CN114362226A - 一种复杂工况下分布式储能型mmc电池荷电状态三级均衡控制策略 - Google Patents

一种复杂工况下分布式储能型mmc电池荷电状态三级均衡控制策略 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种复杂工况下分布式储能型模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter Distributed Energy Storage,MMC‑DES)电池荷电状态(State of Charge,SOC)三级均衡控制策略。针对高电压大功率分布式储能型MMC运行工况和拓扑结构，建立分布式储能型MMC***控制策略。以此为基础，针对在复杂工况下，相间、桥臂间和子模块间各电池SOC差异，应用梯形积分法离散电池荷电状态方程，建立离散时域预测功率模型和预测电流模型。进而计算出使各电池SOC趋近一致的电池充放电功率预测值或电池电流修正量，实现分布式储能型MMC各电池SOC均衡，解决电池的制造工艺、循环充放电次数不同和老化程度不一等因素导致各电池能量消耗存在差异，剩余电量不一致的问题。

Description

一种复杂工况下分布式储能型MMC电池荷电状态三级均衡控 制策略
技术领域
本发明涉及柔性直流输电技术和储能及节能技术领域，具体涉及一种复杂工况下分布式储能型MMC电池荷电状态三级均衡控制策略。
背景技术
在当前严峻的能源压力和环境压力下，可持续性发展新能源是必然选择。但是，新能源发电出力的间歇性和不确定性导致功率波动、并网困难。储能技术的出现弥补新能源自然特性的缺陷，将新能源发电与大容量储能装置相结合，安全高效的消纳高比例新能源发电，例如级联H桥链式电池储能***和分布式储能型模块化多电平换流器。而子模块拓扑结构为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联于半、全桥子模块电容侧的分布式储能型MMC因具备运行效率高、外送能力强和可灵活调节储能容量等显著优势，成为最具潜力的储能方案之一。
电池的制造工艺、循环充放电次数不同和老化程度不一等因素导致各电池能量消耗存在差异，剩余电量不一致。且单个电池的容量和输出功率是有限的，避免部分电池由于过度放电或深度充电而退出运行，降低电池的能量利用率。储能***运行过程中不仅需要考虑储能单元自身的需求，也必须考虑远海风电友好接入的分布式储能型MMC***在各复杂工况下的需求，实现新能源发电的最大化利用和充分考虑协调运行的问题，保证整个***的稳定性和安全性。
发明内容
本发明为解决上述在复杂工况下，远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC各电池荷电状态均衡的挑战和问题，提供一种复杂工况下分布式储能型MMC电池荷电状态三级均衡控制策略。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
1.复杂工况下分布式储能型MMC电池SOC三级均衡控制策略，具体为：
步骤1：根据高电平大功率分布式储能型MMC拓扑结构、电池充放电机理和子模块工作模态，分析储能型MMC的不同运行模式和对应的运行工况，建立分布式储能型MMC控制策略和电池控制策略。
步骤2：在动稳态工况下，针对分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC差异，应用梯形积分法离散不同时刻电池的荷电状态方程，建立离散时域预测功率模型。在此基础上，计算出使电池SOC趋近一致的充放电功率预测量，实现动稳态工况下的分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC均衡。
步骤3：在交流故障工况下，切换不同的***保护策略维持分布式储能型MMC的稳定安全运行和输出功率质量。在此同时，针对各电池SOC差异，应用离散时域预测功率模型计算出电池功率预测量，作用于双向DC-DC变换器进行电池充放电功率和SOC控制。
步骤4：在直流故障工况下，***级控制切换至直流电流控制和双向DC-DC变换器切换至外环子模块电容电压控制，完成不闭锁直流故障穿越。针对各电池SOC差异，建立离散时域预测电流模型，计算出各电池电流修正量。将电池电流修正量叠加于DC-DC变换器外环电压控制生成的电流参考值，得到修正后的各电池电流参考值，实现复杂工况下的分布式储能型MMC所有电池SOC均衡问题。
本发明提供的复杂工况下分布式储能型MMC各电池荷电状态三级均衡控制策略解决了适用于远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC在复杂工况下的电池荷电状态极度不均衡问题，能够针对子模块拓扑为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联在半、全桥的电容侧的分布式储能型MMC，实现各电池荷电状态均衡，提高各电池自身的能量利用率。同时考虑新能源发电的最大化利用和充分考虑协调运行的问题，也保证远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC***的稳定性和安全性。
附图说明
图1是本发明实施例的复杂工况下分布式储能型MMC的电池SOC三级均衡控制策略设计流程图；
图2是本发明实施例中高电平大容量分布式储能型MMC拓扑结构图；
图3是本发明实施例中动稳态工况和交流故障下的分布式储能型MMC***控制框图；
图4是本发明实施例中动稳态工况和交流故障下的预测功率模型流程图；
图5是本发明实施例中直流故障下的分布式储能型MMC***控制框图；
图6是本发明实施例中直流故障下的预测电流模型流程图；
图7是本发明实施例中复杂工况下的分布式储能型MMC整体控制策略图；
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
本发明实施例提供了一种复杂工况下分布式储能型MMC的电池荷电状态三级均衡控制策略，具体流程图如图1所示，具体过程如下：
S101：根据高电平大功率分布式储能型MMC拓扑结构、电池充放电机理和子模块工作模态，分析储能型MMC的不同运行模式和对应的运行工况，建立分布式储能型MMC控制策略和电池控制策略。
S102：在动稳态工况下，针对分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC差异，应用梯形积分法离散不同时刻电池的荷电状态方程，建立离散时域预测功率模型。在此基础上，计算出使电池SOC趋近一致的充放电功率预测量，实现动稳态工况下的分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC均衡。
S103：在交流故障工况下，切换不同的***保护策略维持分布式储能型MMC的稳定安全运行和输出功率质量。在此同时，针对各电池SOC差异，应用离散时域预测功率模型计算出电池功率预测量，作用于双向DC-DC变换器进行电池充放电功率和SOC控制。
S104：在直流故障工况下，***级控制切换至直流电流控制和双向DC-DC变换器切换至外环子模块电容电压控制，完成不闭锁直流故障穿越。针对各电池SOC差异，建立离散时域预测电流模型，计算出各电池电流修正量。将电池电流修正量叠加于DC-DC变换器外环电压控制生成的电流参考值，得到修正后的各电池电流参考值，实现复杂工况下的分布式储能型MMC所有电池SOC均衡问题。
本发明提供的复杂工况下分布式储能型MMC各电池荷电状态三级均衡控制策略解决了适用于远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC在复杂工况下的荷电状态极度不均衡问题，能够针对子模块拓扑为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联在半、全桥的电容侧的分布式储能型MMC，实现各电池荷电状态均衡，提高各电池自身的能量利用率。同时考虑新能源发电的最大化利用和充分考虑协调运行的问题，也保证远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC***的稳定性和安全性。
1.上述的S101中，高电平大容量分布式储能型MMC为三相电压源换流器的一种引申结构，为连接交流端、直流端和储能端的三端口换流器，其子模块拓扑结构为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联于半、全桥子模块电容侧。电池采用磷酸铁锂电池的Shepherd模型，将其充放电简化为一个可逆过程，将其放电过程化分为三个区：指数区、额定工作区和深度放电区。额定状态下放电电压数值为额定电压Eb，其整体拓扑结构如图2所示。根据图2所示的远海风电友好接入的分布式储能型MMC***的功率流动正方向，功率传递关系可以分为4种运行模式。
运行模式一：Pb＝0，Pdc＝Pac。与MMC运行模式相同，为储能***空闲运行工况。
运行模式二：Pb≠0，Pb+Pac＝Pdc。该模式为动稳态运行工况，当交流***功率缺额时，储能***放电，向换流站释放能量(Pb>0)。当交流侧功率盈余时，储能***充电，向换流站吸收能量(Pb<0)，保证直流***功率恒定稳定运行。此模式是分布式储能型MMC***中最常见的运行工况。
运行模式三：Pac＝0，Pdc＝Pb。该模式为交流***故障模式，功率仅从储能***传递至直流***。
运行模式四：Pdc＝0，Pac＝Pb。该模式为直流***故障模式，功率仅从交流***传递至储能***。
根据能量守恒原理且忽略变流站损耗，流入三端口变流器的功率和为零，因此控制两端功率，即可控制变流器三端口的功率，增加了控制自由度。分布式储能型MMC的功率控制策略可分为直流端功率控制，交流端功率控制和电池充放电功率控制。本发明采用同时控制交流端功率和电池充放电功率的控制策略作为研究对象。远海风电***中的海上MMC站常采用经典的VF解耦控制，交流端功率受远海风机最大功率追踪控制。储能端的非隔离型双向DC-DC变换器采用双闭环控制，对电池充放电功率控制更加精准。电池在正常工作过程中，电池充放电功率追踪外环设定功率参考值，内环控制充放电电流，改变其电池端口电压，电池给变流站充电时(电池放电)，电池端口电压增大，变流站对电池放电时(电池充电)，电池端口电压减小，进而调整双向DC-DC变换器的占空比，独立控制每个储能模块充放电，易得式(1)和式(2)。动稳态工况下，分布式储能型MMC***控制框图如图3所示。
Figure BDA0003457563680000041
Figure BDA0003457563680000042
2.上述的S102中，动稳态工况下的分布式储能型MMC电池SOC三级均衡策略，对于功率外环，提出一种基于电池SOC的动态功率参考值设计方法，通过安时积分法估算出各电池SOC变化，并根据电池功率电流特性及换流器能量守恒原理计算出动稳态功率参考值，具体控制策略如下所示：
各电池因制造工艺、循环充放电次数不同和老化程度不一等特性普遍存在不一致性，即使充放电电流大小相同，各电池SOC也会受到众多因素的影响，进而导致差异增大。安时积分法是目前工程中估算SOC最广泛使用的方式，通过计算电池在充放电时间内累积或消耗的电量，估算电池可用电量的百分比。定义j相k桥臂第i个子模块中的电池在tk时刻荷电状态SOCjki为
Figure BDA0003457563680000051
根据功率电流关系，可将式(3)电池SOCjki写成如下表达式。
Figure BDA0003457563680000052
其中，SOCjki(t0)为t0时刻荷电状态，Qr为电池剩余电量，Qm为电池最大电量，ib为电池充放电电流，Pb为电池充放电功率，k1为各电池的特性参数，ub为电池额定电压。
对j相k桥臂N个电池SOCjki进行叠加，可得到桥臂整体电池SOCjk为
Figure BDA0003457563680000053
预测tk时刻，j相k桥臂各电池SOCjki均衡至一致，可得
Figure BDA0003457563680000054
将式(4)代入式(6)，建立各子模块电池的预测功率模型。
Figure BDA0003457563680000055
Figure BDA0003457563680000056
采用梯形积分法对式(8)进行离散化，可得到tk时刻各子模块电池的功率预测值Pjki(tk)。
Figure BDA0003457563680000061
将式(9)可改写为
Figure BDA0003457563680000062
其中，Pbjki(t+Δt)为t+Δt时刻j相k桥臂各电池功率预测值，Pbjki(t)为t时刻j相k桥臂各电池输出功率测量值，Pbjk(t+Δt)为t+Δt时刻j相k桥臂电池输出总功率预测值，Pbjk(t)为t时刻j相k桥臂电池输出总功率测量值，Δt为采样时间，SOCjk(t)为t时刻j相k桥臂N个电池荷电状态测量值，SOCjkiave为j相k桥臂各电池平均荷电状态，k2为各电池的特性参数。
同理，根据上述预测功率模型可得到t+Δt时刻j相k桥臂电池的功率预测值Pbjk(t+Δt)以及j相整体电池的功率预测值Pbj(t+Δt)。
Figure BDA0003457563680000063
Figure BDA0003457563680000064
在一个采样周期Δt中，电池***输出总功率变化相对较小，可认为Pb(t+Δt)＝Pb(t)，因此t+Δt时刻j相整体电池的功率预测值Pbj(t+Δt)可改写为
Figure BDA0003457563680000065
其中，SOCj(t)为t时刻j相2N个子模块总荷电状态测量值，SOCjave(t)为t时刻j相电池平均荷电状态测量值，SOCjkave(t)为t时刻j相各桥臂电池平均荷电状态测量值，Pbj(t)为t时刻j相电池输出总功率测量值，Pb(t)为t时刻电池***输出总功率测量值，k3、k4分别为桥臂电池和相电池的特性参数。
Figure BDA0003457563680000066
图4为预测功率模型流程图，由式(10)、式(11)和式(13)组成分布式储能型MMC电池SOC离散时域预测功率模型和非隔离型双向DC-DC变换器输出参考功率。
3.上述的S103中，在分布式储能型MMC交流***发生严重的三相短路故障时，分布式储能型MMC***需要继续对直流***传输有功功率，提供有功支撑。因此，需要控制外环有功功率和交流***电流为0，实现交流故障穿越。在交流故障清除后尽可能快的完成并网恢复稳态运行。
vsa,vsb,vsc＝0，isa,isb,isc＝0 (15)
在交流故障工况下，针对相间、桥臂间、各子模块间电池SOC差异，双向DC-DC变换器外环采用子模块电池功率控制，此时离散时域预测功率模型与动稳态工况下的预测模型相同如式(14)所示，计算出使各电池SOC趋近一致的电池功率预测值，实现交流故障工况下的电池SOC三级均衡控制，其控制策略框图如图3所示。
4.上述的S104中，在直流故障工况下，不同子模块拓扑结构的分布式储能型MMC需采用不同的***保护策略维持***的安全稳定运行。在分布式储能型MMC直流***发生严重短路故障时，交流***持续对换流站传输有功功率。对半桥子模块分布式储能型MMC而言，直流母线侧有天然的直流电压，相当于一个不控整流变换器，无法自主清除短路电流。该子模块拓扑结构需配合快速直流断路器，迅速开断故障线路，完成分布式储能型MMC故障闭锁。对此考虑投资成本和稳态损耗，采用子模块为半全桥混合型的分布式储能型MMC，投入短路故障穿越控制策略，使其具备子模块输出负电平能力完成不闭锁穿越直流故障。同时，根据下述的预测电流模型可以实现各相间、桥臂间、子模块间电池SOC三级均衡，直流故障下的分布式储能型MMC整体控制控制策略如图5所示。
直流故障工况下的相间、桥臂间的预测功率模型与动稳态工况下的预测模型相同，如式(11)和式(13)所示。然而直流故障工况下，各子模块间电池SOC均衡需采用预测电流模型。因此，联立式(3)和式(6)，建立各子模块电池的预测电流模型。
Figure BDA0003457563680000071
采用梯形积分法对式(16)进行离散化，可得到离散时域预测电流模型和各子模块电池电流修正量ijki(t+△t)。
Figure BDA0003457563680000072
Figure BDA0003457563680000081
图6为预测电流模型流程图，各子模块电池电流修正量分别叠加在各子模块电容电压外环控制得到电池电流参考值，得到修正后的电流参考值，实现直流故障下的分布式储能型MMC所有电池SOC均衡问题。
Figure BDA0003457563680000082
Figure BDA0003457563680000083
图7为分布式储能型MMC整体控制控制策略。最终实现复杂工况下分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池荷电状态三级均衡，解决电池因制造工艺、老化程度不一和循环使用次数不同所导致荷电状态不均衡问题，提高各电池自身的能量利用率。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (2)

1.一种复杂工况下分布式储能型MMC电池SOC三级均衡控制策略。其特征在于，本发明针对分布式储能型MMC电池在复杂工况下面临的电池SOC极度不均衡问题，提出一种复杂工况下的电池SOC三级均衡控制策略，实现子模块拓扑结构为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联于半、全桥子模块电容侧的分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间的电池SOC均衡，提高各电池自身的能量利用率。该策略设计包括以下步骤：
步骤1：根据高电平大功率分布式储能型MMC拓扑结构、电池充放电机理和子模块工作模态，分析储能型MMC的不同运行模式和对应的运行工况，建立分布式储能型MMC控制策略和电池控制策略。
步骤2：在动稳态工况下，针对分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC差异，应用梯形积分法离散不同时刻电池的荷电状态方程，建立离散时域预测功率模型。在此基础上，计算出使电池SOC趋近一致的充放电功率预测量，实现动稳态工况下的分布式储能型MMC相间、桥臂间和子模块间各电池SOC均衡。
步骤3：在交流故障工况下，切换不同的***保护策略维持分布式储能型MMC的稳定安全运行和输出功率质量。在此同时，针对各电池SOC差异，应用离散时域预测功率模型计算出电池功率预测量，作用于双向DC-DC变换器进行电池充放电功率和SOC控制。
步骤4：在直流故障工况下，***级控制切换至直流电流控制和双向DC-DC变换器切换至外环子模块电容电压控制，完成不闭锁直流故障穿越。针对各电池SOC差异，建立离散时域预测电流模型，计算出各电池电流修正量。将电池电流修正量叠加于DC-DC变换器外环电压控制生成的电流参考值，得到修正后的各电池电流参考值，实现复杂工况下的分布式储能型MMC所有电池SOC均衡问题。
2.根据权利要求1所述的复杂工况下分布式储能型MMC电池SOC三级均衡控制策略设计步骤，其特征在于，步骤1到步骤4，前一个步骤是后一个步骤执行的基础，这4个步骤彼此之间环环相扣、顺序执行，为一个有机的、不可分割的整体。针对远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC在复杂工况下的电池荷电状态极度不均衡问题，能够针对子模块拓扑为电池经非隔离型双向DC-DC变换器并联在半、全桥的电容侧的分布式储能型MMC，实现各电池荷电状态均衡，提高各电池自身的能量利用率。同时考虑新能源发电的最大化利用和充分考虑协调运行的问题，也保证远海风电友好接入的高电平大容量分布式储能型MMC***的稳定性和安全性。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114884162A (zh) * 2022-05-06 2022-08-09 华北电力大学 一种适用于分布式储能型mmc的电池荷电状态预测优化控制方法
CN117639009A (zh) * 2023-11-07 2024-03-01 华南理工大学 基于电容电压修正的储能型mmc荷电状态均衡方法
CN117856401A (zh) * 2024-01-09 2024-04-09 中南大学 一种基于电能无线回馈的电池均衡控制***及其控制方法

Cited By (3)

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