本文將模塊化多電平變換器（MMC）作為電池儲(chǔ)能系統(tǒng)（BESS）的并網(wǎng)變換器，可在實(shí)現(xiàn)高壓并網(wǎng)的同時(shí)兼具控制的靈活性。針對(duì)電池儲(chǔ)能型模塊化多電平變換（B-MMC）系統(tǒng)，提出一種可有效減小計(jì)算量的混合型模型預(yù)測(cè)控制（H-MPC）方法。

 

該H-MPC方法由PI控制和MPC組成。其中，PI控制部分用于求取滿足交流電流輸出和環(huán)流控制要求的子模塊接入個(gè)數(shù)；MPC則負(fù)責(zé)共模電壓（CMV）抑制，對(duì)子模塊接入個(gè)數(shù)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。結(jié)合子模塊接入個(gè)數(shù)與電池組荷電狀態(tài)（SOC）的排序結(jié)果，即可產(chǎn)生具體開(kāi)關(guān)信號(hào)。針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)合，PI控制部分和MPC的控制目標(biāo)選取要更為靈活。

 

以環(huán)流控制為例，對(duì)其包含于MPC部分的情況進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。最后通過(guò)Matlab/Simulink仿真和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的正確性與有效性。

 

新能源的大范圍應(yīng)用能夠有效降低人們對(duì)石油能源的需求，并且其具有可再生能力強(qiáng)、排放污染小等優(yōu)勢(shì)，對(duì)緩解能源危機(jī)和環(huán)境惡化有著重要意義[1]。由于新能源發(fā)電具有間歇性和不確定性等特點(diǎn)，在并網(wǎng)過(guò)程中通常要與儲(chǔ)能裝置相結(jié)合。儲(chǔ)能裝置能夠進(jìn)行快速的功率吸收、釋放，有效減小新能源輸出波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)的沖擊，實(shí)現(xiàn)新能源的友好接入和協(xié)調(diào)控制[2]，其中電池儲(chǔ)能在大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)中占據(jù)著重要地位。

 

傳統(tǒng)儲(chǔ)能并網(wǎng)系統(tǒng)需要將電池組進(jìn)行串、并聯(lián)，經(jīng)過(guò)前級(jí)DC-DC變換器升壓后通過(guò)后級(jí)逆變電路實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)。對(duì)于電池組而言，若要對(duì)其進(jìn)行充、放電狀態(tài)監(jiān)測(cè)則需要添加額外的電池能量管理系統(tǒng)，生產(chǎn)成本也會(huì)相應(yīng)提高；對(duì)于電力電子變換器而言，開(kāi)關(guān)器件所需承受的電壓等級(jí)較高，系統(tǒng)工作的安全性會(huì)受到嚴(yán)重影響。

 

若將電池儲(chǔ)能系統(tǒng)（Battery Energy Storage System, BESS）與模塊化多電平變換器（ModularMultilevel Converter, MMC）相結(jié)合，則能夠?qū)崿F(xiàn)儲(chǔ)能單元的分散接入，并適合接入高壓電網(wǎng)，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性[3]。

 

目前關(guān)于模塊化多電平變換器電池儲(chǔ)能（Battery integrated Modular MultilevelConverter, B-MMC）系統(tǒng)的研究仍然相對(duì)較少。文獻(xiàn)[4]通過(guò)調(diào)節(jié)各個(gè)子模塊的調(diào)制深度，實(shí)現(xiàn)了電池組間荷電狀態(tài)（State Of Charge,SOC）的均衡一致。

 

文獻(xiàn)[5]則從理論上分析了不同環(huán)流分量對(duì)電池組SOC均衡的影響。文獻(xiàn)[6]中，該結(jié)構(gòu)被應(yīng)用于電動(dòng)汽車(chē)領(lǐng)域，并分別對(duì)交、直流充電和正常行駛?cè)N不同工作狀態(tài)進(jìn)行了相關(guān)分析。針對(duì)B-MMC結(jié)構(gòu)的控制，目前仍以經(jīng)典PI控制器為主。

 

模型預(yù)測(cè)控制（Model Predictive Control, MPC）方法因其在處理非線性系統(tǒng)復(fù)雜約束型問(wèn)題時(shí)展現(xiàn)出的卓越優(yōu)勢(shì)，正逐步被推廣于電力電子控制領(lǐng)  域[7]。文獻(xiàn)[8]中介紹了一種適用于MMC結(jié)構(gòu)的有限控制集模型預(yù)測(cè)控制（Finite ControlSet-Model Predictive Control, FCS-MPC）方法。該方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，價(jià)值函數(shù)能夠同時(shí)涵蓋多個(gè)控制目標(biāo)，但當(dāng)子模塊數(shù)目較多時(shí)，數(shù)據(jù)計(jì)算量的增長(zhǎng)較為嚴(yán)重。

 

文獻(xiàn)[9]則將整體價(jià)值函數(shù)的求解過(guò)程分解為多個(gè)子目標(biāo)函數(shù)逐級(jí)尋優(yōu)的形式，該控制方法中并未涉及權(quán)重系數(shù)的選取，降低了控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)難度。文獻(xiàn)[10]則將排序均壓策略與分組思想相結(jié)合，衍生出一種適用于MMC工程應(yīng)用的優(yōu)化MPC策略，該方法并不會(huì)隨子模塊數(shù)目的增多明顯加重處理器運(yùn)算負(fù)擔(dān)。

 

基于上述研究現(xiàn)狀，本文提出一種適用于B-MMC結(jié)構(gòu)的混合型模型預(yù)測(cè)控制（Hybrid-ModelPredictive Control, H-MPC）方法。H-MPC方式可分為PI控制和MPC兩大部分。其中PI控制部分主要用于實(shí)現(xiàn)交流輸出電流跟蹤等邏輯較為簡(jiǎn)單的部分，而MPC部分則用于處理共模電壓抑制等復(fù)雜邏輯部分。

 

相比于傳統(tǒng)PI控制方式，H-MPC有效減少了PI控制器的數(shù)量，降低了控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度；而相對(duì)于常規(guī)MPC方式，H-MPC則減少了每個(gè)采樣周期內(nèi)需要考慮的開(kāi)關(guān)狀態(tài)數(shù)量，進(jìn)而降低了運(yùn)算需求。

 

本文詳細(xì)分析了B-MMC系統(tǒng)的運(yùn)行特點(diǎn)、MMC的傳統(tǒng)MPC方法，并在此基礎(chǔ)上提出了一種H-MPC方案，實(shí)現(xiàn)了交流輸出電流跟蹤、環(huán)流控制、電池組SOC均衡和共模電壓抑制的控制目標(biāo)。本文最后通過(guò)Matlab仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該控制策略的正確性與有效性。

 

圖7 三電平B-MMC實(shí)驗(yàn)平臺(tái)