光储式电动汽车充电站直流微网运行控制策略研究

朱宇琦，马 健

（1.华北电力大学 电力工程系，河北 保定071003；2.黄河上游水电开发有限责任公司 水电与新能源生产技术部，青海 西宁810000）

0 引言

电能作为一种无污染的清洁能源，具有传统能源无法比拟的优势［1-3］.电动汽车使用电能而非传统的化石燃料作为其动力源，是一种绿色环保的交通工具，能够使资源利用达到均衡、无污染［4］.因此，电动汽车充电站成为发展电动汽车必不可少的一环.光储式电动汽车充电站组成的微网系统，由于可以有效利用光伏发电并发挥充电站的储能作用，从而得到了迅速发展［5］.

为充分发挥光储式电动汽车充电站组成的微网系统的储能、运行优势，对控制策略优化发挥着重要作用.针对电动汽车的充电控制问题，文献［6］提出了一种使电动汽车充电站在各种运行模式之间有效切换的控制策略.文献［7-9］研究了光伏发电、电动充电站、储能电池和电网的相互作用，深入研究了储能与充电的联合控制策略，通过对各个模块的协同控制以实现微电网的稳定.对于充电需求的变化问题，文献［10］提出了基于微电网的电动汽车充电负荷协同控制方法，并建立了车辆充电负荷模型以评估其充电需求.文献［11］提出了一种电价动态调整的微网运行策略，电价驱动电动汽车充电模式的改变，实现了微电网运行的经济性优化.以上研究对考虑储能情况下的微网控制策略，然而，对于储能、光伏发电的随机性、波动性未进行充分考虑.在实际微网系统的运行中，光伏发电、电动汽车充电均存在随机性波动问题，对系统的稳定运行、光伏消纳等带来了不利影响.为解决此类波动性问题，本文对光伏发电、储能及并网策略进行了研究，提出了改进的运行控制策略，以控制直流母线电压稳定以及对光伏发电的有效利用.

1 系统模型

1.1 光伏模块

光伏电池用于将光能转换为电能，使用半导体材料硅作为其主要原料的电池.其原理是通过光生伏打效应将光能转换成电能，当光照射在半导体的PN结时，PN结两边出现电压.光伏模块是由多个太阳能电池组合而成的光伏阵列，通过光伏阵列将光能转换为直流电，再通过单向DC/DC变换器将不稳定电能转换为具有稳定输出电压和电流的电能.

其中，Iph表示光伏发电时的短路电流；k表示电池的温度系数，一般取值为常数；S表示该时刻下的光照情况；T代表该时刻下的环境温度，Id为光伏电池中二极管所收到的反向饱和电流；q取值为电子的荷电常数；A表示二极管的影响因子，通常取1~2.

1.2 储能模块

在微网系统中，当光伏发电过剩和电网负荷处于低谷时，储能模块的蓄电池将会储存多余的电能；当电网处于负荷高峰或光伏阵列发电量无法提供足够的功率时，储能电池会放电并对电能进行补充.储能模块主要有稳定分布式电源的输出、备用电源、调峰等作用［12］.

双向DC/DC转换器可根据微网中电能的需求，改变电能传输的方向.此时其端口之间的电压极性不发生变化，电动汽车和蓄电池通过双向DC/DC转换器连接到直流母线，从而实现储能与微网、电动汽车与微网之间的双向电能流动，提高系统的动态性［13］.

双向DC/DC的电路为升降压电路，变换器具有升压和降压两种模式.变换器工作在Buck模式时，电能由直流母线流向蓄电池或电动汽车，进行储能充电.

充电回路传递函数为：

其中，Ub为储能电池的端电压，L为电感，Us为电压，Rbat为电池内阻.

储能向直流电网输出电能时，变换器工作在Boost模式，并向电网进行放电.放电回路的传递函数为：

其中，Tl为磁惯性时间常数.

1.3 并网变流器

双向AC/DC变换器是直流微电网并入大电网的接口，能够控制直流母线和大电网的能量双向流动，保持直流母线电压稳定.在提高系统运行效率等方面，发挥着至关重要的作用［14］.当转换器在整流模式下工作时，电能通过交流电网流到直流微电网.当转换器在逆变器模式工作时，电能的流向是从直流微电网流向交流电网.

AC/DC双向变换器的开关管运行情况根据上式应有8种组合（23=8），每一种组合均是变换器一种不同的工作方式.以a相回路举例，在上桥臂T1导通而下桥臂T4关断时，对应的开关函数值为Sa=1，Ua=Udc；对于上桥臂T1关断而下桥臂T4导通时，对应Sa=0，Ua=0，可知Ua=SaUdc.

在abc坐标系中对AC/DC变换器进行建模和分析时，会由于交流大电网侧具有时变性的正弦交流电而为系统设计带来较大困难，d-q坐标系将三相静止坐标系转换为旋转直角坐标系.利用旋转坐标系的直流分量表示AC/DC转换器中的交流变量，这显著地降低了计算的复杂度［15］.

双向AC/DC变换器在两相同步旋转坐标系下的方程为：

其中，id、iq分别为变换器交流侧电流的d、q分量；ed、eq分别为AC/DC双向变换器交流侧电源电压的d、q分量；Sd和Sq是开关函数的d、q分量.

2 控制策略

2.1 控制步骤

在以上建立的微网系统模型中，光伏发电、电动汽车充电过程均存在着较大的随机性与波动性.为消除波动性的影响，基于上述研究本文提出了一种微网运行策略.在保持系统稳定运行的状态下，实现对光伏发电的有效消纳.步骤如下：

（1）系统运行状态检测：对其运行电压、功率等参数进行检测，判断当前系统的运行状态.

（2）光伏模块检测：对其发电电压、功率进行检测，判断光伏模块的运行状态.

（3）光伏最大功率点跟踪：动态追踪光伏电池在周围环境变化下的最大功率点，实现对太阳能资源的有效利用.

（4）储能模块检测：对其电压、电流进行检测，判断储能模块的运行状态.

（5）储能模块充放电状态控制：控制双向DC/DC变换器中开关管的开通与关断，对储能模块进行充放电控制.

（6）变流器状态检测：对变流器两侧的电压进行检测，从而确定变流器的开关控制方向.

（7）变流器双向控制：对双向AC/DC变换器的开关状态进行控制，根据系统需要实现母线和大电网的能量双向流动.

微网系统模型的控制策略流程图，如图1所示.

图1 微网系统控制策略

2.2 光伏最大功率点跟踪

由于光照情况的波动性，光照强度和环境温度均会随之产生较大的波动.从而引起光伏电池运行情况的变化，导致输出的功率产生波动.为实现对太阳能资源的有效利用，需要对光伏电池的功率点进行有效跟踪，从而实现最大功率输出.该控制策略通常在PV阵列与负载之间，增加一个DC/DC升压电路进行实现.

实现光伏电池最大功率的控制方法包括电导增量法、恒压控制法、扰动观察法等.为实现对微网系统的有效控制融合，本文采用扰动观察法进行控制.每隔一小段时间，给光伏电池输出的电压施加一个小扰动.通过功率计算公式分别计算扰动前和扰动后的光伏输出功率.若施加扰动后的功率Pn+1比扰动前的Pn大，则证明施加的电压扰动提高了光伏的功率输出，再经过同样一小段时间后继续同方向进行扰动；若Pn+1

2.3 储能电池控制策略

为维持微网系统的电压稳定，双向DC/DC变换器，需要具备为储能电池充电、放电状态进行切换的能力［16］.为实现对充放电状态的有效切换，需要对模块的运行状态进行闭环控制.为此，引入了反馈控制策略.在双向DC/DC控制器中，采用电压外环、电流内环从而形成双环控制结构，实现系统的闭环运行.

在电压外环、电流内环的控制系统中，为了保证控制精度和实效性，采用PI控制算法.将直流母线的参考电压和直流母线上的实际电压值进行比较，并将差值作为输入.通过PI控制器进行控制外环信号计算，电流差值则作为输入信号.通过PI控制器进行内环控制信号计算、经过内外环的控制信号计算，可以得到PWM波作为输出的控制信号，从而实现对DC/DC变换器中开关方向的有效控制.

2.4 三相AC/DC双向变流器控制策略

在d-q坐标系下，三相AC/DC双向变流器模型的本质为耦合系统，即变流器的电流会受到各个环境值的影响.为消除耦合项对系统的影响，应用前馈解耦控制方法首先实现了对耦合量的消除.对于电流调节器，引入了PI闭环控制系统.对于三相AC/DC双向变流器，通过电压外环、电流内环，实现了控制系统的双闭环.通过对实际直流母线电压进行采集，并与参考值进行对比.将差值作为输入，通过PI控制器进行控制信号计算.同时对q轴的指令电流参考值取值设置为0，从而通过相对取值使无功功率的流动为0.在d-q坐标系下，将实际电流分别与指令电流进行比较.经过PI控制器进行计算其差值得到控制信号，从而生成电压输出信号，实现对双向变流器的有效控制.

3 系统仿真

为了验证微网控制策略的有效性，本文基于Matlab/Simulink平台对微网系统的运行情况进行仿真实验和数据分析.

模型参数设置：光伏发电系统最大功率控制输出为3000 W，直流母线电压为600 V；电动汽车的电池采用锂电池，额定电压为240 V，额定容量为70 Ah；储能单元采用超级电容器，额定电压为300 V，大小为2 F；直流侧负载为两个并联的RLC串联负载，消耗功率恒定，分别为1500 W和3000 W.光伏发电数据采用青海某分布式光伏电站2020年6月共计30天的真实发电数据进行换算，电动汽车充电波动采用某充电站充电数据进行换算.

仿真环境采用Intel Core i5 CPU，内存为16 GB，Windows 10操作系统的计算机进行搭建.

由于光伏发电、电动汽车充电模块的波动性，系统运行共分为4个场景.场景1：光伏电源发出功率大于负载消耗功率，且电动汽车和储能的荷电量均处于最大值与最小值（即充电极限、放电极限）之间；场景2：光伏电源发出功率小于负载消耗功率，且电动汽车和储能的荷电量均处于最大值与最小值之间；场景3：光伏电源发出功率大于负载消耗功率，负荷所需功率全部由光伏提供；场景4：光伏电源发出功率小于负载消耗功率，光伏只能为负荷提供一部分功率，同时电动汽车和储能的荷电量均大于最大值.

为了验证策略的效果，与充电优先策略下的系统电压进行对比，对比值包括仿真时间段内，各场景下的电压平均值、电压最大偏差，对比结果见表1所示.

表1 微网运行电压对比

由以上结果可知，所提出的策略有效保证了系统电压稳定在电压标准值附近.

同时，为验证该控制策略的详细运行情况，对各场景运行情况及光伏发电利用情况进行了分析.

场景1：光伏输出功率大于负荷功率.此时光伏电池提供负荷的全部功率，电动汽车和储能系统均处于稳定充电状态，荷电量不断上升，电能由多余的光伏输出和大电网提供.

场景2：光伏输出功率小于负荷功率，光伏全部功率输出给负荷，剩余的负荷功率由大电网输出的功率提供.此时电动汽车与储能单元继续充电，但充电速度有所降低，充电电能由大电网提供.

场景3：电动汽车与储能单元都处于放电状态，释放的电能和光伏剩余功率均逆变回馈给大电网.

场景4：电动汽车与储能单元均放电，为负荷提供所需的剩余功率，荷电量持续下降至趋近于0.交流电网几乎不与直流微网进行功率交换，直流母线电压由电动汽车和储能放电维持.

4 结论

光储式电动汽车充电站直流微网在充分利用光伏发电和电动汽车储能作用方面发挥着重要的作用，然而也面临着光伏发电、电动汽车充电的随机性波动问题.为解决这一问题，本文制定了微网系统中各单元的控制步骤，提出基于光伏电池最大功率跟踪、储能电池充放电控制及系统并网控制的微网运行策略.该控制对光伏发电模块进行功率跟踪控制，以有效提高光伏发电的利用率.针对储能模块，采用双向变换器对电池充放电状态进行控制，并基于双向AC/DC变换器对直流微电网与大电网能量的双向流动进行控制.仿真结果表明，在各种运行场景下该控制策略均可有效运行，提高了微网运行的稳定性和光伏的利用率.