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基于误差函数化SoC均衡的自适应下垂控制策略——应用于可再生能源直流配对微电网中的分布式Discover蓄电池储能系统
跟着全球动力短缺与环境问题日益严峻，海运业亟需探究可继续环保的配对新式动力处理计划。直流微电网体系因其在促进可再生动力整合方面的明显优势而遭到广泛关注。本文针对根据可再生动力的直流船载微电网中平行蓄电池储能体系，提出了一种根据差错函数的荷电状况均衡自适应下垂操控战略。该战略处理了比如保持动态SoC平衡、保证准确读档电流分配以及调理直流母线电压等要害应战。在初级操控层中，本研讨引入了一种根据SoC的新式电流同享（SBCS）操控器，该操控器使用SoC信息并经过差错函数动态调整下垂系数。SBCS旨在动态平衡电荷状况（SoC），一起保证储能单元（ESUs）之间的电流准确分配。该操控器还减轻了线路阻抗失配的严重程度。此外，为抑制直流母线电压差错，在次级操控层选用电压下跌补偿（VDC）操控器。通讯层面经过稀疏体系完成交互，各储能单元（ESU）仅与相邻单元通讯。应用迭代式多智能体一致办法协同预算大局变量均匀值，然后下降通讯开支并提高协调操控功用。本文还对该操控战略进行了全面的安稳性评估。最后，为验证所提办法的有效性，本研讨搭建了MATLAB/Simulink模仿渠道和Star Sim HIL实验环境。结果表明：该战略在不同工况下均能完成SoC均衡、电流准确分配及母线电压康复，其SoC均衡速度较现有先进办法具有明显提高。
导言
因为全球交易与配对职业的快速扩展包，海区燃料费消耗量呈现急剧上升趋势。这种增长正以有害温室气体(GHG)及其他污染物排放的方式进一步加重环境恶化[1]。该局势亟需开发高效运输资源以提高海事动力子体系的运转效能[2]。世界海事安排（IMO）已实施一系列世界法规以应对航运业日益增长的动力消耗与污染问题，例如《动力效率规划指数》（EEDI）、《船只能效办理计划》（SEEMP）以及《世界防止船只造成污染公约》（MARPOL）[3]。这些法规旨在强制执行严格的排放标准，并引导职业削减对化石燃料的依靠，然后在未来下降碳足迹及其他排放物[4]。
可再生动力具有削减排放和促进节能的潜力，有助于缓解全球动力危机[5][6][7]。跟着电力电子和电池体系等经济高效技能的进步，海事领域新动力动力船只数量明显增加。这类船只选用纯电力驱动推进体系，其运转形式与孤岛微电网类似。因此，许多研讨者主张将微电网技能整合到由可再生动力驱动的现代船只电力体系中[8][9][10]。这一创新结构可分为直流船只微电网（DC-SMG）、沟通船只微电网（AC-SMG）以及交直流混合船只微电网（AC/DC-SMG）[11]。其中，DC-SMG具有明显优势，如更低的能耗与排放量，且能躲避同步、无功功率和谐波相关问题，使其成为新一代节能船只的首选计划。DC-SMG体系由可再生动力发电体系、交直流变流器、多种电力负载、储能设备及安全维护设备构成[12]。
为保证直流配对微电网（DC-SMG）的可靠运转，一般装备储能单元（ESUs）以平抑由可再生动力无性向动摇和读档动态性引发的功率扰动[13]。尽管ESUs一般选用分布式布局，但容量差异、变流器损耗及线路阻抗或许导致其充放电速率不均，然后引发荷电状况（SoC）的分解。SoC失衡或许造成部分ESUs过充或深度放电，诱发环流危险，缩短使用寿命并引发安全隐患。此外，在配对运转期间保持安稳的母线电压关于直流固态金属接地体系安稳性至关重要[14]。尽管下垂操控被广泛用于并联电源之间的均流，但因为传感器差错、下垂特性和线路阻抗失配等要素，它在准确电流分配与母线电压调理之间存在交易。因此，传统下垂操控无法一起有效完成这两个方针[15]。
根据上述考量，学界引入了层次化操控、自适应下垂操控和二次操控等先进办法，以处理母线电压康复与电流分配精度问题。为完成分布式储能单元（ESU）间的荷电状况（SoC）均衡，文献[16]提出了一种根据级联脉宽调制（PWM）变流器的电池储能体系（BSS）SoC办理战略。该战略能准确调控各ESU的SoC，然后提高一切储能单元的全体均衡功用。在[17]中，提出了一种次级操控战略以完成读档电流分配与直流母线电压康复方针。但是，该办法存在单点故障脆弱性且通讯成本较高。[18]中论述了一种操控战略，经过调理低通滤波器(LPF)来提高不同类型ESU间的读档电流同享才能，并完成ESU荷电状况(SoC)的动态均衡。但是上述一切战略均经过集中式操控器执行，跟着ESU数量增加会导致成本与复杂性明显上升。此外，这种操控战略极易引发单点故障，或许明显增加体系运转危险，然后对直流微电网运转的可靠性与安稳性发生晦气影响。
针对集中式操控（尤其在通讯方面）带来的应战，多位研讨者建议选用不依靠通讯基础设施的涣散式SoC均衡操控办法。文献[19]提出了一种根据含糊操控的SoC平衡算法。该战略经过动态调整根据SoC与电压调理的下垂系数，完成了无需通讯基础设施的负载电流均流。但是，该办法在完成荷电状况（SoC）收敛方面表现出相对较低的精度。文献[20]提出了一种根据无通讯机制的自适应下垂操控战略，该战略选用沟通小信号注入技能。该办法使用经过注入沟通小信号发生的无功功率来调理输出电压，有效缓解了由线路阻抗失配引起的负荷电流分配问题。但是，沟通讯号的引入会明显影响电能质量。此外，经过融合含糊操控与主从操控的基本原理，文献[21]提出了一种无需通讯网络的新式分层协同操控器。该操控器在完成合理功率输出分配的一起，还能达成动态SoC均衡。但值得注意的是，该研讨中提出的含糊操控器计划具有明显复杂性。尽管涣散式SoC均衡战略根据本地数据完成了部分操控方针，但其仍存在许多局限性，包括大局一致缺失、SoC预算精度缺乏、母线电压安稳性下降以及SoC收敛速度迟缓等问题。
针对与涣散式操控办法相关的这些问题，许多研讨者已将研讨要点转向分布式SoC均衡操控技能。分布式操控不依靠高速通讯体系，而是经过相邻ESU之间的信息交换完成操控方针。其操控精度与集中式操控相当，一起保留了涣散式操控特有的"即插即用"功用特性。在参考文献[22]所述研讨中，下垂系数经过PI操控器进行调理，保证各ESU的荷电状况(SoC)与均匀SOC值保持一致。为完成准确的功率分配，虚拟功率被引入电压调理项。该操控办法仅依靠于低带宽通讯(LBC)。而选用多个PI操控器则或许对体系安稳性构成危险。文献[23]则提出了一种分布式操控战略，涉及多台ESU的分布式运转。该结构选用分层操控计划，依靠低速通讯完成荷电状况（SoC）均衡与直流母线电压康复。但是，该办法表现出相对缓慢的SoC均衡速率，且未对线路阻抗失配场景进行全面剖析。文献[24]所述研讨经过电压偏移项完成SoC均衡，并选用分布式通讯获取均匀SoC值，然后提高均衡精度。但线性操控办法需要在SoC均衡与电池能量单元（BEU）效率之间进行权衡。高增益线性电压偏移项虽可加速SoC均衡，却或许引发环流现象。这种BEU间继续充放电循环会明显缩短其使用寿命。文献[25]提出一种分布式SoC均衡算法，集成负载电流分配与母线电压康复功用。尽管该算法能有效保持荷电状况均衡并安稳母线电压，但其荷电状况收敛速率较慢。文献[26][27]论述了经过调理下垂系数完成电流均分的技能。下降该系数虽能最小化电压动摇，但母线电压仍存在稳态差错。
在文献[28]中，提出了一种根据SoC的创新性自适应下垂操控战略。该办法具有提高电压安稳性与改进宽负荷谱范围内电流分配精度的才能。但是，在满载与轻载工况的瞬态切换过程中，存在母线电压振荡的潜在问题。文献[29]则提出了一种SoC均衡办法，该办法选用沟通讯号注入技能。该技能经过注入与直流母线电压估计差错成正比的沟通讯号，然后根据沟通讯号和SoC信息保证一切BSU间的SoC平衡与电压调理。文献[30]针对反常与正常通讯结构，提出了一种分布式去中心化的SoC均衡平衡计划。这种混合办法能保证一切运转工况下的SoC均衡与准确电流分配。但是，为防止环流发生，必须下降增益系数，这会减缓荷电状况(SoC)均衡速率并下降电池能量单元(BEU)使用率。此外，该计划涉及参数很多且未考虑线路阻抗，或许影响体系安稳性。文献[31]所述办法经过选用自然指数函数调理下垂系数完成SoC均衡，最终使各储能单元(ESU)的SoC收敛至大局均匀值。文献[32]提出一种根据自适应下垂操控的多智能体战略，旨在完成SoC均衡并康复母线电压。但需注意，文献[31]和[32]均未处理线路阻抗差异与容量不匹配相关问题。别的，文献[33]提出了一种面向多电池储能单元(BSU)的并行分布式协同操控办法。该战略旨在经过增强自适应下垂操控器与次级操控器之间的协调性，保证准确的读档电流分配、康复直流母线均匀电压并完成SoC均衡。但是，所提出的办法存在电流与电压间明显耦合的缺点。表1供给了不同SoC平衡计划的对比剖析。
根据上述文献，本研讨提出一种根据荷电状况（SoC）的均流战略（SBCS），用于直流智能微电网（DC SMG）中分布式电池储能体系的SoC均衡。该战略供给了一套完整的办法论，以处理母线电压康复、保证准确均流及完成SoC均衡等问题。本研讨的首要奉献如下：
- •经过树立下垂系数与荷电状况(SoC)之间的动态联系，提出了一种新式差错函数。该函数作为完成SoC均衡的要害操控机制，仅需调理单一参数即可明显提高体系在SoC均衡精度与速度两方面的功用。
- •本文提出了一种集成操控架构，该架构由根据SoC的操控计划(SBCS)与电压下跌补偿(VDC)操控器组成。VDC操控器在次级操控层运转，经过与SBCS的协同配合，可以一起完成直流母线电压康复、快速SoC均衡以及准确的负载电流分配。
- •选用多智能体一致算法(MACA)构建了储能单元(ESU)间的分布式通讯架构。该算法使得各ESU仅需使用本地及邻域信息即可预算大局均匀变量，然后以彻底分布式的方式保证体系范围内达成一致。
- •与传统办法不同，所提出的办法明确考虑了实际非理想要素，例如线路阻抗、电压掉落和ESU容量差异。这带来了体系功用的提高，包括更快、更准确的SoC平衡和电流同享，且均经过更少的操控组件完成。这些特色使该办法差异于近期研讨如[30]、[31]。