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混合储能阵列系统协调控制策略研究

【摘要】:当前智能电网的发展方向是绿色低碳和稳定高效,前者目标的实现势必需要大力推广可再生能源的发展和应用,而无论是可再生能源的大规模集中式接入,还是小规模分布式接入,都需要储能技术提供强有力的功能性支撑,以实现清洁能源体系下的稳定高效运行。制约储能技术规模化应用的主要问题是经济性,混合储能技术的出现提供了一种高性价比的储能应用解决方案。论文通过对混合储能阵列系统(Hybrid Energy Storage Array System,HESAS)控制技术的研究,旨在探索混合储能技术的大容量、高功率应用控制问题,提高电力系统对间歇性新能源的接纳能力。论文以电池储能、超级电容储能以及所组成的HESAS为研究对象,遵循从局部到整体的研究思路,从单一储能介质的电池储能阵列系统控制问题出发,扩展至不同储能介质的HESAS协调控制问题,由浅及深的开展了 一系列较为详细的研究工作,所研究成果对于混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)的推广具有一定的理论参考价值。论文的主要研究内容归纳如下:以模块化电池储能系统为研究对象,针对同种储能介质间的协调控制问题展开研究,提出了一种适合于电池储能阵列系统的分组控制策略。通过在经典一致性模型中添加虚拟控制项,得到了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的改进一致性算法,其具有更优的动态性和稳定性。根据不同电池单元的荷电状态(State of Charge,SOC)可以实现功率指令的快速自适应分配。此外,通过将电池储能阵列系统分成充电组和放电组,并根据所制定的充/放电控制策略,可以有效减少电池单元的充/放电转换次数,延缓其寿命衰减进程。最后,以分组与不分组两种储能结构进行仿真对比,验证了所提分组控制策略的可行性和优越性。以电池储能阵列系统控制策略的研究为基础,继续围绕同种储能介质间的功率分配问题进行研究,并延伸至不同储能介质间的协调控制问题,继而提出了一种适用于模块化HESAS的双时间尺度分层协调控制方法。HESAS为分层分布式控制结构,协调控制层采用基于MPC的双时间尺度优化模型,长时间尺度优化模型为短时间尺度优化模型提供功率参考值,用以实现两种储能介质间高频与低频功率的合理分配,并始终将电池储能和超级电容储能的SOC约束在安全运行区间。针对同种储能介质功率指令的分布式控制,分布式控制层采用一种基于分布式MPC的加权离散一致性算法,将协调控制层下发的功率指令快速分解为各储能单元的功率目标值。相较于经典一致性算法,该算法具有更少的迭代次数和更大的步长上限,且分布式MPC控制器部分或全部失效不会影响算法的最终收敛结果,因此具有较好的稳定性和鲁棒性。最后,仿真结果表明混合储能技术在延长电池储能寿命方面具有极大的优势。在上述研究过程中发现,实现多个储能单元的分布式控制仍然需要占用较多的局部通信资源,为此通过引入事件触发理论,以缓解多HESS分布式控制时存在通信过于频繁的问题。首先,详细介绍了事件触发理论的原理和优势,并论述了其在应用时存在的难点。其次,针对含有多HESS的直流微网的分布式控制问题,提出了一种两级电压控制结构。每个HESS本地控制采用自适应下垂控制方法,根据HESS中蓄电池和超级电容SOC的变化实时调整下垂系数,并通过在电压控制环后串联一阶低通滤波器实现对HESS内部参考电流的高/低频解耦,以实现电池储能承担稳态功率和超级电容储能承担暂态功率的协调控制目标。上层控制为分布式控制层,通过稀疏通信网络实现对多组HESS平均电压和比例电流的有效调节,缓解因虚拟电阻和线路电阻存在而导致的直流母线电压偏差较大和各HESS功率分配精度较差的问题。最后,在上述两级控制结构的基础上引入事件触发控制器,随后提出了两种不同的分布式事件触发控制方法。第一种方法建立在非周期采样方式之上,并通过详细的推导过程,证明了该方法不存在Zeno现象。第二种方法则建立在周期采样方式之上,其更易兼容现有时间触发控制方式,通过对事件触发函数周期性的计算,从根本上避免了 Zeno现象的发生。两种事件触发控制方法均仅利用本地HESS的状态偏差量和相邻HESS上次触发时刻的最新状态量进行事件触发检测,并通过设定事件触发的预判阈值以进一步减少系统稳态时的事件触发次数。通过在Matlab/Simulink环境下搭建相应直流微网仿真模型,验证了上述两种方法以及两级电压控制结构的可行性和有效性。

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