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解决电池储能系统能量管理问题的控制方法
时间: 2020-05-08   点击量:244 次

近年来,随着各种发电技术的不断成熟,居民的日常生活用电、工厂企业的大规模用电等得到了很好地保证,但由于用电时间及用电需求量的不一致,导致电能供给不平衡,从而造成部分电能的浪费,因此电力系统的电能存储成为广泛关注的热点。

目前已经设计出许多类型的电能存储系统,如电池储能、超导储能、超级电容储能及抽水储能等。相比于其他储能方式,电池储能系统(Battery Energy Storage System, BESS)以其安全性、技术成熟、安装便捷和无污染等优点更适合在电力系统中应用。

例如,在光伏发电系统中,BESS可以削减发电功率的波动,实现能量迁移,提供电力辅助电源;在风电系统中,BESS可以实现削峰填谷,稳定风电输出;在居民用电方面,BESS可以减少电费支出并保证供电连续性。因此,BESS的控制问题显得十分重要。

针对这一问题,国内外展开了广泛研究。文献[11]利用模型预测算法,通过锂电池模型实现了BESS的电池充电再分配,从而对由预测误差引起的功率损失进行补偿;文献[12]将最优控制方法应用到光伏发电系统中的BESS上,以此削减发电过程中产生的能量波动,并且从调峰中获取收益;文献[13]采用基于模糊逻辑的协调控制器对BESS进行控制,使并网运行的微电网公共耦合点的有功功率最小化;文献[14]提出多功能控制策略,对BESS中的并联逆变器采用滞环比较跟踪控制,对串联逆变器采用电压电流双闭环控制,从而维持微电网的功率平衡。

这些方法都能够有效地控制BESS,实现其特定功能。但其中大多数都需要建立系统具体的数学模型,而在复杂的工业系统中,系统的数学模型一般较难建立,且进行系统辨识的过程也比较复杂,所以这些方法的适用范围受到限制。

针对数学模型未知或较复杂的系统,本文提出了一种无模型自适应积分滑模控制(Mode-Free Adaptive Integral Sliding Mode Control, MFA-ISMC)策略。作为数据驱动的控制方法之一,无模型自适应控制已经广泛应用到各个领域。

与传统的控制方法相比,该方法在离散时间非线性系统上的控制效果更为突出,它不需要得到系统的数学模型,仅需要输入输出数据便可实现控制。该方法通过伪偏导数将非线性系统进行动态线性化,得到等价的线性模型。在利用系统的输入输出数据估计出伪偏导数后,便可建立自适应控制律。

在其基础上,本文引入了积分滑模控制(Sliding Mode Control, SMC),SMC可以根据系统的当前状态(如误差及其导数)连续并且有目的地改变,从而迫使系统按照预定的滑动模式的状态轨迹运动。由于滑模面的设计与对象参数及扰动无关,所以具有响应速度快、对参数变化和扰动不敏感、物理实现简单等优点。

本文将两种控制方法相结合,并对其稳定性进行了具体证明,最后将控制器加入并集成于光伏并网发电系统的BESS中,通过仿真并与MFAC控制方法对比,验证了所提控制方法的有效性。

本文针对电池储能系统的能量管理问题,提出了一种无模型自适应积分滑模控制方法。对于电池储能系统,建立了电路拓扑并分析了其数学模型。然后通过自适应观测器对伪偏导数进行估计,并补充了重置算法以增强其对时变参数的跟踪能力。然后通过设计积分滑模面以及反馈控制和等效控制,在控制算法中增加了补偿信号来解决积分饱和与执行器饱和的问题,并对该算法进行了稳定性证明。

最后以光伏并网发电系统中的BESS为控制对象,通过仿真分析,并且与MFAC控制器对比,验证了所提控制方法的有效性和优越性。

后期工作将着力于研究效率更高的储能系统,并对自适应积分滑模控制策略做进一步改进,以得到更好的控制效果。

 

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