考虑SOC的MMHC储能变换器相内均衡控制策略研究

丁 超，裘 鹏，马万庆，张文超，王 星

（1.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，杭州 310014；2.杭州模储科技有限公司，杭州 311000；3.新疆大学 电气工程学院，乌鲁木齐 830046）

0 引言

动力电池性能会随着充放电次数的增加而衰减，当电池容量衰减至额定容量的80%以下时就不适于应用在电动汽车上。梯次利用是指将退役的动力电池，运用在储能领域[1]，发挥再利用价值[2]。但是，梯次利用的锂电池在重组时电池参数不一致性，会造成电池失效存在安全隐患，进而影响退役动力电池梯次利用的价值。基于MMC（模块化多电平换流器）拓扑结构的电池储能技术将电池模组分散于子模块，实现各电池模组独立控制。但是不同规格的电池接入同一桥臂的子模块中，在储能系统运行的过程中，易造成相内不均衡问题，使储能系统效率降低、输出电能谐波含量增加、故障率增加，因此研究基于SOC（荷电状态）的相内均衡控制策略对退役动力电池梯次储能具有很大的实用意义[3]。

文献[4]针对MMC-BESS（电池储能系统），提出了三级SOC 均衡控制策略，针对相间均衡、上下桥臂间均衡和子模块间均衡分别采用不同的控制策略完成整个系统的SOC 均衡。文献[5]针对电池储能平滑近海可再生能源发电输出功率波动，考虑电池的荷电状态，提出了在防止电池过充过放的同时尽可能保持系统输出功率平稳的协调控制策略。文献[6]针对H 桥级联型储能功率转换系统通过控制载波实现相内电池单元SOC 的均衡调节。文献[7]提出一种集散式电池均衡管理系统，该控制策略通过增加额外的电池模组均衡控制装置来实现均衡，增加了硬件成本和控制的复杂性。文献[8]针对BESS 的SOC 超出安全运行范围这一问题，提出一种通过基于瞬时功率的变斜率下垂控制SOC 均衡控制策略。上述文献提出的SOC均衡控制策略都是针对特点场景和特定应用对象，对于MMHC 储能系统的相内SOC 均衡控制国内外文献研究较少，因此研究MMHC 储能系统的相内SOC 均衡控制具有一定的工程应用价值。

本文以电池端电压为基础近似估算电池SOC，采用SOC 分层决策的方法来进行相内均衡控制。本方法易于工程实现，对SOC 的估算转换为对电池端电压的采集，采用SOC 分层决策来弥补SOC 估算不准确的缺点。

1 MMHC 储能变换器

参考文献[9]中的拓扑结构，提出MMHC 拓扑结构如图1 所示。它由3 个桥臂构成，每个桥臂有N 个SM（子模块）和一个H 桥。并网滤波器采用三相电抗滤波器。与传统的多电平拓扑结构相比该拓扑减少了三个桥臂，即减少了一半的SM，简化了系统，降低了控制的复杂性。其工作原理如图2 所示。

图1 MMHC 储能变换器拓扑结构

图2 SM 级联输出电压波形和H 桥输出电压波形示意

2 SOC 相内均衡控制

本文中每个桥臂设定为N 个SM，采用载波移相的调制方式对桥臂中的子模块调制输出多电平。参考文献[10-11]中并网逆变器的分析方法，对A 相进行简化，如图3 所示。由此可得MMHC储能变换器一相的数学模型如式（1）所示。储能变化器工况主要为并网放电和从电网吸收电能存储。电网电压ea、并网电感的电压uLs、A 相桥臂的输出的电压uda三者之间的矢量关系如图4 所示。储能变换器从电网中吸收电能存储在电池中时，充电电流与放电电流相反，故电感电压与放电时的相反。

图3 A 相简化等效电路

图4 充放电矢量图

三相电网中A 相的电压为：

式中：Um为电压有效值。

根据式（1）和式（2）分析可得，此时储能变换器A 相桥臂输出的电压uda与电网A 为相电压频率相同，幅值和相角不同的正弦量。电压uda是调制波的参考量。每一相桥臂需要N 个载波，则移相角为2π/N。若不考虑SOC，则每个子模块的输出平均电压为：

式中：uax为A 相桥臂每个子模块输出的平均电压。

考虑N 个电池模组电压的实时值，并对其求和后求平均值可得：

式中：uax_act为A 相桥臂第x 个电池模组电压的实时值。

根据式（3）和式（4），在不考虑SOC 的情况下，A 相桥臂中N 个SM 工作时的占空比为：

式中：Dave为A 相桥臂N 个子模块占空比。

对电池模组SOC 的估算有卡尔曼滤波法[12]、模糊神经网络法[13]、安时积分法[14]等，不论何种方法，都无法完全精确的估算出电池模组的SOC。考虑到上述问题，本文采用端电压的方法来估算SOC，并将SOC 分层控制。以此来避免因SOC 估算不准造成电池过充过放的情况发生。电池SOC的估算如式（6）所示：

式中：Vx为第x 个电池模组的实时电压；Vxmax为第x 个电池模组的最大电压；Vxmin为第x 个电池模组的最小电压。

将SOC 划分为三个层，分别为过放区，可充放区，过充区。如图5 所示。当电池模组SOC 处于过充区时，该SM 不能继续给电池模组充电只能放电；当电池模组处于过放区时，该电池模组不能继续放电，只能充电。

图5 SOC 分层示意图

对A 相桥臂中的N 个SM 的电池模组SOC求和后并求其平均值如式（7）所示：

考虑电池模组SOC 及图5 的分层策略，对式（5）进行修正，并考虑其充电和放电两种工况，最终确定充电时第x 个SM 的占空比如式（8）所示。放电时第x 个SM 的占空比如式（9）所示。

式中：Dx为第x 个子模块占空比；Kx为第x 个子模块的加权因子。

加权因子Kx分为电池模组充电和电池模组放电两种情况来讨论。

当电池模组充电时：

当电池模组放电时：

根据上述分析其相内均衡控制框图如图6 所示。充电过程中，当电池模组的端电压接近最大值时，停止充电，放电过程中，当电池模组的端电压接近最小值时，停止放电。

图6 相内均衡控制框图

3 算法验证

在Simulink 中搭建仿真模型进行仿真验证，选择桥臂中的3 个SM，设置初始SOC 值分别为0.5，0.6 和0.7。MMHC 储能变换器在放电时，并网电流波形如图7 所示，SOC 变化曲线如图8 所示。从SOC 变化曲线可以得出采用本文提出的控制策略可实现SOC 均衡控制。

图7 采用SOC 均衡时，并网三相电流

图8 放电时，SOC 变化曲线

按照文中的拓扑结构搭建100 kW 的实验平台如图9 所示。该储能变换器由电池模组和多电平PCS（储能变换器）组成，每相中有10 个子模块级联形成一个桥臂。采用文中提出的SOC 相内均衡控制算法进行控制。编写上位机软件，将采集到的模拟量信号上传到上位机界面显示。

图9 实验平台

将W 相中第6 个电池模组更换为与其余电池模组不同电压的电池包，采集的电压数据如表1 所示。此时通过示波器观察W 相W5，W6 两个子模块电池充放电电压、电流波形如图10 和图11 所示。

表1 W 相各电池模组信息

图10、图11 中波形分别为H 桥输出电压W相、V 相电压，W 相电网电流，子模块W5 对应电池电流和子模块W6 对应电池电流波形。

图10 W6=47.76 V 时，子模块W5，W6 对应电池放电电压、电流波形

图11 W6=58.15 V 时，子模块W5，W6 对应电池充电电压、电流波形

根据图10、图11 得出电池模组W6 电压（SOC）偏低时，放电时子模块W6 对应电池放电电流比子模块W5 对应电池放电电流小；充电时子模块W6 对应电池放电电流比子模块W5 对应电池放电电流大。

4 结语

针对MMHC 储能变换器并网控制提出一种相内均衡控制算法，并搭建实验平台验证了其可行性。该相内均衡控制算法以电池模组的电压为基础，间接估算出电池模组的SOC，并充分考虑SOC 的估算的误差，采用SOC 分层控制的方法弥补其估算的不精确性，减少电池模组过充过放的危害。