基于模糊算法的混合儲能系統控制策略研究

徐傳志，王曉文，張 強

（1.沈陽工程學院 a.研究生院；b.電力學院，遼寧 沈陽 110136；

2.遼寧省電力有限公司電力科學研究院電網技術中心，遼寧 沈陽 110006）

近年來，以清潔能源為主的分布式發電得到了世界各國的青睞[1]。但分布式電源輸出功率的間歇性和隨機性對大電網的穩定運行造成了很大的沖擊，嚴重制約了分布式發電并網的發展，使儲能和控制策略的研究逐漸成為了解決這個問題的關鍵[2]。單一的儲能方式由于能量密度低或者使用壽命短等問題無法滿足微電網對儲能系統的要求。超級電容器功率密度高、可頻繁充放電，蓄電池能量密度大，兩者優勢的互補可以很好地解決微電網電壓、頻率波動的問題。但由于儲能裝置的非線性比較強，且影響微電網穩定的因素太多，這就導致儲能裝置的控制十分困難。本文根據超級電容器的荷電狀態（SOC）和預設置的微電網參數目標值進行儲能元件之間的功率分配，并在傳統PI控制的基礎上引入模糊自適應算法。通過模糊控制器來優化對DC/DC變換器的控制，使其能夠更加精準地對微電網波動功率進行有效吞吐[3]。

1 混合儲能系統結構及工作原理

混合儲能裝置由蓄電池和超級電容器組成。針對平抑微電網功率波動和盡量延長蓄電池使用壽命的要求，混合儲能系統（HESS）結構上采用了DC/DC變換器兩級并聯方式，如圖1所示。

圖1 混合儲能系統兩級并聯結構

該混合儲能系統由蓄電池組、超級電容器組和兩個雙向DC/DC變換器構成，經雙向整流逆變器（DC/AC）并聯在微電網的交流母線上。通過對兩個DC/DC變換器的控制可以實現對微電網功率波動的有效吞吐和儲能裝置之間能量的合理分配[4]。

該結構下的超級電容器具有能量緩沖的作用，可以實現對微電網波動功率的解耦控制?；诔夒娙萜鞴β拭芏雀?、可循環充放電的優點，使其平抑微電網的尖峰波動功率Ppeak和頻繁往復性波動功率Precy，這就避免了蓄電池組的超倍率充放電并減少了其充放電次數。能量密度大的蓄電池作為主要的儲能單元，用來平抑微電網中的長期穩態波動功率Psteady。功率變換器DC/DC1控制混合儲能系統內部和外部之間的功率交換，在離網狀態下還起到穩定直流電壓輸出的作用。功率變換器DC/DC2主要負責對蓄電池組的充放電過程進行精準控制。兩級充放電控制器加入位置的合理設計，以及超級電容器組荷電狀態與預設值目標參數的合理配合，可以使微電網的波動能量在混合儲能裝置之間得到合理分配[5]。微電網功率波動情況如圖2所示。

圖2 微電網功率波動

2 直流側控制策略

2.1 混合儲能系統數學模型分析

混合儲能系統等效電路如圖3所示。電感L2、二極管D3/D4、開關管S3/S4（占空比分別為d1、1－d1）和電容C2一起構成外側DC/DC1變換器。電感L1、二極管D1/D2、開關管S1/S2（占空比分別為d2、1－d2）和電容C1一起構成內側DC/DC2變換器。

圖3 混合儲能系統充放電控制拓撲結構

這兩個DC/DC變換器在結構和工作原理上是一樣的，這里只針對DC/DC2變換器進行模型分析。設置狀態向量為輸入向量為根據狀態空間平均法可以得到DC/DC2的數學模型為

經運算其穩態解為

從穩態解可以看出，蓄電池放電時，DC/C2工作在Boost模式，此時IL10＞0，d1＞1-Ubat/Usc，S1工作在開啟狀態，S2鎖閉；當蓄電池充電時，DC/DC2工作在Buck模式，此時IL10＜0，d1＜1-Ubat/Usc，S2工作在開啟狀態，S1鎖閉[6]。

2.2 Boost模式下DC/DC變換器控制策略

當DC/DC變換器工作在Boost模式時，對由狀態空間平均法所得到的模型施加小信號擾動，并將其轉至S域進行拉氏變換。設置輸入量為Us=Ubat，并假設Usc=0，Rbat=0，Rsc=R，可以得到傳遞函數為

其中，IL10、UC20可以根據式（2）得出，如下：

對式（3）分析可知，該傳遞函數的極點和零點均散落在S平面左側，所以電感電流IL1開環系統穩定，那么對DC/DC2的控制可以通過對其電感電流的控制來實現，如圖4所示。

圖4 電感電流控制

對式（4）分析發現，該傳遞函數存在零點散落在S平面右側的情況，零點的通解公式為

所以，DC/DC2高壓側電壓會出現先降低后升高的現象。為了維持直流電壓的穩定，對DC/DC1進行恒壓控制，如圖5所示。

圖5 電壓雙環控制框

從圖5可以看出該控制系統采用了電壓外環、電流內環的雙閉環控制。分析式（6）可知，高壓側電壓的傳輸具有滯后性，為了提高電壓變化的響應速度，將外部波動功率PLoad與電容器組電壓Usc做比值，得到與波動功率相關的電感電流量作為前饋補償量引入到內環參與控制。

2.3 Buck模式下DC/DC變換器控制策略

同Boost模式一樣對數學模型施加信號擾動，設 置 輸 入 量 為Us=Usc，并 假 設Ubat=0，Rsc=0，Rbat=R，可以得到傳遞函數為

其中，IL10、UC20可以根據式（2）得出，如下：

對式（7）、（8）分析可知，這兩個傳遞函數的極點和零點皆散落在S平面左側，即電感電流、低壓側電壓的開環系統均穩定且不受占空比的影響。所以，Buck模式下兩個DC/DC變換器的控制策略均可采用恒功率控制[7]，如圖6所示。

圖6 電感電流控制

3 自適應模糊PI控制器的設計

3.1 模糊控制理論

針對線性和時不變性等結構簡單的系統，可以通過分析建立精確的數學模型，然后采用經典的控制理論進行干預。受到多種因素影響的非線性復雜系統，通常很難建立目標明確的函數模型，這就導致了經典控制理論難以達到其控制要求。模糊控制是一種不需要依賴于精確的傳遞函數模型，而依賴于現實中的經驗所總結出的各種規則，并通過程序語言使這些規則實現自動控制的自適應控制方法。

模糊控制主要由模糊化、模糊推理以及去清晰化3部分組成[8]。模糊規則是一個模糊子集，而輸入變量是一個清晰值，為了使兩者能夠對應，需要將清晰的輸入值進行模糊化處理。其過程實際就是用增益模塊或微分對輸入量進行一定比例的運算。模糊規則是對實際操作經驗的初步總結，其計算量比較多、響應速度也比較慢，需要進行一定的優化處理來提高控制性能，這個處理過程就是模糊推理。經模糊推理輸出的量是一個或者多個模糊量，不能直接應用于系統控制，需要經過一定的轉換過程將其處理成清晰量。模糊控制器設計流程如圖7所示。

圖7 模糊控制器設計流程

3.2 自適應模糊PI控制器的實現

前文對DC/DC變換器在Boost和Buck模式下的控制策略已經做了詳細的系統分析。本文擬設計雙輸入單輸出的模糊控制器，模糊推理規則采用曼達尼型。變量e是IL與IL-standard的差值，或者UC2與UC2-standard的差值，變量ec為e的微分。ΔKP和ΔKI為修正部分的兩個輸出量。

模糊子集隸屬函數使用三角形隸屬函數的形式。模糊子集為{ }NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB，其中前3個元素為負方向的偏差，ZO為接近于零的偏差，后面3個元素為正方向偏差。根據PI控制器的參數整定特點與實際調整參數的經驗可知：

1）變量e較小時，應適當增大實時比例因子KP和實時積分系數KI的值。

2）變量e較大時，在適當提高比例因子KP的同時，也要適當減小實時積分系數KI。

3）變量e介于上面兩者之間時，應減小實時比例因子KP并增大實時積分系數KI。

根據上述操作經驗，設計比例修正系數ΔKP和積分修正系數ΔKI的模糊控制規則如表1、表2所示。

表1 ΔKP的模糊控制規則表

表2 ΔKI的模糊控制規則表

模糊子集隸屬函數使用三角形隸屬函數的形式，定義比例修正系數ΔKP的論域為（－0.3,0.3）；誤差變化率ec和誤差e的論域界定為（－3,3）；積分修正系數ΔKI的論域界定為（－0.06，0.06）。根據所定義的模糊輸入輸出變量、三角形隸屬函數規則，使用matlab中的Fuzzy Logic Designer來進行模糊PI控制器的設計，如圖8所示。

圖8 模糊控制器的設計

3.3 自適應模糊PI控制器仿真對比

在Simulink中將設計的模糊控制器與傳統的PI控制器進行仿真對比。設置實時比例因子KP0的初始值為0.6，實時積分系數KI0的初始值為24，Step為階躍信號其值為1。兩者對同一個非線性傳遞函數式（10）進行輸出控制，控制器仿真對比如圖9所示，仿真結果輸出波形對比曲線如圖10所示。

圖9 模糊控制器和傳統控制器的仿真對比

圖10 輸出波形對比曲線

從圖10可以看出，使用了模糊自適應算法的PI控制器要比傳統PI控制器的輸出曲線更加平滑，響應速度也更快。因此，采用自適應模糊PI控制器替代傳統PI控制器將使非線性系統的控制效果得到明顯提升。

4 仿真驗證

為了驗證上述控制策略和自適應模糊PI控制器的有效性，按照圖1的結構使用Simulink建立了含混合儲能的微電網仿真模型。關鍵參數設置：直流側目標電壓750 V；交流側母線電壓380 V；蓄電池組的額定電壓和容量分別設置為300 V、96 Ah；超級電容器的額定電壓和電容值為300 V、5 F；DC/DC1外環電壓模糊PI控制器初值KP0_U=0.6/KI0_U=24，內環電流模糊PI控制器的初始值為KP0_I=100/KI0_I=1;DC/DC2電流模糊控制器PI初值KP0=0.6/KI0=24。仿真結果及分析如圖11～13所示。

圖11 混合儲能原件平抑波動功率曲線

圖12 直流母線電壓

圖11a顯示的是混合儲能裝置總的平抑功率，在0.5 s～1 s、1.5 s～2 s，可以看出混合儲能裝置基本處于恒功率狀態，這就驗證了恒功率控制策略的有效性。從圖11b和圖11c可以看出蓄電池平抑了低頻部分的功率波動，超級電容器平抑了高頻部分的功率波動，有利于延長蓄電池壽命。

從圖12可以看出，在整個仿真過程中直流母線的電壓基本穩定在目標值750 V附近。這就證明了在放電狀態下，對DC/DC1采取的恒壓控制的策略是有效的。

圖13 微電網波動功率平抑曲線對比

圖13中分別顯示了在無儲能裝置狀態下分布式電源的功率波動曲線Pgrid0；混合儲能系統采用模糊自適應PI控制器之后的功率波動曲線Pgrid1和采用傳統PI控制器時的功率波動曲線Pgrid2。從波動功率平抑曲線的效果上來看，使用模糊自適應PI控制器的混合儲能系統要比使用傳統PI控制器的平抑曲線更加光滑、平抑的響應速度也更快。

5 結論

本文采用了混合儲能系統的兩級并聯結構。根據微電網波動功率分解后特性的不同，分別由蓄電池和超級電容器來進行平抑，充分發揮了各自的儲能優勢。由于傳統PI控制器對非線性儲能系統的控制效果不夠理想，本文通過對混合儲能系統數學模型的詳細分析得出了兩個直流變換器的控制策略，并在傳統PI控制器的基礎上加入了模糊自適應算法，提高了儲能裝置對微電網功率波動的響應速度和控制的精準度。仿真結果也驗證了其可行性。