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储能系统技术 储能系统 模型预测控制MPC ★ 5.0

基于Delta型级联H桥变换器的梯次利用电池储能系统SOC平衡双阶段MPC

Dual-Stage MPC for SoC Balancing in Second-Life Battery Energy Storage Systems Based on Delta-Connected Cascaded H-Bridge Converters

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中文摘要

利用退役电池(SLBs)构建电池储能系统(BESSs)可产生显著的环境和经济效益。级联 H 桥(CHB)变流器已成为将退役电池集成到电网中的理想选择,它能够高效且低成本地实现其子模块(SMs)间的不平衡功率分配。然而,退役电池之间的容量差异给控制系统带来了进一步的挑战,即既要满足电池储能系统的功率约束,又要平衡退役电池的荷电状态(SoC)。本文提出了一种双级模型预测控制(DS - MPC)策略,用于通过三角形连接的级联 H 桥(DCHB)变流器来平衡退役电池的荷电状态。所提出的双级模型预测控制策略基于离散时间荷电状态动态模型构建,该模型将子模块调制信号和三角形连接的级联 H 桥在旋转同步 $dq$ 坐标系下的环流参考值作为控制输入。通过这种方式,所提出的双级模型预测控制策略通过求解两个连续的优化问题,为每个退役电池子模块获得最优的充放电电流,这些优化问题考虑了最大电流额定值和变流器调制约束,从而确保电池储能系统的安全运行。针对一个连接有不同容量锂离子退役电池组、包含九个子模块的三角形连接的级联 H 桥变流器,给出了实验结果,验证了所提出的双级模型预测控制策略的有效性。

English Abstract

Using second-life batteries (SLBs) to build battery energy storage systems (BESSs) yields substantial environmental and economic benefits. The cascaded H-Bridge (CHB) converter has emerged as an attractive candidate to integrate SLBs into the electrical grid, allowing the unbalanced power distribution among its sub-modules (SMs) with high efficiency and a low estimated cost. However, capacity differences among SLBs pose further challenges for the control system in meeting the BESS power constraints, while balancing the state-of-charge (SoC) of SLBs. This work proposes a dual-stage model predictive control (DS-MPC) strategy to balance the SoC of SLBs using a delta-connected CHB (DCHB) converter. The formulation of the proposed DS-MPC strategy is based on a discrete-time SoC dynamic model, which considers the SM modulating signals and the DCHB circulating current reference in the rotating synchronous dq -frame as control inputs. In this way, the proposed DS-MPC strategy obtains optimal charging and discharging currents for each SLB-SM by solving two sequential optimizations, which include maximum current ratings and converter modulation constraints, ensuring the safe operation of the BESS. Experimental results that verify the effectiveness of the proposed DS-MPC strategy are provided for a DCHB converter with nine SMs connected to Lithium-ion SLB packs of different capacities.
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SunView 深度解读

从阳光电源储能系统业务角度分析,该论文提出的基于三角形连接级联H桥变换器的双阶段模型预测控制技术,为退役电池梯次利用储能系统提供了创新性解决方案,与公司"储能+光伏"战略高度契合。

该技术的核心价值在于通过双阶段MPC算法实现不同容量退役电池的SoC精确平衡,这直接解决了梯次利用储能系统面临的关键技术难题。对于阳光电源PowerTitan等大型储能产品线,这意味着可以将容量差异显著的退役动力电池有效整合,在降低系统成本20-30%的同时,保障系统安全性和运行效率。级联H桥拓扑的模块化特性与公司现有1500V储能变流器技术路线天然兼容,便于快速产品化。

从技术成熟度评估,该方案已完成九模块锂电池实验验证,具备工程化基础。双阶段优化算法考虑了电流限制和调制约束,体现了实用性设计思路。然而,向百兆瓦级储能电站应用扩展时,仍面临三方面挑战:一是大规模退役电池一致性筛选与分组策略需要配套BMS系统深度开发;二是MPC算法的实时计算负荷在数百模块规模下需要边缘计算架构支持;三是三角形连接拓扑的环流控制在电网扰动下的鲁棒性需进一步验证。

对阳光电源而言,该技术与公司在新能源汽车领域的布局形成协同效应,可构建"动力电池-梯次储能-资源回收"的全生命周期价值链。建议重点关注算法与自研储能EMS系统的集成,以及与电动汽车退役电池供应链的战略合作,抢占梯次利用储能这一新兴市场的技术制高点。