儲能最小運行虛擬同步機微電網(wǎng)預測控制研究

劉 涵，陳 卓，唐文博，周東游

（貴州大學 電氣工程學院，貴州 貴陽 550025）

0 引言

隨著全球范圍內(nèi)能源危機和環(huán)境問題的加劇，越來越多的新能源發(fā)電設備通過電力電子裝置接入電網(wǎng)[1-2]，使能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、環(huán)境污染等問題得到了有效緩解[3]。風能、太陽能等可再生能源在滿足本地負荷運行的情況下將剩余能量經(jīng)過并網(wǎng)逆變器分布式接入電網(wǎng)，但由于大規(guī)模分布式能源的接入以及長距離輸電導致電網(wǎng)呈現(xiàn)出弱電網(wǎng)特性，降低了并網(wǎng)系統(tǒng)的運行可靠性[4-7]。

并網(wǎng)逆變器無論采用恒壓、恒頻控制還是下垂控制，都能實現(xiàn)同步發(fā)電機的下垂特性，但無法實現(xiàn)同步發(fā)電機的阻尼特性和慣性[8]。無論電源的波動還是負荷的切換，都會造成微網(wǎng)的不穩(wěn)定運行[9]。而儲能系統(tǒng)的建立，可使分布式能源系統(tǒng)與儲能系統(tǒng)達到能量的雙向流動，并且通過VSG技術(shù)使系統(tǒng)具有阻尼特性[10-12]。虛擬同步機是通過模擬同步發(fā)電機的外特性，并引入轉(zhuǎn)動慣量和阻尼系數(shù)，提高并網(wǎng)系統(tǒng)的慣性和穩(wěn)定性。文獻[13]利用外環(huán)控制器提供虛擬慣量，實現(xiàn)系統(tǒng)暫態(tài)頻率的支撐，并設計了一種基于兩相靜止坐標系的鎖相環(huán)，實現(xiàn)較小的相位偏移。文獻[14]利用線性控制，實現(xiàn)了虛擬同步機阻尼因子和轉(zhuǎn)角偏差的解耦，提高系統(tǒng)頻率的穩(wěn)定性。

在風能和太陽能直接為負荷供電的應用場合，通常需加入蓄電池儲能系統(tǒng)同時運行，以確保穩(wěn)定可靠地為本地負荷供電。由于蓄電池儲能系統(tǒng)體積較大，一方面會增加設備的占地面積，另一方面也將增大風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的建設成本。因此，在最大程度上滿足風光儲荷系統(tǒng)為本地負荷供電的前提下，減小蓄電池存儲的能量和三相電網(wǎng)對本地負荷的供電量。文獻[15]以電力系統(tǒng)總費用最優(yōu)為目標，針對華東地區(qū)建立了風光儲蓄協(xié)調(diào)運行的評價模型，通過合理的能量配置，可以提高新能源的消納能力和系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。文獻[16]針對不同的天氣類型，通過天氣預報數(shù)據(jù)提取特征向量，并基于KPCA和SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從波動性和爬坡性的角度分析了風光出力互補程度，確定了并網(wǎng)容量比例。文獻[17]針對風光發(fā)電波動性的問題，通過階段式優(yōu)化與評估的方法提高了電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定水平并減少了能量的損耗。

本文首先對風光儲荷微電網(wǎng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各組成部分的工作模式進行了分析；然后研究了虛擬同步機的工作原理。針對風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的能量管理，研究了基于預測控制的能量管理方法，在滿足本地負荷功率的前提下，以蓄電池儲能系統(tǒng)儲能最少為優(yōu)化目標，分析了微電網(wǎng)系統(tǒng)的幾種工作模式；最后，對虛擬同步機的控制策略和風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的能量管理方法進行了驗證，微電網(wǎng)運行效率得到提升。通過當天風光發(fā)電預測數(shù)據(jù)與實際運行數(shù)據(jù)迭代運算，指導當天儲能系統(tǒng)實時運行，實現(xiàn)了風光能量的有效利用，以及儲能裝置用電度量最小，并通過對風光負荷的預測控制，指導儲能系統(tǒng)運行。

1 基于風光儲荷的微電網(wǎng)系統(tǒng)與虛擬同步機

圖1為基于風光儲荷的微電網(wǎng)系統(tǒng)，其中包括風–光–儲聯(lián)合系統(tǒng)、本地負荷和三相電網(wǎng)。風–光–儲系統(tǒng)通過變換器轉(zhuǎn)換為直流電，經(jīng)過虛擬同步機控制輸出至三相電網(wǎng)，本地負荷直接與交流母線相接。風能和光能以最大輸出能力運行，以提高系統(tǒng)運行效率，且在滿足本地負荷需求的前提下，將剩余能量存儲于蓄電池儲能系統(tǒng)或傳輸至三相電網(wǎng)。三相電網(wǎng)與風能和光能發(fā)電系統(tǒng)之間的變換器以雙向模式工作，當風光儲能量不足以維持本地負荷時，通過三相電網(wǎng)供電來保證本地負荷的正常工作。蓄電池儲能系統(tǒng)與交流母線之間通過雙向DC-DC和虛擬同步機連接，當風能和光能充足時，對蓄電池儲能系統(tǒng)進行儲能；當風能和光能不足時，由蓄電池進行補充維持本地負荷正常工作。

圖1 基于風光儲荷的微電網(wǎng)系統(tǒng)Fig. 1 Microgrid system based on wind and solar storage-load

1.1 風光并網(wǎng)逆變器控制策略

為實現(xiàn)風光并網(wǎng)的高電能質(zhì)量與動態(tài)響應速度，因此對風光并網(wǎng)控制環(huán)節(jié)，即電壓環(huán)和電流環(huán)。電壓環(huán)利用PI控制器實現(xiàn)虛擬同步機輸出電壓的無差拍跟蹤，其控制策略為：

在電壓環(huán)得到電流參考值的基礎上，利用電流環(huán)對并網(wǎng)逆變器的電流進行控制，其電流環(huán)的PI控制策略為：

實現(xiàn)電壓電流雙環(huán)控制策略的內(nèi)環(huán)控制環(huán)節(jié)控制圖如圖2所示。

圖2 并網(wǎng)逆變器控制框圖Fig. 2 Control block diagram of grid-connected inverter

通過內(nèi)環(huán)電壓電流雙閉環(huán)控制策略得到虛擬同步機dq坐標系下的調(diào)制信號，并將其進一步通過dq轉(zhuǎn)abc變換與SPWM調(diào)制，最終得到并網(wǎng)逆變器開關器件的控制信號。

1.2 虛擬同步機工作原理

當把同步發(fā)電機引入到并網(wǎng)逆變器[18]中時，虛擬同步機的模型如式3所示：

式中：J為虛擬轉(zhuǎn)動慣量；D為阻尼系數(shù)；θ為虛擬內(nèi)電勢相角；ω和ωn分別為虛擬轉(zhuǎn)子角頻率和額定轉(zhuǎn)子角頻率；Tm和Te分別為虛擬機械轉(zhuǎn)矩和虛擬電磁轉(zhuǎn)矩。

為了對同步發(fā)電機的有功–頻率下垂特性進行模擬[19]，虛擬機械功率Pm為：

式中：Pset為虛擬同步機有功功率設定值；Kf為功頻下垂調(diào)差系數(shù)。

為減小虛擬同步機輸出功率中的高頻脈沖分量，利用低通濾波器對輸出的有功功率進行濾波，得到其基波分量虛擬電磁功率Pe為：

式中：ωc為低通濾波器的截止頻率。

對同步發(fā)電機的無功–電壓下垂特性進行模擬，虛擬同步機的無功功率指令Qm為：

式中：Un為額定相電壓有效值；Kv為無功–電壓下垂調(diào)差系數(shù)。

為實現(xiàn)并網(wǎng)逆變器的無功功率能夠?qū)o功功率指令Qm無靜差跟蹤，加入積分環(huán)節(jié)，無功功率偏差經(jīng)過積分環(huán)節(jié)得到虛擬內(nèi)電勢幅值為：

式中：E為虛擬內(nèi)電勢相電壓有效值；K為無功功率積分系數(shù)。

為減小虛擬同步機中無功功率輸出時的高頻分量的影響，將無功功率通過低通濾波器得到其基波分量無功功率Qe為：

由虛擬同步機中的虛擬內(nèi)電勢相角θ和有效值E，可得虛擬內(nèi)電勢瞬時值為：

通過上述分析可得虛擬同步機的外環(huán)控制部分的控制示意圖，如圖3所示。

圖3 外環(huán)控制框圖Fig. 3 Control block diagram of outer loop

2 基于預測控制的風光儲荷微電網(wǎng)能量管理

風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的能量來源與輸出都為多端口，因此為實現(xiàn)能量的最優(yōu)化控制，在滿足能量對本地負荷供應的前提下，需盡可能將剩余能量傳輸至電網(wǎng)，而避免較多能量存儲于蓄電池儲能系統(tǒng)，以減小蓄電池儲能系統(tǒng)的容量和體積。因此，在滿足負荷要求的情況下，通過預測控制實現(xiàn)蓄電池儲存電量最少的最優(yōu)控制策略。風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)以風電和光電為主要能量來源，風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的能量關系為：

式中：PPV為光伏發(fā)電功率；PWT為風機發(fā)電功率；PSCS為蓄電池儲能系統(tǒng)充放電功率；PLOAD為本地負荷；PGrid為電網(wǎng)傳輸功率。

為了實現(xiàn)蓄電池儲能系統(tǒng)的最優(yōu)控制，令風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)的價值函數(shù)的約束條件為：

通過大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到一天中本地負荷各時間段的功率消耗情況，在固定間隔時間內(nèi)對蓄電池內(nèi)的能量以及負荷功率情況進行分析判斷，并及時調(diào)整蓄電池在接下來的一個時間段內(nèi)的充放電狀態(tài)和虛擬同步機的工作狀態(tài)。風電系統(tǒng)和光電系統(tǒng)的輸出功率隨時間一直處于波動狀態(tài)，因此需及時調(diào)整風電系統(tǒng)和光電系統(tǒng)能量并網(wǎng)的運行狀態(tài)，確保風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)處于平衡狀態(tài)。虛擬同步機的工作狀態(tài)：通過固定時間內(nèi)輸出的預測控制量及時調(diào)整虛擬同步機有功功率和無功功率的控制給定量，調(diào)整虛擬同步機的功率輸出工作狀態(tài)，為并網(wǎng)系統(tǒng)提供轉(zhuǎn)動慣量，維持并網(wǎng)系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)工作狀態(tài)分為以下幾種，狀態(tài)一：蓄電池能量足夠多，風電和光電在滿足本地負荷的狀態(tài)下將多余能量通過虛擬同步機并網(wǎng)；狀態(tài)二：蓄電池能量足夠多，風電和光電剛好能滿足本地負荷的運行；狀態(tài)三：蓄電池能量不足，風電和光電在滿足本地負荷的情況下，將剩余能量存儲在蓄電池；狀態(tài)四：蓄電池、風電和光電都不足時，從三相電網(wǎng)取電，以滿足本地負荷的需求。

基于上述需求可列出系統(tǒng)目標函數(shù)如式（12）所示，式中：W為蓄電池充放電功率；PSCSP為蓄電池預測功率。隨著時間變化，PSCSP的預測值將逐漸被PSCS取代，因此預測值也將逼近實際值。若蓄電池功率控制側(cè)為吸收風電與光伏除去負荷供給的能量，以及自風電與光伏供電能力不足時補足功率，則有：

為使系統(tǒng)長期正常工作，系統(tǒng)風能與光能之和應該大于負荷，但多余的風能與光能若不能進行合理地處理，將造成浪費。因此，系統(tǒng)應使目標函數(shù)W=0，在這種情況下蓄電池每日功率收支平衡，即可保證蓄電池既可以“削峰填谷”，又可以將多余的能量送入電網(wǎng)。為實現(xiàn)W=0，系統(tǒng)總控制策略為：當W>0時，風能與光能將多余能量全部送入電網(wǎng)，若風能和光能供能不足時，蓄電池將為負荷補足剩余能量；當W<0時，風能與光能將多余能量全部送入蓄電池儲能，若風能和光能在供能不足時，蓄電池將為負荷補足剩余能量；當W在0附近時，風能與光能將多余能量合理分配給電網(wǎng)和蓄電池，達到W=0的目標，若風能和光能在供能補足時，蓄電池將為負荷不足提供剩余能量。虛擬同步機預測控制策略框如圖4所示。

圖4 虛擬同步機預測控制策略Fig. 4 Predictive control strategy of virtual synchronous machine

3 仿真驗證

為驗證本文研究的虛擬同步機的控制方法和基于預測控制的能量管理方法的可行性與有效性，基于 MATLAB/SIMULINK平臺搭建仿真模型進行驗證。仿真參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)Tab. 1 Simulation parameters

圖 5、圖 6為風光并網(wǎng)逆變器仿真中電流波形，其電流為正弦波形，且隨風光能量在突變時迅速響應，表明通過本文所述并網(wǎng)策略，風光系統(tǒng)并網(wǎng)正常，各個時間段并網(wǎng)功率穩(wěn)定。

圖5 光電電流Fig. 5 Photoelectric current

圖6 風電電流Fig. 6 Wind power current

圖 7～10為虛擬同步機工作時的仿真波形。圖7為虛擬同步機網(wǎng)側(cè)三相電壓，由圖可知，虛擬同步機啟動時較為穩(wěn)定，且三相電壓諧波含量較低。圖 8為虛擬同步機的電壓頻率波形。圖 9為虛擬同步機的有功、無功功率波形。圖10為虛擬同步機的三相電流仿真波形。在0.3 s、1 s、1.5 s和2 s時，虛擬同步機的有功和無功給定值發(fā)生改變，因此三相電壓的頻率發(fā)生波動，但頻率波動較小，并且能看出具有阻尼特性，在頻率變化時有明顯的緩沖，改善了系統(tǒng)的頻率動態(tài)特性。在有功和無功發(fā)生改變的瞬間，三相電流發(fā)生改變，且三相電流的動態(tài)響應較快。

圖7 虛擬同步機網(wǎng)側(cè)電壓Fig. 7 Voltage at the network side of virtual synchronous machine

圖8 虛擬同步機電壓頻率Fig. 8 Voltage frequency of virtual synchronous machine

圖9 虛擬同步機有功、無功功率Fig. 9 Active and reactive power of virtual synchronous machine

圖10 虛擬同步機三相網(wǎng)側(cè)電流Fig. 10 Three phase-network side current of virtual synchronous machine

由圖11可知，24 h內(nèi)光伏板所產(chǎn)生的電能主要集中在7:00—17:00 h區(qū)間；由圖12可知，24 h內(nèi)風機所產(chǎn)生的功率較為平穩(wěn)。圖11（a）～14（a）分別為風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)模擬 24 h的光電功率、風電功率、儲能系統(tǒng)功率和負載消耗功率傳輸波形，圖 11（b）～14（b）分別為風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)模擬24 h的光電能量、風電能量、儲能系統(tǒng)能量和負載消耗能量的傳輸波形。

圖11 微網(wǎng)系統(tǒng)光電功率和能量Fig. 11 Photoelectric power and energy of microgrid system

圖12 微網(wǎng)系統(tǒng)風電功率和能量Fig. 12 Wind power and energy of microgrid system

由圖13可知，蓄電池儲能系統(tǒng)24 h內(nèi)儲存能量較少，在 0—9:00和18:00—24:00區(qū)間，蓄電池儲能系統(tǒng)工作在釋能狀態(tài)，將儲存的能量傳輸給三相電網(wǎng)和本地負載使用；而在 10:00—15:00區(qū)間，蓄電池儲能系統(tǒng)工作在儲能狀態(tài)，將光電和風電產(chǎn)生的能量在被本地負荷消耗后剩余的能量存儲于蓄電池儲能系統(tǒng)中。由圖14可知負荷消耗功率主要集中在0—9:00和18:00—24:00；由于21:00—22:00本地負荷較大，而風電系統(tǒng)的功率輸出比較穩(wěn)定，蓄電池儲能系統(tǒng)在此時區(qū)間輸出的能量較多。

圖13 微網(wǎng)系統(tǒng)儲能系統(tǒng)功率和能量Fig. 13 Power and energy of energy storage system of microgrid system

圖14仿真結(jié)果表明，本文所述預測控制算法可在無需電網(wǎng)輸入能量情況下完成微網(wǎng)運行。通過對24 h內(nèi)風光儲荷微電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)部功率流動分析可知，采用預測控制可實現(xiàn)在滿足本地負荷功率需求的前提下盡可能少的對蓄電池儲能系統(tǒng)進行儲能，最大限度的向電網(wǎng)傳輸功率，且減少向三相電網(wǎng)取電。并且通過對當天發(fā)電用電的預測和發(fā)電用電實際情況進行迭代，提前將多余風光能量有序送入電網(wǎng)。防止在蓄電池充電完成后，短時間內(nèi)大量風光能量進入電網(wǎng)，以及蓄電池在短時間內(nèi)被風光能量大量充電。

圖14 微網(wǎng)系統(tǒng)負載功率和能量Fig. 14 Load power and energy of microgrid system

為方便對比，圖15為沒有加入預測控制時系統(tǒng)工作狀態(tài)，蓄電池可以吸收多余的風光能量，也可以彌補不夠的能量，其容量大于使用預測控制后的電池容量。在不通過電網(wǎng)輸入能量的情況下，若通過限制風光發(fā)電量減小儲能容量，則會降低風光發(fā)電效率。

圖15 微網(wǎng)系統(tǒng)未加預測控制的儲能系統(tǒng)功率和能量Fig. 15 Power and energy of energy storage system without predictive control in microgrid system

4 結(jié)論

針對風光儲荷微網(wǎng)系統(tǒng)蓄電池容量較大，增加系統(tǒng)建設成本和體積大的問題，本文研究了基于預測控制的風光儲荷微網(wǎng)能量管理方法。通過對虛擬同步機的工作原理和控制策略進行分析，利用虛擬同步機引入轉(zhuǎn)動慣量，提高逆變器并網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，精確控制并網(wǎng)系統(tǒng)有功、無功的能量傳輸。基于預測控制的風光儲荷微網(wǎng)能量管理方法在滿足本地負荷功率需求的前提下，以蓄電池儲能系統(tǒng)儲能最少為優(yōu)化目標，盡可能多的向三相電網(wǎng)傳輸能量。最后通過仿真驗證了虛擬同步機控制策略的正確性和基于預測控制的風光儲荷能量管理方法的有效性。