收稿日期:2021-11-18
基金項(xiàng)目:山西省高等學(xué)??萍紕?chuàng)新項(xiàng)目(2021L289);山西省研究生教育創(chuàng)新項(xiàng)目(2022Y693);太原科技大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金(20202005);
來(lái)晉優(yōu)秀博士獎(jiǎng)勵(lì)資金項(xiàng)目(20202007)
通信作者:吳青峰(1987—),男,博士、副教授、碩士研究生導(dǎo)師,主要從事新能源并網(wǎng)及控制技術(shù)、電能質(zhì)量治理方面的研究。
827211907@qq.com
DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-1413 文章編號(hào):0254-0096(2023)05-0040-08
摘 要:針對(duì)傳統(tǒng)有功功率-頻率(P-f)下垂控制無(wú)法實(shí)現(xiàn)交流微電網(wǎng)內(nèi)分布式電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(DBESS)健康狀態(tài)(SOH)均衡問(wèn)題,提出一種基于無(wú)通訊的微電網(wǎng)DBESS主動(dòng)SOH協(xié)同控制方案。該方案研究下垂控制調(diào)節(jié)SOH機(jī)理,將DBESS放電深度(DOD)信息加入傳統(tǒng)下垂控制,使DBESS能根據(jù)SOH狀態(tài)平移下垂曲線(xiàn),調(diào)節(jié)DBESS逆變器輸出有功功率,實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH 協(xié)同控制。建立小信號(hào)模型分析控制參數(shù)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。該方案屬于主動(dòng)控制方案,具有無(wú)通訊和分流電阻、造價(jià)低的優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)仿真模型和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)所提策略的可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證。
關(guān)鍵詞:電池組;微電網(wǎng);分散控制;健康狀態(tài);協(xié)同控制;放電深度
中圖分類(lèi)號(hào):TM46 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引 言
發(fā)展微電網(wǎng)系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和碳中和“雙碳”目標(biāo)的重要手段,而電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(battery energy storage systems,BESS)是支持微電網(wǎng)正常運(yùn)行的關(guān)鍵組成部分[1]。BESS可抑制微電網(wǎng)內(nèi)風(fēng)力機(jī)、光伏發(fā)電等分布式發(fā)電(distributed generation,DG)裝置帶來(lái)的波動(dòng)及振蕩。單個(gè)電池儲(chǔ)能單元電壓等級(jí)低、容量小,難以支撐整個(gè)微電網(wǎng)系統(tǒng)的能量調(diào)節(jié)。為提高電池電壓等級(jí)和容量,通常將多個(gè)電池儲(chǔ)能單元串并聯(lián)組成BESS組[2]。由于微電網(wǎng)內(nèi)DG和負(fù)荷分布式配置的特點(diǎn),微電網(wǎng)內(nèi)常配置多臺(tái)分布式電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(distributed battery energy storage systems,DBESS)提高負(fù)荷供電的可靠性[3]。
電池管理系統(tǒng)(battery management system, BMS)可對(duì)DBESS的參數(shù)進(jìn)行測(cè)量和管理。在BMS中DBESS的荷電狀態(tài)(state-of-charge,SOC)和健康狀態(tài)(state of health,SOH)兩個(gè)參數(shù)極其重要[4]。其中,SOC是表征剩余電量的指標(biāo),用百分比來(lái)表示[5];SOH是表征BESS老化和劣化程度的指標(biāo),通常用百分比來(lái)表示,其取值范圍為0~1[6]。根據(jù)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,當(dāng)SOH下降到一定程度時(shí),DBESS必須報(bào)廢[7]。實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制是DBESS的重要控制目標(biāo)之一[8]。首先,實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制可使DBESS報(bào)廢的時(shí)間一致,減少DBESS更換和維護(hù)次數(shù),降低維護(hù)過(guò)程中產(chǎn)生的人工成本,提高微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性。其次,實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制可延長(zhǎng)DBESS的使用壽命。鑒于DBESS是微電網(wǎng)中較昂貴的設(shè)備,實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制也將進(jìn)一步降低微電網(wǎng)的成本。最后,實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制會(huì)使微電網(wǎng)內(nèi)全部DBESS同時(shí)達(dá)到報(bào)廢極限退出系統(tǒng),避免“水桶效應(yīng)”,使DBESS容量利用率最大化。
有功功率-頻率(P-f)下垂控制具有無(wú)通訊、自動(dòng)均分負(fù)荷等優(yōu)點(diǎn),適用于孤島微電網(wǎng)中DBESS逆變器[9]。傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下,各臺(tái)DBESS穩(wěn)態(tài)有功功率輸出相同,這意味著DBESS以相同的放電深度(depth of discharge,DOD)放電。受老化程度和環(huán)境差異影響,DBESS組間初始SOH不同。不同的初始SOH和放電過(guò)程中相同的DOD,導(dǎo)致傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下無(wú)法實(shí)現(xiàn)SOH的協(xié)同控制。
為實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制,學(xué)者們開(kāi)展了相關(guān)研究?,F(xiàn)有SOH協(xié)同控制方案主要分為兩類(lèi),即:BESS組內(nèi)各儲(chǔ)能單元間的SOH協(xié)同控制和DBESS組間SOH協(xié)同控制[10]。文獻(xiàn)[11]基于經(jīng)驗(yàn)和物理的方法建立鋰電池生命周期模型,并使用公共數(shù)據(jù)集優(yōu)化模型。在該模型的基礎(chǔ)上提出被動(dòng)和主動(dòng)平衡系統(tǒng),為每個(gè)鋰電池單元配置一個(gè)小的低功耗DC-DC變換器,并通過(guò)一個(gè)獨(dú)立的控制單元來(lái)實(shí)現(xiàn)鋰電池單元的SOH協(xié)同控制。文獻(xiàn)[12-13]提出針對(duì)儲(chǔ)能型模塊化多電平系統(tǒng)(battery integrated modular multilevel converter, B-MMC)的控制方案,該方案根據(jù)電池SOH狀態(tài)對(duì)每個(gè)電池單元的輸出電流重新進(jìn)行分配,實(shí)現(xiàn)B-MMC之間的SOH協(xié)同控制。文獻(xiàn)[14]提出一種SOH感知平衡方案,通過(guò)減少較低SOH電池單元的負(fù)荷電流實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制。文獻(xiàn)[15]提出一種SOH預(yù)測(cè)模型及協(xié)同控制方案,該方案通過(guò)產(chǎn)生電壓分散,以補(bǔ)償電池組件內(nèi)部的老化差異,均衡每個(gè)電池單元的老化速度,最終實(shí)現(xiàn)了超級(jí)電容壽命的優(yōu)化及SOH協(xié)同控制。文獻(xiàn)[16]研究一種簡(jiǎn)化的鋰離子電池SOH均衡拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了鋰電池組內(nèi)各電池單元的SOH協(xié)同控制。上述SOH協(xié)同控制方案利用DC-DC變換器等電力電子設(shè)備對(duì)電池組內(nèi)各電池單元之間的能量進(jìn)行重新分配,實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制。但只考慮了電池組內(nèi)各電池單元之間的SOH協(xié)同控制,無(wú)法實(shí)現(xiàn)BESS組間SOH協(xié)同控制。
目前,針對(duì)DBESS組間SOH協(xié)同控制的研究尚處于起步階段。文獻(xiàn)[17]提出一種多重SOH協(xié)同控制方案,該方案通過(guò)分流電阻對(duì)各ESS逆變器輸出功率進(jìn)行調(diào)節(jié),同時(shí)實(shí)現(xiàn)BESS組內(nèi)各儲(chǔ)能單元和DBESS組間SOH協(xié)同控制。但該方案屬于被動(dòng)平衡方案,引入的分流電阻增加了系統(tǒng)成本并造成能量損失。此外,該方案基于B-MMC電路,需中央控制器和全局通訊,通訊量大、算法較復(fù)雜。針對(duì)已有DBESS組間SOH協(xié)同控制方案需中央控制器/全局通訊和分流電阻的缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)一種基于無(wú)通訊的DBESS主動(dòng)SOH協(xié)同控制方案。該方案融入DBESS的DOD信息,對(duì)DBESS逆變器輸出有功功率進(jìn)行重新分配,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制、延長(zhǎng)DBESS的使用壽命、減少微電網(wǎng)內(nèi)DBESS的維護(hù)費(fèi)用和更換成本。該方案屬于無(wú)通訊主動(dòng)控制方案,無(wú)需中央控制器/全局通訊和分流電阻,可進(jìn)一步降低微電網(wǎng)控制系統(tǒng)成本。
1 SOH估算
1.1 DBESS結(jié)構(gòu)
圖1為微電網(wǎng)DBESS的結(jié)構(gòu)。圖1中,[Zn]為線(xiàn)路阻抗,主要包括阻性([R])和感性([X])成分。本文研究對(duì)象為電壓等級(jí)較高的中高壓微電網(wǎng),在此背景下,[Zn]中感性成分占主導(dǎo)地位。此外,受環(huán)境、老化程度差異的影響,各臺(tái)DBESS的線(xiàn)路阻抗值一般不同。[Pn]為DBESS連接逆變器輸出端輸出的有功功率,[in]為DBESS充放電電流。負(fù)荷的接入和切除可通過(guò)開(kāi)關(guān)CB控制。
1.2 SOH估算
要實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制,首先需對(duì)SOH進(jìn)行估算。DBESS屬于非線(xiàn)性系統(tǒng),難以直接計(jì)算其SOH值。因此,通常采用估算的方法得到SOH值。在估算SOH之前,首先建立DBESS的模型,以便測(cè)量電流、電壓等參數(shù)。電池的Rint模型[18]具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、精確度較高等優(yōu)點(diǎn)。因此,在本文仿真中采用如圖2所示的電池Rint模型。
目前,SOH的估算表達(dá)式主要有基于容量和基于內(nèi)阻兩種方法[19]。雖然這兩種方法可估算出SOH值,但采用基于容量的方法時(shí)需對(duì)DBESS進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的離線(xiàn)充放電測(cè)試;而采用基于內(nèi)阻的方法時(shí)其SOH估算結(jié)果會(huì)受到環(huán)境溫度的影響。針對(duì)上述問(wèn)題,文獻(xiàn)[20]研究發(fā)現(xiàn)SOH主要與DOD和累積生命周期相關(guān),并提出基于累積生命周期的SOH估算表達(dá)式為:
[γSOHi=αSOH0-Calca?β-bDODi] (1)
式中:[γSOHi]——第[i]臺(tái)DBESS的SOH值;[αSOH0]——SOH的初始值;[Calc]——累積生命周期;[a、b]——正常數(shù),由電池退化擬合曲線(xiàn)得出,其具體數(shù)值和取值過(guò)程可參考文獻(xiàn)[21];[βDODi]——第[i]臺(tái)DBESS的放電深度。
文獻(xiàn)[20]同時(shí)提出DBESS的DOD與SOC密切相關(guān)且SOC估計(jì)較為成熟。因此,將式(1)中的DOD用SOC變化量[ΔθSOCi]來(lái)表示,即:
[βDODi=ΔθSOCiΔ?SOCavez?μDODmax] (2)
式中:ΔθSOCi——第[i]個(gè)DBESS的SOC變化量;[z]——比例系數(shù);[μDODmax]——DOD的最大值。
[ΔθSOCi]的表達(dá)式為:
[ΔθSOCi=t1t1+ΔtPidtVdc?Qrated] (3)
式中:[Pi]——第[i]臺(tái)DBESS逆變器輸出的有功功率,kW;[Vdc]——電池輸出側(cè)電壓,V;[Qrated]——DBESS額定容量,Ah。
2 傳統(tǒng)P-f下垂控制下SOH特性分析
根據(jù)微電網(wǎng)的電壓等級(jí)和線(xiàn)路阻抗的不同,傳統(tǒng)的下垂控制包括有功功率-電壓(P-E)下垂控制和[P-f]下垂控制兩類(lèi)。本文的研究對(duì)象為中高壓孤島微電網(wǎng),采用的[P-f]下垂控制[22]的表達(dá)式為:
[f=fref-mP] (4)
[E=Eref-nQ] (5)
式中:[f、E]——頻率和電壓,Hz、V;[fref、Eref]——頻率和電壓額定值,Hz、V;[m、n]——下垂系數(shù),rad/W、rad;[P、Q]——有功功率和無(wú)功功率,kW、var。
傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下采集到的SOH與逆變器輸出有功功率仿真波形如圖3所示。圖3b表明,傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下兩臺(tái)DBESS逆變器輸出端的有功功率在穩(wěn)定后數(shù)值相等。由式(2)、式(3)可知,有功功率均分意味著在放電過(guò)程中各DBESS組的 DOD值相同。由式(1)可知,若DBESS組間初始SOH不同,會(huì)導(dǎo)致DBESS組間SOH無(wú)法實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制(如圖3a)。值得注意的是:在[t=0.7 s]時(shí)加重負(fù)荷后,逆變器輸出的有功功率隨之增大,根據(jù)式(1)~式(3),SOH下降速度加快,但由于穩(wěn)態(tài)有功功率均分,SOH仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制。圖3說(shuō)明傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下無(wú)法實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制。
3 DBESS主動(dòng)SOH協(xié)同控制方案
由上述分析可知,傳統(tǒng)[P-f]下垂控制無(wú)法實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制。但下垂控制又具有無(wú)通訊、成本較低、自動(dòng)均分負(fù)荷等優(yōu)點(diǎn)。因此,對(duì)傳統(tǒng)[P-f]下垂控制進(jìn)行改進(jìn),提出基于無(wú)通訊的DBESS組間主動(dòng)SOH協(xié)同控制方案,其表達(dá)式為:
[f=fref-m1-kdβDODi?Pi] (6)
式中:[kd]——下垂系數(shù),rad。
所提方案的原理如圖4所示,以?xún)膳_(tái)DBESS為例進(jìn)行說(shuō)明,并假設(shè)[γSOH1gt;γSOH2]即[βDOD1lt;βDOD2]。分析圖4可知,采用所提方案后,通過(guò)向下平移下垂曲線(xiàn)使初始SOH高的DBESS逆變器輸出的有功功率多,DBESS處于深度放電狀態(tài);初始SOH低的DBESS逆變器輸出的有功功率少,DBESS處于淺度放電狀態(tài)。這樣,根據(jù)SOH狀態(tài)平移下垂曲線(xiàn)調(diào)節(jié)DBESS逆變器有功功率即可實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制。該方案的特點(diǎn)是屬于主動(dòng)控制方案,無(wú)需分流電阻,保留了傳統(tǒng)下垂控制中無(wú)集中控制器和通訊線(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),使系統(tǒng)造價(jià)得到有效控制。
圖5為整個(gè)方案的控制框圖。首先,利用電壓和電流互感器測(cè)量的電壓和電流得到逆變器輸出端的[P]和[Q];然后,根據(jù)式(1)~式(3)算出[βDODi];接著,經(jīng)過(guò)式(5)和式(6)得到電壓的參考值。最后,經(jīng)過(guò)PWM調(diào)制環(huán)節(jié)就可控制逆變器IGBT的開(kāi)關(guān),得到預(yù)想的控制結(jié)果。
4 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
下垂系數(shù)的取值直接影響下垂控制型系統(tǒng)的穩(wěn)定性[23]。本節(jié)建立所提方案的小信號(hào)模型,并畫(huà)出選用參數(shù)的根軌跡。根據(jù)根軌跡的范圍,判斷選擇的下垂系數(shù)能否保持系統(tǒng)不失穩(wěn),進(jìn)而提供參數(shù)選取依據(jù)。
傳統(tǒng)[P-f]下垂控制下,逆變器輸出端[P]和[Q]分別為:
[P=V?E?θX] (7)
[Q=V?(E-V)X] (8)
式中:[V]——公共耦合點(diǎn)電壓,V;[θ]——功率角,rad;[X]——線(xiàn)路阻抗中的感性成分,mH。
將LPF等效為一階環(huán)節(jié),同時(shí)對(duì)式(7)、式(8)進(jìn)行線(xiàn)性化,則有:
[ΔP=ωcs+ωc·VXΔEsinθ+ΔθEcosθ] (9)
[ΔQ=ωcs+ωc·VX[ΔEcosθ-ΔθEsinθ]] (10)
式中:[ωc]——LPF的剪切頻率,rad/s;[s]——拉普拉斯算子;[ΔP、][ΔQ、][ΔE、][Δθ]——[P、][Q、][E、][θ]的擾動(dòng)變量。
接下來(lái),通過(guò)擾動(dòng)和線(xiàn)性化式(5)和式(6),得到:
[Δf=-m?ΔP1-kdβDODi+mPkdΔβDODi] (11)
[ΔE=-n?ΔQ] (12)
式中:[Δf]、[ΔβDODi]——[f]、[βDODi]的擾動(dòng)變量。
由于
[Δf=sΔθ] (13)
[ΔβDODi=zΔθSOCiΔ?SOCavez-1-ΔPVdcQratedz] (14)
結(jié)合式(3)、式(11)~式(14)可得:
[Δθ=mΔPz?V?E-XΔPs2VdcQratedX-m?θ?X2-E?n?VsVdcQratedX] (15)
最終可得所提方案的五階小信號(hào)模型為:
[s5Δθ+as4Δθ+bs3Δθ+cs2Δθ+dsΔθ+eΔθ=0a=mωcXVdcb=mXωc+Eωc2+mEsinθ+nEcosθnXVdcQratedc=V-mωcωcXVdcQrated+nE2cosθ+EωccosθX2VdcQratedd=mz-n+EωccosθX-mnV2ωc2sinθX2VdcQratede=mnVzXVdcQrated-EωccosθX] (16)
根據(jù)式(16)得到的閉環(huán)傳遞函數(shù)為:
[s5+as4+bs3+cs2+ds+e=0] (17)
由式(17)得到的開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)為:
[G(s)=es5+as4+bs3+cs2+ds] (18)
將表1和表2中的參數(shù)代入式(16)可得圖6所示的不同下垂系數(shù)下的根軌跡圖。由于主導(dǎo)極點(diǎn)決定了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,因此圖6所示為不同下垂系數(shù)下主導(dǎo)極點(diǎn)的變化。由圖6中的主導(dǎo)極點(diǎn)([λ1]和[λ2])軌跡可知,下垂系數(shù)[m、n、kd]值增大后,[λ1]和[λ2]軌跡逐步由虛軸左半?yún)^(qū)穩(wěn)定域向虛軸右半?yún)^(qū)不穩(wěn)定域靠攏并逐步遠(yuǎn)離實(shí)軸,甚至部分主導(dǎo)極點(diǎn)移到虛軸右半?yún)^(qū)不穩(wěn)定域,此時(shí)動(dòng)態(tài)阻尼特性減小,使系統(tǒng)動(dòng)態(tài)振蕩增強(qiáng)。因此,所選擇的下垂系數(shù)必須保證主導(dǎo)極點(diǎn)位于穩(wěn)態(tài)域的左半面,以確保系統(tǒng)能穩(wěn)定運(yùn)行。
5 仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
5.1 仿真驗(yàn)證
為對(duì)本文所提方案的控制效果進(jìn)行驗(yàn)證,按圖1搭建含有兩臺(tái)DBESS的仿真模型。為模擬真實(shí)工況,每臺(tái)DBESS的線(xiàn)路阻抗值都有差異,其阻值分別為0.2+j1.0/Ω和0.4+j2.0/Ω。每臺(tái)DBESS逆變器采用所提方案共同給負(fù)荷供電。仿真和實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采用的各項(xiàng)參數(shù)值見(jiàn)表2。
5.1.1 工況1:所提方案仿真驗(yàn)證
圖7為所提控制方案下SOH和有功功率仿真波形。分析圖7a可知,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的調(diào)節(jié),所提方案能實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制。分析圖7b可知,與圖3b不同,采用所提方案后穩(wěn)態(tài)有功功率不再均分,而是初始SOH高的DBESS輸出的穩(wěn)態(tài)有功功率多(處于深度放電狀態(tài)),初始SOH低的DBESS輸出的穩(wěn)態(tài)有功功率少(處于淺度放電狀態(tài))。仿真結(jié)果和理論分析結(jié)果一致。
5.1.2 工況2:不同初始SOH下的仿真驗(yàn)證
環(huán)境、老化程度和制造工藝差異會(huì)造成不同DBESS組間的初始SOH不同。不同初始SOH下的仿真波形如圖8所示。圖8a中兩組DBESS的初始SOH值由圖7a中0.85和0.80變?yōu)?.75和0.70。圖8a說(shuō)明,所提方案的控制效果不受初始SOH不同的影響,在初始SOH發(fā)生變化的情況下仍能實(shí)現(xiàn)
SOH協(xié)同控制。圖8b和圖7b的仿真結(jié)果類(lèi)似,說(shuō)明在所提控制方案下有功功率根據(jù)SOH狀態(tài)能進(jìn)行重新分配。由于初始SOH值不同,造成圖8b和圖7b中有功功率值略有差異。
5.1.3 工況3:不同負(fù)荷下的仿真驗(yàn)證
圖9為不同負(fù)荷下的仿真波形,在[t=0.8 s]時(shí)微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷加重。說(shuō)明在微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷加重后,逆變器輸出的有功功率增大,但所提方案仍能實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)調(diào)控制。說(shuō)明所提方案的控制效果不受負(fù)荷變化的影響。受負(fù)荷增加的影響,在[t=0.8 s]時(shí),圖9b中有功功率值會(huì)增大。根據(jù)式(1)~式(3),SOH與有功功率相關(guān)。因此,圖9a中SOH下降速度加快,說(shuō)明DBESS在大功率放電情況下會(huì)加快其報(bào)廢速度。
5.1.4 工況4:系統(tǒng)擴(kuò)容能力驗(yàn)證
微電網(wǎng)要求DBESS具有一定的擴(kuò)容能力,以便應(yīng)對(duì)微電網(wǎng)光伏、風(fēng)電機(jī)組裝機(jī)容量和用電負(fù)荷總量的增長(zhǎng)。圖10中,第3臺(tái)DBESS3在[t=0.2 s]以前停機(jī),逆變器輸出的有功功率為零;在[t=0.2 s]啟動(dòng),經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的調(diào)節(jié)后,3臺(tái)DBESS能實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制,在[t=0.8 s]加重負(fù)荷后,SOH協(xié)同控制效果也不受影響,說(shuō)明所提方案具有良好的擴(kuò)容能力。同時(shí),也間接驗(yàn)證所提方案具有實(shí)現(xiàn)多臺(tái)DBESS組間SOH協(xié)同控制的效果。
5.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
為驗(yàn)證所提方案的工程實(shí)用價(jià)值,按圖1搭建微電網(wǎng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)中使用兩組DBESS且兩組DBESS間線(xiàn)路阻抗不同。DBESS組內(nèi)電池型號(hào)為L(zhǎng)G 18650鋰電池。由于實(shí)驗(yàn)條件的限制,僅對(duì)部分仿真工況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)參數(shù)見(jiàn)表2。
5.2.1 工況1:所提方案實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
圖11為采用所提方案的實(shí)驗(yàn)波形。與圖7的仿真結(jié)果類(lèi)似,進(jìn)一步驗(yàn)證所提方案能實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制。
5.2.2 工況2:不同初始SOH下的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
圖12為不同初始SOH下的實(shí)驗(yàn)波形。圖11中初始SOH分別為0.58和0.48,圖12中初始SOH分別為0.61和0.78,但SOH仍能實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制,說(shuō)明所提方案在初始SOH發(fā)生變化后仍能取得良好的控制效果。
5.2.3 工況3:不同負(fù)荷下的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
圖13為不同負(fù)荷下的實(shí)驗(yàn)波形。與圖9仿真結(jié)果類(lèi)似,圖13說(shuō)明t=t1時(shí)刻以前所提方案實(shí)現(xiàn)SOH協(xié)同控制。在[t=t1]時(shí)刻,負(fù)荷加重后,有功功率輸出增加,所提方案仍能保持SOH協(xié)同控制效果。驗(yàn)證了所提方案控制效果不受負(fù)荷變化的影響。
6 結(jié) 論
本文提出的基于無(wú)通訊的微電網(wǎng)儲(chǔ)能單元主動(dòng)SOH協(xié)同控制方案能實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制、使所有微電網(wǎng)內(nèi)DBESS報(bào)廢時(shí)間一致、延長(zhǎng)DBESS的使用壽命、降低DBESS的維護(hù)成本。與已有SOH協(xié)同控制方案相比,所提方案的優(yōu)點(diǎn)如下:
1)所提方案屬于主動(dòng)控制方案,與被動(dòng)控制方案相比,無(wú)需分流電阻、降低了系統(tǒng)成本和能量損失。
2)所提方案屬于無(wú)通訊控制方案,避免使用中央控制器和通訊線(xiàn),可進(jìn)一步降低微電網(wǎng)建設(shè)成本。
3)所提方案實(shí)現(xiàn)DBESS組間SOH協(xié)同控制,在不同初始SOH和負(fù)荷下均具有良好的控制效果,并具有良好的擴(kuò)容能力。
[參考文獻(xiàn)]
[1] WU Q F, GUAN R Z, SUN X F, et al. SoC balancing strategy for multiple energy storage units with different capacities in islanded microgrids based on droop control[J]. IEEE journal of emerging and selected topics in power electronics, 2018, 6(4): 1932-1941.
[2] ALRAMLAWI M, LI P. Design optimization of a residential PV-Battery microgrid with a detailed battery lifetime" "estimation" "model[J]." "IEEE" "transactions" "on industry applications, 2020, 56(2): 2020-2030.
[3] 吳青峰, 孫孝峰, 才瑋琪, 等. 考慮SOC平衡的并網(wǎng)微電網(wǎng)能量供需平衡方案[J]. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào), 2020, 41(11): 17-25.
WU Q F, SUN X F, CAI W Q, et al. Energy supply and demand balance scheme for grid-connected microgrid considering SOC balance[J]. Acta energiae solaris sinica, 2020, 41(11): 17-25.
[4] 周頔, 宋顯華, 盧文斌, 等. 基于日常片段充電數(shù)據(jù)的鋰電池健康狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估方法研究[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2019, 39(1): 105-110.
ZHOU D, SONG X H, LU W B, et al. Real-time SOH estimation" algorithm" for" lithium-ion" "batteries" "based" on daily segment charging data[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(1): 105-110.
[5] 韋佐霖, 陳民鈾, 李杰, 等. 孤島微網(wǎng)中分布式儲(chǔ)能SOC和效率均衡控制策略[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2018, 38(4): 169-177.
WEI Z L, CHEN M Y, LI J, et al. Balancing control strategy of SOC and efficiency for distributed energy storage in islanded microgrid[J]. Electric power automation equipment, 2018, 38(4): 169-177.
[6] LI S, LI K, XIAO E, et al. Joint SoC and SoH estimation for zinc-nickel single-flow batteries[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2020, 67(10): 8484-8494.
[7] HE L, YANG Z, GU Y, et al. SoH-Aware reconfiguration in" battery" "packs[J]." IEEE" transactions" on" smart" grid, 2018, 9(4): 3727-3735.
[8] 郭向偉, 韓素敏, 華顯, 等. 基于電池健康狀態(tài)的多目標(biāo)自適應(yīng)均衡控制策略研究[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2019, 31(9): 1883-1889.
GUO X W, HAN S M, HUA X, et al. Research on multi-objective adaptive equalization control strategy based on SOH[J]. Journal of system simulation, 2019, 31(9): 1883-1889.
[9] XIA Z Y, ABU QAHOUQ J A. State-of-Charge balancing of lithium-Ion batteries with state-of-health awareness capability[J]. IEEE transactions on industry applications, 2021, 57(1): 673-684.
[10] 馮夏云, 汪飛, 李玉菲, 等. 下垂控制逆變器輸出阻抗外特性建模及參數(shù)敏感性分析[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2020, 40(21): 7012-7022.
FENG X Y, WANG F, LI Y F, et al. Modelling and sensitivity analysis for the output impedance profile of droop controlled inverter[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(21): 7012-7022.
[11] SHI Y, SMITH K, ZANE R. Life prediction of large lithium-ion battery packs with active and passive balancing[C]//2017 American Control Conference (ACC), Seattle, WA, USA, 2017.
[12] MA Z, HAO T Q, GAO F, et al. Enhanced SOH balancing method of MMC battery energy storage system with cell equalization capability[C]//2018 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC), San Antonio, TX, USA, 2018.
[13] 李楠, 高峰. 基于儲(chǔ)能型模塊化多電平系統(tǒng)的多時(shí)間尺度控制策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2017, 32(17): 47-56.
LI N, GAO F. Multi-time scale operational principle for battery" " integrated" " modular" " multilevel" " converter[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(17): 47-56.
[14] PROBSTL A, PARK S, NARAYANASWAMY S, et al. SOH-Aware active cell balancing strategy for high power battery packs[C]//2018 Design, Automation amp; Test in Europe Conference amp; Exhibition (DATE), Dresden, Germany, 2018.
[15] SHILI S, HIJAZI A, SARI A, et al. Balancing circuit new control for supercapacitor storage system lifetime maximization[J]. IEEE transactions on power electronics, 2017, 32(6): 4939-4948.
[16] SIFAT C , MOHAMMAD N S , YILMAZ S. An integrated state of health (SOH) balancing method for lithium-ion battery cells[C]//2019 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition(ECCE), Baltimore, MD, USA, 2019.
[17] MA Z, GAO F, GU X, et al. Multilayer SOH equalization scheme for MMC battery energy storage system[J]. IEEE transactions on power electronics, 2020, 35(12): 13514-13527.
[18] LU X N, SUN K, GUERRERO J M, et al. State-of-charge balance using adaptive droop control for distributed energy storage" "systems" in" DC" microgrid" application[J]." IEEE transactions on industrial electronics, 2014, 61(6): 2804-2815.
[19] KIM I S. A technique for estimating the state of health of lithium batteries through a dual-sliding-mode observer[J]. IEEE transactions on power electronics, 2010, 25(4): 1013-1022.
[20] LI N, GAO F, HAO T Q, et al. SOH balancing control method for the MMC battery energy storage system[J]. IEEE transactions on industrial electronics, 2018, 65(8): 6581-6591.
[21] DALLINGER" "D." "Plug-in" "electric" "vehicles" "integrating fluctuating" "renewable" "electricity[M]." Kassel:" Kassel Univ ersity Press, 2013: 58-64.
[22] TAN K T, PENG X Y, SO P L, et al. Centralized control for parallel operation of distributed generation inverters in microgrids[J]. IEEE transactions on smart grid, 2012, 3(4): 1977-1987.
[23] 吳青峰, 孫孝峰, 王雅楠, 等. 基于分布式下垂控制的微電網(wǎng)分布式儲(chǔ)能系統(tǒng) SOC 平衡策略[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2018, 33(6): 1247-1256.
WU Q F, SUN X F, WANG Y N, et al. A distributed control strategy for SOC balancing of distributed energy storage systems in microgrid[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(6): 1247-1256.
ACTIVE SOH COOPERATIVE CONTROL SCHEME OF MICROGRID ENERGY STORAGE SYSTEMS BASED ON NO-COMMUNICATION
Wu Qingfeng1,Yang Kaiyi1,Yu Shaojuan1,Liu Liqun1,Chen Yutong1,Dong Jia2
(1. College of Electronic Information Engineering, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China;
2. Institute of Applied Mathematics, Hebei Academy of Sciences, Shijiazhuang 050081, China)
Abstract:Aiming at the problem that the traditional P-f droop control cannot achieve the state of health (SOH) balance of distributed battery energy storage systems (DBESS) in the AC microgrid, this paper proposes an active SOH cooperative control scheme for DBESS in the microgrid based on no communication. The scheme studies the mechanism of droop control to adjust SOH, and adds the depth of discharge (DOD) information of DBESS to the traditional droop control, so that DBESS can translate the droop curve according to the SOH state, adjust the output active power of DBESS inverter, and realize the SOH cooperative control between DBESS groups. A small signal model is established to analyze the influence of control parameters on system stability. This scheme is an active control scheme, which has the advantages of no communication and shunt resistance and low cost. The feasibility and effectiveness of the proposed strategy are verified by simulation model and experimental platform.
Keywords:battery pack; microgrids; decentralized control; state of health; cooperative control; depth of discharge