电池测试节能直流微网模型预测虚拟惯量电压稳定方法
阅读说明：本技术 电池测试节能直流微网模型预测虚拟惯量电压稳定方法 (Virtual inertia voltage stabilization prediction method for energy-saving direct-current micro-grid model in battery test ) 是由 龙波 曾伟 陆鹏杰 于 2021-09-02 设计创作，主要内容包括：电池测试节能直流微网模型预测虚拟惯量电压稳定方法。本发明主要应用在由动力电池组测试系统组成的直流微电网,克服了由于电池测试过程中频繁充放电带来的直流母线电压波动过大的问题。通过添加虚拟电容引入虚拟惯量控制,同时结合模型预测控制,通过模型预测控制器预测并计算最优的参考电流补偿量,然后叠加到虚拟惯性控制中的虚拟参考电流,进一步抑制直流母线电压波动。最后投入到使用电压电流的双闭环控制的L型双向AC-DC并网变换器中,在引起直流母线电压波动的暂态过程,模型预测控制器通过采样的直流母线电压和电流,计算使直流母线电压波动最小的补偿电流,达到良好的电压波动抑制效果。(A method for predicting virtual inertia voltage stability by a battery test energy-saving direct-current micro-grid model. The invention is mainly applied to a direct-current micro-grid consisting of a power battery pack testing system, and solves the problem of overlarge direct-current bus voltage fluctuation caused by frequent charging and discharging in the battery testing process. Virtual inertia control is introduced by adding a virtual capacitor, meanwhile, in combination with model prediction control, an optimal reference current compensation quantity is predicted and calculated through a model prediction controller, and then the optimal reference current compensation quantity is superposed to virtual reference current in the virtual inertia control, so that voltage fluctuation of a direct current bus is further inhibited. And finally, the model prediction controller is put into an L-shaped bidirectional AC-DC grid-connected converter using double closed-loop control of voltage and current, and calculates compensation current which enables the fluctuation of the direct-current bus voltage to be minimum through the sampled direct-current bus voltage and current in a transient process causing the fluctuation of the direct-current bus voltage, so that a good voltage fluctuation suppression effect is achieved.)
技术领域
本发明属于由能量回收电池测试系统构成的直流微电网领域，具体涉及一种适用于L型AC/DC双向变换器的模型预测虚拟惯性控制的直流母线电压波动抑制方法。
背景技术
现目前，电动汽车的快速发展，电池的性能和寿命直接影响电动汽车的大规模产业化。评估电动汽车的电池性能已经成为关键的电池技术问题。目前，蓄电池测试系统广泛应用于评估动力电池组的特性，已经成为电动汽车行业不可或缺的重要部分。
当前的动力电池组测试系统放电方式包括两种：电阻耗能式放电和能量回收并网放电。为了避免能量的大量浪费，本发明主要研究对象为由动力电池组测试系统构成的直流微电网。电池充放电测试通过DC-DC变换器实现，其释放能量输出到直流微网，然后通过双向DC-AC变换器连接到电网，将测试能量回馈到电网，从而实现测试节能的目的。
图1中展示了由动力电池测试系统组成的直流微电网，其由许多并联的电池测试单元、DC-DC变换器、直流电容、和双向DC-AC变换器等组成。其中，多个独立动力电池组测试单元通过DC-DC变换器与直流母线连接，直流母线通过一个双向变换器与交流电网相连，大大简化了电路拓扑，节约了成本。由于双向变换器的存在，动力电池测试系统不仅可以实现放电测试过程的放电并网，同时可以实现动力电池组的充放电性能测试。
由于相对独立的动力电池组测试单元，它们进行充电或者放电测试的过程并不一定一致，并且电池功率也有差别，当出现不同的电池测试加入直流微网时，这会引起直流微网功率波动，尽管直流母线电容在一定程度上可以吸收或释放功率来抑制波动，但它的容量是有限的。因此，直流母线将由于缺乏惯性而导致直流母线电压波动，严重的电压跌落或者超调威胁系统的稳定，危害其他器件和交流电网。因此，在保证稳定的情况下进行动力电池组的充放电测试尤为重要。
发明内容
本发明目的是提出一种虚拟惯量控制(virtual inertia control(VIC))和模型预测控制(model predictive control(MPC))相结合的方法，为由动力电池测试系统构成的直流微网提供惯性，通过多步预测，提供最优的补偿电流，抑制直流母线电压波动，增强系统稳定性。
为了实现上述的目的，本发明采用如下技术方案。
首先通过引入虚拟电容Cvir来增加直流微网的惯性，图2和3分别表示了直流微电网的简化模型和虚拟电容的功率变化，经过推导可以得到虚拟电流的变化量Δi
其中，为虚拟电压参考，为虚拟电流参考，i0为双向变换器输出电流。
同时模拟了同步发电机的阻尼特性，得到虚拟惯性控制方程
其中，kD为阻尼系数，u0为额定电压。当直流母线由于充放电而引起功率波动时，由于虚拟惯性电容Cvir的存在，变换器通过吸收和释放有功功率的来阻止直流母线电压的变化，同时阻尼系数kD进一步抑制电压的振荡。
通常情况下虚拟电流参考为一个固定参考值，当出现功率波动时，固定的虚拟电流参考无法维持母线的功率的恒定而导致直流母线电压的波动。因此，本发明中MPC控制器根据外部变化情况计算最优的补偿电流Δidc，然后将其叠加到VIC的虚拟参考电流中，实时调节虚拟惯性控制的输入量，增强系统抑制直流母线电压波动的能力，其控制框图如图4所示。
模型预测控制器通过式二中虚拟惯性控制方程建立状态空间模型，为消除积分项引起的静态误差，改写成为离散增量形式
其中Δu(k+1)是控制输出，表示直流母线电压的变化，同时，直流母线电压变化为Δu(k)，虚拟电流参考变化为以及直流母线电流变化可写为Δi0(k)，A、Bu、Bd分别表示系统状态方程中的参数矩阵。
考虑到计算精度和计算时间，进行三步迭代预测算法。因此电压的预测方程可以表示为
其中，Y3(k+1|k)为在k时刻系统三步预测的输出，为控制量增量序列，作为MPC的输入独立变量，SA、I、Su、Sd分别为系数矩阵。
直流微电网的变换器的目标是恒定直流母线电压，当动力电池组放电功率增大时应向电网释放能量，当动力电池组充电功率增大时应向电网吸收能量，同时应该为功率波动提供惯性。当直流母线电压出现波动时，MPC控制器能在三步预测范围内寻找最优的补偿电流，平滑母线电压波动。因此，考虑到直流母线电压和参考电流变化，成本函数设计为
其中，λ1和λ2表示电压变化和电流变化的权重系数。此外，Δu(k+i|k)和分别表示k时刻电压和电流的误差，前者的作用是使电压尽快恢复，后者的主要作用是尽可能减少VIC的出力成本。
由于微网直流母线电压的变化应该限制在一定范围内，因此这是一个带约束的MPC问题，可以将其描述为：
为求解式六，可以将其转化为二次规划(QP)问题。应将成本函数转化为二次标准型(zTHz-gTz)，同时将控制量约束改写成Cz≥b的线性标准形式，首先定义中间变量
可以将成本函数式五改写成
因为与独立变量电流变化量无关，所以对问题的优化而言，上式等价于：
然后将电压约束转化为Cz≥b的线性标准形式：
于是带电压变化量约束的MPC优化问题转化为如下的QP问题描述：
本发明中的MPC控制器的输入为直流母线电压电流采样值，通过上述QP问题的求解，最终求解出使电压波动最小并且MPC输出成本最低的虚拟参考电流增量序列：
然后将这个有的虚拟电流增量叠加虚拟惯性控制中的虚拟电流参考值中
其中ivic(k)为最终的虚拟电流参考值。整个系统如图4所示，通过引入虚拟电容而提出的VIC控制，为系统瞬态过程提供惯性支撑，抑制直流母线电压的波动。此外，MPC控制器通过检测系统电压的变化，基于系统预测模型，预测出系统在电压波动情况下需要的补偿电流Δidc(k)，结果增强了VIC的电压波动的抑制能力。
由于上述技术方案的运用，因此，本发明具有如下特点
1、本发明采用双向DC-AC变换器的虚拟控制技术，为系统提供了惯性和阻尼，该技术能够为直流微电网瞬态响应提供惯性支撑，并抑制直流总线电压的波动。有利于电池充放电系统的频繁充电和放电测试。
2、本发明采用了模型预测控制器来改变虚拟惯性控制的参考电流，MPC根据直流母线电压和电流变化情况在有限的预测步长中计算最佳的补偿参考电流增量，从而扩大了虚拟惯性控制抑制直流母线电压的能力。
3、本发明通过模型预测控制的虚拟惯性控制策略来增强系统的惯性，不需要额外的储能环节，同时用一个双向AC-DC变换器用来转换功率，节约了成本。
附图说明
图1：本发明中基于电池测试系统的直流微网的配置；
图2：本发明中的简化的直流微网的电路；
图3：本发明中的带虚拟电容的惯性增强方法；
图4：本发明中的虚拟惯性VIC的预测模型图；
图5：本发明MATLAB/Simulink仿真中充电电池模型的各参数变化结果；
图6：本发明中加入充电干扰的各种控制方法对比图；
图7：本发明中放电干扰电池的各参数变化结果；
图8：本发明中加入放电电流干扰的各种控制方法对比图；
图9：本发明中考虑电网电压干扰的各种控制方法对比图；
图10：本发明中加入直流母线负载干扰的各种控制方法对比图。
具体实施方式
以下将结合本发明的优选实例和附图对技术方案进行清楚、完整地描述。应当理解，优选实例仅仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的其它所有实施例，都属于本发明保护范围。
本发明提供了一种通过虚拟惯性控制(VIC)与模型预测控制(MPC)相结合的双向DC-AC变换器对直流微网进行虚拟惯性控制的策略。所提出的方法可以在瞬态期间提供惯性支持，并优化系统电压的动态特性。建立了以直流母线电压变化范围为约束，以电压偏差和VIC出力为优化目标的预测模型，利用预测模型计算下一时刻所需最优电流增量，以改变VIC的输入电流参考，从而增强虚拟惯性控制的电流调节能力，增强系统的稳定性。
本实施案例的主要内容包括：
模型预测的虚拟惯性控制包括：虚拟惯性控制(VIC)模块，模型预测控制(MPC)模块，电流内环控制器模块。在VIC控制下稳定运行，此时MPC控制器输出的虚拟电流参考补偿量为零，当出现直流母线电压波动时，虚拟惯性控制通过虚拟电容吸收和释放功率来维持母线电压的恒定，同时MPC控制器通过计算得到使直流母线电压波动最小的补偿电流进一步增强VIC的惯性支持能力，从而使直流母线电压波动减小到最低。
以一台采用图4控制方案的双向并网变换器为例，分析在扰动下直流微电网的直流母线电压动态响应结果。电池参数以特斯拉公司Model-S 85动力电池信息为例。并网逆变器、电网、控制环节部分参数如表1所示。另外，系统稳定运行的初始状态设置为存在一个电池进行50A恒流的放电测试，在这个初始状态下进行下列几种情况的对比。
表1是动力电池的参数
表2是MPC-VIC控制的参数
按照图3在MATLAB中搭建仿真模块，按照表1和2设置预定控制参数，对比在不同控制下的直流母线电压动态响应。其中VIC表示采用现有的虚拟惯性控制，NO-VIC表示传统的双环控制，MPC-VIC表示采用所提出的模型预测的虚拟惯性控制。
系统的运行实现过程如下：
步骤S110：首先进行初始化设置，将虚拟惯性控制参数和模型预测控制器参数初始化；
步骤S120：采样系统运行情况下的直流母线参数，包括直流母线电压u(k)和直流母线电流i0(k)，并将其送入到MPC-VIC控制器中；
步骤S130：模型预测控制器开始计算中间变量如E(k+1|k)和M(k+1|k)等；
步骤S140：解决这个QP问题，并得出最优补偿虚拟电流参考Δidc(k)；
步骤S150：将这个最优的参考值送入到虚拟惯性控制中，叠加到虚拟电流参考上，此时的虚拟电流参考应该是：通过计算MPC-VIC得到PWM控制信号，将控制信号作用于双向变换器，实现直流母线电压波动的抑制，然后重复步骤S110。
在图5中，为了验证充电电流的干扰，当系统稳定运行时，在0.16s时增加10A的充电电池测试，可以看到电池SOC从初始的50％逐渐增加，充电电流稳态下恒定在10A，电池端电压最终稳定在382.8V。图6中为各种控制方案的对比图，结果在没有加入惯性控制，即NO-VIC控制时，直流母线瞬时最大压降达到16V，并在恢复过程中产生一定过冲。使用VIC控制时，由于提供惯性支持，直流母线电压跌落减少到约11V，虚拟电容的惯性控制发挥作用。在MPC-VIC控制中，由于MPC控制器能够提供更大的惯性，直流母线电压跌落进一步减小到8V。
图7显示了放电电流干扰下电池SOC的情况，系统稳定运行的情况下，在0.16s时加入的电池放电测试，其放电电流为恒值10A，电荷量从50％开始减少，端电压维持在376.8V。图8显示了不同控制方法的对比结果，在NO-VIC控制中，由于加入放电测试，使直流母线功率升高，导致直流母线电压瞬间增大到716V，并且出现电压波动。通过添加虚拟惯量，在VIC的控制中，电压波动降低了37.5％。进一步地，在加入MPC-VIC控制中，直流母线电压减小56.2％。证明了该方法的有效性。
在电网电压变化下的直流母线电压波动结果显示在图9中。实际上，交流电网并不总是理想的，当电网电压波动时，会影响直流母线电压的稳定性。当三相电网电压增加20％然后又恢复，以此来模拟电网电压的波动。当电网电压增加时，对于NO-VIC、VIC和MPC-VIC方法，瞬时直流母线电压下降到大约5.6、3.6和3V。在上述方法中，MPC-VIC方法证明了最小的直流母线电压降。
在直流母线负载切换下，直流母线电压波动结果显示如图10所示。在0.14s接入10KW电阻负载，在0.2s移除电阻负载。如图10所示，NO-VIC、VIC和MPC-VIC的直流电压分别降低了约18、11和9.8V。与VIC和NO-VIC相比，MPC-VIC的波动分别减少了45.5％和10.9％。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所展示的实施例，而是要符合于本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
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