含混合储能的微电网能量管理系统控制策略

李　凯，秦文萍，张海涛，许振波

（太原理工大学电气与动力工程学院，太原 030024）

含混合储能的微电网能量管理系统控制策略

李凯，秦文萍，张海涛，许振波

（太原理工大学电气与动力工程学院，太原 030024）

可再生能源输出功率具有随机性与间歇性的特点，利用含储能装置的微电网可以有效平抑可再生能源输出的波动。本文提出了一种含锂电池与超级电容器组成的混合储能系统的微电网能量管理系统控制策略。该系统通过对可再生能源和储能设备运行状态的实时判断，调整混合储能系统的运行方式，实现可再生能源分布式接入时功率输出的平稳，并控制微电网与大电网交换功率的稳定，在此基础上尽可能延长混合储能设备的循环寿命，节约可再生能源（或微电网）的运行成本。采用Qt Creator语言编写能量管理系统程序，应用于实际微电网中运行，验证了该能量管理系统控制策略的可行性。

微电网；能量管理系统；混合储能；控制策略；循环寿命

随着人们环境保护和能源危机意识的逐渐提高，以风、光为主的可再生能源开始逐步代替传统能源［1］。目前，可再生能源发电设备渗透率逐年增长，并网运行在带来环境和经济效益的同时，其输出的波动特性也给电网造成了巨大的冲击。微电网是解决可再生能源分布式接入电网问题的有效途径之一［2-3］。鉴于微电网线路损耗小、设备投切灵活、发电功率受外界影响大等特性，传统的能量管理系统EMS（energy management system）已经无法适应微电网的发展。

常见的风、光型微电网的实时输出功率受光照强度、温度、风速等影响较大，因此具有高能量HE（high-energy）密度的锂电池常应用于该类型的中小规模微电网中，以此来提高供电输出的稳定性与可靠性。然而，锂电池是一种化学型电池，最大充放电功率受化学反应速率制约，因此锂电池不能较迅速地平衡波动的风能、光伏输出功率和负载功率，并且频繁的充放电和大功率的运行会加速其循环寿命的衰减［4］。

对于锂电池循环寿命的预测，国内外文献多从实验检测和数据拟合两个角度进行预测，得出锂电池的循环寿命与其放电深度DoD（depth of discharge）、充放电电流与温度等指标有关［5-6］。国外目前已经采用的方法是将锂电池与超级电容器组成混合储能系统HESS（hybrid energy storage systems）接入微电网［7-8］。超级电容器虽然能量密度小，但是具有很高功率密度HP（high-power），作为一种物理型电池，它恰好能补充锂电池的不足［9］。文献［10］详细描述了超级电容器的这一特点，并且建立等效模型研究其应用于分布式发电系统能量管理的稳定性与可行性。根据该特点，文献［11］提出了含蓄电池与超级电容器的混合储能的微电网本地控制策略，并通过仿真验证其有效性，但是没有从能量管理系统的角度考虑微电网整体的控制策略和在实际微电网运行中的可行性。

针对上述可再生能源和混合储能设备的特点，本文提出了一套并网状态下风、光混合储交流微电网能量管理系统控制策略。本文基于Windows操作系统，在上位机上使用Qt Creator语言编写能量管理系统软件程序，并在实际微电网中持续运行，验证该能量管理系统控制策略。

1　锂电池循环寿命衰减模型

超级电容器作为物理型储能设备，循环寿命一般大于10万次，远远高于锂电池2 000次左右的循环寿命，并且可以承受大功率的深度充放电，使用过程中容量几乎不衰减。所以在混合储能系统的运行中，超级电容器的使用寿命就视作其循环寿命。

美国高级电池联合会USABC（U.S.Advanced Battery Consortium）定义锂电池循环寿命为其容量衰减到初始容量的80%时可充放电的循环次数［12］。其循环寿命的衰减宏观上一般体现在每个单体电池的容量衰减。锂电池容量衰减一般是由固体电解质界面膜SEI（solid electrolyte interface）的形成、电阻的增加及其他复杂的化学反应造成的，本文不做深度研究。本文根据相关文献实验结果的大量数据进行统计，分析锂电池放电深度、电流与温度对循环寿命的影响，通过数学模型进行预测锂电池循环寿命。

文献［13］显示，在锂离子反应的扩散过程中，固体电解质界面膜的产生消耗了活性锂离子，从而造成了锂电池容量的损失。因此由Arrhenius公式建立方程

式中：Q为锂电池容量的损失率；B为指前因子（频率因子）；Ea为锂离子的活化能；R为气体常数，R=8.314 J/（K·mol）；T为锂电池运行时的绝对温度；Ah为锂电池的放电量；ρ为经验常数。指前因子B、活化能Ea、放电量Ah的经验公式分别为

式中：Crate为锂电池充放电电流；n为锂电池循环次数；DoD为放电深度；C为锂电池额定总容量。

式（4）中，锂电池额定总容量C是不变的常数，但是在实际运行中，锂电池总容量会随着充放电循环次数增多不断减小。本文在每次充放电时都对其进行修正，锂电池运行实时总容量为

同时，考虑频繁充放电对锂电池的影响，引入罚函数φ（n）对式（1）进行修正，φ（n）是只与锂电池充放电的次数有关的函数。本文通过对A123系统公司生产的多种磷酸铁锂电池产品循环寿命的大量测试数据的统计，拟合出罚函数φ（n）为

将式（2）～（6）代入式（1），并通过循环次数对其离散化，得出每次运行锂电池时容量损失公式为

通过与文献［14］中锂电池测试实验结果的对比，图1为16.4 Ah的磷酸铁锂电池在45℃的条件下，以49.2 A的电流50%充放电深度运行600次的循环寿命衰减结果。可以看出，修正前锂电池的衰减容量的预测值为12.8%，修正后为14.5%，而实际的实验结果为14.6%。显然，本文提出的修正方法修正后的计算结果更加接近实际的实验数据。

图1　修正前后锂电池的衰减容量的预测曲线Fig.1　Estimated battery capacity retention with and without correction

2　交流微电网控制策略

2.1交流微电网结构

本文研究的交流微电网拓扑结构如图2所示。其中，风机和光伏发电作为整个微电网的分布式电源输出，通过DC/AC逆变器接入交流母线，采用最大功率点跟踪MPPT（maximum power point tracking）方式运行。锂电池和超级电容器分别通过DC/DC和DC/AC两个变换器与交流母线联接，构成混合储能系统。

图2　交流微电网结构Fig.2　Structure of AC microgrid

在每个装置上层，都装有一台电能质量检测仪，用于测量风机、光伏、储能和负载的实时功率与电能质量，并将数据传输至上位机，储存于数据库中。

2.2能量管理系统控制原则

鉴于锂电池循环寿命损耗的原因，能量管理系统的控制策略应以减小锂电池循环寿命损耗为基础，超级电容器予以配合运行，保持锂电池尽量长时间运行在恒定功率输入或输出状态，并且避免锂电池的过充和过放。

风机和光伏分布式并网时，采用MPPT方式运行最大程度地利用可再生能源，但输出功率的不确定性会对大电网的功率预测与计划发电造成影响。因此，将可再生能源并入微电网运行，维持微电网自身内部功率平衡时，也尽可能控制其与大电网的公共连接点PCC（point of common coupling）的交换功率为一个可控的恒定值。对于大电网来说，采用恒定交换功率可以减少可再生能源的功率波动对大电网的冲击，保证微电网对外净输入、输出的可控性，便于大电网制定运行计划。

2.3能量管理系统控制流程

针对上述微电网结构和能量管理系统控制原则，制定控制策略。能量管理系统控制策略的流程如图3所示。

首先，定义微电网向外输出的能量为正值，向微电网输入的能量为负值，同时定义净负荷为负载与可再生能源的功率总和，将不同时段设定的PCC交换功率也视为负载的一部分，故净负荷表达式为

式中：Pnet为净负荷功率；PLoad为负载功率；PPV为光伏输出功率；Pwind为风机输出功率；PPCC.set为设定的PCC交换功率。

图3　能量管理系统控制策略流程Fig.3　Flow chart of EMS control strategy

同时，把净负荷分为在一段时间内基本恒定不变的主要负荷Pmain与时刻变化的波动负荷Pfluc。初始情况下锂电池的输出功率PLi=Pmain，超级电容器输出功率Psc=Pfluc。当波动负荷超过设定转变阈值Pth，并持续一段时间Tth后，能量管理系统的中央控制器就会修正净负荷的分配。功率的具体修正分配过程如下。

本文的能量管理系统设定了净输入和净输出两个特殊的微电网运行状态，用于控制锂电池避免过冲、过放时微电网系统的功率平衡。正常运行时，微电网运行在非净输入和非净输出状态，主要负荷Pmain由锂电池来承担，波动负荷Pfluc由超级电容器来承担。当可再生能源的输出功率发生变化，并且没有超出设定的阈值Pth时，仅由调整超级电容器的输入输出来维持功率平衡，并且保持锂电池的输出功率为不变的定值。一旦可再生能源的输出功率变化超出设定的阈值Pth，并且持续时间达到了时间阈值Tth，那么重新计算分配主要负荷Pmain和波动负荷Pfluc，并迅速调整锂电池和超级电容器的出力。

当锂电池的SOC值SOCLi超过90%，并且可再生能源输出功率大于负荷功率，此时能量管理系统运行状态变为净输出状态，因为整个程序循环周期时间间隔很短，故在下一个循环周期再进入子程序1。进入此状态后，锂电池和超级电容器均停止功率输入、输出，直至可再生能源输出功率小于负荷功率时，退出净输出状态。

当锂电池的SOC值SOCLi小于25%，并且可再生能源输出功率小于负荷功率，此时能量管理系统运行状态变为净输入状态，并在下一个循环周期进入子程序2。此时，超级电容器停止功率输入、输出，而锂电池的SOC值SOCLi若小于30%，则对其充电，否则停止功率输入、输出，直至可再生能源输出功率大于负荷功率，退出净输入状态。

3　能量管理系统的程序实现

3.1能量管理系统控制结构

交流微电网能量管理系统控制结构分为3层：顶层的中央控制层、中间的调度控制层与底层的本地控制层。

中央控制层位于所用控制的顶层，具有最高优先级。它用于调控和协调微电网全网的所有装置，接收所有设备的数据，计算并发出指令，维持微电网系统内部的功率平衡。并且可以通过编写程序运行上述控制策略控制整个微电网设备的运行。

调度控制层是3层控制的中间层，主要通过电能质量监测装置测量功率的大小与方向，电能质量监测装置位于交流母线与电气设备之间，向中央控制层发送电气设备的实时功率参与运算。此外，调度控制层还控制断路器的开合，调控每个设备的并离网和负荷的投切。

本地控制层直接与每个电气设备相连，调控其输入输出特性。例如，控制锂电池DC/DC变换器和DC/AC逆变器的工作，调整锂电池实时的输出电压和功率。此层控制在每个设备就地完成，以减少上层控制器的运算量，增加微电网系统的反应速度。

3.2中央控制器程序架构

中央控制器的控制程序用基于Windows操作系统的Qt Creator语言编写。Qt是一个跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，而Qt Creator是一个用于Qt开发的轻量级跨平台集成开发环境，可以通过可视性的界面对整个微电网系统完成用户自定义的控制。

控制界面分为储能设备控制、程控负载控制、双馈风机控制、光伏控制和中央控制器5个部分。用户可以控制与查询所有微电网设备的运行状态，例如，在储能控制选项中，用户可以控制储能设备的开关机和并离网，查询其SOC值、电压电流大小及其充放电状态，设定阈值大小等。用户控制界面如图4所示。

图4　用户控制界面Fig.4　User interface of control system

能量管理系统的控制程序主要分为5个部分，分别是能量管理系统控制策略程序、CAN通讯接收程序、CAN通讯发送程序、电能质量监测装置接收程序以及数据储存程序。为了降低微电网设备之间的数据传输时间与上位机控制程序的计算时间，提高微电网策略控制的实时性与准确性，本文采用多线程控制程序，将控制程序分为5个部分，设置每个部分为1个线程，使它们在同一进程中并行执行。整个程序结构如图5所示。

图5　多线程程序结构Fig.5　Program structure of multithreading

4　微电网运行实验分析

本文研究图2所示的微电网。实验中，太阳能光伏电池的额定功率为20 kW，双馈风力发电实验平台的额定功率为12 kW，两者的逆变器均采用MPPT模式输出。混合储能中锂电池容量为53.6 kC，超级电容器容量为16.7 F，两者的双向DC/AC变换器均以PQ控制模式运行，最大充放电功率为25 kW，初始的SOC值分别为42.6%、48.2%。根据一般运行经验，设定混合储能修正分配功率阈值Pth为1 kW，时间阈值Tth为25 s。负荷的功率范围为0～15 kW，且只能以1 kW的整数倍增减。与本文第2节一样，定义微电网向外输出的能量为正值，向微电网输入的能量为负值。

图6和图7为微电网采用上述控制策略的实验结果，其中PCC始终闭合，由大电网维持微电网母线电压稳定，依据本地日常风、光出力的历史数据，交换功率的设置值分为3个时段，每天00∶00—10∶00交换功率设置值为1 kW，10∶00—16∶00为6 kW，16∶00—24∶00为0 kW，如图6（a）所示。这样相对于大电网，将波动的太阳能与风能通过微电网变为可控、连续、平稳的输出功率，便于大电网的日常功率预测与发电。微电网实时运行时，最终的交换功率如图6（b）所示。

图6（c）模拟某微电网用户一天的负荷功率变化情况，图6（d）、（e）分别为该日光伏发电和风力发电输出功率曲线，图6（f）、（g）分别为锂电池和超级电容器实时运行功率曲线，其SOC值如图7所示。

整个运行过程中微电网母线电压在220～230 V之间波动，因此负荷的实时功率也随着母线电压略有升降。

图6　微电网各设备实际运行结果Fig.6　Experiment results of microgrid equipments

在图7中可以看出在08∶05左右，锂电池的SOC值达到设置的最小阈值25%，此时整个微电网的可再生能源和储能设备的输出功率不足以维持负载的正常工作，微电网进入净输入状态，需要从大电网吸收功率。在此状态下，超级电容器停止工作，锂电池以5 kW功率充电。在此期间，当锂电池SOC值达到30%，停止充电。直至09∶05时可再生能源功率大于负载功率时，退出该状态。

而在13∶08时，此时整个微电网的可再生能源和储能设备的输出功率大于负载功率，而且锂电池的SOC值达到设置的最大阈值90%，所以微电网进入净输出状态，多余的可再生能源功率输送给大电网。在此状态下，超级电容器和锂电池停止工作，直至15∶07时可再生能源功率小于负载功率时，退出该状态。

除上述两个短暂状态，微电网的内部功率完全由可再生电源和储能系统平衡，PCC点的交换功率也按照设置的功率运行。整个一天的运行过程中，可再生能源的渗透率达99.51%。

根据式（5），锂电池损耗曲线如图8所示。应用上述控制策略，假设每天以上述风、光状况和负载功率运行，经过2 394 d锂电池容量衰减到初始容量的80%，而不应用上述控制策略则只经过1 547 d就衰减到初始容量的80%，锂电池的使用寿命延长了54%。

图7　混合储能系统的SOC变化曲线Fig.7　SOC curves of hybrid energy storage system

图8　应用控制策略前后的锂电池循环寿命Fig.8　Cycle life of lithium battery with and without the proposed strategy

5　结语

针对含混合储能的典型风光交流微电网，本文提出了一种能量管理系统控制策略，并编写能量管理系统软件程序，应用于实际微电网中，验证了提出的控制策略具有如下优点：

（1）通过能量管理系统对混合储能设备的控制，可以有效地抑制微电网风能与光伏输出功率的波动，保证对负载输出功率的稳定；

（2）针对锂电池和超级电容器特性，合理分配两者的输出功率，延长锂电池的循环寿命，降低微电网的运行成本；

（3）按时段控制微电网与大电网的交换功率，实现可再生能源实际输出功率的可预测性，减小对大电网的功率预测与发电计划的影响；

（4）在能量管理系统中，采用多线程控制程序，降低了微电网数据传输时间与计算时间，显著提高微电网策略控制的实时性与准确性。

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Control Strategy for Microgrid Energy Management System Including Hybrid Energy Storage

LI Kai，QIN Wenping，ZHANG Haitao，XU Zhenbo
（College of Electrical and Power Engineering，Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China）

Considering that the output of renewable energy sources has the characteristics of randomness and intermittence，its fluctuation can be stabilized effectively by the microgrid with energy storage devices.In this paper，a control strategy for microgrid energy management system is proposed，which includes a hybrid energy storage composed of lithium battery and super capacitor.By observing the realtime condition of renewable energy sources and energy storage devices，and changing the operation mode of the hybrid energy storage system，the proposed strategy can stabilize the output of renewable energy sources，control the exchange power between microgrid and major grid，prolong the cycle life of energy storages，and save the operation cost.Written with Qt Creator programming language，the management system is applied to the operation of a real microgrid，validating its feasibility.

microgrid；energy management system；hybrid energy storage；control strategy；cycle life

TM7

A

1003-8930（2016）10-0085-07

10.3969/j.issn.1003-8930.2016.10.015

2015-06-11；

2016-01-18

李凯（1990—），男，硕士研究生，研究方向为电力系统运行与控制。Email：dgf725@gmail.com

秦文萍（1972—），女，博士，教授，研究方向为电力系统可靠性分析、新能源技术和微机保护。Email：qinwenping1027@ 163.com

张海涛（1991—），男，硕士研究生，研究方向为电力系统运行与控制。Email：348604732@qq.com