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图 1 混合储能系统结构图
Fig.1 Structure diagram of hybrid energy storage system
2、创新点及解决的问题
列车频繁的启动与制动状态导致直流牵引网与储能系统之间不断地进行能量交换,这部分能量将在超级电容和蓄电池之间进行分配。传统的功率分配多采用低通滤波法,滤波时间常数是固定的,但是由于负载功率、超级电容和蓄电池的 SOC 的实时变化,使用固定的滤波时间常数不能充分发挥各储能元件的优点,因此可以利用超级电容的 SOC 对滤波时间常数进行校正。改进后的低通滤波法不但能够保证直流牵引网电压在要求的范围内波动,还能够延长储能元件的使用寿命,并且能将城轨列车的回馈能量收集起来,提升能量的利用率。
3、重要内容导读
文章首先介绍了混合储能系统的工作原理 。城轨列车在运行中会经历三个过程:匀速、加速和减速。
(1)当城轨列车处于匀速状态时,直流牵引网电压基本保持不变,此时直流牵引网和超级电容或者蓄电池之间没有进行能量交换;
(2)当城轨列车处于加速状态时,因电机运转需要大量能量,控制回路将使得开关管S 2 、S 4 导通,对电感 L 1 、L 2 进行充电,然后超级电容和蓄电池与 L 1 、L 2 通过 S 1 、S 3 反并联的二极管接入牵引网中,给牵引网供能,避免牵引网电压降得太低,此时 DC/DC 变换器工作在 Boost 模式下;
(3)当城轨列车处于减速状态时,电机制动产生反馈能量,此时牵引网通过开关管 S 1 、S 3 对超级电容和蓄电池进行充电,不但可以避免牵引网电压升的过高,还可以将能量储存起来为下一次加速做准备,此时 DC/DC 变换器工作在 Buck 模式下。然后介绍了混合储能系统的能量管理策略。在进行能量管理时需要先对功率进行解耦,这样就可以由超级电容提供变化的高频功率,蓄电池负责相应的低频功率,文章采用由超级电容的 SOC 控制低通滤波器的时间常数来确定各自的目标功率的方法。滤波时间常数和超级电容 SOC 的关系如图 2 所示。
图 2 基于超级电容 SOC 和滤波时间常数的关系图
Fig.2 Relationship diagram between SOC of super capacitor and filter time constant
(1)当超级电容的 SOC 处于[0,SOC min ]时,滤波时间常数 T 修正为 0,则超级电容不再进行放电,完全由蓄电池放电来维持直流牵引网电压的稳定,同时为了保护蓄电池,令参功率 P ref-out 等于蓄电池的最大输出功率;
(2)当超级电容的SOC处于[SOC min ,SOC 1 ]时,按照图 3 中Ⅰ段所示对滤波时间常数进行修正,此时随着超级电容SOC值的减小,滤波时间常数T跟着减小,故蓄电池可补偿的频率范围就相应增大,输出功率也相应增大,当且仅当超级电容的SOC等于最小值SOC min时,滤波时间常数为T min ,蓄电池补偿的频率范围最大,输出功率达到最大,避免了超级电容的过放;
(3)当超级电容的SOC处于[SOC 1 ,SOC 2 ]时,滤波时间常数不变,为给定的初始值T 0 ,此时超级电容和蓄电池都能充分发挥各自的优势;
(4)当超级电容的SOC处于[SOC 2 ,SOC max ]时,按照图 3 中Ⅲ段所示对滤波时间常数进行修正,此时随着超级电容SOC值的增大,滤波时间常数T也跟着增大,故蓄电池可补偿的频率范围就相应减小,输出功率也相应减小,而超级电容的输出功率增大,减小了蓄电池的运行压力,增加了蓄电池的使用次数;
(5)当超级电容的SOC处于 [SOC max ,100%]时,滤波时间常数T修正为 0,此时超级电容不再进行充电,完全由蓄电池来吸收多的制动能量,同时为了避免蓄电池短时间的过流,令参考功率P ref-in 等于蓄电池的最小输入功率。
滤波时间常数修正关系如下:
(1)
通过对滤波时间常数的修正,蓄电池和超级电容的功率参考值也得到了相应的修正,不再是初始设定的固定值,其修正后的功率参考值分别为:
最后,通过 Matlab/Simulink 搭建模型进行仿真验证改进策略的有效性。
4、结论
针对城轨列车在运行过程中对直流牵引网电压造成的冲击,文章研究了由超级电容和蓄电池组成的混合储能系统,并提出了基于超级电容 SOC 控制滤波时间常数的低通滤波法来分配功率的策略。仿真结果表明,所提出的策略不但能够保证直流牵引网电压的稳定,还能够根据城轨列车的实际运行状态以及储能元件的使用情况对其进行合理的功率分配。同时,还可以避免超级电容和蓄电池出现过充、过放的情况,超级电容对高频功率的响应也避免了蓄电池遭受较大冲击,延长了蓄电池的使用寿命。
5、引用本文
章宝歌, 李萍, 张振, 王宇, 荣耀. 应用于城轨列车混合储能系统的能量管理策略[J]. 储能科学与技术, 2020, 9(1): 204-210.
Baoge ZHANG, Ping LI, Zhen ZHANG, Yu WANG, Yao RONG. Energy management strategy of hybrid energy storage system for urban rail trains[J]. Energy Storage Science and Technology, 2020, 9(1): 204-210.
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