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一种用于连接钒氧化还原液流电池的两级AC-DC变换器的统一调制模型预测控制
A Unified Modulated Model Predictive Control for a Two-Stage AC--DC Converter Interfacing a Vanadium Redox Flow Battery
| 作者 | Andrea Volpini · Salvatore R. Di Salvo · Giulia Tresca · Riccardo Leuzzi · Pericle Zanchetta |
| 期刊 | IEEE Transactions on Industry Applications |
| 出版日期 | 2025年3月 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 技术标签 | 储能系统 模型预测控制MPC |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 可再生能源 储能系统 两级AC - DC转换器 调制模型预测控制 实验结果 |
语言:
中文摘要
随着可再生能源与电网的融合程度不断提高,储能系统对于电网的稳定性和调节变得至关重要。因此,专用的两级交直流转换器对于将电池集成到电网基础设施中必不可少。这些转换器通常采用单相或三相逆变器与双有源桥(DAB)以背靠背的配置组合,从而确保高效率和电气隔离。此类转换器的传统控制方案包括两个独立的基于比例积分(PI)的控制回路,每个阶段各一个。本文针对两级交直流转换器提出了一种基于调制模型预测控制(MMPC)算法的新型控制策略。所提出的方法利用单一的成本函数优化程序同时控制网侧和电池侧阶段,简化了控制架构并提高了性能。最后,所提出的MMPC算法在基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的电路板上实现,实验结果表明,所提出的解决方案比传统控制具有更快的动态响应,且无过冲或下冲现象。
English Abstract
With the increasing integration of renewable energy sources into electrical grids, energy storage systems have become crucial for stability and regulation. Thus, dedicated two-stage AC-DC converters are essential for integrating batteries into the grid infrastructure. These converters typically employ either single-phase or three-phase inverters paired with a Dual Active Bridge (DAB) in a back-to-back configuration, ensuring high efficiency and galvanic isolation. The conventional control scheme for such converters involves two separate PI-based control loops, one for each stage. This paper proposes a novel control strategy based on a Modulated Model Predictive Control (MMPC) algorithm for a two-stage AC-DC converter. The proposed approach utilizes a single cost-function optimization routine to simultaneously control both the grid-side and the battery-side stages, simplifying the control architecture and enhancing performance. Finally, the proposed MMPC is implemented on a DSP and FPGA-based board and the experimental results show that the proposed solution achieves faster dynamics than conventional control with no overshoots or undershoots.
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SunView 深度解读
从阳光电源储能系统业务视角来看,这项基于调制模型预测控制(MMPC)的双级AC-DC变换器技术具有显著的战略价值。该技术针对钒液流电池储能系统的并网应用,与我司在大型储能领域的业务布局高度契合。
**核心技术价值**:论文提出的统一控制策略突破了传统双PI控制环路的架构限制,通过单一成本函数同时优化电网侧和电池侧控制,这与我司追求高效集成控制的技术路线一致。实验验证显示该方案实现了更快的动态响应且无过冲,这对提升储能系统的功率调节能力和电网支撑性能至关重要,可直接应用于我司1500V储能变流器(PCS)产品线。
**应用前景评估**:技术采用DSP+FPGA硬件架构实现,与我司现有产品平台兼容性强,技术成熟度较高。双有源桥(DAB)拓扑提供的电气隔离特性,符合大型储能系统安全标准。虽然论文聚焦钒液流电池,但该控制算法具有良好的通用性,可扩展至锂电池、钠离子电池等多种储能介质,为我司多元化储能解决方案提供技术支撑。
**技术挑战与机遇**:模型预测控制对系统参数准确性要求较高,在实际工程应用中需解决参数辨识和鲁棒性问题。但这恰好是我司的技术优势所在——通过多年积累的大数据和AI算法能力,可进一步优化MMPC的自适应性能。建议将该技术纳入下一代储能变流器研发路线图,重点突破多场景参数自整定和与我司能量管理系统(EMS)的深度融合,强化在新型电力系统中的竞争优势。