光储一体化供电系统仿真分析

高遥，胡石峰，朱瑞金

（1.西藏农牧学院 水利土木工程学院，西藏林芝，860000；2.西藏农牧学院 电气工程学院，西藏林芝，860000）

0 引言

当前全球能源需求大幅增加,煤炭、石油等资源枯竭,二氧化碳及PM2.5 排放等环境污染问题日益突出,以光伏为代表的清洁能源取代化石能源成为第三次世界工业革命主要标志之一[1]。2011 年，各国政府相继推出光伏补贴政策，推动太阳能大规模商业化，同时太阳能发电技术的进步推动该产业成本持续下降，部分国家地区已可以实现平价上网，太阳能发电达到了迅速上升的重要时期。2017 年，各地区光伏市场增长迅速，太阳能产业新增装机容量将近100GW，同比增长29%左右，各地区累计装机容量已经超过400GW[2]。2020 年后，全球太阳能装机量缓慢增长，到2025 年底有望达到约700GW。光伏发电技术经实践证明是切实可行的，近年来国家在大力发展新能源方面给出了很多支持政策，推动可再生能源的利用，鼓励光伏产业的前进，光伏行业发展前景广阔。

但是，随着可再生新能源渗透率的不断提高，其固有的并网容量小、出力的随机性和波动性、地理位置分散等特点对新型电力系统建设提出了更多的挑战。储能系统作为能平抑光伏发电波动性和随机性的有效手段，可以平滑光伏电力输出，提升光伏电力质量[3]。储能与光伏的结合实现了对能源的存储以及发出，光储技术在提升了光伏适用性的同时使其更加便于调节，有利于实现大规模的可再生能源并网发电，对光伏广泛利用是不可或缺的支撑技术。因此，分布式光伏储能技术的研究有重要意义。

基于以上分析和研究，本文针对光伏发电系统，提出光储一体协调控制运行技术。运用MATLAB 中的Simulink 仿真软件，首先建立光伏发电系统模型，包括太阳能电池板模块和逆变器控制模块。然后编写MPPT 程序调试系统各参数输出，使光伏板工作在最大功率状态。最后搭建电池控制模块，编写电池控制程序，调节储能电池的充放电时间和光伏的输出时间与功率，通过电池的储能作用，达到平抑光伏发电的随机性与波动性、保证供电质量的目的。仿真结果表明，MPPT 算法能使光伏板在电压稳定的前提下工作在最大功率点附近。通过电池储能和光伏板协调控制，可以保证光储一体化系统24 小时的输出电压稳定在48V，既可直接对发电站二次设备供电，也可经逆变后对其他设备供电或直接并网。

1 光储一体化供电系统概述

光储一体化供电系统可以视作为综合性系统，它由光伏单元和能量储存单元组成。光储一体化供电系统不仅可以并网运行，也可以离网运行，既可以在电网需要供电时提供电能，也可离网时通过储能单元把能量储存起来。实现电力削峰填谷等服务，有效保证了电能可靠地供应，使得整个系统方便、可靠、安全和稳定。

■1.1 光伏发电原理

光伏电池的 I-V 物理特性会随着外界环境和温度发生改变，光伏电池简化模型如图1 所示。由图1 可以看出，光伏电池模型可以等效成二极管[4]，当环境温度和光照强度都不变时，光照所产生的电流Iph也保持不变，所以光伏板可等效成一个电流源。Rsh为等效电阻，其阻值与漏电流成反比，即漏电流越大Rsh越小，漏电流越小Rsh就越大。

图1 光伏电池简化模型

光伏电池的I-V 数学模型表示为：

其中：Iph为光生电流，I0为二极管反向饱和电流，Rsh为光伏等效并联电阻，Rs为光伏等效串联电阻，Upv为输出电压，Ipv为输出电流,A为二极管特性因子，K为玻尔兹曼常数，为1.38×10-23J/K，T为绝对温度。

■1.2 储能系统

储能系统在光伏电站中的作用主要体现在以下几个方面:

（1）确保系统稳定性。在光伏电站系统中，光伏输出功率曲线和负载曲线有很大的不同，并且都具有不可预测的波动特性。通过能量存储系统的能量存储和缓冲，即使光伏功率快速波动，系统仍能以稳定的输出水平运行[5]。

（2）充当能量储备。当光伏发电不能正常运行时，储能系统可以起到后备和过渡的作用[6]。例如，当电池阵列无法在夜间或雨天发电时，能量存储系统可以作为电源，实现对负荷的平稳供电。储能容量取决于负载需求[7]。

（3）提高电能质量和可靠性。光伏发电系统存在不稳定性，其电压尖峰和电压降以及负载侧的其他部件都会引起电网波动，从而影响整个电力系统。加入足够容量的储能后可以削减电压尖峰，填补负荷低估，从而保证电能的质量和可靠性[8]。

■1.3 最大功率点追踪算法

最大功率点追踪是常用在风力发电机及光伏太阳能系统的技术，目的是在各种情形下都可以得到最大的功率输出[9]。主要包括固定电压法、短路电流法、极限追踪控制法、扰动观察法以及现代智能算法等多种算法。光伏板控制器可以依靠多种策略来找到模组的最大功率输出。所以最大功率点追踪控制器有多种不同的算法，并且根据运作条件选择适当的算法。

2 光储一体化供电系统模型构建

光储一体化供电系统分为发电、储能和MPPT 控制算法三部分。其中，发电部分包括升压电路设计和滤波设计等。储能包括电池模型搭建及其相关参数设计，重点是储能电池的充放电状态判断。MPPT 算法是光伏发电的重要技术，合理的控制算法可以使光伏板时刻工作在最佳状态。

■2.1 发电部分

2.1.1 升压电路

由于光伏板最大功率电压为28V,远小于电池的充电电压48V,所以需要设计升压电路对光伏板发出电能的电压进行抬升。通过控制理想IGBT 来控制电路的通断,达到对光伏板电压升压的目的。图2 为升压电路模块，其中加入二极管的目的是防止升压时电流回流,并联电阻的目的是增加二极管载流能力。

图2 升压电路

2.1.2 滤波电路

由于太阳能光伏板发出的电中存在谐波，且大量电力电子器件的使用也对线路中引入了谐波，所以电路中采用RC 滤波和RL滤波。以提高电能质量，增加电力系统的可靠性，图3 为滤波电路。

图3 滤波电路

■2.2 储能部分

2.2.1 PID 控制

PID 控制分单闭环和双闭环控制,其中PID 单闭环控制的动态响应较慢、对负载的扰动抑制有一定的局限性,因此本文选择PID 双闭环控制。双闭环控制的优点主要有如下三点:

(1)双环控制系统可以有效消除滤波电路的谐振峰。

(2)系统采用了电容电压作为控制系统电压的其中一个信号反馈余量。对于因负载电压扰动造成系统制输出信号电压波形的微小波动，可以迅速地对系统进行滤波补偿,有效地提高了控制系统本身对负载电流扰动情况的整体适应性,极大提高了系统整体的系统动态性能,减轻了整个系统的对于有效抑制系统负载电压扰动能力的负担[10]。

(3)用电流作为反馈输入,可以使得系统对突加负载时可能造成的过电流现象进行补偿,有效地提高了系统对冲击电流的抵抗能力[11]。

2.2.2 电池控制原理

电池控制系统涉及PID 模块、PWM 模块以及SUM 模块,对预测电压、预测电流和用户端电压、电流进行算法比较,为电池的充放电状态的判断提供依据。电池控制模块如图4所示。

图4 电池控制原理

■2.3 最大功率点追踪算法

本文最大功率点追踪采用扰动观察法计算。如图5 所示，算法需要输入光伏板的电压和电流，通过计算输出光伏板电压的控制值，以达到光伏板稳定电压和最大功率输出的目的。

图5 扰动观察法流程图

首先对MPPT 算法进行初始值设置，限制输出参考值最大和最小以及初始值。设置计算之前的电压和电流均为0。计算光伏板功率为,功率变化量为更新后的功率值与上一时间段功率值之差。

然后对参考电流值进行更新，当光伏板的功率在减小而电压却在增大时，说明最大功率点在左侧，应减小电压值以使光伏板工作在最佳功率且电压稳定在最大功率点的电压值。当光伏板的功率在减小电压也在减小时，说明最大功率点在右侧，应增加电压值以使光伏板工作在最佳功率且电压稳定在最大功率点的电压值。当光伏板的功率在增大而电压也在减小时，说明最大功率点在左侧，应减小电压值以使光伏板工作在最佳功率且电压稳定在最大功率点的电压值。当光伏板的功率在增大电压也在增大时，说明最大功率点在右侧，应增加电压值以使光伏板工作在最佳功率且电压稳定在最大功率点的电压值。

为了保证数据的准确性，参考电压的控制值不应超过规定的上限和下限。当低于最小值时仍按照最小值进行计算，超过最大值时仍按照最大值进行计算。

3 仿真结果分析

以扰动观察法计算最大功率追踪点，对控制器进行控制，使光伏板恒保持在最大功率出力状态。同时控制升压电路将光伏板的电压升至电池电压48V 后接入电池为电池充电。光伏板采用5 并联和1 串联的形式，开路电压为36.3V，短路电流为7.84A。工作温度为25℃。本文选用的储能装置是通用电池模型,额定电压设置为24V,额定容量50Ah。仿真的散发采样周期设定为125e-6 秒。

■3.1 基础数据

（1）光伏板数据

光伏板的电压和功率关系与光伏板的工作温度有关，由图6 可以看出，当光伏板工作温度为25℃时，其最大功率为1050W，此时对应电压值为29V。

图6 温度为25℃时电压与功率关系

光伏板的电压和电流关系与光伏板的工作温度有关，由图7 可以看出，当光伏板工作温度为25℃，最佳工作点的电压为29V 时，与此相对应的工作电流值为37A。

图7 温度为25℃时电流与电压关系

（2）光照强度数据

图8 为一天二十四小时的光照强度数据，从0 时至4 时光照强度为0，太阳升起后光照强度逐渐增强，到中午12 时获得最大值。在之后就逐渐减小，最后在18 时降为零。

图8 光照强度波形图

通过MPPT 算法输出电压参考量，控制光伏板的电压，从而达到光伏板电压稳定、功率一直在最大点的目的。图9 为电流随光照强度变化图，随着光照强度的增大或减小，为了保持电压不变，电流应随光照强度变大或减小。

图9 光伏板输出电流

■3.2 仿真结果分析

一天之中，因为光照强度一直在改变，所以光伏板的输出功率也在改变，通过MPPT 算法，使输出功率在当前光照强度下最大。图10 为调节后的光伏板输出功率变化。可以看出，光伏板输出功率变化趋势与光照强度变化一致。

图10 光伏板输出功率图

如图11 所示，Vbus 为用户电压，也可以理解为上网电压，Vref 为负载参考电压。用户电压设置为48V，既可为光伏电站内部低压设备供电，也可经逆变后并网。由于光伏出力随光照强度变化且具有随机性和波动性，所以用户的电压和电流会根据光伏板的变化而变化的。在加入储能电池后，负载电压会如图11 所示保持在一个稳定的范围，由图11 可以看出实际电压与理想电压值几乎一致，达到了对负荷稳定供电的目的。

图11 载电压与电流图

图12 是在一天之中，电池的剩余电量随着光照强度的变化趋势。从图中可以看出电池剩余电量在0 时至7 时从45%逐渐降低，这说明电池处于放电状态。当光照强度为零或过低的时候，电站也应满足用户的供电需求，但夜间无光照，光伏发电无法输出电能，此时由电池给用户供电，所以电池的剩余电量就会变少。在7 时之后，光照逐渐变强，此时由光伏板给用户供电同时给电池充电，所以电池的剩余电量逐渐增加。下午光照变弱，又由电池给用户供电，剩余电量又会变少。

图12 电池剩余电量

通过观察图13 电池电压波形图可以看出，电池电压的波形图实际上和剩余电量的波形图类似，因为电池的电压会随着电池剩余电量而变化，剩余电量多电池电压就高，剩余电量少电池电压就小。

图13 电池电压图

图14 为MPPT 算法预测的理想电流与光伏板实际输出电流图，通过算法控制光伏板输出的实际电流与预测电流的波形图基本一致，验证了MPPT 算法控制的有效性。

图14 际电流与预测电流

图15 电池充电电压

通过升压电路和MPPT 算法控制，负荷的电压稳定在48V，在光照强度发生变化时，虽然电压会有短暂波动，但通过MPPT 算法和储能电池调节均能迅速回到48V。

4 总结

一天之中的光照强度不同，所以导致光伏发电具有波动性和随机性，本文以光伏板5 并联和1 串联的形式，开路电压为36.3V，短路电流为7.84A，工作温度为25℃为基础。通过扰动观察法编写MPPT 程序，并加入储能电池，对光储一体化供电系统进行仿真。仿真结果表明:

（1）虽然一天中光照强度不断变化，但通过MPPT 算法调节，光伏板电压可以稳定在27V，电流随光照强度变化，使光伏板一直工作在最大功率点附近，最大化利用了太阳能电池板的发电潜力。

（2）光储一体化供电系统通过光伏系统和储能系统的协调控制，使储能系统在光伏发电高峰时进行电能储存，在光伏发电低谷时充当电源对负载进行供电，达到了削峰填谷的目的，增强了系统供电的稳定性。仿真结果证明光储一体化供电系统对平抑光伏发电波动性和随机性具有很好的作用。