徐杰彥，楊涵棣，程志江，石坤宏，李永東

(1.國網(wǎng)(北京)綜合能源規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司，北京 100052；2.新疆大學(xué)可再生能源發(fā)電與并網(wǎng)技術(shù)教育部工程研究中心，新疆烏魯木齊 830047；3.清華大學(xué)先進(jìn)電能變換與電氣化交通研究中心，北京 100084)

世界性的能源危機(jī)及環(huán)境問題，引起了世界各國對新能源技術(shù)的廣泛關(guān)注，但隨著可再生能源的大規(guī)模并入電網(wǎng)，其出力間歇性、隨機(jī)性等特點給電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性帶來了挑戰(zhàn)[1]。電池儲能技術(shù)具有響應(yīng)速度快、可持續(xù)充放電時間長等優(yōu)點，可以解決可再生能源并網(wǎng)過程中存在的諸多問題，成為了電力系統(tǒng)的重要組成部分，而多電平技術(shù)具有開關(guān)頻率低、dv/dt小、效率高、電磁干擾(EMI)性能好等優(yōu)點[2]，已廣泛應(yīng)用于新能源發(fā)電、電力傳動等高壓、大容量、高品質(zhì)供電的工業(yè)和民用領(lǐng)域[3-4]。隨著電化學(xué)儲能技術(shù)的成本不斷降低，以電化學(xué)儲能在物理結(jié)構(gòu)及功能上高度集成為目標(biāo)的多電平變換器電池儲能系統(tǒng)(battery energy storage system，BESS)，具有占地面積小、集成度高、功率密度大等優(yōu)點，可以方便地應(yīng)用于分布式發(fā)電側(cè)及用戶側(cè)，是未來分布式儲能所依賴的重要技術(shù)支撐之一。

目前常見的多電平拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要包括二極管鉗位型(neutral point clamped，NPC)、飛跨電容型(flying capacitor，F(xiàn)C)和H 橋級聯(lián)型(cascaded H-bridge，CHB)，前兩種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要采用電容分壓和開關(guān)電路實現(xiàn)多電平輸出，具有電平數(shù)難以擴(kuò)展和不能實現(xiàn)模塊化等缺點，與儲能技術(shù)結(jié)合不夠緊密；而H 橋級聯(lián)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其衍生拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用多個帶獨立電源的全橋或半橋級聯(lián)，具有容錯性好、控制策略簡單、擴(kuò)展能力強(qiáng)等優(yōu)點，是多電平變換器電池儲能系統(tǒng)的優(yōu)選拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

國內(nèi)外學(xué)者對多電平變換器電池儲能系統(tǒng)的拓?fù)浼夹g(shù)、SOC估計方法及均衡策略研究較少，文獻(xiàn)[5]首先將儲能技術(shù)融入CHB拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，提出了CHB-BESS模型，并采用安時積分法對電池SOC進(jìn)行估計，實現(xiàn)了電池之間的能量均衡，驗證了電池儲能與多電平技術(shù)相結(jié)合的可行性。文獻(xiàn)[6]首次將模塊化多電平變換器(MMC)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與儲能技術(shù)相結(jié)合，提出了MMC-BESS 模型，采用電壓均衡策略對電池電壓進(jìn)行均壓控制，并沒有從電池能量角度進(jìn)行探討。文獻(xiàn)[7]提出MMHC-BESS 模型，并成功應(yīng)用于電動汽車實驗中，但沒有對其SOC均衡策略進(jìn)行仔細(xì)探討。文獻(xiàn)[8]針對MMC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用安時積分法對SOC進(jìn)行估計，并設(shè)計了三級SOC均衡策略，實現(xiàn)了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中所有電池SOC均衡。文獻(xiàn)[9]針對MMC-BESS 模型提出了基于電池健康程度的控制策略，保證了電池的使用壽命。文獻(xiàn)[10]針對MMC-BESS 模型提出了一種減少通信和運(yùn)算的分布式控制系統(tǒng)架構(gòu)的SOC下垂均衡控制策略，與傳統(tǒng)策略相比較具有計算量小、運(yùn)行所需通信量小的優(yōu)點?？偟膩碚f，模塊化多電平電池儲能系統(tǒng)常常采用MMC-BESS 模型或CHB-BESS 模型，很少探討混合級聯(lián)型多電平變換器在控制策略及經(jīng)濟(jì)上的優(yōu)勢，并且電池SOC估計方法均采用安時積分法或開路電壓法，實質(zhì)上是一種開環(huán)估計方法，估計精度較差，具有較大的累積誤差。

本文采用MMHC-BESS 模型，相對于其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在經(jīng)濟(jì)效益上及控制方法上具有更好的優(yōu)勢，并且針對該模型中電池能量利用率的問題，從電池模型出發(fā)，建立電池一階RC模型，采用擴(kuò)展卡爾曼對電池SOC進(jìn)行模型閉環(huán)估計，并根據(jù)MMHC 拓?fù)浼夹g(shù)特點對其調(diào)制策略及SOC均衡策略進(jìn)行研究，最后通過仿真驗證了所提方法的可行性。

1 MMHC-BESS工作原理

1.1 MMHC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖1 所示為MMHC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其中j=(a,b,c)代表MMHC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的a、b、c 三相橋臂，i=(1,2,…,i)代表單相橋臂的第i個子模塊。每個子模塊包含一個半橋模塊、電池組模塊及電容Cji，由i個子模塊及全橋模塊級聯(lián)構(gòu)成單相橋臂，MMHC-BESS 輸出端連接L 或LCL 濾波器并入電網(wǎng)。其中uj為MMHC-BESS 的輸出端三相電壓，ij為流入MMHCBESS 的電流，Lg為并網(wǎng)濾波電感，Rg為并網(wǎng)等效阻抗，ugi為網(wǎng)端三相電壓。

圖1 MMHC-BESS拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

1.2 MMHC-BESS 調(diào)制方法

圖2 所示為子模塊的半橋調(diào)制策略。半橋模塊的開關(guān)管Sij1與Sij2均工作在互補(bǔ)狀態(tài)，根據(jù)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特點，將半橋正弦參考信號重新定義為：

圖2 半橋模塊調(diào)制策略

圖3 所示為全橋模塊調(diào)制策略。全橋模塊開關(guān)管Q1、Q4共用控制信號與Q2、Q3工作在互補(bǔ)狀態(tài)，當(dāng)相參考信號大于0 時，其控制信號為1，當(dāng)相參考信號小于0 時，其控制信號為0。全橋模塊實現(xiàn)了子模塊輸出波形的反轉(zhuǎn)，將正弦半波輸出電壓轉(zhuǎn)換為正弦輸出電壓，全橋工作在ZVS 及基頻狀態(tài)，開關(guān)損耗較小。

圖3 全橋模塊調(diào)制策略

2 基于擴(kuò)展卡爾曼的電池SOC估計

一階RC 電池模型為典型的非線性數(shù)學(xué)模型，而卡爾曼濾波算法主要針對線性數(shù)學(xué)模型，對于非線性數(shù)學(xué)模型狀態(tài)估計效果較差。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法采用泰勒級數(shù)展開的方法，將非線性數(shù)學(xué)模型近似線性化，具有較高的SOC估計精度。

擴(kuò)展卡爾曼算法主要分為以下兩個步驟：

步驟一：預(yù)測更新

步驟二：測量更新

式中：下標(biāo)t+1/t表示先驗估計，t+1/t+1 表示后驗估計；Qt為狀態(tài)協(xié)方差矩陣；Rt為測量協(xié)方差矩陣。

At矩陣及Ct+1矩陣表示如下：

式中：fUsoc(SOC)為開路電壓與SOC之間的關(guān)系。

圖4 為擴(kuò)展卡爾曼電池SOC估計流程圖，首先采集電池輸出電流Ibat及電池輸出電壓Ubat，以電流作為系統(tǒng)激勵變量，輸入到電池模型中，通過安時積分計算先驗狀態(tài)變量，再根據(jù)先驗狀態(tài)變量估計電池輸出電壓，與實際測量的電池輸出電壓Ubat做差比較，將差值乘以增益系數(shù)Kt+1，對電池SOC進(jìn)行修正，形成模型閉環(huán)反饋，采用擴(kuò)展卡爾曼算法可以更好地對電池SOC進(jìn)行估計。

圖4 SOC估計流程

3 MMHC-BESS的SOC 均衡策略

在MMHC-BESS 中，功率開關(guān)管特性、線路阻抗等因素都會對電池的SOC造成影響，并且具有累積效應(yīng)，會造成電池模塊之間的SOC差異化增大，導(dǎo)致變換器的可用容量下降，系統(tǒng)整體利用率降低，需進(jìn)行SOC均衡。

3.1 相間SOC 均衡策略

MMHC-BESS 并網(wǎng)策略采用dq坐標(biāo)系下電壓電流雙閉環(huán)控制，再經(jīng)過dq反變換得到三相參考電壓u*ref。設(shè)電流流入MMHC-BESS 的方向為正方向，在三相平衡的情況下，三相之間功率均勻分配：

3.2 相內(nèi)SOC 均衡策略

調(diào)節(jié)電池SOC均衡控制器參數(shù)Kp及Ks，可以調(diào)節(jié)各級SOC均衡速度，其值越大均衡速度越快，但可能會引起電池發(fā)熱不均及過調(diào)制等問題，在設(shè)計時應(yīng)合理選擇。

4 仿真與分析

表1 為MMHC-BESS 及電池模型仿真參數(shù)表，電池參數(shù)由3.7 V、3 Ah 鋰電池通過脈沖放電實驗辨識得到，開路電壓與SOC之間的關(guān)系為七階擬合曲線，將電池級聯(lián)得到電池組模塊的期望輸出電壓及電流。仿真實驗主要驗證SOC估計方法及SOC均衡策略的可行性，因此在仿真過程中選擇較大的均衡控制器系數(shù)，有助于減少仿真時間。

以表1 參數(shù)為依據(jù)，搭建MMHC-BESS 仿真模型。

表1 MMHC-BESS 及電池模型仿真參數(shù)

以流入MMHC-BESS 的功率方向為正方向，設(shè)定并網(wǎng)功率指令為15 kW，在15 s 處并網(wǎng)功率指令突變?yōu)?15 kW。

圖5 為MMHC-BESS 并網(wǎng)相電壓、電流波形圖。圖5(a)為MMHC-BESS 并網(wǎng)相電壓、電流整體波形圖，前15 s 電池吸收有功功率，電池處于充電狀態(tài)，電池組模塊兩端電壓緩慢上升，引起MMHC-BESS 輸出電壓幅值上升；15 s 后，因并網(wǎng)功率指令突變，電池釋放功率，電池組模塊由充電狀態(tài)變?yōu)榉烹姞顟B(tài)，電池兩端電壓緩慢下降，引起MMHC-BESS 輸出電壓幅值下降。圖5(b)為15 s 處功率指令突變的電壓電流波形，因三相之間存在SOC差異，相間SOC均衡控制器會對相電壓注入零序電壓，引起三相相電壓不平衡，由于c 相SOC不平衡程度較大，對其輸出相電壓造成了較大影響，在15 s 前c 相輸出只有7 電平，a 相及b 相均輸出為9 電平。

圖5 MMHC-BESS并網(wǎng)相電壓和電流波形

圖6 為相間SOC均衡效果圖，從圖6(a)可以得出，相電池組的總體SOC估計值能較好地跟蹤其SOC真實值，全過程中沒有出現(xiàn)SOC估計發(fā)散的情況，并具有較小的估計誤差。圖6(b)為每相分配的不平衡功率，隨著每相SOC差值的減少，每相注入的不平衡功率也在減少，在15 s 處參考功率指令突變，對每相不平衡功率進(jìn)行重新分配，并隨著均衡時間增加，不平衡功率趨近于0。在本文所提相間SOC均衡策略下，各相SOC均值趨向于一致，實現(xiàn)了MMHC-BESS 的相間SOC均衡控制。

圖6 相間SOC均衡效果

圖7 為c 相SOC均衡策略效果圖。從圖7(a)可以得出，相內(nèi)每塊電池組SOC估計值與真實值誤差較?。粓D7(b)所示為c 相每塊電池模塊吸收功率，因c 相注入耦合為負(fù)功率的零序電壓，在15 s 之前，隨著均衡策略的進(jìn)行，c 相電池整體功率呈上升趨勢；15 s 后并網(wǎng)功率突變，c 相注入耦合為正功率的零序電壓，隨著均衡策略的進(jìn)行，c 相電池整體功率呈下降趨勢。在本文所提相內(nèi)SOC均衡策略下，相內(nèi)各個電池組SOC值趨近于一致，實現(xiàn)了MMHC-BESS 的相內(nèi)SOC均衡控制。

圖7 c相SOC均衡效果

圖8 為MMHC-BESS 所有電池的SOC均衡效果圖。從圖8(a)可以得出，擴(kuò)展卡爾曼對不同SOC初值的電池組均有較好的SOC估計效果，在MMHC-BESS 的12 塊電池組中，均沒有出現(xiàn)SOC估計發(fā)散的情況，并具有較高精度；從圖8(b)可以得出，在本文所提的二層SOC均衡策略下，所有電池組輸出功率及SOC趨近于一致，實現(xiàn)了MMHC-BESS 所有電池組的SOC均衡控制。

圖8 所有電池的SOC均衡效果

5 結(jié)論

(1)針對MMHC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對其拓?fù)浼夹g(shù)進(jìn)行了分析，給出了MMHC-BESS 模型的調(diào)制方法，并對該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中電池組模型進(jìn)行了研究，給出了基于擴(kuò)展卡爾曼的電池SOC估計方法。

(2)根據(jù)MMHC-BESS 模型的特點，提出了適用于該模型的相間SOC均衡策略及相內(nèi)SOC均衡策略的二層SOC均衡方法，通過設(shè)計SOC均衡控制器，來調(diào)節(jié)各層參考功率，實現(xiàn)了MMHC-BESS 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中所有電池SOC均衡。

(3)搭建了MMHC-BESS 模型，在仿真環(huán)境中對電池SOC估計方法及二層SOC均衡策略進(jìn)行了驗證，仿真實驗結(jié)果驗證了本文所提方法的有效性。