考虑荷电状态的交直流微电网多模式协调控制策略

林佩怡，米阳，李海鹏，姜恩宇，时帅

(上海电力大学电气工程学院，上海市 200090)

0 引 言

直流微电网以其高效、可靠和经济的优点在新一代电网中日益突出[1-3]，同时，配电网中交流负荷仍占很高比例，因此，结合交、直流微电网优点的交直流混合微电网将成为微电网研究的重点[4-6]。交直流混合微电网作为协调、自主的运行系统，内部各子网可以保持自身的稳定运行，并具有功率共享功能[7-8]。它可以降低转换成本，提高系统效率，具有良好的发展前景[9-10]。

由于孤岛运行的交直流混合微电网规模较大，被控变量较多，运行工况复杂，其协调控制也较为困难[11-13]。目前国内外学者针对此领域进行了大量的研究。文献[14]针对三端口混合微网结构，设计分层控制策略，以交直流子网的电压作为特征判断子网的功率剩余状态，并对各子网和双向功率变换器进行精细管理。文献[15]提出一种适用于双级式互联变流器的控制策略，根据两侧子网的运行状态实现功率的相互支撑。此类研究都未考虑提高储能利用效率。为此文献[16]针对混合储能系统提出了一种基于离散一致性算法的分层控制策略，动态调整储能单元输出功率以实现荷电状态(state of charge, SOC)快速均衡。文献[17]对直流微电网中分布式储能系统实现了无母线电压偏移均衡控制。文献[18]中针对孤岛运行的交直流混合微电网群提出分层协调控制策略，构造三级控制切换策略以实现子网间功率互助，并设计了基于SOC的动态一致均衡控制策略。但此类方法通常原则上仅当微网不能自己稳定时启用储能子网，无法灵活决定储能系统整体的充放电状态，也就无法避免储能同时过充过放。

可以看到，现有文献侧重研究网络整体状态，对于储能过度充放引起的功率协调能力下降问题研究还不够深入。SOC过低时储能系统若不能及时充电，将导致停电，因此保持储能系统SOC处于正常范围内运行对提高微网可靠性很有意义。文献[19]针对子网间互联变换器提出了一种多模式功率协调控制策略，研究储能荷电状态变化导致的网间功率协调控制问题，以提高网络可靠性和能量存储效率，但受网络结构限制，该策略没有考虑避免子网间不必要的功率交互，也不适用于三端口网络结构。基于以上研究分析，本文主要工作如下：

1)针对孤岛运行的三端口交直流混合微电网，根据储能荷电状态划分模式，分析交直流子网的负载状况，规划不同模式下子网间六种功率交互状态对应的系统工况。

2)设计功率互助级控制策略控制各子网间双向互联变换器传输功率，以保证网络稳定运行及灵活稳定切换。

本文所提控制策略适用于交-直-储三端口交直流混合微电网，可以实现多模式稳定运行，综合管理子网间功率传输，减少子网间功率交互损耗，并使储能子网参与子网间功率交互的优先性随荷电状态变化，主动避免储能单元过充过放导致的网络崩溃风险，提高储能利用效率，增加系统可靠性。基于Matlab/Simulink和RT-LAB仿真验证该控制策略的实时有效性。

1 交直流混合微电网拓扑结构

三端口交直流混合微电网的拓扑结构及分层控制结构如图1所示。分布式电源以及负荷分别与交流母线或直流母线相连，构成交流或直流子网。交直流子网母线通过双向互联变换器(bidirectional interlinking converter，BIC)与储能子网相连[14]。

图1 交直流混合微网拓扑结构及分层控制

该拓扑简化了储能单元的配置，适用于直流型储能单元集中安置和管理的区域。其中，交、直流子网由分布式发电单元和负载组成，子网间通过BIC实现功率交互。以风力发电和光伏发电为代表的分布式发电单元工作在最大功率点跟踪 (maximun power point tracing, MPPT) 模式，保证最大限度地利用可再生能源发出的电能。

本文设计的控制策略分为三级。状态判定级处理实时电气信息后向功率互助级发送控制信号，控制子网间是否进行功率交互。功率互助级收到控制信号后生成适宜的网间功率传输值，控制BIC传输适宜的功率调节量。本地级控制储能充放电、光伏等新能源发电的MPPT控制模式及其他单元下垂控制模式，以保持子网内部自治，并向状态判定级发送负载或储能SOC等实时电气信息。

2 状态判定级控制策略

交直流混合微电网中子网功率供需状况(即负载状态)和储能荷电状态大小是影响子网内各单元运行控制和网间功率流动的重要依据。本节将分别按子网的负载状态和储能SOC大小对混合微电网系统划分运行状态，并判定各工况下子网间连接状态。

2.1 储能子网模式判定

当可再生能源的输出功率大于系统中储能充电和负荷的共同需求时，需减少输出功率来保证系统运行稳定。储能子网吸收交直流子网内多余功率以弥补网内功率缺额。反之则由储能子网提供支撑功率。

定义由m个储能单元构成的储能子网平均荷电状态S′OC：

(1)

式中：SOCi为第i个储能单元的SOC。

设置S′OCmin、S′OCa、S′OCb和S′OCmax为五种模式的边界，根据平均荷电状态不同将储能子网划分为以下5种模式：

模式1：S′OCa

模式2：S′OCmin

模式3：S′OCb≤S′OC

模式4：0≤S′OC≤S′OCmin，储能子网即将失去向其他子网补充功率的能力。一旦储能放空且子网重载越限，系统需要切除部分负荷。

模式5：S′OCmax≤S′OC≤1，储能子网即将失去从其他子网吸收功率的能力。一旦储能充满且子网轻载越限，系统需要降低分布式能源输出功率。

2.2 交直流子网负载状态分析

微电网独立运行时，交直流子网内各单元通常采用下垂控制，子网内母线电压受负载水平影响。子网状态划分情况如图2所示。横纵坐标轴Pac、Pdc分别为交、直流子网等效负载。Pnac、Pndc为各子网额定等效负载。以J点为例，表示当前网络运行在PacJ>Pnac、PdcJ>Pndc，交直流子网内负载均偏重。

图2 交直流子网状态划分

2.3 连接状态判定

本节综合考虑子网负载状态和储能平均荷电状态的大小，对系统进行连接状态判定。表1设定判断系统运行状态的六类事件。表中K和M分别为子网自治和交直流子网互助时系统稳定功率阈值。

表1 系统运行状态判断依据

以模式1为例，图3展示了表2所提A—F六类事件如何将交直流子网分别划分为三种运行状态：功率自足、功率失稳及严重越限，并相应设计三子网间六种功率交互状态。模式1中，储能子网可以自由吸收或释放功率，根据交直流子网负载状态的不同，系统被分为六种连接状态。灰色区域表示交、直流子网的负载都没有越限，两子网独立运行。黄(橙)色区域表示直(交)流子网负载越限，但交(直)流子网负载没有越限。绿色区域表示交流或直流子网的负载超过了限制，但可以通过传输线与储能子网进行功率流通，实现网络稳定。为充分利用清洁能源和减少传输线损失，模式1中交(直)流子网中出现功率缺额/盈余时优先由直(交)流子网弥补，以避免储能子网参与功率交换。蓝色区域表示交流或直流子网负载超过限制，且另一子网不能弥补功率缺额(过剩)，须由储能子网共同参与补充(吸收)。外部白色区域由Pac+Pdc=-PILC、Pac+Pdc=PILC、Pac-Pdc=-Pdsmax和Pac-Pdc=Pdsmax共同划分，表示子网功率严重越限，应切除部分负荷或降低分布式能源输出功率。PILC代表联络线功率限制，Pdsmax代表储能出力限制。

图3 模式1中子网功率交互模式划分

表2总结了这六种网络功率交互状态。表3给出了S′OC偏高、Pdc>Pndc时各交互状态对应的网络运行情况，S′OC偏低或Pdc

表2 系统功率交互状态

表3 各交互状态判断依据

随着储能逐渐充满，避免储能单元失去充放电能力的需求逐渐受到重视。储能子网参与子网间功率交互的优先度随着储能子网的需求提高，由模式1中的低于交直流子网，提高到模式3中等同于交直流子网，最后优先于交直流子网。

一些原本不需要储能子网参与的运行工况由储能子网参与，尽量使储能子网放出功率或避免吸收功率，平均荷电状态降低或避免升高，同时也避免了可自主运行的子网在不必要的网络交互中产生能量损耗或被影响供电质量。在某些不需要储能子网的情况下将其加入，可以主动规避未来的过充风险。例如，模式3中的A点与模式1中的B点意味着几乎相同的网络运行条件。然而，不同于模式1中的交直流子网连接，由于未来可能会被过度充电，模式3下储能子网将主动参与，释放能量，使自身积极恢复到正常的荷电状态水平。黑色轨迹代表仿真验证中三个模式下的子网负载状态变化轨迹。

3 功率互助级调节量确定

为实现交直流网间的功率互济，需要将频率、直流母线电压值进行归一化，在无量纲的情况下进行统一处理，进而实现全局的功率协调[20]。当前主流采用的归一化方法如下：

(2)

式中：γ表示交流频率或直流母线电压；γ′表示归一化后的值，区间为[-1,1]；γmax和γmin分别表示γ的最大、最小值。

但γ′代表子微网内部的负载(轻载或重载)具有局限性，当二次控制使频率、直流母线电压恢复至额定值后，频率、电压归一化值将始终为零。这里使用电压/频率的虚拟偏差值判断直流子微网、交流子微网的负载水平[21]：

(3)

进行子网间功率交互时还需要考虑联络线上功率：

(4)

(5)

式中：kp、ki为PI控制器对应的控制参数；S为连接状态。

储能系统吸收或发出的功率PES如下：

(6)

(7)

式中：σ为系数；PES,max表示储能系统最大输出功率；SOC为储能系统实时SOC。

4 仿真验证

为验证本文所设计控制策略的有效性，基于Matlab/Simulink建立三端口交直流混合微网模型。系统的整体结构如图1所示。

如表3所示，针对该三端口交直流混合微电网模型，设计网络分别运行于模式1、3和5，作为储能子网荷电状态正常或偏高的典型算例。模式1仿真中设计5个不同的子网负载状态，验证本策略下网络可以保持实时准确的子网连接状态切换和稳定运行。模式3仿真设置了与模式1相同的子网负载状态，与文献[14]所提策略对比，验证相同负载情况下模式3的应用可以避免储能子网S′OC的上升。模式5仿真设计了6个子网负载状态，对比文献[14]中的控制策略，验证系统在极端情况下可以避免储能子网失去功率调节功能。仿真验证3种模式下的典型运行工况以及部分网络连接状态切换过程，系统的主要仿真参数见表4。蓄电池正常的SOC工作范围一般在0.1～0.9。在此基础上，本文仿真算例中设置S′OCb=0.7，S′OCmax=0.85。

表4 仿真参数

4.1 模式1仿真验证

本算例中储能子网初始平均荷电状态在50%左右，处于模式1，可以自由充放电。模式1交直流子网负载与交互功率如图4所示，初始时刻直流子网负载为3.20 kW，交流子网负载为2.80 kW，两个子网独立运行。2 s时直流子网负载增加到4.10 kW，超过限制，交流子网保持不变。网络变为状态4，交流子网向直流子网供电。4 s时两个子网的负载增加到4.50 kW，储能子网需要向两个子网填补功率缺额，网络连接变为状态5。6 s时直流子网负载下降到4.10 kW，仍然越限，交流负载下降到3.15 kW。直流子网功率缺额可由交流子网提供，网络切换到状态4。8 s时直流子网负载下降到1.75 kW，交流子网下降到2.00 kW，储能子网需要吸收两个子网的剩余功率，网络切换到状态5。

图4 模式1交直流子网负载与交互功率

状态切换过程如图5所示。直流子网电压和交流子网频率如图6所示。

图5 模式1状态切换控制信号

图6 模式1直流电压与交流频率

图7显示了储能子网的功率交互和荷电状态变化情况。由于总的模拟时间只有10 s，该图只用于反映充放电的趋势。在整个过程中，储能子网只在4～6 s内释放能量，并在8～10 s内吸收能量。网络运行稳定，网络连接状态切换过程平稳。

图7 模式1储能子网功率交互与荷电状态

4.2 模式3仿真验证

本算例中，储能子网的初始平均荷电状态设置为80%，满足S′OCb≤S′OC

模式3交直流子网负载与交互功率如图8所示，初始时刻与4.1节算例完全相同，2 s后，直流子网负载越限，交流子网保持不变，若采用文献[14]提出的控制策略应为状态4。由于储能子网当前平均荷电状态偏高，需要释放能量来降低平均荷电状态，模式3中由储能子网代替交流子网向直流子网提供功率支持。交流子网不参与子网之间的功率交互，网络切换到状态2。4 s时两个子网均越限，网络变为状态5，储能子网为两个子网提供缺少的功率。6 s时若采用文献[14]控制策略应为状态4，模式3中储能子网弥补了直流子网的功率缺额，网络切换到状态2。8 s时交直流负载均过轻，储能子网必须吸收两个子网的剩余功率，网络切换到状态5。

图8 模式3交直流子网负载与交互功率

状态切换过程如图9所示。直流子网电压和交流子网频率如图10所示。

图9 模式3状态切换控制信号

图10 模式3直流电压与交流频率

图11显示了储能子网的功率交互和荷电状态变化情况，模式3下储能系统在2～8 s放电，8～10 s充电。可以看到由于文献[14]提出的控制方法不能在储能SOC偏高时调整网络连接方式，部分工况下不能代替交流子网向直流子网提供功率。相比文献[14]的控制策略，本文模式3下的储能子网利用了更多的机会，在2～4 s和6～8 s额外释放功率，最终达到较低的平均荷电状态水平。

图11 模式3储能子网功率交互与荷电状态

4.3 模式5仿真验证

本算例中，储能子网的初始平均荷电状态设置为98%，满足S′OCmax≤S′OC≤1的条件。网络运行于模式5，储能子网需尽可能释放电能，并随时伴随有电池完全充满失去调节能力的风险。

模式5交直流子网负载与交互功率如图12所示，初始时刻直流子网负载为3.20 kW，交流子网负载为2.6 kW，均独立运行。2 s时直流子网负载增加到4.5 kW，超过限制，交流子网保持不变。若采用文献[14]中控制策略，网络应处于状态4，但由于储能子网需要释放能量，降低平均荷电状态，模式5中由储能子网弥补直流子网的功率缺额，同时交流子网独立运行，状态判定级将网络切换到状态2。4 s时交流子网负载增加到4.1 kW，直流子网不变。网络处于状态5，储能子网为两个子网提供缺少的功率。6 s时直流子网负载下降到3.3 kW，交流子网保持不变，若采用文献[14]控制策略网络应为状态4，模式3中仍保持状态5。8 s时直流子网负载下降到2.0 kW，交流子网下降到2.8 kW。交流子网向直流子网供电，网络切换到状态4。10 s时交流子网下降到1.8 kW和直流子网保持不变。储能子网必须吸收两个子网的剩余功率，网络切换到状态5。状态切换过程如图13所示。直流子网电压和交流子网频率如图14所示。

图12 模式5交直流子网负载与交互功率

图13 模式5状态切换控制信号

图14 模式5直流电压与交流频率

在整个过程中，网络负载逐渐增大，然后逐渐减小到过轻。图15显示了储能子网的功率交互和荷电状态的变化趋势，储能在2～8 s放电，10～12 s充电。表5给出了本文与文献[14]充放电时间对比结果，当储能子网的平均荷电状态即将达到极限，随时可能失去调节能力时，相比文献[14]中的控制策略，本文模式5控制下的储能子网在2～4 s和8～10 s中额外参与子网的功率交互，主动释放功率，最终实现了较低的平均荷电状态水平，避免由于过充而失去功率协调能力。

图15 模式5储能子网功率交互与荷电状态

表5 本文与文献[14]充放电时间对比结果

4.4 RT-LAB仿真验证

在RT-LAB平台上对所建模型进行了仿真，以评估所提控制策略的性能。RT-LAB是由OPAL-RT制造的实时数字仿真器，它可以根据Artemis求解器的不同功能将复杂模型划分为子系统，实现最大限度的并行操作。因此电力系统和通信仿真模型可以在相同于真实物理时间尺度上运行。

以模式3为代表，在采样频率为50 kHz的RT-LAB环境中建立孤岛交直流微电网仿真模型，网络结构和参数均与Matlab仿真结果一致。交直流子网的功率交互情况如图16所示。

图16 模式3交直流子网功率交互

RT-LAB仿真结果与前文中Simulink仿真所得结果一致。验证了本文提出的能源管理控制策略可以实时有效地在子网间按需分配功率。

5 结 论

本文针对经典的三端口交直流混合微电网的孤岛运行，提出了一种考虑子网负载状态和储能装置荷电状态的协调控制策略。得出以下结论：

1)本文提出的控制策略及模式判断方法能够根据储能子网的平均荷电状态状况对系统在各种工况下的子网间功率交互状态进行详细划分，在保持网络稳定的前提下，避免网络变换器频繁动作，减少网络间功率交互损耗。

2)本文提出的控制策略能够兼顾交流频率、直流电压以及储能单元SOC需求，无论交流子网还是直流子网产生功率波动，都能合理实现子网间互助互济，根据网络情况分配功率流向。

3)储能单元充满或放空时将失去对系统功率的调节能力，因此本文所提控制策略考虑了SOC整体过高或过低时的恢复需求。网络可以灵活提高储能子网参与子网间功率交互的优先性，避免未来运行环境恶化时储能失去调节能力导致的系统崩溃。