基于模糊算法的微电网储能变流器恒流控制方法-北极星储能网

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当前，综合利用各种分布式能源的微电网得到了广泛的关注[1]。在微电网中，风电、光伏等分布式电源由于自身的间歇性、波动性以及负载的随机性，严重影响微电网的电能质量和系统的安全性。作为一个可控单元，储能系统BESS（batteryenergystoragesystem）可使可再生能源并网发电更加稳定，有利于保障实现“储能一电网”之间的能量互动。

除此之外，BESS还可以应对电网失电等突发事件，配合调度系统，起到“削峰填谷”的作用。因此，研究优化储能变流器的控制技术，对于提升储能变流器性能和改善微电网运行可控性具有重要意义。

储能变流器的有效控制是微电网能够达到安全、高效、可靠和经济运行的必要保证。目前对于储能双向变流器的研究主要集中在主电路拓扑结构研究、变流器的建模与分析、系统控制策略研究这三个方面[3,5]。

储能双向变流器的控制主要包括恒流控制、恒压控制、恒功率控制和恒压恒频控制。常规的变流器并网控制系统一般采用双闭环控制，包括电流内环和外环控制[2,5,7-9]。相比于一般变流器，对于储能变流器的控制研究往往侧重于外环控制的改进。

为了实现储能系统的长生命周期、最大输出和最优效率，蓄电池需要按照生产厂家的建议进行充电或放电控制。其实现方式通常采用易于实现的双闭环PI控制[11]。

在传统的PI控制下，系统具有较强的鲁棒性，但是由于其未考虑非线性时变的储能电池模型，使得线性PI控制难以适应电池系统和指令的变化以及保持原本设计时的性能指标[14,15]。

文献[2]提出了基于PI控制器的储能系统直流侧电压控制，虽稳态时直流电压波动较小，但出现了超调现象，有较大冲击；文献[3]提出采用双环PI控制策略实现电池充放电，但并网电流电能质量较差。

基于现有研究，针对BESS所具有的非线性特性，采用一种模糊控制策略实现BESS的恒流控制。该策略不依赖于系统的精确数学模型，能够有效提高BESS的控制性能。

本文定性分析了传统控制下储能系统参数和控制指令变化对控制效果的影响，以此原则来建立模糊控制规则，并在14kWh储能系统中进行实验验证。结果表明，相对于传统控制策略，模糊控制具有更好的动态性能，可以缩短控制量的调节时间。

1储能系统数学模型（略）

储能系统主要的电路结构如图1所示，主要包括双向变流器及简化的蓄电池模型。

图为储能系统的主电路

对于储能系统的主电路的分析基于以下假设[5]：1)配电网的电动势采用三相平衡的纯正弦波电动势；2)交流侧的滤波电感L为线性电感，并忽略其饱和的情况;3)电阻Rs表示的是变流器中的功率开关损耗，即将理想开关和损耗电阻串联来等效实际的功率开关管;4)蓄电池等效电路由内阻R和受控电压源E构成。

2基于传统PI外环恒流控制分析（略）

由于PI控制简单易行，因此常在储能蓄电池的外环控制中应用。但在设计PI控制时，并没有考虑蓄电池模型的非线性时变特性，所以线性PI控制无法适应蓄电池系统的非线性特性、动态变化特性以及保持原本的性能指标。下文分别针对参考指令因素和电池状态因素进行仿真，以研究分析这些因素对响应速度的影响。

3基于模糊外环恒流控制器设计（略）

为显著提高系统的响应能力，本文将模糊算法引入外环控制以适应系统和指令的变化。根据反馈的误差及误差变化率自适应改变控制量，从而得到较快的响应速度。如图8所示，模糊控制器主要由模糊化、模糊推理和清晰化这三个部分组成。

模糊化指的是模糊处理输入量的过程，主要通过输入隶属函数将输入量映射到论域的一个模糊子集中。再借助模糊规则，由该模糊输入子集得到模糊输出集，这一过程即为模糊推理，它是模糊控制系统的关键部分。

清晰化也称为去模糊化或反模糊化，其过程是利用输出隶属函数将模糊推理得到的模糊输出集转化为数字控制量。

图为基于模糊算法的直流侧电流控制

4储能变流器恒流控制实验结果（略）

为了检验所用方法对提高系统响应速度方面是否有效，本文基于铅酸蓄电池组、伟肯（VACON）变流器和德国倍福PLC搭建了储能控制实验平台，在该平台上，分别对传统的PI控制、模糊控制进行了储能恒流控制的实验，并来验证其模糊控制在实际应用中的可行性和有效性。

图为储能系统实验平台电源层硬件

储能系统实验平台的电源层硬件如图10所示，主要由储能蓄电池组和双向变流器两部分组成。

5结论

利用传统的PI控制储能变流器实现恒流控制时，由于其控制未考虑非线性时变的蓄电池模型，所以使得线性PI控制难以适应蓄电池系统的非线性和动态变化特性以及保持原本的性能指标。因此本文采用了一种不依赖于BESS系统精确数学模型，且能提高BESS控制性能的综合控制策略。

从实验结果可知，模糊控制在充电和放电两种模式下都能显著提高系统动态响应能力，且未对系统稳定造成不良影响，具有实际可操作性和有效性。

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