[发明专利]一种基于模型预测控制的改进幂指数型SOC协调控制方法

权利要求书

1.一种基于模型预测控制的改进幂指数型SOC协调控制方法，所述直流微电网系统由多个能量单元和大电网单元连接形成，所述能量单元包含分布式发电单元、储能单元和负荷单元。所述分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元分别通过相应的电压源型换流器或DC-DC换流器与直流母线相连；所述直流微电网系统包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元均包括控制系统、测量元件和换流器；所述直流微电网系统包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的控制系统输入端分别与相应的测量元件输出端相连，其输出端与相应的换流器输入端相连；所述直流微电网系统中还包含直流测量元件以及交流测量元件，直流测量元件包括分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的直流母线侧电压传感器和电流传感器以及分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的分布式电源侧、储能元件侧、交流电网侧和负荷侧电压传感器和电流传感器；所述储能单元包括蓄电池；

其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：信号测量：通过电压传感器测量直流微电网中各能量单元的母线电压v_busi和蓄电池输出电流i_bati，收集各蓄电池荷电状态及控制单元初始下垂系数等本地信息。

步骤2：计算下垂系数预测值：将采集到的本地信息代入预测模型求预测值，式(1)为所建立的下垂系数预测模型，将幂指数η_i作为预测系数，计算得到下垂系数预测值k_i^*(k)。

式中：k_oi为第i个蓄电池控制单元的初始下垂系数，soc_i(k)为当前时刻第i个蓄电池的荷电状态

步骤3：多目标优化求解最优值：将预测值代入目标函数中，式(2)为目标函数表达式，通过优化器进行求解得到使目标函数最小化的最优预测系数。

式中，w_k为权重系数；N为微网系统中能量单元的数量；a_ij为通讯系数，当第i个能量单元和第j个能量单元间有直接通信通道时，a_ij＝1，否则为0；v_ref为母线电压参考值；i_di(k)表示下垂控制的预测输出电流；v_busi(k)为当前时刻第i个能量单元中母线电压的测量值，Δv_si(k)为二次电压补偿量，在电压控制环节采用基于一致性算法的电压观测器来进行平均电压控制，式(3)为电压补偿量表达式。

式中，v_avgi(k)为当前时刻第i个能量单元的母线电压平均观测值；k_PV和k_IV分别为比例系数和积分系数。

步骤4：通过电压电流双环控制求取占空比：将最优预测系数代回预测模型中，得到当前时刻的下垂系数补偿量，并与二次电压补偿量一起加入到电压外环的改进下垂控制中，式(4)为下垂控制表达式。

式中，k_i^*(k)为经过优化得到的最优下垂补偿量。将电压外环控制输出的电流参考值输入到电流内环控制中，内环采用PI控制使蓄电池实际电流跟踪电流参考值。根据一个开关周期内的电压平均方程计算占空比，通过PWM调制得到开关信号，送入开关管实现对蓄电池输出功率的控制。