混合储能光伏发电系统的控制器研究

【摘要】：随着化石燃料的日益消耗,新型能源的开发与利用备受关注。光伏能源的清洁性、分布广泛性等特点,使得其得到快速发展和广泛运用。但是由于光伏能量波动性大,单独的光伏发电系统对电网的干扰较大,需要配置一定容量的储能介质,平滑光伏波动。在储能介质中,能量型储能和功率型储能各有优缺点。而锂电池和超级电容分别是这两种储能方式的典型代表,若将两者混合使用,可以实现储能能量的最优化利用。在混合储能光伏发电系统中,有多种连接方式。以母线侧并联方式连接的混合储能光伏发电系统,可以实现超级电容和锂电池的双向电流可控,加以一定的混合储能控制策略能够实现混合储能单元的优化利用。 本文设计了一台运用于混合储能光伏发电系统的控制器。在该系统中,光伏、超级电容和锂电池采用的是直流母线并联的连接方式。该控制器包含功率模块和控制模块。功率模块起到各电源之间能量变换的作用,主电路拓扑采用非隔离双向DC-DC变换器。控制模块控制着各电源之间能量流动的大小和方向。文中提出了一种“超级电容吸收短时光伏波动、锂电池吸收长期光伏波动”的混合储能控制策略。在该控制策略下,超级电容作为滤波单元,用于平衡短时光伏波动,来稳定母线侧电压；锂电池作为主要的储能单元,吸收长期的光伏波动。这种控制策略可以实现超级电容和锂电池的优化利用,实现其价值最大化。文中也提出了一种新的光伏功率预测算法,即基于趋势移动平均法的数学模型,用于平滑光伏波动。该算法仅需要少量的历史数据来建立模型,影响因素少,简单易实现,同时平滑效果好。 文中完成了软硬件设计,得到了基于DSP28335的控制系统。仿真结果验证了主电路参数设计的准确性,完成了设备样机。实验可知：功率模块具有快速启动、停机性能,启动时电压、电流波形无超调和震荡,停机时电压、电流波形很平滑无震荡。功率模块的电压纹波为±0.5%,电流纹波为±0.8%,满载运行效率97.25%,MPPT效率为99.81%。同时,在设备长时间工作的情况下,IGBT、电感和电容的温升范围均较为合理。因此,各项性能指标均符合设计要求。在整个混合储能光伏发电系统运行时,光伏功率预测的平滑效果明显,控制器的输出功率曲线得到平滑优化,同时减少了锂电池的充放电次数,延长其使用寿命,也减小了所需配置的储能单元容量。验证了该功率预测算法的加入可以起到提高储能利用率、降低系统的经济成本的作用。 【关键词】：光伏发电系统 混合储能 控制器 混合储能控制策略 光伏功率预测
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM615
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-19
• 1.1 研究背景11
• 1.2 储能应用方式分类11-13
• 1.3 储能型光伏发电系统的介绍13-16
• 1.4 控制器的发展现状16
• 1.5 论文的主要研究工作16-19
• 2 主电路原理与设计19-35
• 2.1 系统功能与主电路原理图19-21
• 2.2 直流电感设计21-24
• 2.3 滤波电容设计24-27
• 2.4 IGBT及其驱动选型27-28
• 2.5 预充电模块设计28
• 2.6 主电路参数设计的仿真验证28-35
• 2.6.1 电池负载充电仿真31-32
• 2.6.2 电池负载放电仿真32-35
• 3 控制策略设计35-51
• 3.1 系统控制策略36-38
• 3.2 功率模块的控制系统38-40
• 3.3 MPPT控制算法40-43
• 3.3.1 扰动观察法41-42
• 3.3.2 改进型的扰动观察法42-43
• 3.4 光伏功率预测算法43-51
• 3.4.1 简单移动平均法45
• 3.4.2 加权移动平均法45-46
• 3.4.3 趋势移动平均法46-51
• 4 控制电路原理与设计51-65
• 4.1 控制电路硬件设计51-59
• 4.1.1 信号调理电路设计53-56
• 4.1.2 控制用继电器电路设计56
• 4.1.3 光耦检测电路设计56-57
• 4.1.4 光纤输入输出电路设计57-58
• 4.1.5 状态指示灯和错误信息指示灯电路设计58
• 4.1.6 通信接口电路设计58-59
• 4.2 控制电路软件设计59-65
• 4.2.1 设备状态及其转换关系59-60
• 4.2.2 程序主循环60-62
• 4.2.3 占空比计算与更新流程62
• 4.2.4 占空比计算子函数62-63
• 4.2.5 PWM中断63-64
• 4.2.6 CAN接收中断64-65
• 5 系统实验65-75
• 5.1 启动与停机实验65-67
• 5.2 电压、电流纹波测试67-69
• 5.3 效率测试69
• 5.4 MPPT效率测试69-70
• 5.5 温升实验70-72
• 5.5.1 满功率温升实验70-71
• 5.5.2 最大电感电流纹波温升实验71-72
• 5.6 光伏功率预测算法检验与分析72-75
• 6 结论75-77
• 参考文献77-79
• 作者简历79-83
• 学位论文数据集83

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