机动式光-油综合能源系统设计研究

李 渊，李 钏，宋建青，刘文平

(中国电子科技集团公司第十八研究所，天津 300384)

为保障外场测试能源供应体系，不断改进外场测试保障设备，研究人员针对可移动式方舱供电系统提出了利用太阳能等绿色可再生能源解决方舱的各种用电需求[1]。随着科学技术的不断进步、用电设备的日益复杂化以及外场环境条件的日趋严苛，对能源保障起关键作用的供电方舱的性能要求也越来越高，供电方舱不仅要具有较强的环境适应能力，还应具有稳定、方便、可靠的电源系统[2]。

方舱在后勤能源核心能力建设中发挥着极其重要的作用，主要包括方舱医院、方舱指挥中心、方舱厨房等。目前我国可移动式方舱的电源系统主要是利用电站方舱或发电挂车发电的方式供电，该供电方式供电系统铺设范围大、噪声大，而且油耗量大，需要频繁加油，这些缺点限制了方舱更好的应用[3]。

能源是现代工业时代的命脉，是进行外场工作的根基力量，掌握可靠的能源供给就掌握了主动权。由于人员赴外试验所处地区基本没有电力供应，针对供电难以长时间满足的问题，本文提出了一种机动式光-油综合能源系统。该系统依托可移动式方舱，通过舱顶光伏展开结构可以很好地利用太阳能发电的优点，为方舱提供连续、可靠的电力供应，可有效解决传统供电模式中噪音大且需频繁加油的缺点；搭配的能源系统可以作为独立的电源系统应用于方舱中，该系统不但能达到节能的目标，并且操作程序大大简化，应用和维护都方便许多，能够满足快速稳定的供电要求，解决外场试验中各种仪器设备的用电需求，确保任务顺利完成。

1 机动式光-油综合能源系统总体设计

1.1 系统构成介绍

机动式光-油综合能源系统由光伏发电系统、储能电池系统、柴油机组供电系统和电能智能管理中枢组成，如图1 所示，其中电能智能管理中枢负责控制系统的总体软硬件控制，负责多能源的输入、整合与转化，将不同的能源输入按照一定规则调度，使输出达到负载所需电压及功率。

图1 机动式光-油综合能源系统

(1)光伏发电系统

太阳能发电系统主要采用太阳能帐篷的方式，代替传统的太阳电池板。太阳能帐篷即在方舱的外壁涂覆上一层太阳电池材料制成的薄膜，并且太阳电池表面设有一层透明防护层，保护薄膜太阳电池不易划伤。

(2)储能电池系统

蓄电池系统主要由磷酸铁锂电池组组成，其主要作用是平时将光电储存，在无光的情况下向负载提供电力。

(3)柴油机组供电系统

当连续多日无太阳且蓄电池系统储存的电能已经无法继续支持负载的正常工作时，可启动备用柴油机组供电部分为负载供电。

(4)能源管理中心

能源管理中心负责能源系统的总体软硬件控制，负责多能源的输入、整合与转化，将不同的能源输入按照一定规则调度，使输出达到负载所需电压及功率。主要针对太阳能、储能、柴油机三种能源进行转换、管理控制，并利用这三种能源进行电能输出，建立光-燃-储型离并网综合微电网系统。

1.2 系统基本原理

考虑避免能源损耗，满足高效率输出目标，本系统采用380 V/50 Hz 交流耦合的技术方案，如图2 所示。该拓扑结构简单，光柴储协调运行等控制策略简洁容易实现，交流保护技术成熟，系统更加安全可靠。

图2 光油综合能源系统拓扑示意图

本系统基本功能包括：

(1)具备光伏发电、柴油发电、电能存储和单相/三相交流输出功能，满足各输出支路独立控制，并具备接入市电的能力，具备市电、光伏组件和柴油发电为储能电池充电的功能。

(2)柴油发电机组由柴油发电机和连接线缆等组成。柴油发电机满足在3 000 m 海拔稳定有效输出功率38.17 kW，可根据能源管理系统综合调度，在储能电池组能量不足时自启动，为任务设备提供电源保障，也可通过能源管理系统为储能电池组充电。

(3)具备监控、保护、黑启动、柴油机无缝投退等功能。

(4)供配电网络：a)系统配套相应功率的供配电网络；b)供配电网络各输出支路可独立控制，支持单相负载和三相负载接入；c)具备故障声光告警功能，具有故障自动切断、手动复位功能。

2 基于容错控制的混合能量协调控制技术

2.1 电智能单元模块化

本项目设计了一种“智能DC/DC-储能模块”(In‐telligent DC/DC and Battery Module,IDBM)的模块架构，该架构是将DC/DC 元件、储能电池单体分别以经过优化后的较小规模串联成组，然后配置微型变流器(即通常所说的功率优化器)，再将它们与储能电池组并联，利用储能电池为DC/DC 单元提供可靠的功率输入、输出装置。将DC/DC 单元、储能电池看作一个整体，再配置一个微型变流器控制它们给负荷供电的功率，就形成了一个电源模块的雏形。电源模块的控制功能是通过一个微型处理器编程实现的，因而称其为“智能DC/DC-储能模块”(简称电源模块)，工作原理及结构示意图如图3 所示。

图3 IDBM的结构和工作原理示意图

在IDBM 中，通过检测DC/DC 输入端的电压、电流，可以计算出DC/DC 组串当前的发电功率；通过储能电池的电压、电流的持续检测和积分，可以估算储能电池当前的电量，即电池荷电状态(SOC)；通过输出侧电压、电流检测以及系统级的功率调度指令，可以确定本模块需要输出的功率。利用这些信息，分别控制发电功率变流器、输出功率变流器，就可以使DC/DC 模块产生期望的功率Pin、使模块输出载荷所需要的功率Pout，同时，储能电池的充放电功率也得到了控制。

2.2 分布式协同控制策略

分布式协同控制策略是底层控制策略，应用到每个IDBM 模块上。引入多智能体系统(multi-agent system，MAS)思想，将每个IDBM 模块视为一个节点单元，各个节点单元之间相互协作，既要在层内满足发电和用电功率匹配，又要实现各个储能单元之间的均衡。具体而言，本项目将每个IDBM 建模为一个智能体，对每个IDBM 设计分布式协同控制策略，使得各个IDBM 模块仅依靠各模块间的通讯实现储能均衡，即各单元储能电池SOC彼此相同。在实现均衡的同时还要满足功率平衡的设计目标，调节能量流动大小，保证各模块输出能量的总和能够满足负荷的需求。分布式协同控制系统结构详见图4。

图4 分布式协同控制系统结构

通过对IDBM 模块能量流分析确立一致性调节手段。

式中：Pout为IDBM 模块输出到母线上的功率；PPV为光伏电池产出的功率；PBat为储能电池吸收的功率，PBat＞0 代表电池充电，PBat＜0 代表电池放电，因此，通过调节POM 模块占空比即可控制IDBM 模块能量的流动方向和大小。

当系统规模逐渐增大时，网络中节点数越来越多，每个IDBM 均需要将自身状态(包括光伏发电功率、储能系统核电状态、储能电池电压等)通过网络与周围节点交互，网络承载的数据负载过大，容易导致通讯时延、丢包等问题。为了解决网络负载量过大的问题，本项目采用事件触发控制策略，仅当每个IDBM 节点与预测的邻居误差超过某一界限时才传输一次数据。当系统稳定工作时，各个模块状态几乎同步，仅在扰动或负荷波动作用下才导致状态的轻微偏离预期轨线，因此网络中的数据流可以尽可能地降低。

2.3 容错控制策略

能源系统的容错控制方法是提高系统可靠性和降低风险的重要方法。故障检测与诊断是容错控制的重要基础，因此研究容错控制必然涉及故障检测与诊断技术。本项目通过研究每个IDBM 以及能源系统整体的可靠性问题，采用模型和数据驱动相结合的故障诊断方法，并设计主、被动容错控制策略，以规则库为基础，建立系统的安全运行基准，同时结合基于模型的辨识方法对系统未来数据可预测性质，使故障的识别速度和精准度大为提升。

本项目首先基于IDBM 模型建立分布式状态参数估计器，并实时预测未来系统状态演化，同时通过多元信息统计分析方法对实时采集的数据进行特征提取与异常辨识，并最终确定故障状态。

对于分布式电源系统故障情况下的控制问题，首先需要建立故障模型。为分析方便，在系统标称模型中引入故障因子。

其中，ρi∈[ 0,1] 为第i节点的故障率，表示系统发生故障的程度。若ρi=0 则系统未发生故障，此时可执行分布式协同控制算法并对上层优化算法很好地执行。若ρi=1 则该IDBM 完全失去控制，对于网络故障也应归为此类。此时系统检测出故障后应立即隔离该节点，防止未定义的节点动作影响正常节点的运行，导致故障在系统中蔓延，最终拖垮整个平台。若0 ＜ρi＜1，则该节点部分功能丧失，但仍可以正确的趋势执行控制器指令。通常，对于0 ＜ρi＜1的情形，可以通过控制理论分析得出系统的吸引域(domain of attraction，DOA)，进而设计被动容错控制策略。

3 功率网关与电源模块的柔性互联技术

3.1 网络化能源系统结构

本项目研究一种基于电源模块的能源系统结构，在较小的规模实现电能输入与电池的最佳融合与控制，再利用基本的电源模块串并联，构成完整的电能源输入与储能系统，储能系统再与DC/DC 组成分布式可移动供能方舱车的能源系统网络，向负荷供电。基于电源模块的分布式可移动供能方舱车电源系统可以采用如图5 所示的拓扑结构。

图5 电能源网络系统示意图

如图5 所示，输入开关阵列用于调整多重能源与功率网关模块的输入对应关系，以及各功率网关模块之间的串并联关系；高低压直流母线用于实现对应电压等级的功率网关模块输出以及电源模块的输入连接；母线开关阵列用于改变电源模块的直流母线电压，同时用于改变模块之间的串并联关系；输出开关阵列则是为了改变电源模块的输出串并联关系以及所对应的负载；储能单元作为输出、输出之间的另外一个能量暂存通道，可以用来改变能量流的时空特性，并对功率网关和电源模块实现功率解耦控制，增加了模块控制的灵活性和可靠性。

综上，正是由于开关阵列和多母线结构，使得该系统的能量/功率流可完全由控制平台和自身控制器来控制，实现了功率流与信息流的深度交互，以及电源系统的高度可重构。

3.2 模块化分布式智能互联电能源系统网络

系统可以根据负荷情况对能源动力子系统进行配置优化，但由于负荷变化的不确定性，尤其是要应对大功率冲击性负荷的功率需求，将会出现某个能源子系统的功率和能量难以满足负荷需求、而其他子系统的功率或能量过剩的情况。为进一步提高整个能源动力系统的安全性和可靠性，需要通过技术手段实现各个子系统之间互联，实现功率和能量的有序调度。

由于各个智能电源模块(ISM)具备功率和信息两种对外的接口，当ISM 连接组成系统时，实际上就在构成功率回路(功率网)的同时，构成了一个信息网，也可以把功率网和信息网合称为“可重构子网络”。每个能源子系统就是一个子网，所有的子网互联就构成了模块化分布式智能互联电能源系统网络。

4 系统运行仿真测试结果

场景设定：测试场地假定为新疆地区，属于光伏一类地区；全年日照大约在2 550～3 500 h；夏至日照时长约为14～16 h，冬至日照大约在9 h，春秋季节日照时长约为12 h；晴天较多，且天空中云量很少，因此日照强度大、时间长；设备出场测试以储能电池满电作为初始条件。

负载供电要求：15 kW 任务设备每日工作5 h，期间其他生活用电为5 kWh；除工作时间外的19 h 按照每小时3 kWh 的用电量统计，共计57 kWh；因此，一天用电总需求为137 kWh。

设备装机容量：储能电池组90.93 kWh；光伏发电系统10.71 kW；柴油发电机38 kW(油箱容量120 L)。

(1)发电量计算

通过软件仿真模拟，得出新疆地区各季节典型日的发电量曲线，通过计算得出：夏至日发电量为84.26 kWh；春分、秋分日发电量为55.12 kWh；冬至日发电量为23.13 kWh。图6 为四季典型日光伏发电功率曲线示意图。

图6 四季典型日光伏发电功率曲线

(2)能量数据统计

综合计算可得出各项能源数据，如表1 所示。

表1 能量数据统计 kWh

柴油发电燃油消耗率为0.221 kg/kWh，考虑启动和环境因素综合燃油消耗率为0.28 kg/kWh，根据油箱容量配置可提供发电量428.57 kWh。

冬季考虑低温启动，加热器需要消耗一部分柴油，燃油率为0.56 L/h；折算1 天加热器合计用油量为1 L。

(3)运行时间统计

因春、夏、秋季节发电量相对较高，因此在进行外场试验时，第一天均可以通过光伏发电量及储能电量满足当天设备负载供电；在冬季外场测试时，光伏发电量和储能电量不够支撑当天负载用电需求，每天均需启动柴油发电。外场测试运行时间，春、夏、秋、冬分别为6、9、6、4 h。

通过选用本套光-油综合能源系统，在全年任何一次外场测试任务均可满足保障3～4 天的测试需求。

5 结论

本文从传统的风光互补混合发电系统中吸取经验，提出了一套以移动方舱的形式作为载体的机动式光-油综合能源系统，论述了该系统的结构和运行控制模式。太阳能发电是清洁的可再生能源，可以为方舱提供连续、可靠的电力供应，可有效解决传统供电模式中噪音大且需频繁加油的缺点，同时也顺应国家“碳达峰，碳中和”发展的大方向，光伏发电系统实现了对自然资源的合理利用，而光油综合系统的技术方案保证了系统的高可靠性。现阶段已经开展系统仿真、环境适应性分析、系统可靠性与安全性分析等相关工作，系统架构及功能设计论证充分，技术成熟度高，继承性高，并在实际应用中得到了检验。