风光储微电网系统建模仿真

黄国维，邓伟锋，朱智成

（安徽理工大学 电气与信息工程学院，淮南 232001）

可再生能源发电已经成为世界电力能源发展的主流趋势，这种转型的背景是能源危机以及环保问题的突出，使用可再生能源发电可以减轻对常规化石能源的依赖，减少温室气体的排放[1-7]。微电网提供了一种将这些分布式能源整合并网的方案，有效解决了负荷增加，以及偏远地区例如山区、海岛等输电困难问题[1-3]。风光储微电网是一个主要由光伏电池板、风力发电机以及储能装置构成的混合互补的小型电力系统，具有并网和孤岛运行能力。风光储微电网作为新型的电力供应方式，也有自身的局限性，风能与光能量密度低，且受天气影响大，必须搭配额外的控制和平衡系统，合理配置风光储的容量，使得风能、光能、蓄电池能够相互补充，有效提升新能源发电的可靠性与持续性[8]。

目前，我国正在大力开展新能源发电，风光储微电网也处于研究与试运行阶段，目前，我国已经建成多个试点项目，包括100 MW风力发电机组、50 MW太阳能光伏发电阵列、20 MW化学电池储能的一体化风光储微电网工程，具有广阔的市场前景与环保价值。因此建立准确的风光储微电网仿真模型，有助于对微电网的运行与控制进行深入研究，并对实际工程项目具有指导意义[9]。

文献[10-15]对微电网并网和孤岛状态切换进行仿真分析。文献[16]设计了一种应用于偏远地区的风光储微电网孤岛方案，满足局域用户的基本用电需求。文献[17-18]建立了基于Matlab/Simulink对光储微电网的模型，模拟了光伏电池的最大功率跟踪。文献[19]研究了微电网中的逆变器的运行情况，并且在Matlab/Simulink中建立了下垂控制、V/f控制模型。文献[20]在PSCAD环境下搭建并分析了风力和光伏混合并网模型。

本文首先用Matlab软件模拟了太阳能以及风能的变化情况，然后在Matlab/Simulink环境下搭建了双馈异步风力发电机、光伏电池、以及蓄电池的控制模型，然后用仿真实现了光伏电池和风力发电机各自的最大功率跟踪运行，并且制定了蓄电池的充放电控制策略，最后对风光储混合模型进行仿真，仿真涵盖了风光储微电网运行过程中几种常见情形，仿真结果证明了所搭建微电网模型的正确性，以及所采用控制策略的有效性。

1 光伏及风力资源特性

风能和太阳能为风光储微电网的能量来源，且存在周期性的波动，用Matlab编写m文件模拟了一周内的光辐射水平变化情况，如图1所示，图2为同期气温及风速变化情况。

图1 光辐射强度变化Fig.1 Light radiation intensity curve

图2 温度及风速变化Fig.2 Temperature and wind speed curve

可以看出，太阳光辐射水平、环境温度以及风速都是在不断波动中的。这种变化将直接影响到光伏发电、风力发电的功率输出，进而引起所连接馈线上的电压波动。因此，在仿真模拟时，要选择较合适的模拟步长，这样可以仿真结果中捕获细微变化。例如，变压器的有载分接开关（OLTC）会因为母线电压突破阈值而产生切换，在实际的配电网中，对于变压器抽头的切换有着严格的限制，这样有利于系统稳定。另一方面储能装置对于功率变化的响应时间，蓄电池通过双向变换器对微电网功率的存储和补充，控制策略不同，响应时间也有差别，影响着储能装置的性能。

风光储微电网由光伏电池、风力发电机、储能系统、负载以及其他换流器组成，并网时整合连入大电网和其他负荷，其拓扑结构如图3所示。

图3 风光储微电网结构图Fig.3 Structure of wind/PV/storage hybrid microgrid

2 PV建模

光伏电池原理模型可由图4表示。

图4 光伏电池简化模型Fig.4 Photovoltaic cell simplified model

输出电压V以及电流I根据环境温度和光辐射强度的变化而产生变化，其I-V特性方程可由式（1）～式（6）给出：

式中：α，β分别为指定辐射水平下，电流和电压的温度系数；ISC为短路电流；UOC为开路电压；U为对应光伏阵列电压；Rref为参考光辐射强度，为1 kW/m2；Tref为参考环境温度，取25℃；RS为光伏模块电路串联等效电阻；Im，Um分别为对应最大功率点时的电流和电压。

光伏阵列输出功率可以表示为

由式（7）就能得到任意外部环境条件下的I-V特性以及输出功率。

光伏电池的发电效率受环境因素的影响，图5为Matlab环境下模拟的不同条件下的光伏电池的功率输出曲线，可见采用最大功率跟踪控制（MPPT），能使得光伏电池输出效率达到最高。

本文应用于光伏最大功率跟踪采用的是电导增量法，图6为该算法流程，理论上电导增量法能够快速跟踪光辐射强度变化，且跟踪精度较好。

图5 环境因素对光伏最大功率点的影响Fig.5 Influence of environmental factors on maximum power point of photovoltaic

图6 电导增量法流程Fig.6 Conductance incremental method flow chart

在Matlab/Simulink环境下搭建光伏电池的控制仿真模型，光伏模块设定功率为100 kW并运行仿真，仿真模型如图7所示，设置仿真时间为3 s，环境温度为25℃，加入可变光照强度，对应的功率输出如图8所示，仿真结果表明所搭建的光伏控制模型可以很好地跟踪光照强度的变化，实现最大功率跟踪。

3 双馈异步风力发电机建模

本文在Simulink环境下搭建双馈异步风力发电机仿真模型。风力发电机的受风面在承受自然风力时，风速的变化比较随机，因此本文编写S函数来制作随机风速模型，该风速模型可接入双馈异步发电机模型来模拟风机变转矩输入，图9为所模拟的风速变化曲线。

图7 光伏电池控制模型Fig.7 Control model of photovoltaic cell

图8 光伏电池功率及端口电压输出Fig.8 Photovoltaic cell power and port voltage output

图9 风速模拟仿真结果Fig.9 Wind speed simulation

另外本文采用比较成熟的定子磁链定向闭环控制方式，本文采用控制风机输出有功功率的方式来改变电磁转矩，进而调节风机转速，从而实现最大风能跟踪，这种方案如图10所示。

图10 最大风能跟踪控制框图Fig.10 Largest wind energy tracking control diagram

图10中Pv为输入风力扇叶的功率，Po为输出功率，Ps为电机定子有功功率，、为电机的控制指令，电机的功率关系如式（8）：

式中：Pcu为铜耗；PFe为铁耗；Pm为净机械功率；Pms为机械损耗。如图11所示在不同风速下，风机均有最大功率Pmax输出，图中虚线即为最佳功率曲线Popt，依据最大风能跟踪原理，只需让风机机械输出功率处于最佳功率曲线上，将此时的定子有功 Ps设定为为，又如式（9）为控制指令的计算方法：

式中：kw为功率系数，以此为依据就能控制定子有功功率，实现最大风能跟踪，先假设功率因数为1，那么此时=0。

图11 机械输出功率与转速度关系Fig.11 Relationship between mechanical output power and rotational speed

在Matlab/Simulink环境下搭建了双馈异步风力发电机的控制仿真模型，如图12所示，仿真过程中，设置10 MW的异步风力发电机模块，仿真在5 s处加入电压干扰，并且在6 s～7 s内改变风速，将风速由原来的8 m/s增加到10 m/s，仿真时间为10 s，运行仿真，图13给出了风力发电机出口母线电压，有功及无功变化情况，均折算成标幺值显示，仿真结果表明，搭建的仿真控制模型能够很好地跟踪风速变化且电压质量良好。

图12 双馈异步风力发电机控制模型Fig.12 Doubly-fed induction wind turbine control model

图13 风机出口电压以及功率输出Fig.13 Wind turbine outlet voltage and power output

4 蓄电池储能系统建模

储能系统是整个微电网系统中的关键设备，可以缓冲微电网运行模式切换过程中的冲击，提升系统稳定性，能够在微电网正常运行时，实现微电网与主网之间的功率交换平缓，削峰填谷；在孤岛运行模式下，支撑系统电能质量，保证微电网系统持续稳定运行，支持微电网运行模式的无缝切换，且能发出无功功率，补偿无功。

蓄电池等效电路模型可由恒定电阻串联受控电压源来代替，蓄电池在工作过程中主要考虑SOC、出口电压U变化，因此蓄电池的特性方程可由式（10）～式（11）来表示：

式中：Rb为内阻；Uo为端口开路电压；ib为短路电流；K为极化电压；Q为容量；A，B为电池特性常数。

本文对蓄电池采用P/f和Q/V下垂控制方式，实时响应母线电压和频率变化，补偿有功及无功功率，从而保持微电网系统的稳定性。图14和图15为蓄电池P/f和Q/V下垂控制控制原理图。

图14 P/f控制原理图Fig.14 Control schematic diagram of P/f

图15 Q/V控制原理图Fig.15 Control schematic diagram of Q/V

5 风光储混合模型仿真分析

正常情况下，微电网并网运行，在特殊情况下，断开并网连接开关，微电网转入孤岛运行。本文模拟了微电网运行过程中的4种情形：①并网状态下，微电网稳定运行，PCC交流侧母线电压、频率、功率都处于稳定状态；②并网状态下，微电网由于调度需求，撤掉一部分负载；③断开连接开关，由并网切换到孤岛状态，观察PCC端交流侧电能参数变化；④孤岛状态下，再次改动负荷，进一步观察电能质量的变化，分析微电网的孤岛运行特性。通过观察公共联结点（PCC）处的电压、频率、以及功率变化，分析所搭建的风光储混合模型的运行特性。

将仿真时间设置为10 s，前6 s微电网处于并网状态，6 s时断开并网开关，微电网转入孤岛状态，直到仿真结束，仿真过程中4种情形分别对应为0～3 s为情形①，3～6 s为情形②，6～8 s为情形③，8～10 s为情形④。仿真结果如图16～21所示，下面对仿真结果作出分析说明。

图16 频率曲线Fig.16 Frequency curve

图17 PCC交流侧单相电压Fig.17 Single-phase voltage of PCC AC side

图18 PCC交流母线功率Fig.18 Bus power of PCC AC

图19 蓄电池发出的功率Fig.19 Battery power

图20 光伏电池发出的功率Fig.20 Photovoltaic cell power

图21 风力发电机发出的有功及无功Fig.21 Power generated by the wind turbine

在仿真开始时，微电网初始状态如下，0～6 s，微电网处于并网状态，在并网阶段，蓄电池恒功率放电，且由大电网支撑，所以PCC交流侧母线电压总能保持稳定；在3 s时，电网内负载变化，通过Simulink锁相环模块测量PCC交流侧频率只有轻微波动，幅度不超过0.05 Hz，见图16，此时电压仍然保持稳定。

在6 s时，微电网转入孤岛运行模式，PCC交流侧频率以及电压均发生波动，其中频率波动范围不超过0.5 Hz，符合国标对电网频率波动的要求，母线电压幅值产生轻微波动，很快恢复稳定，这是因为蓄电池对微电网内无功的迅速补偿；8 s时，在孤岛状态下再次撤去一个负载，母线电压和频率仍然稳定，仿真结果接近微电网对运行模式无缝切换的要求。

图18为交流母线流过的功率，图19为蓄电池逆变器端口发出的功率，可见蓄电池即发出有功，也能够调节系统无功。从图18可以看出，3 s时，微电网并网状态切掉负荷，6 s时，微电网切换到孤岛状态，8 s时，微电网孤岛状态切掉负荷，母线有功及无功均保能持平衡，仿真结果说明，所搭建的风光储混合微电网仿真模型，能够满足微电网对于并网及孤岛运行时的有功及无功平衡的要求。

图20与图21分别为光伏电池和双馈异步风力发电机所产生的功率，从功率波动情况来说，光伏电池和风力发电机在运行时功率输出恒定。

6 结语

本文建立了风光储微电网的Matlab/Simulink详细仿真模型，基于光伏电池和风力发电机工作的环境，对温度、光辐射强度、风速的变化均进行了模拟，并且对光伏电池以及双馈异步风力发电机均采用有效控制策略，仿真结果显示所采取的控制策略均能够适应环境参数的实时变化，实现最大功率跟踪，对于蓄电池采用P/f和Q/V下垂控制策略，仿真结果显示PCC交流侧的电压及频率质量良好，说明所搭建控制仿真模型的正确性与有效性。

在Matlab/Simulink仿真中，对于微电网运行中常见的4种情形进行了仿真，仿真结果分析表明，PCC端电压、频率、功率波动情况均达到理想状态，验证了所搭建的风光储混合微电网模型的可行性，对进一步研究风光储微电网的运行特性有一定的帮助。