基于自適應(yīng)下垂控制的直流微電網(wǎng)多儲(chǔ)能SOC動(dòng)態(tài)均衡策略

張 赟， 王 琛， 王 毅,， 韓 冰

(1.華北電力大學(xué) 河北省分布式儲(chǔ)能與微網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 保定 071003；2.華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 保定 071003)

0 引 言

憑借低線路損耗、高可控性以及無(wú)需考慮相位和無(wú)功問(wèn)題等優(yōu)勢(shì)，直流微電網(wǎng)成為未來(lái)供用電領(lǐng)域的一種重要形式[1-2]。為應(yīng)對(duì)間歇式新能源出力以及負(fù)荷功率的隨機(jī)波動(dòng)，孤島運(yùn)行的直流微電網(wǎng)需增加一定容量的儲(chǔ)能以維持系統(tǒng)功率平衡與電壓穩(wěn)定[3]。儲(chǔ)能單元通常分布式并聯(lián)接入直流母線以增大容量配置，然而由于負(fù)荷功率分配不合理、初始狀態(tài)及控制精度差異等因素，多儲(chǔ)能間會(huì)出現(xiàn)荷電狀態(tài)(state of charge，SOC)不一致問(wèn)題，過(guò)充或過(guò)放都將導(dǎo)致提前退出，繼而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[4]。

為解決多儲(chǔ)能SOC不一致問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)多儲(chǔ)能功率交互及SOC均衡控制進(jìn)行了深入研究。文獻(xiàn)[5]將儲(chǔ)能主導(dǎo)模式劃分為6個(gè)子模式，考慮各儲(chǔ)能單元的過(guò)充、過(guò)放實(shí)現(xiàn)功率交互控制，極限功率限值按照充放電比例分配，使臨界單元荷電狀態(tài)自動(dòng)恢復(fù)至穩(wěn)定工作區(qū)間。文獻(xiàn)[6]引入虛擬額定功率概念以實(shí)現(xiàn)基于SOC的功率精確共享，但該控制方法需要通信，適用范圍具有一定的局限性。此外，依賴下垂控制及其變式作為多儲(chǔ)能SOC均衡控制方案已有一定研究。文獻(xiàn)[7]將SOC和放電效率作為下垂控制與均衡控制的輸入量以補(bǔ)償系統(tǒng)功率缺額，并采用兩段法優(yōu)化其控制效果。文獻(xiàn)[8]利用SOC的非線性對(duì)數(shù)形式提出了多儲(chǔ)能設(shè)備SOC一致性控制策略，并通過(guò)加速因子實(shí)現(xiàn)在線優(yōu)化。文獻(xiàn)[9]在設(shè)計(jì)直流母線電壓與SOC分段下垂關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出了考慮蓄電池SOC的多源協(xié)調(diào)控制策略。文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了下垂系數(shù)與socn呈比例關(guān)系的SOC均衡方案，使不同儲(chǔ)能單元之間功率得到合理分配，但其下垂系數(shù)過(guò)大或過(guò)小均可能會(huì)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性造成不利影響。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于SOC的改進(jìn)下垂控制策略，該策略使得系統(tǒng)抗負(fù)載變化能力增強(qiáng)，但其冪指數(shù)n仍受到直流母線電壓跌落影響。

作為一種在直流系統(tǒng)中被廣泛采用的分散控制方法，電壓下垂控制可實(shí)現(xiàn)多個(gè)分布式儲(chǔ)能單元之間的自動(dòng)功率分配[12-13]。為解決SOC不一致問(wèn)題，目前多數(shù)已有研究的核心思想是將SOC值實(shí)時(shí)引入下垂控制，通過(guò)改變下垂系數(shù)調(diào)節(jié)儲(chǔ)能功率以達(dá)到均衡多儲(chǔ)能SOC的目的。然而，這些研究沒(méi)有考慮下垂系數(shù)限值問(wèn)題，下垂系數(shù)隨SOC變化時(shí)可能會(huì)超出允許的范圍，進(jìn)而威脅到系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。為了將下垂系數(shù)的變化限值考慮在內(nèi)，本文利用反正切函數(shù)將下垂系數(shù)與SOC建立聯(lián)系，從而可保證下垂系數(shù)隨SOC動(dòng)態(tài)變化時(shí)始終處于允許范圍。

以含多個(gè)分布式儲(chǔ)能單元的直流微電網(wǎng)為例，本文對(duì)多儲(chǔ)能SOC的均衡控制方法展開(kāi)研究。首先，給出多個(gè)儲(chǔ)能單元分布式接入直流微電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，并分析其孤島運(yùn)行狀態(tài)。其次，為解決多儲(chǔ)能SOC不一致問(wèn)題同時(shí)將下垂系數(shù)限值考慮在內(nèi)，提出一種基于自適應(yīng)下垂的多儲(chǔ)能SOC均衡控制策略，該策略利用反正切函數(shù)將下垂系數(shù)與SOC建立關(guān)聯(lián)，并引入放大因子以加快SOC均衡速率。此外，對(duì)采用所提控制策略的直流微電網(wǎng)進(jìn)行小信號(hào)建模，分析放大因子對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。最后，利用RT-LAB實(shí)時(shí)仿真機(jī)等搭建光儲(chǔ)直流微電網(wǎng)硬件在環(huán)仿真(hardware-in-the-loop simulation，HILS)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)所提控制策略的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

1 含多個(gè)分布式儲(chǔ)能單元的直流微電網(wǎng)

本文研究的直流微電網(wǎng)如圖1所示，主要由光伏、風(fēng)機(jī)等新能源發(fā)電單元、交直流負(fù)荷、多個(gè)分布式儲(chǔ)能單元以及并網(wǎng)接口構(gòu)成。直流微電網(wǎng)通過(guò)并網(wǎng)接口可與交流大電網(wǎng)相連，此時(shí)處于聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)，也可不與大電網(wǎng)相連，即處于孤島狀態(tài)，此時(shí)儲(chǔ)能單元是系統(tǒng)的功率平衡節(jié)點(diǎn)。

圖1 含多個(gè)分布式儲(chǔ)能單元的直流微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of DC microgrid with multiple distributed energy storage units

2 基于自適應(yīng)下垂的SOC均衡控制

同飛輪、超級(jí)電容等新興儲(chǔ)能技術(shù)相比，蓄電池具有成本低、技術(shù)成熟、應(yīng)用方便等優(yōu)勢(shì)[14]。本文研究的儲(chǔ)能單元以蓄電池為例，其荷電狀態(tài)為剩余容量與總?cè)萘康谋戎?，通常以百分?jǐn)?shù)表示，比較常見(jiàn)的估算方法為安時(shí)積分法[15]，表達(dá)式為

(1)

式中：soc0、soc(t)分別為初始t0時(shí)刻和當(dāng)前t時(shí)刻蓄電池的荷電狀態(tài)；CN為額定總?cè)萘?；iB為充放電電流，處于放電狀態(tài)時(shí)為正；η為充放電效率。

蓄電池的輸出功率為

PB=iBuB

(2)

式中：PB在蓄電池放電時(shí)為正；uB為端口電壓。

蓄電池側(cè)變流器的電壓下垂控制表達(dá)式為

(3)

2.1 SOC均衡機(jī)理

由式(1)、(2)可進(jìn)一步得到荷電狀態(tài)估計(jì)值

(4)

一般情況下uB變化較小，可看作常數(shù)[15]，對(duì)式(4)兩端求導(dǎo)可得

(5)

由式(5)可知，蓄電池放電功率越大，SOC下降速度越快，蓄電池充電功率越小，SOC上升速度越慢。因此，通過(guò)控制蓄電池的充放電功率即可實(shí)現(xiàn)對(duì)SOC變化速率的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。

將式(3)帶入式(5)荷電狀態(tài)變化率進(jìn)一步表示為

(6)

考慮到udc與uB可視為常數(shù)，由式(6)可知，改變下垂控制的參考電壓或下垂系數(shù)即可調(diào)整SOC的變化速率。在放電狀態(tài)下，荷電狀態(tài)愈大儲(chǔ)能SOC應(yīng)下降愈快；在充電狀態(tài)下，荷電狀態(tài)愈大儲(chǔ)能SOC應(yīng)上升愈慢，以此達(dá)到均衡多儲(chǔ)能SOC的目的。由于下垂參考電壓應(yīng)盡量控制在額定電壓附近，調(diào)整范圍不大，因此儲(chǔ)能荷電狀態(tài)均衡及其變化速率主要受下垂系數(shù)k控制。

2.2 下垂系數(shù)對(duì)SOC均衡的影響

以兩個(gè)儲(chǔ)能單元為例分析下垂系數(shù)對(duì)SOC均衡的影響，電壓下垂控制表達(dá)式分別為

(7)

由于直流微電網(wǎng)的物理尺度較小，且分布式儲(chǔ)能單元多并聯(lián)在同一直流母線，可近似認(rèn)為udc1≈udc2，根據(jù)式(7)可得

(8)

為了實(shí)現(xiàn)多儲(chǔ)能SOC的均衡，儲(chǔ)能單元承擔(dān)的功率應(yīng)根據(jù)荷電狀態(tài)進(jìn)行合理分配。當(dāng)儲(chǔ)能單元處于放電狀態(tài)時(shí)，SOC較大的儲(chǔ)能單元應(yīng)輸出功率較多，SOC較小的儲(chǔ)能單元應(yīng)輸出功率較少；反之，當(dāng)儲(chǔ)能單元處于充電狀態(tài)時(shí)，SOC較大的儲(chǔ)能單元應(yīng)吸收功率較少，SOC較小的儲(chǔ)能單元應(yīng)吸收功率較多。以soc1>soc2為例，放電狀態(tài)下，P1應(yīng)大于P2，故應(yīng)使k1>k2；充電狀態(tài)下，|P1|應(yīng)小于|P2|，故應(yīng)使k1

以上分析進(jìn)一步驗(yàn)證了儲(chǔ)能SOC的上升、下降速度與充電、放電功率大小有關(guān)，即與下垂系數(shù)有關(guān)。提高SOC均衡速度則應(yīng)盡量增大儲(chǔ)能單元下垂系數(shù)之間的差值。為了將下垂系數(shù)的變化范圍考慮在內(nèi)，并提高儲(chǔ)能SOC的均衡速度，本文采用反正切函數(shù)建立下垂系數(shù)與SOC的關(guān)聯(lián)。

2.3 自適應(yīng)下垂系數(shù)設(shè)計(jì)

由于儲(chǔ)能SOC數(shù)值較小(0～1之間)且變化緩慢，本文引入放大因子F以進(jìn)一步放大多儲(chǔ)能SOC之間的差異。根據(jù)上述分析，當(dāng)儲(chǔ)能單元處于放電狀態(tài)時(shí)，自適應(yīng)下垂系數(shù)k設(shè)計(jì)為

(9)

式中：K0為初始下垂系數(shù)；Kmin、Kmax分別為允許的最小、最大下垂系數(shù)；Asoc為n個(gè)儲(chǔ)能單元荷電狀態(tài)的平均值，即Asoc=(soc1+…+socn)/n。通過(guò)調(diào)整放大因子F可控制多儲(chǔ)能SOC的均衡速度。

當(dāng)儲(chǔ)能單元處于充電狀態(tài)時(shí)，自適應(yīng)下垂系數(shù)k設(shè)計(jì)為

(10)

以儲(chǔ)能放電狀態(tài)為例，式(9)表示的自適應(yīng)下垂系數(shù)的變化曲線如圖2所示，反正切函數(shù)的自身特性可使下垂系數(shù)始終保持在限值Kmin與Kmax之間，Kmin、Kmax可根據(jù)系統(tǒng)對(duì)直流電壓的要求以及穩(wěn)定性分析等因素確定。從圖2可以看出，隨著SOC不平衡程度的變化，下垂系數(shù)在允許的范圍內(nèi)自適應(yīng)變化，在SOC均衡過(guò)程中下垂系數(shù)逐漸趨近于初始下垂系數(shù)K0。此外，不同儲(chǔ)能單元SOC差異愈大，對(duì)應(yīng)變流器控制中的下垂系數(shù)愈趨近于限值Kmin或Kmax，有利于增大不同儲(chǔ)能單元之間分配功率的差距，進(jìn)而加快多儲(chǔ)能SOC的均衡速度。

圖2 放電狀態(tài)下自適應(yīng)下垂系數(shù)變化曲線Fig.2 Variation curve of adaptive droop coefficient on discharged state

本文所提多儲(chǔ)能SOC均衡控制策略的控制流程如圖3所示，圖中PL為負(fù)荷功率，PNE為新能源發(fā)電功率。根據(jù)系統(tǒng)源、荷功率的大小可判定儲(chǔ)能的充放電狀態(tài)，再通過(guò)比較單個(gè)儲(chǔ)能SOC與系統(tǒng)SOC平均值即可確定每個(gè)儲(chǔ)能自適應(yīng)下垂系數(shù)的取值?？紤]到實(shí)際監(jiān)測(cè)中存在誤差，當(dāng)|soc-Asoc|小于誤差因子ε時(shí)，即認(rèn)為各soc相等，即各儲(chǔ)能單元荷電狀態(tài)達(dá)到均衡。

圖3 多儲(chǔ)能SOC均衡控制策略流程圖Fig.3 Flow chart of the SOC balancing control strategy for multiple energy storage units

3 控制參數(shù)穩(wěn)定性分析

通過(guò)調(diào)節(jié)放大因子可以控制多儲(chǔ)能SOC的均衡速度，為了給放大因子的取值提供參考，并研究放大因子對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性及動(dòng)態(tài)特性的影響，接下來(lái)對(duì)所提控制策略進(jìn)行穩(wěn)定性分析。

3.1 直流微電網(wǎng)小信號(hào)建模

以包含光伏、兩端蓄電池以及負(fù)荷的直流微電網(wǎng)為研究對(duì)象，如圖4所示，其中光伏運(yùn)行在最大功率跟蹤狀態(tài)，交流負(fù)荷為恒功率型負(fù)荷，蓄電池作為系統(tǒng)平衡節(jié)點(diǎn)維持直流母線電壓的穩(wěn)定。PPV、PL、PB1、PB2分別表示光伏功率、負(fù)荷功率以及兩端蓄電池功率，其中PB1、PB2以流向直流母線為正。蓄電池變流器B-DC1、B-DC2采用本文所提基于自適應(yīng)下垂的多儲(chǔ)能SOC均衡控制策略。

圖4 光儲(chǔ)直流微電網(wǎng)Fig.4 PV-battery-based DC microgrid

(1)蓄電池變流器小信號(hào)建模

以放電狀態(tài)為例，且假定蓄電池1的SOC較大，則B-DC1、B-DC2的自適應(yīng)下垂系數(shù)為

(11)

圖5為蓄電池變流器的小信號(hào)控制框圖，其中GP、GI是PI控制器的比例系數(shù)和積分系數(shù)，D為占空比。

圖5 蓄電池變流器小信號(hào)控制框圖Fig.5 Small signal control block diagram of battery converter

根據(jù)蓄電池變流器的數(shù)學(xué)模型以及小信號(hào)分析框圖，可得如下微分方程組

(12)

式中：LB為變流器的電感值；DP、DI分別表示占空比的比例和積分部分。這里將蓄電池看作理想電壓源，UB取為常數(shù)。

將式(11)帶入式(12)，并在初始穩(wěn)態(tài)值附近線性化，可得蓄電池變流器的小信號(hào)模型

(13)

式中：Δx=[ΔiB, ΔDI]T，Δy=[Δudc, Δsoc1]；系數(shù)矩陣AB、BB見(jiàn)附錄。

(2)微電網(wǎng)小信號(hào)建模

為簡(jiǎn)化分析，將光伏、負(fù)荷設(shè)為恒定功率源。各端經(jīng)變流器連接至公共直流母線，并忽略線路阻抗，如圖6所示。

圖6 直流微電網(wǎng)簡(jiǎn)化電流關(guān)系圖Fig.6 Simplified current relationship diagram of DC microgrid

根據(jù)KCL，可得關(guān)于直流母線電壓的微分方程

(14)

式中：Cdc為直流母線電容；idc_PV、idc_B1、idc_B2、idc_L代表各端直流側(cè)電流，各端電流可表示為

(15)

設(shè)蓄電池充放電效率為常數(shù)，由式(6)可得

(16)

聯(lián)立式(14)、(16)并在初始穩(wěn)態(tài)值附近線性化可得

(17)

式中:系數(shù)矩陣CB、DB見(jiàn)附錄。結(jié)合式(13)、(17)，可得直流微電網(wǎng)小信號(hào)模型為

(18)

式中：ΔxB=[Δx，Δy]T；系數(shù)矩陣Asys見(jiàn)附錄。

3.2 穩(wěn)定性分析

根據(jù)式(18)可繪制放大因子變化時(shí)直流微電網(wǎng)系統(tǒng)的特征根軌跡，根據(jù)特征根軌跡結(jié)果，該系統(tǒng)共有四個(gè)特征根，圖7顯示了主導(dǎo)特征根的變化軌跡，其中放大因子F以10為步長(zhǎng)，從10增大到1 000，其變化趨勢(shì)為圖中箭頭所指方向。另外兩個(gè)特征根是遠(yuǎn)離虛軸且變化范圍較小的負(fù)實(shí)根，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性影響不大，此處不作分析。

圖7 放大因子變化時(shí)的特征根軌跡圖Fig.7 Characteristic root locus diagram when magnification factor changes

觀察圖7可知，主導(dǎo)特征根s1、s2始終處于左半平面內(nèi)，隨著F的增大，該共軛復(fù)根按圖中箭頭所指趨勢(shì)先向遠(yuǎn)離實(shí)軸的方向移動(dòng)，再逐步靠近實(shí)軸，此過(guò)程系統(tǒng)處于欠阻尼狀態(tài)，有一定的超調(diào)量，系統(tǒng)振蕩先增大后減??；當(dāng)放大因子F繼續(xù)增大，s1、s2變?yōu)橐苿?dòng)方向相反的負(fù)實(shí)根，系統(tǒng)處于過(guò)阻尼狀態(tài)，且s1沿實(shí)軸逐步靠近零點(diǎn)方向，穩(wěn)定裕度降低，所以放大因子不宜過(guò)大。綜上，在選擇放大因子時(shí)，應(yīng)保證系統(tǒng)在多儲(chǔ)能SOC達(dá)到快速均衡的同時(shí)兼具一定的動(dòng)態(tài)性能與穩(wěn)定裕度。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提多儲(chǔ)能SOC均衡控制策略的有效性，本文搭建了包含兩端蓄電池的光儲(chǔ)直流微電網(wǎng)HILS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，如圖8所示。該HILS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由RT-LAB實(shí)時(shí)仿真機(jī)、DSP控制器以及上位機(jī)PC等構(gòu)成，本文所提與B-DC相關(guān)的控制策略部署在實(shí)際DSP中，實(shí)時(shí)仿真模型通過(guò)上位機(jī)下載到RT-LAB中。DSP產(chǎn)生的PWM脈沖經(jīng)光電隔離模塊傳送至RT-LAB的脈沖輸入端口，實(shí)驗(yàn)波形可通過(guò)RT-LAB前面板的min-BNC接口連接至示波記錄儀上進(jìn)行記錄。直流微電網(wǎng)實(shí)時(shí)仿真模型與圖4一致，相關(guān)參數(shù)見(jiàn)附錄表1，本文取Kmin、Kmax分別為10和100。接下來(lái)對(duì)所提控制策略進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果中的PB1、PB2以流入直流母線為正。

圖8 光儲(chǔ)直流微電網(wǎng)HILS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig.8 Experimental HILS platform of the PV-battery-based DC microgrid

4.1 放電狀態(tài)測(cè)試

蓄電池處于放電狀態(tài)時(shí)的測(cè)試結(jié)果如圖9所示，這里放大因子F取值為100。測(cè)試開(kāi)始時(shí)，負(fù)荷功率為30 kW，光伏發(fā)電功率為10 kW，兩個(gè)蓄電池的荷電狀態(tài)soc1、soc2分別約為70%、68%，B-DC1、B-DC2采用常規(guī)下垂控制，放電功率PB1、PB2約為10 kW。第5 s時(shí)，B-DC1、B-DC2采用的控制策略切換為所提基于自適應(yīng)下垂的SOC均衡控制策略，B-DC1的下垂系數(shù)k1由50增大至約75，放電功率PB1由10 kW增大至約14.5 kW，soc1下降速度加快；B-DC2的下垂系數(shù)k2由50減小至約30，放電功率PB2由10 kW減小至約5.5 kW，soc2的下降速度減緩。k1、k2隨SOC變化時(shí)始終處于Kmin與Kmax之間，且隨著soc1和soc2差異的減小而逐漸趨近于初始值。約22 s時(shí)，soc1、soc2與平均值之間的差值小于誤差因子ε，即可認(rèn)為soc1、soc2相等，k1、k2恢復(fù)至初始值50，PB1、PB2也隨之相等，測(cè)試結(jié)果與理論分析一致。

圖9 放電狀態(tài)測(cè)試結(jié)果(F=100) Fig.9 Test results on discharged state (F=100)

4.2 充電狀態(tài)測(cè)試

蓄電池處于充電狀態(tài)時(shí)的測(cè)試結(jié)果如圖10所示，這里放大因子取值為100。測(cè)試開(kāi)始時(shí)，負(fù)荷功率為10 kW，光伏發(fā)電功率為30 kW，兩個(gè)蓄電池的荷電狀態(tài)soc1、soc2分別約為70%、68%，B-DC1、B-DC2采用常規(guī)下垂控制，充電功率PB1、PB2約為10 kW。第5 s時(shí)，B-DC采用的控制策略由常規(guī)下垂控制切換至所提控制策路，下垂系數(shù)k1由50減小至約32，充電功率PB1由10 kW減小至約6 kW，soc1上升速度減緩；下垂系數(shù)k2由50增大至約76，充電功率PB2由10 kW增大至約14 kW，soc2的上升速度加快。約83 s時(shí)，soc1和soc2達(dá)到均衡狀態(tài)。

圖10 充電狀態(tài)測(cè)試結(jié)果(F=100) Fig.10 Test results on charged state (F=100)

圖9與圖10的測(cè)試結(jié)果說(shuō)明，在所提控制策略下，儲(chǔ)能變流器的下垂系數(shù)隨SOC在允許范圍內(nèi)變化，從而合理分配儲(chǔ)能之間的充放電功率，SOC大的儲(chǔ)能放電速度加快、充電速度減慢，SOC小的儲(chǔ)能放電速度減慢、充電速度加快，因此可實(shí)現(xiàn)多儲(chǔ)能SOC之間的動(dòng)態(tài)均衡。

4.3 SOC均衡速度測(cè)試

為驗(yàn)證所提控制策略中放大因子對(duì)SOC均衡速度的影響，圖11給出了蓄電池處于放電狀態(tài)時(shí)放大因子F取值為500的測(cè)試結(jié)果，測(cè)試初始條件與圖9一致。在第5 s采用所提控制策略后，k1由50增大至約94，PB1由10 kW增大至約17.2 kW，k2由50減小至約15，PB2由10 kW減小至約2.8 kW，約13 s時(shí)，soc1、soc2即已達(dá)到均衡。與圖9所示的測(cè)試結(jié)果相比，增大放大因子后，soc1的下降速度進(jìn)一步加快，soc2的下降速度進(jìn)一步減緩，soc1、soc2的均衡速度明顯加快。因此，在滿足系統(tǒng)穩(wěn)定性的前提下，通過(guò)調(diào)節(jié)放大因子可對(duì)多儲(chǔ)能SOC的均衡速度進(jìn)行控制。

圖11 放電狀態(tài)測(cè)試結(jié)果(F=500) Fig.11 Test results on discharged state (F=500)

5 結(jié) 論

(1)針對(duì)含多個(gè)分布式儲(chǔ)能的直流微電網(wǎng)，本文提出了一種基于自適應(yīng)下垂控制的多儲(chǔ)能SOC動(dòng)態(tài)均衡策略，該策略利用反正切函數(shù)使下垂系數(shù)與SOC建立聯(lián)系，可保證下垂系數(shù)在允許范圍內(nèi)自適應(yīng)地隨SOC變化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多儲(chǔ)能SOC的動(dòng)態(tài)均衡。

(2)利用小信號(hào)建模分析了放大因子對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，通過(guò)調(diào)節(jié)放大因子可對(duì)多儲(chǔ)能SOC均衡速度進(jìn)行控制，合適的放大因子可在快速均衡多儲(chǔ)能SOC的同時(shí)使得系統(tǒng)具備良好的動(dòng)態(tài)性能。

(3)搭建的光儲(chǔ)直流微電網(wǎng)HILS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)充分驗(yàn)證了所提控制策略的有效性，所提控制策略對(duì)于交流系統(tǒng)中多儲(chǔ)能單元的SOC均衡問(wèn)題亦具有一定的參考價(jià)值。