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储能系统技术 模型预测控制MPC 微电网 ★ 5.0

基于模型预测控制的混合储能微电网统一控制方案

Unified Control Scheme Based on Model Predictive Control for Hybrid-Energy-Storage-Based Microgrids

作者 Kuldeep Kumar · Chaeeun Lee · Sungwoo Bae
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2025年3月
技术分类 储能系统技术
技术标签 模型预测控制MPC 微电网
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 交流微电网 混合储能 分层控制 功率分配 模型预测控制
语言:

中文摘要

本文提出了一种基于混合储能的交流微电网间功率分配统一分层控制方法。在本文中,每个微电网均包含混合储能(即超级电容器、电池和氢气储能)和可再生能源发电机(即光伏组件)。所提出的分层控制框架确保微电网间的功率分配取决于给定微电网中混合储能的荷电状态(SOC)。本文提出了一种基于自适应模型预测控制的三级控制层,该层负责根据给定微电网中各储能装置的SOC在微电网间实现精确的功率分配。三级控制层为二级控制层生成参考信号,二级控制层对各微电网中逆变器的脉宽调制进行控制。一级控制负责根据电源、负载以及储能装置的SOC在各个微电网内实现最优功率分配。通过功率硬件在环实验,在不同运行场景下验证了针对该系统所提出的统一分层控制方法的有效性。所提出的控制方案在燃料电池运行模式下,能非常有效地实现微电网间平稳且可控的功率交换。该方案还能在微电网出现暂态功率不平衡时改善直流母线电压调节。

English Abstract

This article proposes unified hierarchical control for power distribution among ac microgrids based on hybrid energy storage. In this article, each microgrid comprises hybrid energy storage (i.e., supercapacitor, battery, and hydrogen) and renewable power generator (i.e., photovoltaic module). The proposed hierarchical control framework ensures that power distribution among microgrids depends on the state of charge (SOC) of hybrid storage in the given microgrids. The present article proposes an adaptive model predictive control based tertiary layer, which is responsible for the accurate power-sharing among the microgrids based on the individual SOC of the storages in the given microgrids. The tertiary control layer generates the reference signals for the secondary control layer, where the pulsewidth modulation of the inverters in the respective microgrids is controlled. The primary control is responsible for the optimum power-sharing within individual microgrids based on the source, load, and SOC of energy storage devices. The proposed unified hierarchical control for such a system is validated in different operating scenarios using power hardware-in-the-loop experiments. The proposed control scheme is very effective in smooth and controlled power exchange among microgrids during fuel cell operating mode. The proposed scheme also improves the dc bus regulation during transient power imbalances in microgrids.
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SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项基于模型预测控制的混合储能微电网统一控制方案具有显著的战略价值。该技术构建了包含超级电容、电池和氢储能的三层级控制架构,与我司在光储氢一体化解决方案的布局高度契合。

**技术价值方面**,该方案的核心创新在于通过自适应模型预测控制实现多微电网间基于SOC状态的精准功率分配。这对我司PowerStack储能系统和光伏逆变器产品线具有直接应用价值。三级控制框架中,初级控制负责单个微电网内部的源-荷-储优化,这可增强我司SG250HX等大功率逆变器在复杂场景下的协调能力;次级控制的PWM优化可提升逆变器效率;三级控制则为多站点能源管理系统提供了理论支撑。

**应用前景评估**显示,该技术已通过功率硬件在环实验验证,技术成熟度达到TRL 5-6级,适合进入工程化阶段。特别是在燃料电池工作模式下实现平滑功率交换的能力,对我司氢能业务拓展具有重要意义。同时,改善直流母线瞬态调节性能直接关系到电网友好性,符合新型电力系统对储能系统的更高要求。

**技术挑战方面**,模型预测控制的计算复杂度对控制器硬件提出较高要求,需要在我司iSolarCloud云平台与边缘计算设备间合理分配计算任务。此外,多类型储能的协同控制需要精确的SOC估算算法,这要求加强与电池BMS系统的深度集成。

**战略机遇**在于该技术可强化我司在工商业微电网和区域能源互联网领域的竞争力,特别是在高比例可再生能源接入场景下,为客户提供更稳定可靠的一体化解决方案。