混合液氣壓縮儲(chǔ)能機(jī)電系統(tǒng)控制策略

張立偉　羅秋風(fēng)　安　琪

（北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院　北京　100044）

混合液氣壓縮儲(chǔ)能機(jī)電系統(tǒng)控制策略

張立偉羅秋風(fēng)安琪

（北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院北京100044）

微小規(guī)模壓縮空氣儲(chǔ)能是一種環(huán)保且很有發(fā)展前景的儲(chǔ)能方式。本文分析了混合液氣壓縮儲(chǔ)能系統(tǒng)中機(jī)電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)的工作特性，進(jìn)而對儲(chǔ)能系統(tǒng)的電機(jī)控制策略進(jìn)行研究，提出了利用最大效率點(diǎn)和最大功率點(diǎn)跟蹤混合控制策略。針對混合液氣壓縮儲(chǔ)能系統(tǒng)中能量形式轉(zhuǎn)換多的特點(diǎn)，利用宏觀能流表示法對混合壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)進(jìn)行建模，重點(diǎn)對機(jī)電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)進(jìn)行仿真。分別利用最大效率點(diǎn)跟蹤、最大功率點(diǎn)跟蹤以及兩種方法的混合控制作為系統(tǒng)控制策略，對比分析仿真結(jié)果，證明控制策略的控制效果。

壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)宏觀能留表示法控制策略最大效率點(diǎn)跟蹤

0　引言

隨著新能源發(fā)電的廣泛應(yīng)用，儲(chǔ)能技術(shù)得到了快速的發(fā)展［1-3］。微小容量壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)（Compressed Air Energy Storage， CAES）由于其不受地理位置的影響，成本較大規(guī)模壓縮空氣儲(chǔ)能降低很多，在近年得到了很大的發(fā)展［4］。微小容量壓縮空氣儲(chǔ)能已經(jīng)成為再生能源發(fā)電中儲(chǔ)能系統(tǒng)的一種新的選擇［5］。壓縮空氣儲(chǔ)能技術(shù)可以根據(jù)熱力學(xué)原理來提高效率，同時(shí)，機(jī)電轉(zhuǎn)換過程的能量轉(zhuǎn)換效率也是影響儲(chǔ)能系統(tǒng)效率的一個(gè)重要因素。傳統(tǒng)的單純空氣壓縮儲(chǔ)能技術(shù)利用異步電機(jī)，采用普通的傳統(tǒng)電機(jī)控制策略，可以達(dá)到壓縮空氣儲(chǔ)能的目的［6］，但是其系統(tǒng)效率較低?；旌弦簹鈮嚎s儲(chǔ)能系統(tǒng)是將能量密度大的空氣壓縮儲(chǔ)能裝置與功率密度高的超級電容儲(chǔ)能裝置結(jié)合，構(gòu)成混合儲(chǔ)能系統(tǒng)［7-10］。對于混合液氣壓縮儲(chǔ)能系統(tǒng)，文獻(xiàn)［11］利用最大功率點(diǎn)跟蹤（Maximum Power Point Tracking， MPPT）算法，對永磁同步電機(jī)進(jìn)行控制。對于循環(huán)液氣混合壓縮儲(chǔ)能系統(tǒng)，文獻(xiàn)［12，13］提出利用最大效率點(diǎn)跟蹤（Maximum Efficiency Point Tracking， MEPT）算法對系統(tǒng)電機(jī)進(jìn)行控制，從而使得電機(jī)的負(fù)載-液泵工作在最大效率點(diǎn)，以提高系統(tǒng)機(jī)電轉(zhuǎn)換效率。

由于系統(tǒng)機(jī)電能量的轉(zhuǎn)換是系統(tǒng)效率的重要影響因素，基于對混合液氣壓縮儲(chǔ)能系統(tǒng)機(jī)電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)的研究，提出一種結(jié)合最大功率點(diǎn)跟蹤和最大效率點(diǎn)跟蹤的混合控制策略。并將其應(yīng)用于儲(chǔ)能系統(tǒng)的電機(jī)控制策略中，來提高機(jī)電能量轉(zhuǎn)換效率。本文利用液氣混合壓縮空氣儲(chǔ)能技術(shù)，以壓縮過程為例，分別以最大功率點(diǎn)和最大效率點(diǎn)兩種控制理念實(shí)現(xiàn)對電機(jī)的控制。通過對系統(tǒng)進(jìn)行宏觀能流表示法（Energetic Macroscopic Representation，EMR）建模仿真，分析兩種控制策略下的系統(tǒng)工作特性。對系統(tǒng)的電機(jī)控制策略進(jìn)行研究，并最終提出一種綜合兩種理論的控制策略，以提高液泵的利用效率，從而提高壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率。

1　混合儲(chǔ)能系統(tǒng)機(jī)電能量轉(zhuǎn)換特性

1.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作原理

液氣混合壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)如圖1所示。儲(chǔ)能時(shí)電機(jī)將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，帶動(dòng)液泵轉(zhuǎn)動(dòng)，將液罐中的液體壓入氣罐當(dāng)中，利用液體活塞的概念，實(shí)現(xiàn)氣罐中氣體壓縮，從而儲(chǔ)存能量。釋能時(shí)，高壓氣體將液體從氣罐壓入液罐中并帶動(dòng)液壓馬達(dá)轉(zhuǎn)動(dòng)，從而帶動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)，產(chǎn)生電能。

圖1　液氣混合壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)Fig.1　Hydro-pneumatic compressed air energy storage system

1.2液泵特性與電機(jī)控制

系統(tǒng)的機(jī)電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)由液泵和電機(jī)構(gòu)成。液泵作為電機(jī)的負(fù)載，電機(jī)的控制將決定液泵的工作狀態(tài)，因此需要對液泵的工作特性進(jìn)行研究，以此為依據(jù)來優(yōu)化電機(jī)的控制策略。

電機(jī)將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，向液泵輸出轉(zhuǎn)矩Tsm，可知電機(jī)的轉(zhuǎn)速N為

式中，Thm為液泵作為電機(jī)負(fù)載的負(fù)載轉(zhuǎn)矩；J為轉(zhuǎn)軸的慣性系數(shù)，忽略了轉(zhuǎn)軸的摩擦損耗。從液罐流入液泵的液體流量為

式中，D為液泵的排量。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)氣體方程pV=nRT （p、V、n、T和R分別為理想氣體的壓強(qiáng)、體積、物質(zhì)的量、溫度及理想氣體常數(shù)），可知等溫過程中氣體壓縮前后壓強(qiáng)與體積的乘積不變，故可得

式中，pam為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓；Vs為氣罐體積。故可求得壓縮后氣體的壓強(qiáng)p。

液泵的轉(zhuǎn)矩表達(dá)式為

聯(lián)立式（3）～式（5）即可得到液泵的轉(zhuǎn)矩。

液泵的效率等于容積效率ηv與機(jī)械效率ηm的乘積，即

其中

式中，Qout為從液泵流出的液體流量。

由文獻(xiàn)［8］分析可知，整個(gè)壓縮過程的定義壓縮氣體做功效率為ηc_all，電機(jī)效率為ηmotor，變流器效率為ηinv，液泵工作效率為ηpump。整個(gè)壓縮儲(chǔ)能過程的總效率可表示為

根據(jù)熱力學(xué)原理采用多次壓縮、減小壓縮比等方式可以提高ηc_all。永磁同步電機(jī)效率較高且受負(fù)載影響較小，可假定ηm和ηinv一定，則提高液泵效率可以有效地提高系統(tǒng)的總效率。

由文獻(xiàn)［12，13］及液泵廠商提供數(shù)據(jù)可擬合得知液泵壓縮工作效率特性如圖2所示，圖2中Nk和ηk分別為第k次采樣的轉(zhuǎn)速及對應(yīng)的效率計(jì)算值。可以看出液泵工作時(shí)的轉(zhuǎn)速和壓強(qiáng)決定了液泵的工作效率。因此，為了使液泵工作時(shí)有更高的效率，應(yīng)考慮壓強(qiáng)變化的同時(shí)，控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，使得液泵工作在最合理的轉(zhuǎn)速下。這就需要對儲(chǔ)能系統(tǒng)的電機(jī)控制策略進(jìn)行研究。

圖2　液泵壓縮工作效率特性Fig.2　Characteristic of a pump working

2　機(jī)電轉(zhuǎn)換系統(tǒng)建模

宏觀能流表示法是一種基于元素間激勵(lì)-反應(yīng)原則的圖形化建模方法［14］。每個(gè)元素由一個(gè)圖形表示，圖形內(nèi)部可以是傳遞函數(shù)、數(shù)學(xué)關(guān)系式或者其他建模工具。元素之間的能量交換、激勵(lì)和反應(yīng)，即輸入與輸出關(guān)系由箭頭表示［15］。這種方法最顯著的特點(diǎn)是從能量、功率鏈的角度出發(fā)，對系統(tǒng)內(nèi)部各個(gè)模塊之間的作用進(jìn)行描述。利用 EMR建模，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜能量源系統(tǒng)的能流控制，在混合電動(dòng)汽車、風(fēng)力發(fā)電和工業(yè)自動(dòng)化等方面應(yīng)用廣泛［16］。

混合液氣壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)包括電氣、機(jī)械、熱力學(xué)等不同能量狀態(tài)的傳遞和轉(zhuǎn)換，利用 EMR建模，可以簡化系統(tǒng)控制，提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)效率。并且，EMR建模方法采取特殊的控制理念，即由EMR模型可以通過反演思想推出系統(tǒng)的控制模型［17］。本文在文獻(xiàn)［12］對儲(chǔ)能系統(tǒng)EMR理論分析的基礎(chǔ)上，在Matlab平臺(tái)上搭建了EMR模型進(jìn)行仿真。圖3為EMR基本模型庫。

圖3　EMR基本模型庫Fig.3　Energetic macroscopic representation blocks

2.1液泵負(fù)載模型

液泵實(shí)現(xiàn)了液體動(dòng)能到轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械能的轉(zhuǎn)換，因此由機(jī)械變換模塊表示，結(jié)合液泵工作特性分析，可由式（10）和式（11）建模。其中，輸入量為轉(zhuǎn)速和壓強(qiáng)差，輸出量為流量和電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩。

儲(chǔ)能裝置的建模。由源模塊來表示，利用理想氣體狀態(tài)方程pV=nRT可得

式中，Vair為氣罐體積。

2.2電機(jī)及控制模塊

2.2.1電壓源逆變器的建模

由于逆變器接三相對稱負(fù)載，因此建模時(shí)只需考慮兩個(gè)變量（第三個(gè)變量可由前兩個(gè)變量線性表示）。定義逆變器中功率開關(guān)器件函數(shù)當(dāng)時(shí)表示開關(guān)管關(guān)斷；當(dāng)時(shí)表示開關(guān)管開通。橋臂數(shù)橋臂上的開關(guān)數(shù)｛1，2｝j∈。

基于開關(guān)函數(shù)，可定義調(diào)節(jié)量

由此可得母線電壓ucap和逆變器電壓uinv，uinv= ［uinv13，uinv23］T以及逆變器電流iinv與線電流iline，iline= ［iline1，iline2］T的關(guān)系為

2.2.2永磁同步電機(jī)的建模

本文中忽略了永磁體和繞組損耗。在dq旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)軸下建模需對定子三相電壓做Park變換，三相靜止坐標(biāo)系下定子三相電壓usm_123=［us1，us2，us3］T，usm_123可由uinv表示為

兩相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的定子電壓 usm_dq和定子電流ism_dq可由Park變換得出。

式中，θ 為轉(zhuǎn)子和定子位置的角度差，可以通過轉(zhuǎn)速得出，即

式中，Np為電機(jī)極對數(shù)；Ωshaft為液壓泵的轉(zhuǎn)軸角速度。

在此模型中，電機(jī)由一個(gè)能量累積模塊和一個(gè)機(jī)電轉(zhuǎn)換模塊表示。能量累積模塊中電機(jī)電流ism_dq可由定子電壓和電機(jī)電動(dòng)勢esm_dq得出

式中，Ls和rs分別為電機(jī)定子電感和繞組電阻。

2.2.3機(jī)電轉(zhuǎn)換模塊

電機(jī)轉(zhuǎn)矩和電動(dòng)勢由電機(jī)的電流和轉(zhuǎn)速?zèng)Q定。傳統(tǒng)的電機(jī)控制均將isd_ref置零［18］，可得

式中，φrd為永磁體產(chǎn)生的永磁磁鏈。

2.2.4電機(jī)和液泵的連接模塊

電機(jī)和液泵轉(zhuǎn)矩加在轉(zhuǎn)軸上，從而產(chǎn)生轉(zhuǎn)速，由式（22）可確定液泵轉(zhuǎn)速。

式中，f為摩擦系數(shù)。

通過以上分析完成了儲(chǔ)能系統(tǒng)的建模過程，進(jìn)而可以利用 EMR反演控制規(guī)則完成儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制系統(tǒng)建模。

2.2.5控制策略模塊

控制策略模塊基于最大功率點(diǎn)控制和最大效率點(diǎn)控制算法，通過編程實(shí)現(xiàn)。

（1）連接模塊的反演控制模塊。連接模塊是能量累積模塊，其對應(yīng)反演規(guī)則應(yīng)通過PI控制實(shí)現(xiàn)。

式中，Cont［Xref-Xmes］表示變量X的控制器，一般由PI控制器實(shí)現(xiàn)；Tsm_ref、Tsm_mes為電機(jī)轉(zhuǎn)矩的參考值和測量值。

（2）電機(jī)模塊的反演模塊。對電機(jī)模塊進(jìn)行反演運(yùn)算可得

電機(jī)繞組模塊為能量累積模塊，通過控制器實(shí)現(xiàn)對其反演運(yùn)算。

式中，ism_ref、ism_mes為定子電流的參考值和測量值；esm_mes為電機(jī)電動(dòng)勢的測量值。

（3）Park變換模塊的反演模塊。對Park變換進(jìn)行如下反演運(yùn)算，可得到其反演模塊。

（4）逆變器模塊的反演模塊。通過電壓可得出調(diào)節(jié)量參考值mref。

2.3機(jī)電系統(tǒng)EMR模型

基于以上分析，完成了機(jī)電系統(tǒng) EMR建模，如圖4所示。系統(tǒng)其他部分由圓形源模塊代替，上側(cè)模塊為系統(tǒng)正向能量流動(dòng)模塊，下側(cè)模塊為EMR反演控制模塊。

3　混合儲(chǔ)能系統(tǒng)電機(jī)控制策略

3.1MEPT控制

儲(chǔ)能系統(tǒng)最大效率點(diǎn)跟蹤控制流程如圖 5所示。在初始階段，利用二次插值法給定參考轉(zhuǎn)速，使得液泵快速啟動(dòng)。啟動(dòng)完成后，利用液泵工作效率特性圖判斷液泵的工作點(diǎn)位于最大效率點(diǎn)左側(cè)或右側(cè)，從而修正轉(zhuǎn)速，完成液泵的最大效率點(diǎn)跟蹤控制。

圖4　機(jī)電系統(tǒng)EMR建模Fig.4　Simulation mode of the CAES system bassed on EMR

圖5　儲(chǔ)能系統(tǒng)最大效率點(diǎn)跟蹤控制流程Fig.5　Flow chart of CAES based on MEPT

圖5中

3.2MPPT控制

最大功率點(diǎn)跟蹤方法如下：利用液泵功率計(jì)算式

得到控制策略，當(dāng)電機(jī)功率小于系統(tǒng)設(shè)計(jì)功率時(shí)，給定較高的參考速度，使得系統(tǒng)功率快速升高，以便快速儲(chǔ)存能量。當(dāng)電機(jī)功率達(dá)到系統(tǒng)設(shè)計(jì)功率后，利用式（30），計(jì)算系統(tǒng)工作在最大功率時(shí)的參考轉(zhuǎn)速，從而控制系統(tǒng)工作在最大功率點(diǎn)。

4　仿真和實(shí)驗(yàn)

系統(tǒng)主要參數(shù)：系統(tǒng)設(shè)計(jì)功率 15kW；電機(jī)額定功率11kW，額定轉(zhuǎn)速2 000r/min；液泵型號Parker F12—125；儲(chǔ)氣罐容量為 500L；最大儲(chǔ)氣壓強(qiáng)150bar（1bar=1×105Pa）；電機(jī)繞組電阻（線-線）0.3Ω；繞組電感（線-線）6.54mH；電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量162.6kg·cm2?；贛atlab/Simulink以系統(tǒng)壓縮過程為例，對不同控制策略進(jìn)行仿真，對比分析系統(tǒng)的工作狀態(tài)。

4.1MEPT控制算法仿真

按照圖5，利用Matlab編寫MEPT算法，并進(jìn)行仿真，可得MEPT控制仿真波形如圖6所示。

圖6　最大效率點(diǎn)跟蹤控制仿真波形Fig.6　Simulation waveforms of MEPT control

由仿真結(jié)果可以看出系統(tǒng)根據(jù)儲(chǔ)氣罐壓強(qiáng)變化，實(shí)時(shí)調(diào)整轉(zhuǎn)速，使液泵的工作效率保持在較高的數(shù)值。但在系統(tǒng)壓強(qiáng)較高時(shí)，功率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出系統(tǒng)的設(shè)計(jì)功率，且在壓縮后期，系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速始終高于電機(jī)的額定轉(zhuǎn)速，會(huì)造成電機(jī)發(fā)熱甚至損壞。存在極大的安全隱患。

4.2MPPT算法控制仿真

當(dāng)電機(jī)功率小于 15kW 時(shí)，設(shè)定參考轉(zhuǎn)速為2 200r/min，當(dāng)電機(jī)功率達(dá)到系統(tǒng)設(shè)計(jì)功率后，利用式（30），計(jì)算系統(tǒng)工作在最大功率時(shí)的參考轉(zhuǎn)速。MPPT控制仿真波形如圖7所示。

圖7　最大功率點(diǎn)跟蹤控制仿真波形Fig.7　Simulation waveforms of MPPT control

由圖7可看出，利用MPPT控制，很好地限制了系統(tǒng)的功率和轉(zhuǎn)速，改善了最大效率點(diǎn)跟蹤算法的不足，但是從效率波形中明顯看出此方法的效率遠(yuǎn)低于MEPT控制。

4.3MEPT和MPPT混合算法控制仿真

基于以上分析，本文提出利用MEPT和MPPT混合算法，對系統(tǒng)進(jìn)行控制。在初期利用MEPT算法，使系統(tǒng)工作在較高的效率點(diǎn)，當(dāng)系統(tǒng)壓強(qiáng)較高時(shí)，切換至MPPT算法，限制系統(tǒng)運(yùn)行的功率和轉(zhuǎn)速。

圖8　混合控制策略仿真波形Fig.8　Simulation waveforms of MEPT and MPPT control

從圖8混合控制策略仿真波形可以看出，前期采用MEPT控制，使系統(tǒng)快速壓縮，達(dá)到10 kW后切換至MPPT控制，此時(shí)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)振蕩下降，但很快達(dá)到穩(wěn)定，穩(wěn)步下降。

由仿真結(jié)果可以看出，利用混合控制策略，限制了功率的增長速度，使系統(tǒng)在可接受功率內(nèi)維持最大的轉(zhuǎn)速，并且可以使效率維持在較高的數(shù)值，達(dá)到了預(yù)期效果。

通過仿真模型，對儲(chǔ)能系統(tǒng)輸入側(cè)電壓電流乘積作積分測得系統(tǒng)的輸入功率仿真結(jié)果如圖 9所示。由式（31）［19］可計(jì)算得出氣體存儲(chǔ)的能量。

圖9　系統(tǒng)輸入功率仿真結(jié)果Fig.9　Input power of the CAES system

圖10　實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.10　Picture of the test-setup

式中，pf為最終氣體壓強(qiáng)；p0為初始狀態(tài)氣體壓強(qiáng)；V為氣體體積。本系統(tǒng)中 pf=15MPa，p0=100kPa，V=0.5m3。計(jì)算得氣體存儲(chǔ)能量為8.333kW·h?；贚abview和混合控制算法搭建系統(tǒng)上位機(jī)，采用混合控制策略進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證混合控制算法的可行性。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖10所示，通過上位機(jī)以混合控制算法控制逆變器單元，對永磁同步電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)液泵工作，將空氣壓縮至儲(chǔ)氣罐，實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換與儲(chǔ)存。利用傳感器信號并通過上位機(jī)利用式（6）計(jì)算分析可在上位機(jī)界面中實(shí)時(shí)觀測液泵的效率，其實(shí)驗(yàn)波形如圖11所示。利用實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與外部電網(wǎng)接口處的電能表測得輸入電能并利用式（31），得混合控制算法下儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率為0.52。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1。

圖11　液泵效率實(shí)驗(yàn)波形Fig.11　Experiment waveform of pump efficiency

表1　仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1　Results of simulation and experiment

從表1中數(shù)據(jù)可以看出，利用MEPT控制策略時(shí)，系統(tǒng)的效率最高，利用MPPT控制策略時(shí)，系統(tǒng)的效率最低，而利用混合控制策略，系統(tǒng)效率略低于MEPT策略，遠(yuǎn)高于MPPT策略。綜合考慮前文系統(tǒng)其他參數(shù)的波形分析，采用MEPT具有不安全性，因此混合控制策略更適用于儲(chǔ)能系統(tǒng)。由于實(shí)驗(yàn)中存在氣體液體流動(dòng)帶來的損耗，因此實(shí)驗(yàn)結(jié)果略低于仿真結(jié)果。

通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以明顯看出本文采用的混合控制算法相對于單獨(dú)采用最大功率點(diǎn)或最大效率點(diǎn)算法的先進(jìn)性。

5　結(jié)論

本文介紹了一種適用于中小容量電能存儲(chǔ)的壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)，利用 EMR對其進(jìn)行了建模和仿真。采用MEPT和MPPT的方法，實(shí)現(xiàn)較高的能量轉(zhuǎn)換率，通過研究得出了以下結(jié)論：

1）利用EMR建模和反演控制，可以直觀地從能量角度觀察壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換過程。EMR建模尤其適合多種能量形式之間轉(zhuǎn)化的系統(tǒng)建模，因此特別適合機(jī)械能、熱力學(xué)能和電能共同作用的壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)。

2）利用 MEPT算法控制系統(tǒng)，可以使液泵工作在較高的效率點(diǎn)，但是轉(zhuǎn)速和功率會(huì)超出系統(tǒng)額定值很多。利用MPPT算法，可以使系統(tǒng)工作在可接受的最大功率點(diǎn)，但其效率將比前種控制方法小。

3）采用最大效率點(diǎn)和最大功率點(diǎn)混合控制算法，可以發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，彌補(bǔ)不足。在保證系統(tǒng)安全運(yùn)行的前提下，提高了系統(tǒng)的效率。

［1］余志強(qiáng)， 張國民， 邱清泉， 等. 高溫超導(dǎo)飛輪儲(chǔ)能系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2013， 28（12）：109-118. Yu Zhiqiang， Zhang Guomin， Qiu Qingquan， et al. Development status of magnetic levitation flywheel energy storage system based on high-temperature superconductor［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2013， 28（12）： 109-118.

［2］劉學(xué)， 姜新建， 張超平， 等. 大容量飛輪儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化控制策略［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2014， 29（3）： 75-82. Liu Xue， Jiang Xinjian， Zhang Chaoping， et al. Optimization control strategies of large capacity flywheel energy storage system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2014， 29（3）： 75-82.

［3］鄧自剛， 王家素， 王素玉， 等. 高溫超導(dǎo)飛輪儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2008， 23（12）：1-10. Deng Zigang， Wang Jiasu， Wang Suyu， et al. Status of high Tcsuperconducting flywheel energy storage system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2008， 23（12）： 1-10.

［4］Proczka J J， Muralidharan K， Villela D， et al. Guidelines for the pressure and efficient sizing of pressure vessels for compressed air energy storage［J］. Energy Conversion & Management， 2013， 65： 597-605.

［5］Barrade P， Delalay S， Rufer A. Direct connection of supercapacitors to photovoltaic panels with on-off maximum power point tracking［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy， 2012， 3（2）： 283-294.

［6］Khamis A， Badarudin Z M， Ahmad A， et al. Development of mini scale compressed air energy storage system［C］//2011 IEEE First Conference on Clean Energy and Technology （CET）， Kuala Lumpur，Malaysia， 2011： 151-156.

［7］張莉， 吳延平， 李琛， 等. 基于超級電容器儲(chǔ)能系統(tǒng)的均壓放電控制策略［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2014，29（4）： 329-333. Zhang Li， Wu Yanping， Li Chen， et al. Control strategy for balanced discharge based on supercapacitor storage system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2014， 29（4）： 329-333.

［8］丁明， 陳中， 程旭東. 級聯(lián)儲(chǔ)能變換器直流鏈紋波電流的抑制策略［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2014， 29（2）：46-54. Ding Ming， Chen Zhong， Cheng Xudong. A scheme for suppressing DC ripple current of cascade converter for energy storage system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2014， 29（2）： 46-54.

［9］張純江， 董杰， 劉君， 等. 蓄電池與超級電容混合儲(chǔ)能系統(tǒng)的控制策略［J］. 電工技術(shù)學(xué)報(bào)， 2014，29（4）： 334-340. Zhang Chunjiang， Dong Jie， Liu Jun， et al. A control strategy for battery-ultracapacitor hybrid energy storage system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2014， 29（4）： 334-340.

［10］田慧雯， 李咸善， 陳鐵， 等. 基于混合儲(chǔ)能的光伏微網(wǎng)孤網(wǎng)運(yùn)行的綜合控制策略［J］. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制， 2014， 42（19）： 122-128. Tian Huiwen， Li Xianshan， Chen Tie， et al. Comprehensive control strategy of hybrid energy storage-based photovoltaic island microgrid［J］. Power System Protection and Control， 2014， 42（19）：122-128.

［11］Martínez M， Molina M G， Frack P F， et al. Dynamic modeling， simulation and control of hybrid energy storage system based on compressed air and supercapacitors［J］. IEEE （Revista IEEE America Latina） Latin America Transactions， 2013， 11（1）：466-472.

［13］黃先進(jìn)， 郝瑞祥， 張立偉， 等. 液氣循環(huán)壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)建模與壓縮效率優(yōu)化控制［J］. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2014， 34（13）： 2047-2054. Huang Xianjin， Hao Ruixiang， Zhang Liwei， et al. System modeling and compression efficiency optimal control of hydro-pneumatic cycling compressed air energy storage system［J］. Proceedings of the CSEE，2014， 34（13）： 2047-2054.

［13］Kokaew V， Sharkh S M， Moshrefi-Torbati M. A hybrid method for maximum power tracking of a small scale CAES system［C］//2014 9th International Symposium on Communication Systems， Networks & Digital Signal Processing （CSNDSP）， Manchester，2014： 61-66.

［14］Bouscayrol A， Davat B， De Fornel B， et al. Multi-machine multi-converter system for drives：analysis of coupling by a global modeling［C］//IEEE Conference Record of Industry Applications Conference， Rome， Italy， 2000， 3： 1474-1481.

［15］Solano-Martinez J， Boulon L， Hissel D， et al. Energetic macroscopic representation of a multiple architecture heavy duty hybrid vehicle［C］//IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference， Dearborn，Michigan， 2009： 1322-1329.

［16］Allegre A L， Bouscayrol A， Delarue P， et al. Energy storage system with supercapacitor for an innovative subway［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2010， 57（12）： 4001-4012.

［17］Mercieca J C， Verhille J N， Bouscayrol A. Energetic macroscopic representation of a subway traction system for a simulation model［C］//IEEE International Symposium on Industrial Electronics， Ajaccio，F(xiàn)rance， 2004， 2： 1519-1524.

［18］Vas P. Vector control of AC machines［J］. Power Engineer， 1990， 6（6）： 264.

［19］張磊. 壓縮空氣儲(chǔ)能系統(tǒng)效率分析［D］. 北京： 北京交通大學(xué)， 2013.

Control Strategy of Electromechanical System of Hydro-Pneumatic Compressed Air Storage System

Zhang LiweiLuo QiufengAn Qi
（School of Electrical EngineeringBeijing Jiaotong UniversityBeijing100044China）

Micro and small scale compressed air energy storage （CAES） is an environmental friendly and promising energy saving method. For optimizing the control strategy of motor， this paper analyzed the characteristics of electromechanical conversion of the storage system， and then proposed a hybrid control strategy based on the maximum power point tracking and maximum efficiency point tracking. A simulation model was developed by energetic macroscopic representation （EMR） to analysis the working processes of system， according to various transformation forms of energy. This paper used the maximum power point tracking， maximum efficiency point tracking and the hybrid control of these two methods as the control strategy for system simulation. Comparisons of the simulation results show that energy conversion and storage performance can be effectively improved by adopting the hybrid control method.

Compressed air storage system， energetic macroscopic representation， control strategy，maximum efficiency point tracking

TM91

張立偉男，1977年生，副教授，主要研究方向?yàn)檩d運(yùn)工具運(yùn)用及系統(tǒng)集成。

E-mail： lwzhang@bjtu.edu.cn（通信作者）

羅秋風(fēng)男，1989年生，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏﹄娮优c電力傳動(dòng)。

E-mail： 305093759@qq.com

2015-11-25改稿日期 2016-02-29