全主动式电池/超级电容器混合储能系统的分层实时能量管理与控制策略

2026-06-03 19:32:47

混合储能体系（HESS）可以整合多种储能单元的优势，然后提高供电安稳性与可靠性，并下降体系运转本钱。因而，该体系展现出明显的技能优势与经济效益，而能量办理战略（EMS）关于完成功率优化分配与HESS功能提高至关重要。本文提出了一种针对全自动式电池/超级电容HESS的分层实时能量办理与操控战略，旨在处理高频功率波动下电池功能衰减问题与超级电容能量密度约束，同时经过体系级功率分配与设备级操控的协同优化来提高全体功率。该EMS在体系层面集成了下垂操控战略，在设备层面选用份额-积分（PI）操控与有限操控集模型猜测操控（FCS-MPC）相结合的双环操控架构，然后优化动力办理并下降核算负荷。经过MATLAB/Simulink仿真和依据Speedgoat的快速操控原型（RCP）平台验证了所提战略的有用性。快速傅里叶变换（FFT）分析结果表明：在阶跃改变与波动读档工况下，直流母线输出电压纹波、蓄电池电流纹涉及混合储能体系动态响应时间均表现杰出。与传统战略比较，所提战略能以较低核算负荷和硬件本钱完成负载功率的实时合理高效分配。该办法兼具杰出的实用性、实时性和本钱效益。

引言

当前，电池(BAT)在单一储能体系中虽能供给安稳的能量输出，但在接受高频功率波动时循环寿数会明显缩短[1][2]。超级电容器(SCs)具有快速充放电特性，但其固有的低能量密度成为首要约束因素[3]。因而，混合储能体系(HESS)因其能有用整合多种动力优势并躲避各自缺点，正日益广泛使用于直流微电网、电动汽车等范畴[4][5][6][7]。在混合电池/超级电容器储能体系中，超级电容器（SC）具有高功率密度的优势，而电池（BAT）则具有高能量密度的特点。关于BAT/SC混合储能体系（HESS）而言，其可以完成两者之间的高效能量分配，并延长储能体系的使用寿数。目前存在多种电池与超级电容器的拓扑结构计划，如图1所示。依据文献[8][9][10]的分类，这些拓扑类型首要分为全自动型HESS、半自动型HESS和被迫型HESS。全自动式HESS经过DC-DC变换器独立操控蓄电池与超级电容器，完成柔性功率分配与高精度功率分配[7]。半自动式HESS拓扑结构仅在蓄电池或超级电容器侧配置DC-DC变换器[11][12]，适用于对经济性和功率要求较低的场景。被迫式HESS计划将蓄电池与SC直接并联衔接[9]，其结构简单但可控性较差。
近年来，混合储能体系(HESS)的能量办理战略(EMS)已成为研讨热门，由于EMS与功率操控技能或许直接影响动力使用功率和电池寿数，越来越多的研讨者聚集于BAT/SC HESS的能量办理或功率操控战略[13]。能量办理技能已从简单逻辑规矩发展为智能算法优化。早期依据规矩的战略[14][15][16][17]易于完成但缺乏适应性，这推动了依据模糊逻辑规矩与自适应规矩的能量战略发展[18][19]。近年来鼓起的智能算法[20][21][22][23]虽能优化动态功能，但对算力要求较高且需预先输入很多数据。此外，在微电网和新动力汽车等实践工程场景中，负载功率的突然改变往往会导致母线电压波动及储能体系中的设备损耗，因而更需要选用合理完善的动力办理与功率操控战略来发挥混合储能体系（HESS）的优势（参见表1）。
关于图1所示的BAT/SC HESS体系，其能量办理体系(EMS)可分为依据规矩的战略、依据学习的战略以及依据优化的战略[27]。其间依据规矩的EMS因实施简洁而得到广泛使用。[28]提出了一种面向电池/超级电容混合储能体系的三层能量办理架构，该架构选用依据经验值的确定性操控办法。文献[29]则提出了一种结合充电电流调理与最优电荷状态保持的规矩型能量办理体系，用于操控混合动力轮式装载机的电池温度。在学习型能量办理体系（EMS）范畴，文献[21]提出了一种创新的深度强化学习（DRL）结构，该结构选用双延迟深度确定性战略梯度（TD3）算法构建智能能量办理体系，在特定工况下完成了动态功率的最优分配。为下降实时体系核算负荷，文献[22]引进数字孪生技能，将强化学习训练进程迁移至虚拟模拟环境。然而，该战略的效能很大程度上依赖于预先堆集很多离线训练数据。文献[30]提出了一种依据强化学习（RL）的实时能量办理体系（EMS），旨在下降混合储能体系（HESS）的能量损耗。关于依据优化的能量办理战略，动态规划（DP）[31]作为全局优化办法，可以在已知驾驭工况下为功率分配供给全局最优解。文献[32]则选用庞特里亚金极小值原理（PMP）对插电式车辆的能量办理进行优化。但由于实践驾驭条件下无法预先获取行驶信息，PMP与DP办法难以直接使用。这促使实时战略应运而生，例如前述依据规矩和依据学习的能量办理体系。此外，下垂操控作为一种广泛选用的体系级能量办理计划[33]，同样具有实时性优势。文献[34]提出了一种面向多电飞机燃料电池/超级电容混合储能体系(HESS)的下垂操控战略(Strategy)，该战略经过虚拟电感操控燃料电池，并使用虚拟电阻调控超级电容，然后完成负载功率的高低频分离。文献[13]则提出依据改进型下垂操控的分散式办理战略(Strategy)，其间燃料电池负责承担低频负载功率，超级电容(SC)则响应高频功率波动。
上述能量办理体系（EMS）首要集中于体系级能量办理，缺乏针对设备级DC-DC变换器的操控战略（Strategy），且未考虑上基层间的和谐机制。此外，EMS还需综合考量本钱、核算担负及实时实用性。本文以全自动式电池/超级电容混合储能体系（BAT/SC HESS）中的DC-DC变换器拓扑为研讨对象，建立了体系的数学模型与离散方程，并设计了考虑电池与超级电容频率特性的功率分配办法。本文提出一种分层实时能量办理战略。体系级选用下垂操控办法，设备级为依据份额积分（PI）和有限操控集模型猜测操控（FCS-MPC）的实时计划，能有用完成蓄电池与超级电容之间的功率分配并延长二者使用寿数。与智能办法和PI操控比较，所提出的设备级操控计划无需脉宽调制（PWM）模块，具有更小的核算担负和更低的硬件本钱。最终，经过模拟与快速操控原型（RCP）平台验证了不同功率读档下的安稳运转功能。在层级耦合方面，本研讨构建了体系级下垂操控与设备级PI+FCS-MPC紧密结合的闭环层级耦合机制，完成了功率分配与精准履行的动态协同。为下降核算担负与硬件本钱，论文选用PI与FCS-MPC相结合的办法使用于BAT/SC HESS体系。该实时操控算法无需预先进行数据训练，也不必向PWM调制模块生成占空比信号，而是直接向开关管输出动作信号，然后节约硬件本钱。依据上述研讨，本文首要作业如下：(1) 在体系建模阶段，建立了电感电流与输出电压的数学模型及离散方程。(2)在战略设计阶段，提出了一种集成下垂操控、PI调理和FCS-MPC操控器的分层式EMS架构，以完成体系级功率分配与设备级操控之间的有用和谐与交互。(3)在验证阶段，经过MATLAB/Simulink和Speedgoat RCP平台对所提战略的有用性进行了验证。本文涵盖了从理论建模到实践工程验证的全进程，所提战略的有用性已得到充沛验证。