微电网功率跟踪策略优化研究
李春兰+王长云+曹成帅+汪泽
摘 要： 针对微电网功率跟踪控制复杂、实时性差的问题，提出微电网系统负载功率跟踪与各分布式电源最大功率跟踪的分层控制策略。在构建含风力发电、光伏发电及蓄电池的风光储系统模型的基础上，针对电源层采用基于扰动观测法的最大功率跟踪，实现分布式电源的效率最大化；配电层采用基于直接功率控制的负载功率跟踪，保证系统功率平衡。研究结果表明，两种功率跟踪控制策略同时发挥作用，可以减少控制模块的工作量，缩短系统响应时间，优化了传统微网功率跟踪策略。
关键词： 分布式电源； 最大功率跟踪； 负载功率跟踪； 分层控制
中图分类号： TN401?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0162?05
Abstract： Aiming at some problems， such as poor real?time performance and the complexity of the power tracking for microgrid， a hierarchical control strategy for load power tracking and maximum power point tracking （MPPT） of each distributed power supply for microgrid system is proposed in this paper. Based on the model of wind， light storage system includingwind power generation， PV generation and battery， the MPPT based on the perturbation observation method is used for power supply layer to achieve maximum efficiency of MPPT. The load power tracking based on direct power control （DPC） is adopted for the power distribution layer to ensure system power balance. The research results indicate that， if the both strategies come into play， the workload of the control module can be reduced and the system response time can be shortened. Anyhow， the method optimized the tracking strategy of the traditional microgrid.
Keywords： distributed power supply； maximum power point tracking； load power tracking； hierarchical control
近年来关于微电网的研究越来越集中在控制策略方面，尤其是关于微电网功率平衡控制成为了研究热点。文献[1]提出了一种基于DC/DC占空比控制的负载功率跟踪，这种算法使得风光子系统的负载功率跟踪分别进行，计算量大，要求控制策略具有良好的实时性。文献[2]提出了一种功率限值控制策略，保证系统的可靠运行，这种方式控制简单但可靠性不高，误差较大，反应速度不灵敏。文献[3]中提出了一种投切负荷的自动紧急控制策略，这种方式通过改变功率需求的方式实现供需平衡，以破坏部分用户的用电可靠性来保证系统整体的可靠性。文献[4]中提出了一种针对微电网不同的运行状况选择MPPT策略与负载功率跟踪策略的运行与否，这种方式带来了系统工作量增加及控制策略复杂化的问题。本文在采用扰动观察法实现光伏子系统与风电子系统的最大功率跟踪控制的基础上，通过对逆变器的直接功率控制实现负载功率跟踪，在避免控制策略冗杂的前提下改善了上述三种控制策略存在的计算量大、实时性要求高、控制误差较大、可靠性不够与反应灵敏度较低的问题。
1 微电网建模
本文利用Matlab/Simulink软件实现含风光储的微电网建模。其中光伏子系统依据光伏电池的数学特性建立等效模型[5?7]；风电子系统采用Simulink/SimpowerSystems中叶轮模块模拟风速与输出转矩间的关系，通过转矩拖动永磁同步电机构成变速恒频风力发电系统；蓄电池子系统采用Simulink中的铅酸蓄电池模型，并根据负载用电能力与微电源的容量关系，设置蓄电池参数。风光互补系统的能量传输采用双向DC/DC和双输入Buck?Boost型DC/DC变换器，实现系统智能储能的目的，可以有效保护电池，提高电池的利用效率，稳定输出电能[8]。微电网系统建模整体结构如图1所示。
2 能量流动的协调控制
按照气象条件的变化，风光互补发电系统主要有风光储供能、风光供能、风储供能、光储供能、风电供能、光伏供能、蓄电池供能7种工作状态。由于气象条件的不确定性，微电网系统的工作状态需要不断根据风力发电机输出功率、光伏电池输出功率之和与负载消耗功率间的关系确定[9?10]。为了避免控制策略的复杂性，本文提出将风光储互补的微电网运行状态设定为风机与光伏电池一直工作在最大功率跟踪模式下，但在电能提供给负载前针对DC/AC逆变器采用负载功率跟踪控制，以此在最大化各个分布式电源效率的基础上保证整个系统的功率平衡。
2.1 光伏发电的最大功率跟踪控制
本文采用扰动观察法实现光伏系统的MPPT跟踪控制，其控制思想是以微小的电压波动不断扰动太阳能电池的输出电压，通过采样电路获得和，分别计算扰动前、后太阳能电池的输出功率，并进行比较。若扰动后太阳能电池的输出功率增加，说明此前的擾动能够提高太阳能电池的输出功率，下一次则在相同的方向施加扰动；反之，若扰动后太阳能电池的输出功率减少，则说明扰动不利于增加太阳能电池的输出功率，下一次则往相反的方向扰动[11?12]。其控制流程图如图2所示。
2.2 风力发电的最大功率跟踪控制
本文采用的风力发电MPPT亦为扰动观察法，控制思想与光伏MPPT相似。以一定的转速扰动值进行扰动，然后观察风力发电机的输出功率PT变化情况，如果风电机组输出功率增加，那么保持扰动方向不变；反之，将转速的扰动反向[13?14]。控制流程图如图3所示。
2.3 交流负载功率跟踪控制方法
当分布式电源的输出功率大于系统所能消耗的功率时，为了保持系统功率平衡，需要对供能系统进行负载功率跟踪控制。针对目前山区牧区居民用电主要是交流负载的现象，本文负载功率跟踪主要研究DC/AC逆变器采用直接功率控制（DPC），通过改变逆变器输出电压幅值实现交流负载功率控制[15]。图4为静止坐标系中三相电压型逆变器向量形式的等效电路[16]。图4中，为逆变器输入电压矢量，为逆变器输出电压矢量，为交流电流矢量，L为进线电抗器电感值，R为线路电阻。等效电路满足的电压平衡方程式为：
由式（7）可知，功率的变化率由微电网侧瞬时电压、瞬时电流、进线电抗器电感量以及逆变器交流侧的输出电压决定。一个采样周期内微电网电压和电流为常数，进线电抗器的电感值也为常数，因此此时功率的变化率只由逆变器交流侧的输出电压决定。根据这一特点参考文献[16]提出了一种基于电压空间和扇区分布图的逆变器输出功率调节方法，如图5所示。
根据式（7）可得到单位功率因数稳态运行时，在各个扇区中，不同电压空间矢量对有功功率、无功功率变化的影响，如图6、图7所示。
图5～图7中Ui（i=1，2，…，6）表示空间电压矢量，θi（i=1，2，…，12）表示扇区分布。由图5可以看出在扇区1时，电压矢量和的作用会使得dP/dt保持为大于0，即逆变器输出有功功率保持为增加，若此时需要无功功率降低，即保持小于0，可以选择电压矢量，，，根据最小开关损耗原则，选择电压矢量。同理，对12个扇区可能出现的对有功功率、无功功率变化的需求进行分析后可以得到如表1所示的开关表。
按表1所示对逆变器桥臂进行选通，即可实现直接功率控制。
2.4 蓄电池的充放电控制
本文中的蓄电池在系统中的主要作用是作为补充电源，削峰填谷、改善电能质量，因此蓄电池的充放电控制需根据系统功率流向进行判断。设光伏电池输出功率为、风力发电输出功率为、负载需求功率为、蓄电池可以接受的充电功率为，则蓄电池的充放电控制可设置为表2所示的工作状态。
3 仿真分析
根据上述的能量控制策略在Simulink软件中建立仿真电路。建模过程中，光伏与风电分别采用不同流程的最大功率跟踪控制，即光伏与风电的最大功率跟踪独立进行。负载功率跟踪则是在对光伏、风电、蓄电池的直流电压进行代数和后统一控制以達到避免系统过功率的目的。设置微电网光伏电池工作温度为25 ℃，输入光照强度变化趋势如图8所示，设置微电网风力发电机输入风速按图9所示趋势变化。采用扰动观察法实现最大功率跟踪控制、直接功率控制实现负载功率控制，得到微电网系统运行结果如图10～图12所示。
分析仿真结果可知：图10中光伏阵列实际输出功率与图8输入光照强度的变化趋势基本一致，说明光伏子系统处于最大功率跟踪控制状态。由图9与图11可知风电子系统输出功率变化趋势与输入风速变化基本一致，同理可得风电子系统处于最大功率跟踪控制状态。由图10可知系统实现光伏MPPT的时间约为0.12 s，而传统的MPPT与负载功率跟踪同时工作的模式，MPPT响应时间0.4 s左右，相比之下分层控制提高了系统响应速度。MPPT稳定作用后输出功率具有较良好的精度。但在初始阶段由于分布式电源启动，输出电压、电流无法立刻达到该输入量下的最大效率值，需要一段爬升期。
由图11可知系统实现风力发电MPPT的时间约为0.11 s，表明系统具有响应速度较快，但由于风电MPPT通过调节转速控制输出功率，此种方式惯性较大，造成调节过程中时滞性较明显，误差较大。初始阶段的误差原因也由分布式电源启动造成。由图12可知系统输出功率输出量及其变化趋势能够满足负载功率需求，说明配电层处于负载功率跟踪控制状态。图12中系统输出功率在0.4～0.8 s阶段出现的下滑趋势是由于波动量的存在使得系统输出功率在采样点出现高于负载功率需求的情况，直接功率控制就将调节输出电压来降低输出功率以达到供需平衡。
4 结 论
本文基于Matlab仿真平台，建立了含光伏电池数学模型、分布式电源MPPT控制模型、分布式电源逆变器控制模型和电池储能系统模型的微电网系统，在验证模型准确性的基础上，研究了含风光储的微电网功率跟踪控制策略。本文所建的微电网模型可用于微电网运行控制策略的运行分析，构建的微电网MPPT与负载功率跟踪策略可用于实际微电网系统，提出的MPPT与DPC分层控制的策略可以避免传统控制策略为保证系统功率平衡而在MPPT与负载功率跟踪模式间频繁切换的问题，提高了控制策略对功率动态平衡的响应速度。
参考文献
[1] 齐志远，王生铁，田桂珍.风光互补发电系统的协调控制[J].太阳能学报，2010（5）：654?660.
[2] 陆玲黎.风光互补系统智能控制策略研究[D].无锡：江南大学，2012.
[3] 郑润蓝.孤岛运行下微网电压频率控制策略研究[D].广州：华南理工大学，2012.
[4] 王宏，李兵.分布式风光互补电源的能量管理策略[J].电力电子技术，2010（6）：58?60.
[5] 苏建徽，余世杰，赵为，等.硅太阳电池工程用数学模型[J].太阳能学报，2001（4）：409?412.
[6] 吴忠军，刘国海，廖志凌.硅太阳电池工程用数学模型参数的优化设计[J].电源技术，2007（11）：897?901.
[7] 杨永恒，周克亮.光伏电池建模及MPPT控制策略[J].电工技术学报，2011（z1）：229?234.
[8] 徐峻涛，拾杨，李建林.分布式电源技术相关问题的讨论[J].电气应用，2014（5）：14?17.
[9] 刘然.微电网运行控制策略研究[D].焦作：河南理工大学，2011.
[10] 刘文.微电网孤岛运行的主从控制策略研究[J].五邑大学学报（自然科学版），2011（3）：56?60.
[11] 张富宏，周玮，孙辉，等.微电网孤岛运行时光伏发电控制策略研究[J].可再生能源，2014（7）：933?938.
[12] 刘立群.分布式风光互补系统控制与最大功率跟踪策略研究[D].上海：上海交通大学，2011.
[13] 贾要勤，曹秉刚，杨仲庆.风力机模拟平台的MPPT快速响应控制方法[J].太阳能学报，2004（3）：364?370.
[14] TEULINGS W J A， MARPINARD J C， CAPEL A， et al. New maximum power point tracking system [C]// Proceedings of PESC Record?IEEE Annual Power Electronics Specialists Conference. [S.l.：s.n.]， 1993： 833?838.
[15] 张淼，李运德，陈思哲，等.双馈感应风力发电机组的滑模直接电压控制[J].控制理论与应用，2012（2）：245?250.
[16] 尚磊，孙丹，胡家兵，等.三相电压型并网逆变器预测直接功率控制[J].电工技术学报，2011（7）：216?222.
摘 要： 针对微电网功率跟踪控制复杂、实时性差的问题，提出微电网系统负载功率跟踪与各分布式电源最大功率跟踪的分层控制策略。在构建含风力发电、光伏发电及蓄电池的风光储系统模型的基础上，针对电源层采用基于扰动观测法的最大功率跟踪，实现分布式电源的效率最大化；配电层采用基于直接功率控制的负载功率跟踪，保证系统功率平衡。研究结果表明，两种功率跟踪控制策略同时发挥作用，可以减少控制模块的工作量，缩短系统响应时间，优化了传统微网功率跟踪策略。
关键词： 分布式电源； 最大功率跟踪； 负载功率跟踪； 分层控制
中图分类号： TN401?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0162?05
Abstract： Aiming at some problems， such as poor real?time performance and the complexity of the power tracking for microgrid， a hierarchical control strategy for load power tracking and maximum power point tracking （MPPT） of each distributed power supply for microgrid system is proposed in this paper. Based on the model of wind， light storage system includingwind power generation， PV generation and battery， the MPPT based on the perturbation observation method is used for power supply layer to achieve maximum efficiency of MPPT. The load power tracking based on direct power control （DPC） is adopted for the power distribution layer to ensure system power balance. The research results indicate that， if the both strategies come into play， the workload of the control module can be reduced and the system response time can be shortened. Anyhow， the method optimized the tracking strategy of the traditional microgrid.
Keywords： distributed power supply； maximum power point tracking； load power tracking； hierarchical control
近年来关于微电网的研究越来越集中在控制策略方面，尤其是关于微电网功率平衡控制成为了研究热点。文献[1]提出了一种基于DC/DC占空比控制的负载功率跟踪，这种算法使得风光子系统的负载功率跟踪分别进行，计算量大，要求控制策略具有良好的实时性。文献[2]提出了一种功率限值控制策略，保证系统的可靠运行，这种方式控制简单但可靠性不高，误差较大，反应速度不灵敏。文献[3]中提出了一种投切负荷的自动紧急控制策略，这种方式通过改变功率需求的方式实现供需平衡，以破坏部分用户的用电可靠性来保证系统整体的可靠性。文献[4]中提出了一种针对微电网不同的运行状况选择MPPT策略与负载功率跟踪策略的运行与否，这种方式带来了系统工作量增加及控制策略复杂化的问题。本文在采用扰动观察法实现光伏子系统与风电子系统的最大功率跟踪控制的基础上，通过对逆变器的直接功率控制实现负载功率跟踪，在避免控制策略冗杂的前提下改善了上述三种控制策略存在的计算量大、实时性要求高、控制误差较大、可靠性不够与反应灵敏度较低的问题。
1 微电网建模
本文利用Matlab/Simulink软件实现含风光储的微电网建模。其中光伏子系统依据光伏电池的数学特性建立等效模型[5?7]；风电子系统采用Simulink/SimpowerSystems中叶轮模块模拟风速与输出转矩间的关系，通过转矩拖动永磁同步电机构成变速恒频风力发电系统；蓄电池子系统采用Simulink中的铅酸蓄电池模型，并根据负载用电能力与微电源的容量关系，设置蓄电池参数。风光互补系统的能量传输采用双向DC/DC和双输入Buck?Boost型DC/DC变换器，实现系统智能储能的目的，可以有效保护电池，提高电池的利用效率，稳定输出电能[8]。微电网系统建模整体结构如图1所示。
2 能量流动的协调控制
按照气象条件的变化，风光互补发电系统主要有风光储供能、风光供能、风储供能、光储供能、风电供能、光伏供能、蓄电池供能7种工作状态。由于气象条件的不确定性，微电网系统的工作状态需要不断根据风力发电机输出功率、光伏电池输出功率之和与负载消耗功率间的关系确定[9?10]。为了避免控制策略的复杂性，本文提出将风光储互补的微电网运行状态设定为风机与光伏电池一直工作在最大功率跟踪模式下，但在电能提供给负载前针对DC/AC逆变器采用负载功率跟踪控制，以此在最大化各个分布式电源效率的基础上保证整个系统的功率平衡。
2.1 光伏发电的最大功率跟踪控制
本文采用扰动观察法实现光伏系统的MPPT跟踪控制，其控制思想是以微小的电压波动不断扰动太阳能电池的输出电压，通过采样电路获得和，分别计算扰动前、后太阳能电池的输出功率，并进行比较。若扰动后太阳能电池的输出功率增加，说明此前的擾动能够提高太阳能电池的输出功率，下一次则在相同的方向施加扰动；反之，若扰动后太阳能电池的输出功率减少，则说明扰动不利于增加太阳能电池的输出功率，下一次则往相反的方向扰动[11?12]。其控制流程图如图2所示。
2.2 风力发电的最大功率跟踪控制
本文采用的风力发电MPPT亦为扰动观察法，控制思想与光伏MPPT相似。以一定的转速扰动值进行扰动，然后观察风力发电机的输出功率PT变化情况，如果风电机组输出功率增加，那么保持扰动方向不变；反之，将转速的扰动反向[13?14]。控制流程图如图3所示。
2.3 交流负载功率跟踪控制方法
当分布式电源的输出功率大于系统所能消耗的功率时，为了保持系统功率平衡，需要对供能系统进行负载功率跟踪控制。针对目前山区牧区居民用电主要是交流负载的现象，本文负载功率跟踪主要研究DC/AC逆变器采用直接功率控制（DPC），通过改变逆变器输出电压幅值实现交流负载功率控制[15]。图4为静止坐标系中三相电压型逆变器向量形式的等效电路[16]。图4中，为逆变器输入电压矢量，为逆变器输出电压矢量，为交流电流矢量，L为进线电抗器电感值，R为线路电阻。等效电路满足的电压平衡方程式为：
由式（7）可知，功率的变化率由微电网侧瞬时电压、瞬时电流、进线电抗器电感量以及逆变器交流侧的输出电压决定。一个采样周期内微电网电压和电流为常数，进线电抗器的电感值也为常数，因此此时功率的变化率只由逆变器交流侧的输出电压决定。根据这一特点参考文献[16]提出了一种基于电压空间和扇区分布图的逆变器输出功率调节方法，如图5所示。
根据式（7）可得到单位功率因数稳态运行时，在各个扇区中，不同电压空间矢量对有功功率、无功功率变化的影响，如图6、图7所示。
图5～图7中Ui（i=1，2，…，6）表示空间电压矢量，θi（i=1，2，…，12）表示扇区分布。由图5可以看出在扇区1时，电压矢量和的作用会使得dP/dt保持为大于0，即逆变器输出有功功率保持为增加，若此时需要无功功率降低，即保持小于0，可以选择电压矢量，，，根据最小开关损耗原则，选择电压矢量。同理，对12个扇区可能出现的对有功功率、无功功率变化的需求进行分析后可以得到如表1所示的开关表。
按表1所示对逆变器桥臂进行选通，即可实现直接功率控制。
2.4 蓄电池的充放电控制
本文中的蓄电池在系统中的主要作用是作为补充电源，削峰填谷、改善电能质量，因此蓄电池的充放电控制需根据系统功率流向进行判断。设光伏电池输出功率为、风力发电输出功率为、负载需求功率为、蓄电池可以接受的充电功率为，则蓄电池的充放电控制可设置为表2所示的工作状态。
3 仿真分析
根据上述的能量控制策略在Simulink软件中建立仿真电路。建模过程中，光伏与风电分别采用不同流程的最大功率跟踪控制，即光伏与风电的最大功率跟踪独立进行。负载功率跟踪则是在对光伏、风电、蓄电池的直流电压进行代数和后统一控制以達到避免系统过功率的目的。设置微电网光伏电池工作温度为25 ℃，输入光照强度变化趋势如图8所示，设置微电网风力发电机输入风速按图9所示趋势变化。采用扰动观察法实现最大功率跟踪控制、直接功率控制实现负载功率控制，得到微电网系统运行结果如图10～图12所示。
分析仿真结果可知：图10中光伏阵列实际输出功率与图8输入光照强度的变化趋势基本一致，说明光伏子系统处于最大功率跟踪控制状态。由图9与图11可知风电子系统输出功率变化趋势与输入风速变化基本一致，同理可得风电子系统处于最大功率跟踪控制状态。由图10可知系统实现光伏MPPT的时间约为0.12 s，而传统的MPPT与负载功率跟踪同时工作的模式，MPPT响应时间0.4 s左右，相比之下分层控制提高了系统响应速度。MPPT稳定作用后输出功率具有较良好的精度。但在初始阶段由于分布式电源启动，输出电压、电流无法立刻达到该输入量下的最大效率值，需要一段爬升期。
由图11可知系统实现风力发电MPPT的时间约为0.11 s，表明系统具有响应速度较快，但由于风电MPPT通过调节转速控制输出功率，此种方式惯性较大，造成调节过程中时滞性较明显，误差较大。初始阶段的误差原因也由分布式电源启动造成。由图12可知系统输出功率输出量及其变化趋势能够满足负载功率需求，说明配电层处于负载功率跟踪控制状态。图12中系统输出功率在0.4～0.8 s阶段出现的下滑趋势是由于波动量的存在使得系统输出功率在采样点出现高于负载功率需求的情况，直接功率控制就将调节输出电压来降低输出功率以达到供需平衡。
4 结 论
本文基于Matlab仿真平台，建立了含光伏电池数学模型、分布式电源MPPT控制模型、分布式电源逆变器控制模型和电池储能系统模型的微电网系统，在验证模型准确性的基础上，研究了含风光储的微电网功率跟踪控制策略。本文所建的微电网模型可用于微电网运行控制策略的运行分析，构建的微电网MPPT与负载功率跟踪策略可用于实际微电网系统，提出的MPPT与DPC分层控制的策略可以避免传统控制策略为保证系统功率平衡而在MPPT与负载功率跟踪模式间频繁切换的问题，提高了控制策略对功率动态平衡的响应速度。
参考文献
[1] 齐志远，王生铁，田桂珍.风光互补发电系统的协调控制[J].太阳能学报，2010（5）：654?660.
[2] 陆玲黎.风光互补系统智能控制策略研究[D].无锡：江南大学，2012.
[3] 郑润蓝.孤岛运行下微网电压频率控制策略研究[D].广州：华南理工大学，2012.
[4] 王宏，李兵.分布式风光互补电源的能量管理策略[J].电力电子技术，2010（6）：58?60.
[5] 苏建徽，余世杰，赵为，等.硅太阳电池工程用数学模型[J].太阳能学报，2001（4）：409?412.
[6] 吴忠军，刘国海，廖志凌.硅太阳电池工程用数学模型参数的优化设计[J].电源技术，2007（11）：897?901.
[7] 杨永恒，周克亮.光伏电池建模及MPPT控制策略[J].电工技术学报，2011（z1）：229?234.
[8] 徐峻涛，拾杨，李建林.分布式电源技术相关问题的讨论[J].电气应用，2014（5）：14?17.
[9] 刘然.微电网运行控制策略研究[D].焦作：河南理工大学，2011.
[10] 刘文.微电网孤岛运行的主从控制策略研究[J].五邑大学学报（自然科学版），2011（3）：56?60.
[11] 张富宏，周玮，孙辉，等.微电网孤岛运行时光伏发电控制策略研究[J].可再生能源，2014（7）：933?938.
[12] 刘立群.分布式风光互补系统控制与最大功率跟踪策略研究[D].上海：上海交通大学，2011.
[13] 贾要勤，曹秉刚，杨仲庆.风力机模拟平台的MPPT快速响应控制方法[J].太阳能学报，2004（3）：364?370.
[14] TEULINGS W J A， MARPINARD J C， CAPEL A， et al. New maximum power point tracking system [C]// Proceedings of PESC Record?IEEE Annual Power Electronics Specialists Conference. [S.l.：s.n.]， 1993： 833?838.
[15] 张淼，李运德，陈思哲，等.双馈感应风力发电机组的滑模直接电压控制[J].控制理论与应用，2012（2）：245?250.
[16] 尚磊，孙丹，胡家兵，等.三相电压型并网逆变器预测直接功率控制[J].电工技术学报，2011（7）：216?222.
