光储微电网功率优化方法及协调控制策略研究*
Study on Power Optimization Method and Coordinated Control Strategy of Optical Storage Microgrid
通讯作者: 刘闯,男,1985年生,教授,博士研究生导师。主要研究方向为电力电子功率变换技术及其在交直流混合电网中的应用、能源高效变换与能源市场经济等。E-mail:victorliuchuang@163.com
收稿日期: 2021-12-13 修回日期: 2022-02-1
基金资助: |
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Received: 2021-12-13 Revised: 2022-02-1
作者简介 About authors
刘艳东,男,1971年生,工程师。主要研究方向为微电网运行与控制。E-mail:
胡祎文,女,1999年生,硕士研究生。主要研究方向为能源高效利用中高效高可靠电力电子功率变换技术。E-mail:
光储微电网作为一种友好发电模式具有平抑网侧功率波动、光伏发电产能趋稳以及可调度性等优点,是实现“源-网-荷-储”系统稳定运行和可再生能源充分消纳的优选方案。围绕光储微电网功率优化与灵活运行提出了组件级配置方案和协调控制策略,进一步释放光伏发电潜力以及促进储能单元高效运行。首先,针对光伏组件失配导致的“木桶效应”及储能变换器效率低的问题,分别配置组件级光伏功率优化器和储能部分功率变换器,实现太阳能和电能最大化利用。其次,讨论光伏阵列和储能单元在并/离网工况下多种模式切换,考虑微电网各单元间功率动态平衡,提出一种光储微电网协调控制策略,实现各单元在不同控制模式之间平滑切换及功率自主分配。最后,利用Matlab/Simulink搭建30 kW光储微电网仿真平台,验证所提协调控制策略的可行性与有效性。
关键词:
As a friendly power generation mode, optical storage microgrid has the advantages of stabilizing grid side power fluctuation, stabilizing photovoltaic (PV) power generation capacity and schedulability. It is the preferred scheme to realize the stable operation of ‘source-network-load-storage’ system and the full absorption of new energy. Based on the power optimization and flexible operation of optical storage microgrid, a component level configuration scheme and coordinated control strategy are proposed to further release the potential of PV power generation and promote the efficient operation of energy storage unit. Firstly, aiming at the barrel effect caused by PV module mismatch and low efficiency of energy storage converter, PV module power optimizer and energy storage partial power converter are configured respectively to maximize the utilization of solar energy and electric energy. Secondly, the multi-mode switching of PV array and energy storage unit under on/off grid conditions is discussed. Considering the power dynamic balance among the units of microgrid, a coordinated control strategy of optical storage microgrid is proposed to realize the smooth switching and power automatic distribution of each unit between different control modes. Finally, a 30 kW optical storage microgrid simulation platform is built by using Matlab/Simulink to verify the feasibility and effectiveness of the proposed coordinated control strategy.
Keywords:
本文引用格式
刘艳东, 胡祎文, 陈楠, 王菁月, 邵鑫铭, 裴忠晨, 刘闯.
LIU Yandong, HU Yiwen, CHEN Nan, WANG Jingyue, SHAO Xinming, PEI Zhongchen, LIU Chuang.
1 引言
为保证光伏、负荷与电网间实时功率动态平衡,文献[6]在光伏并网系统中引入储能单元,通过实时检测光伏和电网的功率信息实现对光伏发电削峰填谷和平抑出力波动,但文中光伏发电输出功率采用基于定步长扰动观测法的最大功率点跟踪(Maximum power point tracking, MPPT)控制策略,其控制精度会因光伏电池外部环境突变而降低,造成最大功率点(Maximum power point, MPP)“误判现象”,降低了光储微电网运行稳定性。
传统储能单元并网较多采用全功率双向DC/DC变换器进行电压调节,存在运行效率低、占地面积大、前期投入成本高等问题。为解决上述问题,文献[7]通过分析光伏部分功率变换器优势,提出储能部分功率变换器,通过与储能全功率变换器对比,对其效率提升原理进行了详细说明,但并未讨论适用于储能部分功率变换的拓扑结构。
2 光储微电网
2.1 组网形态
图1
双向DC/AC变换器与直流母线相连,为交流侧负荷进行供电,通过公共连接点PCC(Point of common coupling)和升压变压器与大电网相连。若光储微电网中各单元的实时功率均能保持动态平衡,忽略功率损耗,系统中的功率平衡关系为
式中,PESS为储能单元释放或吸收的功率;PPV为光伏阵列输出的功率;PL为系统的总负荷功率;PG为电网提供或吸收的功率。
为进一步提高光储微电网的可靠性和高效性,本文将进行光伏功率优化器以及储能双向DC/DC变换器的研究。
2.2 光伏功率优化器
图2
图3
图3中Buck型功率优化器开关管数量少、拓扑结构简单,在光伏组件发生故障或开路时,Buck型功率优化器中的二极管能够为电流提供通路,避免热斑效应的发生,无需额外配置旁路二极管就能保障组串中其他组件正常工作。
当光伏组串中某个组件受遮挡时,根据式(2),此时Buck优化器可以通过减小占空比,使得被遮挡组件输出电流增大,与组串电流匹配。因此,接入Buck型功率优化器的光伏组件I-U和P-U特性曲线如图4所示,其中Io_max为优化器的最大输出电流,曲线中间段为最大功率输出阶段。光伏组件通过Buck型功率优化器的降压升流功能,扩大光伏组件原有的最MPPT控制范围。
图4
2.3 储能双向DC/DC变换器
图5
储能电池组与隔离型储能双向DC/DC变换器的连接方式如图6所示,其中,变换器输入端与储能电池组正负极相连,变换器输出端正极接直流母线正极,负极与输入端正极相连,直流母线负极接变换器输入端负极。
图6
当储能电池组向直流母线放电时,假设ηconv是隔离型双向DC/DC变换器的效率,G是变换器的增益,k是高频变压器变比,D是变换器占空比,则有G=k×D,此时直流母线电压与变换器输入电压之间的关系为
考虑功率损耗,变换器输入与输出功率之间的关系为
结合式(3)和式(4),可以得出储能单元整体的效率
储能变换器在运行过程中损耗主要包括滤波损耗(滤波电感/电容)、开关管损耗和高频变压器损耗。模拟流入储能单元的功率为20 kW,对全功率储能变换器和部分功率储能变换器的工作损耗进行估算,全功率储能变换器工作损耗估算为682.97 W;相较于相同工况下使用全功率储能变换器方案,流入部分功率储能变换器的功率为2 kW,部分功率储能变换器工作损耗估算为332.66 W,减少了350.31 W损耗,两种变换器的损耗功率对比如图7所示。
图7
3 光储微电网控制策略
3.1 协调控制策略
考虑光储微电网在实际运行过程中光伏发电系统间歇性出力对系统的冲击,以及负荷在并/离网模式下功率突变对微电网内功率动态平衡的影响,本文提出了一种计及光伏出力波动、储能荷电状态(State of charge, SOC)、直流母线电压的光储微电网协调控制策略,如图8所示,保证最大化消纳可再生能源同时平滑功率波动,实现光储微电网高效、安全、经济运行。
图8
根据光储微电网与电网间公共耦合点(PCC)的开断情况,光储微电网可工作在并网与孤岛两种运行模式。
(1) 系统并网运行时,双向DC/AC变换器以直流母线电压和网侧三相电流为控制目标实现光储微电网与电网间的功率流动;储能单元用来平抑光伏阵列并网时的功率波动,根据SOC状态对要释放或吸收的功率进行分配,可工作于恒压或恒流模式;为实现可再生能源充分消纳,光伏功率优化器始终工作在最大功率点跟踪模式。
(2) 系统孤岛运行时,储能单元工作在恒压模式,用来维持直流母线的电压,双向DC/AC变换器工作在V/f模式为交流侧提供稳定的电压与频率支撑,通过实时监测储能电池组SOC状态,以及系统中光伏/储能/负荷间功率匹配情况,储能单元能够实现充/放电工作模式的切换,此时,光伏功率优化器可工作于MPPT模式或限功率模式。
3.2 光伏阵列控制策略
Buck型光伏功率优化器有两种功能:MPPT控制模式和限功率控制模式。MPPT控制可以保证光伏阵列始终工作在最大功率输出点,提高光伏发电效率。当光伏阵列的输出功率过剩时,光伏功率优化器则工作在限功率控制模式,使光伏阵列降功率输出,保证系统的功率平衡,防止直流母线波动。由图8所示,UPV和IPV分别为光伏组件输出电压和电流,经MPPT控制或限功率控制可得到占空比D。
针对传统扰动观测法容易发生“误判”的固有缺点,本文采用一种改进的变步长扰动观测法来实现MPPT。该方法核心思想是在扰动过程中不断改变扰动步长,当工作点远离MPP时,扰动步长变大,工作点快速向MPP处移动,提高反应速度;当工作点靠近MPP时,步长逐渐变小,这样可以提高响应精度。另外,为了避免在达到最大功率点附近时,传统扰动难以停止产生的振荡现象,在MPP处设置了门槛电压,当实测电压与MPP电压之差较小时,可以将该点近似确定为最大功率点。该算法的控制流程图如图9所示,其中Uk、Ik、Pk分别为k时刻光伏组件输出电压、电流和功率的实测值,Um是组件最大功率点电压,ε是无限接近零的极小正数,α为扰动系数,Step是扰动步长,Uref为组件输出电压参考值。
图9
3.3 储能单元控制策略
储能单元的控制框图见图8,并网运行时,储能单元在放电状态采用恒流控制方法,用于维持系统功率的平衡;由于储能单元在充电状态只作为系统的功率终端,因此储能单元可根据自身的SOC状态采用恒流或恒压充电控制方法。孤岛运行时,储能单元采用恒压充/放电控制方法,维持直流母线电压的同时平衡系统中光伏和负荷的功率波动。
为了确保储能的充/放电可以在其SOC状态内(20%~80%)平抑系统的不稳定性,需要根据光伏阵列的输出功率、负载额定功率、网侧变压器容量以及储能SOC之间的关系,来选择储能变换器的工作模式。本文中光储微电网中配置了两个储能单元,其控制流程图如图10所示,首先通过比较判断储能单元是释放或是吸收功率,再根据SOC状态的大小判断此时两个电池组的状态,选择充电或放电的模式。假设SOC1、SOC2分别为储能单元中两个储能电池组的SOC状态,其中模式一为切出储能单元,模式二为储能单元放电,模式三为SOC状态大于50%的储能电池组放电,模式四为SOC状态小于50%的储能电池组充电,模式五为储能单元充电。
图10
4 仿真验证
本文围绕光储微电网功率优化与灵活运行需要解决光伏组件失配导致的“木桶效应”问题,进一步释放光伏发电潜力;克服光储微电网采用全功率储能变换器存在运行效率低、占地面积大、前期投入成本高等缺陷,促进储能单元高效运行;考虑微电网各单元间功率动态平衡(PPV+PESS+PG-PL=0),保证最大化消纳可再生能源同时平滑功率波动,实现各单元在不同控制模式之间平滑切换及功率自主分配。为验证本文所提光储微电网功率优化方法及协调控制策略的可行性和有效性,在Matlab/Simulink环境下搭建了如图1所示的光储微电网仿真模型,其中光伏阵列由两个光伏组串构成,每个组串包括20个光伏组件,且所连双向DC/AC变换器最大输送功率上限为10 kW,针对不同的运行工况进行仿真分析,仿真参数如表1所示。
表1 仿真参数
参数 | 数值 |
---|---|
直流母线电压参考值Udc_ref/V | 600 |
低压侧交流母线电压UG/V | 220 |
光伏组件短路电流Isc/A | 5.96 |
光伏组件开路电压Uoc/V | 64.2 |
光伏组件最大功率点电流Im/A | 5.58 |
光伏组件最大功率点电压Um/V | 54.7 |
储能电池组电压UESS/V | 500 |
储能电池组容量/(A·h) | 20 |
储能电池组限值[SOC_L, SOC_H](%) | [20, 80] |
4.1 光伏功率优化器仿真分析
通过比较两个光伏组串在相同工况下分别采用组件级/组串级功率优化器的功率差值,验证了所用组件级Buck型功率优化器的优化效果,优化前后最大输出功率值对比如图11所示。假设光伏组串中包括10个光伏组件,且初始均在标况(T=25 ℃,S=1 000 W/m2)下工作,1.1 s前两个组串都没有发生局部阴影遮挡,此时由于优化器的作用,两个组串能够保证最大功率输出;1.1 s时刻发生局部阴影遮挡(S1-5=1 000 W/m2,S5-10=500 W/m2)后,采用组件级功率优化器的组串能够保证各组件均工作在最大功率点,相较于采用组串级功率优化器的组串输出功率提升了750 W。图12中,1.1 s时刻组串发生局部阴影遮挡时,采用组件级功率优化器的组串通过分布式MPPT控制使受遮挡的组件输出电流短暂下降,保证组串中所有组件均工作在MPP处,而采用组串级功率优化器的组串输出电流由受遮挡的组件决定。
图11
图12
4.2 部分功率变换器仿真分析
如图13所示,为了验证部分功率储能变换器的有效性,对比储能电池组和分别流出部分功率储能变换器和全功率储能变换器的功率,在1.5 s时刻前,光储微电网中储能电池组放电功率PESS=3.2 kW,1.5 s时刻系统中负荷所需功率减少500 W,在仿真过程中,全功率储能变换器功率损耗ΔPa=60 W,部分功率储能变换器的功率损耗ΔPp=10 W,采用部分功率变换器减少了储能单元的功率损耗,提升了储能单元的整体运行效率。
图13
为了验证储能部分功率变换器控制策略的正确性,如图14所示,在1.5 s时刻以前,模拟光储微电网中储能单元放电功率约为3.6 kW,其中直通功率约为3.2 kW,部分功率变换器流过的功率仅为400 W左右;在1.5 s时刻,将系统中负荷所需功率降低600 W,由于此时系统中产生功率波动,导致直流母线电压值上升至605 V,储能单元输出功率升高了50 W左右;在2.5 s时刻,受上层指令控制,储能单元维持直流母线电压值为600 V,由于光伏阵列的辐照度未改变,此时储能单元会明显降低输出功率,以维持系统的功率平衡。
图14
4.3 光储微电网仿真分析
图15
图16
工况二:在仿真过程中,保持光伏阵列的辐照度不变,模拟微电网中负荷突然增加后,各单元为保证功率动态平衡的出力变化。如图17所示,假设初始时负荷总功率为9 kW,且仅由光伏阵列和电网提供,此时光伏阵列和电网输出功率分别约为6 kW和3 kW。1 s时刻将系统中直流负荷所需的功率增大13 kW,在此工况下,由于双向DC/AC变换器达到输送功率上限10 kW,因此剩余6 kW缺额功率由储能单元补充,系统能够保持稳定运行。
图17
工况三:光储微电网工作在孤岛模式。如图18所示,系统中光伏阵列的辐照度保持不变,在仿真开始时,假设储能电池组SOC状态均为60%,光伏阵列发出约7.2 kW功率向负荷供电并同时为储能单元充电,最大化消纳可再生能源;0.1 s时刻切出部分负荷,此时为了保持系统的功率平衡,储能单元的充电功率上升;0.2 s时刻将储能电池组SOC状态均调整至80%,此时为了防止过充,储能单元被切出,但由于光伏阵列输出功率远大于负荷总功率,因此光伏功率优化器从MPPT控制模式切换为限功率控制模式,保证系统的平衡及安全稳定运行。
图18
5 结论
本文围绕光储微电网功率优化与灵活运行提出了组件级配置方案和协调控制策略,实现了光伏发电充分消纳和储能单元高效运行。通过与组串级光伏功率优化器和全功率储能变换器对比以及各工况仿真结果可以得出以下结论。
(1) 本文光储微电网中光伏发电系统配置的组件级光伏功率优化器,可以实现可再生能源高效利用,避免光伏发电潜能浪费,提升光伏发电系统的发电量,最大程度地获取光伏发电收益,实现系统经济运行。
(2) 本文光储微电网中储能单元采用的部分功率变换器,不但具有全功率变换器易实现软开关、高可靠性等优势,而且由于变换器只流过储能单元部分功率,能够显著提高储能单元整体运行效率。
(3) 结合储能电池组的SOC状态,所提光储微电网协调控制策略能够管理控制各变换器工作模式,实现各单元功率自主分配,快速消除光伏与负荷引起的功率波动,保证最大化消纳可再生能源的同时维持系统安全稳定运行。
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