)

式中:ibat(k+1)為k+1時刻蓄電池充電電流。

反向工作時功率控制代價函數為

(19)

提出的模型預測直接功率控制流程圖如圖4所示,求得代價函數最優解對應的開關管狀態,實現輸出功率控制。建立代價函數過程中,避免了電流優化過程中權重的抉擇,只優化功率項,減少了處理器的計算量。

圖4 模型預測功率控制流程圖

3 仿真實驗

為了驗證提出的光伏儲能雙向DC-DC變換器功率模型預測控制策略具有優良的性能,在Matlab仿真軟件中搭建仿真模型進行分析,仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數Table 1 Simulation parameters

根據表1參數進行仿真分析,直流母線端對蓄電池端供電時,電路工作在降壓狀態,仿真波形如圖5 所示。啟動之初蓄電池端指令參考電流為100 A,在0.1 s時蓄電池指令參考電流突變切換到200 A。啟動過程中,提出的模型預測直接功率控制比傳統PI控制具有更小的超調量;指令參考電流切換過程中,提出的控制方法也具有更快的響應,且不會出現正向超調。傳統PI控制和提出的控制方法均能使降壓電路得到穩定的輸出直流靜態誤差小。

圖5 降壓過程工作波形

升壓過程中,蓄電池端向直流母線端供電,提出的模型預測直接功率控制與傳統PI控制電路仿真波形對比如圖6所示。電路啟動時直流母線端負載電阻值為3 Ω半載啟動,提出的模型預測直接功率控制比傳統PI控制具有更小的超調量,二者的靜態誤差均很小;在0.1 s時負載直接突變切換到1.5 Ω達到額定滿載狀態,提出的控制方法具有更快的響應,且正向超調更小,二者的輸出直流靜態誤差均很小。

圖6 升壓過程工作波形

為了進一步驗證提出的模型預測直接功率控制具有良好的性能,進行了樣機實驗驗證,實驗參數如表2所示。電路選擇處理器為DSP數字處理器TMS320F28335。

表2 實驗參數

正向升壓過程中,動態切換實驗波形如圖7所示。

圖7 升壓動態實驗波形對比

升壓過程中電路滿載啟動,電路穩定后2種方法均能穩定到參考給定值,由滿載向半載切換后,根據圖7可知,提出的控制方法動態響應更迅速,具有更小的超調,二者均具有良好的穩態性能。

反向降壓過程,動態實驗波形如圖8所示。提出的模型預測直接功率控制方法和傳統PI控制方法穩態性能良好,均能在額定指令電流值一半處穩定工作;在指令參考電流一半向額定值切換過程中,提出的控制方法動態響應迅速,且無超調出現,傳統PI控制方法出現超調且動態響應時間較長。

圖8 降壓動態實驗波形對比

根據圖7和圖8可知,提出的模型預測直接功率控制方法與傳統PI控制方法比較,二者均具有良好的穩態性能,但是提出的新方法能夠使得雙向DC-DC變換器具有更好的動態性能。

4 結 語

創新性地提出一種應用于光伏儲能雙向DC-DC變換器中的基于模型預測直接功率控制方法,以功率控制為目的,優化目標明確,避免了代價函數中多目標優化權重系數的選擇,簡化了處理器的計算量。仿真和實驗結果表明,提出的方法相比于傳統的PI控制方法具有更快的響應速度和更小的超調量,具有實際應用意義。