船舶微网功率分配策略仿真研究

2017-10-13王文斌俞万能杨荣峰于洪亮张文斌

船电技术 2017年6期

王文斌，俞万能，杨荣峰，于洪亮，张文斌

船舶微网功率分配策略仿真研究

王文斌，俞万能，杨荣峰，于洪亮，张文斌

（集美大学轮机工程学院，福建厦门 361021）

针对包含柴油发电机、光伏阵列、储能电池组成的船舶微网系统，提出了一种船舶微网功率分配策略。该控制策略依据各微源出力和负荷情况，制定相应的功率分配计划。在Matlab/simulink环境下对船舶微网各个组成部分进行建模并对所提出的控制策略进行仿真，仿真结果验证了所提出的控制策略的可行性和正确性。

光柴储船舶微网功率分配

0 引言

目前，船舶电站主要依靠柴油发电机为用电负荷提供电能，虽然其可靠性好但也造成了大量不可再生能源的消耗和环境污染。随着传统化石能源的日益枯竭，无污染且丰富的可再生能源如风能、太阳能、地热能、潮汐能等新能源的利用受到广泛的关注。新能源特别是太阳能在船舶微网中的广泛应用也将成为不可避免趋势。

为了充分利用可再生能源，保证船舶微网的安全可靠运行，必须对各发电单元输出功率进行合理调配。但是目前对于船舶微网方面的相关研究较少。文献[1]针对小型船舶，设计了基于电池组，柴油发电机和太阳能的船舶混合动力系统，介绍了系统配置、控制结构和能量管理策略，微网中包含380 V电网、220 V电网、直流电网，它们之间通过大量的变换器互联，降低了系统的可靠性。文献[2]和文献[3]对新能源游览船舶微网能量管理控制系统进行开发并提出相应的控制策略，已在实船应用，验证了所开发的能量管理控制系统稳定性和可靠性。该套控制系统和控制策略主要针对直流微网，直流微网电能利用率低、成本高。文献[4]提出基于规则的能量管理策略，根据负载功率需求情况进行微网能量控制。供电部分包含蓄电池组和柴油发电机，没有充分利用可再生能源减少船舶的排放。文献[5]提出了船舶微网发电系统的构建流程，并对关键技术进行了详细阐述，有效提高了清洁能源的利用率。

本文针对由光柴储组成的船舶微网，依据光伏电池、柴油发电机、储能系统发电特性，在Matlab/ Simulink仿真软件中建模。根据负荷情况和各微源的运行情况制定合理的功率分配计划。最后，组建整个船舶微网仿真系统，验证所提出的功率分配策略的可行性和正确性。

1 船舶微网系统拓扑结构

按照分布式电源的接入方式不同，船舶微网可以分为直流微网和交流微网两种结构。相比直流微网，交流微网具有微源的扩展性好、供电可靠性高的特点。图1为本文研究的船舶微网系统结构图，该系统由储能系统、光伏阵列、柴油发电机、DC/AC变换器及负荷组成。储能系统采用磷酸铁锂电池，通过双向DC/AC变换器接入交流母线，实现了能量在储能系统和交流母线的双向流动。光伏阵列通过单向DC/AC变换器接入交流母线，能量只能从光伏阵列流向交流母线。

图1 船舶交流微网系统结构

2 基于光柴储船舶微网的建模

2.1 磷酸铁锂电池

磷酸铁锂电池由于其发热量低、稳定性好；循环寿命长；生产和使用过程中无毒、无污染而被广泛应用。本文磷酸铁锂电池建模方法参考文献[6]，如图2为单体电池等效电路模型。

如图2所示，单体电池可以等效为A、B、C、D四个部分。A部分为电池的热模型，由受控电流源τIB和电池热阻组成，反映了电池不同充放电电流下对应的温升。B部分为采用安时积分法估算电池SOC 模型。C部分为滞回电压模型，反映单体电池的滞回电压特性。D部分描述电参数特性，由平衡电动势emf（Electro-Motive Force）、滞回电压Lh、直流内阻Ω和三阶RC网络组成。

2.2 光伏电池

光伏电池的等效电路模型[7]如图3所示。

图中I为光生电流，其大小取决于光照强度和温度，为一个受控电流源；I为电压反作用PN结产生的电流；I为光伏电池因漏电而发生的短路电流；R和R分别为光伏电池的串联电阻和并联电阻；为光伏输出电压；为光伏输出电流。由等效电路图可得光伏电池的输出电流为：

上式中I为二极管反向饱和电流；为电子电量常量，为1.602e-19（C）；为二极管特性拟合系数；为玻尔兹曼常数，为1.831e-23（J/K）；为光伏电池工作开氏温度值；I为在太阳辐射强度为1000 W/m2、电池温度为25℃情形下的短路电流；为结常数，为1.5。

图4为根据上式得出的光伏阵列模型。

图3 光伏电池等效电路模型

2.3 柴油发电机

柴油发电机是把原动机的机械能转换为电能的一种发电装置，图5为柴油发电机的模型框图，主要包括柴油机，调速器，同步发电机和同步机励磁系统组成。建模方法参考文献[8]。转速调节器采用PID控制，柴油发动机采用一阶惯性近似模型，转差信号经过转速调节器得到油门指令值，油门执行器依据指令值给柴油机气缸喷油，柴油发动机带动同步发电机旋转发电。励磁系统通过调节励磁电流，保持机端电压稳定。

图4 光伏阵列模型

图5 柴油发电机模型框图

2.4 逆变电源建模

光伏电池和蓄电池输出的直流电必须通过DC/AC变换器接入交流微网，其拓扑结构如图6所示，上位机通过控制信号选择逆变器的控制模式，控制器根据不同的控制模式生成IGBT的开关信号，把直流电转换成交流电，实现了能量形式的转换。本文中采用的控制模式有两种：电压/频率（V/F）控制和功率（PQ）控制。

图6 逆变电源拓扑结构

V/F控制的作用是控制逆变器输出恒定的电压和频率为微网提供电压和频率支撑，其输出功率随负荷变化而变化，控制结构如图7所示。外环由“功率参考值形成”环节和“功率控制”环节构成，得到电流内环的参考信号，电流内环把外环得到的电流参考信号与实际电流比较，对误差进行PI控制得到输出电压控制信号。PQ控制的作用是控制发电单元输出恒定的功率，控制结构如图8所示。设定功率因素为1，功率参考值除以微网电压得到电流参考信号，电流内环解耦控制，对d轴分量和q轴分量实现了单独控制。

图8 PQ控制结构图

3 船舶微网系统的功率分配策略

船舶微网不同于传统的电网，没有统一的调度中心进行协调，并且大功率负荷、非线性负荷多，运行工况比陆地微网复杂。因此如何分配船舶微网中柴油发电机、储能系统、光伏阵列的输出功率是微网安全可靠运行的关键。图10为功率分配策略流程图。（load：负荷需求功率；pv：光伏输出功率；bch：蓄电池充电功率；bf：蓄电池放电功率；d：柴油发电机输出功率；SOC：蓄电池荷电状态；SOClow：蓄电池荷电状态下限值）首先检测各个节点电压和电流，计算相应的功率。当光伏输出功率大于负荷时，光伏电池直接给负载供电，多余的能量给电池充电,此时为太阳能供电模式。当蓄电池并入微网且柴油机没有启动时，蓄电池采用V/F控制，为船舶微网提供电压和频率支撑，快速补偿微网中光伏和负荷的功率变化，此时为太阳能和蓄电池供电模式。当柴油发电机并入微网时，由于柴油发电机调速特性可以为微网提供电压和频率支撑，光伏电池和蓄电池都采用PQ控制，此时为光柴储联合供电模式。

4 仿真分析

基于以上各个模块的建模及分析，搭建图9所示的船舶微网模型。图中柴油发电机的额定容量为60 kVA，光伏阵列额定功率为23 kW，电池组参数为100 Ah-537 V。

图9 船舶微网模型

图10 功率分配策略流程图

(a)发电单元和负载有功功率曲线

(b)微网母线电压

图11 工况1仿真波形

工况1：功率曲线波形如图11（a）所示，初始时刻，太阳光照强度为1000 W/m2，温度为25℃，并且保持上述条件不变，光伏阵列输出功率保持为23 kW，负载所需功率15 kW。由于光伏输出功率能满足负荷要求，所以此时为太阳能供电模式，多余的功率给蓄电池充电，充电功率为8 kW。1 s时，系统负荷突然增加15 kW，光伏输出功率不足以满足负荷需求且蓄电池SOC>SOClow，供电模式由太阳能供电切换为太阳能和蓄电池供电模式，蓄电池的输出功率由bf=load-pv决定，为7 kW补偿了系统中的功率缺额。由图11（b）可知，在供电模式切换瞬间，系统电压发生短时突变，经过0.01 s后恢复到稳态。

（a）发电单元和负载有功功率曲线

(b)微网母线电压

图12 工况2仿真波形

工况2：功率曲线波形如图12（a）所示，初始时刻太阳光照强度和温度与工况1相同，系统负荷为73 kW，光伏阵列和蓄电池输出功率分别为23 kW和30 kW，由于光伏和蓄电池输出功率不能满足功率需求，所以多余的负荷功率由柴油发电机承担，柴油机输出功率为20 kW，此时为光柴储供电模式。在1 s时，负荷突然增加15 kW，为了充分利用可再生能源，光伏始终以最大功率输出23 kW。由于蓄电池的响应速度快，在蓄电池SOC和放电电流允许的情况下增加的15 kW功率中的10 kW分配给蓄电池，加快系统的响应速度。不足的功率由柴油机发电机根据公式d=load-bf-pv进行补偿，使系统能量供需平衡。由图12（b）可知，不论在系统稳定运行时还是功率发生波动时，所提出的功率分配策略都能保证微网母线电压不发生突变。

5 结论

本文基于光柴储船舶微网系统，依据各发电单元的功率输出和负荷需求，制定三种供电模式：太阳能供电模式、太阳能和蓄电池供电模式、光柴储联合供电模式，满足船舶微网对有功功率的需求，使交流母线电压保持稳定。为验证所提出功率分配策略的有效性，在matlab/simulink中对各发电单元模块化建模，组建整个船舶微网系统。仿真结果表明所提出的功率分配策略在负荷波动情况下仍能保证系统的稳定运行。本研究为船舶微网各发电单元的功率分配提供了参考，在后续的工作中还需要对功率的优化调度进行研究。

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The Simulation on Power Allocation Strategy for Ship’s Hybrid Microgrid

Wang Wenbin, Yu wanneng,Yang Rongfeng, Yu Hongliang, Zhang Wenbin

(Marine Engineering Institude,Jimei University, Xiamen 361021, Fujian, China)

TM91