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基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真.pdf

发布时间：2022-05-30 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.53M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    第 37 卷 第 1 期 2013 年 1 月 电 网 技 术 Power System Technology Vol. 37 No. 1 Jan. 2013 文章编号：1000-3673（2013）01-0039-08 中图分类号：TM 91 文献标志码：A 学科代码：480·6070 基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真 李春华 1，朱新坚 2 （1．江苏科技大学 电子信息学院，江苏省 镇江市 212003； 2．上海交通大学 燃料电池研究所，上海市 闵行区 200240） Dynamic Modeling and Simulation of Hybrid Energy Storage-Based Photovoltaic Microgrid LI Chunhua1, ZHU Xinjian2 (1. School of Electronic Information, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, Jiangsu Province, China; 2. Fuel Cell Research Institute, Shanghai Jiao Tong University, Minhang District, Shanghai 200240, China) ABSTRACT: To supply continuous and stable electricity generated by photovoltaic generation, it is proposed to combine battery with high efficiency of energy conversion to hydrogen energy device with low storage cost to form hybrid energy storage system applied to photovoltaic (PV) microgrid. The PV microgrid is composed of PV modules, fuel cells, electrolyzers, hydrogen tanks, batteries and so on, and the matching among output characteristics of these components is implemented by connecting these components to the DC bus via power converters. Mathematical model of these components are built, and control strategies of these components as well as the coordinative control strategy for PV microgrid are designed. Using Matlab software, a dynamic simulation platform for PV microgrid based on hybrid energy storage is constructed, and the dynamic operational performance of PV microgrid is analyzed. Simulation results show that the proposed hybrid energy storage system can respond load demand in time and implement power balance of PV microgrid. KEY WORDS: microgrid; photovoltaic cell; fuel cell (FC); electrolyzer; battery; dynamic modeling 摘要：为提供连续稳定的光伏电能，提出了将能源转换效率 高的蓄电池和存储成本低廉的氢能组合，构成混合储能系统 应用于光伏微网，其主要元件包括光伏组件、燃料电池、电 解池、氢气罐和蓄电池等，各元件通过使用功率变换器与直 动态建模 0 引言 微网是由分布式电源、储能装置、负荷及控制 装置等集成的一个小型可控发输配电系统，可与大 电网并网运行，也可孤立运行[1-5]，是智能电网的重 要组成部分[6-7]。微网入网标准与其和大电网的公共 连接点(point of common coupling，PCC)有关，而不 针对具体分布式电源，这可在减小大电网调度负担 的同时，实现可再生能源分布式发电与大电网的有 机整合，促进可再生能源经济的发展。 在光伏微网系统中，光伏电能受天气、时间和 季节等不确定因素的影响，输出功率具有波动性、 随机性和间断性。结合微网中储能装置可实现其功 率平衡，增强其功率调节的可控性[8-9]。蓄电池是一 种传统的能源转换效率较高的能源存储方式，但由 于较短的使用寿命和昂贵的价格，蓄电池并不适于 长期存储大量能源。以氢气为燃料的燃料电池[10] 是一种高效清洁的发电设备，同时由于氢能具有可 储性，可使用电解池将光伏电能转换为氢能，利用 寿命长、价格低的氢气罐来长期存储大量氢能，为 流总线相连，实现各元件输出特性的相互匹配。建立了各元 燃料电池发电提供充足的燃料，这个过程为光伏微 件数学模型，设计了各元件控制策略和微网协调控制策略， 使用 Matlab 搭建了基于混合储能的光伏微网的动态仿真平 台，并对该微网的动态运行性能进行了分析。仿真结果表明： 混合储能系统可及时响应负载需求，实现功率平衡。 关键词：微网；光伏电池；燃料电池；电解池；蓄电池； 基金项目：国家自然科学基金项目(61004025)。 Project Supported by the National Natural Science Foundation of China (NSFC) (61004025). 网提供了一种新的能源存储方式，但是该种方式的 能源转换效率相对于蓄电池而言要低。 文献[11]和[12]推荐的光伏系统中采用蓄电池 作为能源存储设备，文献[13]和[14]推荐的光伏系统 中采用氢能方式来实现能源存储。本文提出一种同 时采用氢能和蓄电池的混合储能技术来实现光伏 微网的功率平衡。该技术使用高效的蓄电池满足负
    40 李春华等：基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真 Vol. 37 No. 1 载短期需求，由寿命长、价格低的氢气罐长期存储 大量能源。动态仿真模型是分析微网复杂暂态过 程、开展稳定性分析、进行控制保护和实现能量优 化等各项技术研究的必要手段。鉴于现有仿真工具 难以准确仿真该微网，本文在建立各元件动态模型 和 设 计 系 统 控 制 策 略 的 基 础 上 ， 使 用 Matlab/ Simulink 搭建基于混合储能技术的光伏微网的动态 仿真模型，并对其运行性能进行分析。 1 光伏微网的动态建模 1.1 光伏组件 本文基于混合储能的光伏微网采取离网工作 模式，采用直流总线结构，主要元件包括光伏组件、 质子交换膜燃料电池、质子交换膜水电解池、蓄电 池、氢气罐、功率变换器和控制装置等。图 1 为基 于混合储能的光伏微网结构。微网中，各元件通过 功率变换器与直流总线相连，实现各元件输出特性 的相互匹配。 蓄电池分系统 控制中心 蓄电池组 1 蓄电池组 2 蓄电池组 3 DC/DC DC/DC DC/DC 直流总线 DC/DC DC/DC DC/DC DC/AC 最大功率 跟踪 电解池 燃料电池 负载 光伏阵列 氢气压缩机 氢罐 空气压缩机 空气 光伏分系统 燃料电池和电解池分系统 图 1 基于混合储能的光伏微网结构 Fig. 1 Structure of photovoltaic microgrid based on hybrid energy storage 光伏电池是将太阳能转化为电能的基本单位。 t I PV PV   )/ U I sat  R I s PV I ph U ( ] 1}   将多个电池串并联，封装后成为一个光伏组件。光 伏电池等效电路模型[15]为 U {exp[(  PV R I R )/ (1) p s PV 式中：IPV 为电池的输出电流，A；UPV 为电池的输 出电压，V；Iph 为光生电流，A；Isat 为二极管的反 向饱和电流，A；Ut 为热电压，V；Rs 和 Rp 分别为 串连和并联电阻，Ω。图 2 显示了光伏组件的特性 曲线。图中：Ga 为光照强度；Tc 为光伏电池温度。 如图 2 所示，光伏组件的输出功率随着太阳能辐射 量的增加而增加，随着温度的升高而减少。在一定 的温度和辐射量条件下，系统存在一个最大功率点 Ga=1 000 W/m2 Ga=800 W/m2 Ga=600 W/m2 G a=400 W/m2 160 120 / W 率 功 80 40 0 0 10 Ga=200 W/m2 20 电压/V 30 40 (a) Tc=298.15 K 时 P-U 特性曲线 Tc=283.15 K Tc=298.15 K 160 120 / W 率 功 80 40 0 0 10 Tc=313.15 K Tc=328.15 K Tc=343.15 K 20 电压 /V 30 40 (b) Ga=1 000 W/m2 时 P-U 特性 曲线 图 2 光伏组件的特性曲线 Fig. 2 Solar module characteristic curves (maximum power point，MPP)，需通过一个最大功 率点跟踪器(maximum power point tracking，MPPT) 实现太阳能的充分利用。 1.2 燃料电池 质 子 交 换 膜 燃 料 电 池 (proton exchange membrane fuel cell，PEMFC)堆是由多个单电池串连 封装而成，单个电池由阴极、阳极和在阴阳极之间 的质子交换膜组成，阳极供给氢气，阴极供给空气。 单电池的电压等于电池的开路电压 UNernst 减去极 化 过 电 压act 、 欧 姆 过 电 压ohmic 和 浓 度 过 电 压 con E    con 据理想气体定律，阴极的压力 Pcath    Nernst ohmic cell  act (2) [17]为 [16]，即 U P cath  P O ,c 2  P N ,c 2  P vap,c  2 O ,c s 2 2 P  O ,c K 1/ 1   O ,c K 1/ 1   N ,c K 1/ 1   2 2 N ,c s vap,c vap,c            P N ,c 2  P vap,c F (0.21 in,c  F O 2 ) 0.79 F in,c (3) P vap,c P  vap,c F in,c  s P cath 式中：PO2,c 和 PN2,c 分别为阴极 O2 和 N2 的分压， 101325Pa；Pvap,c 为相对湿度为 100%的条件下水蒸 汽的饱和蒸汽压，101325Pa；Fin,c 为阴极入口的空 气流速，kmol/s；FO2 为氧气的消耗量，kmol/s；KO2,c、
    第 37 卷 第 1 期 电 网 技 术 41 KN2,c 和 Kvap,c 分别为阴极出口阀处 O2、N2 和水蒸气 的摩尔常数，kmol/(101325Pas)；τO2,c、τN2,c 和 τvap,c 分别为 O2、N2 和水蒸气的时间常数，s。 2  P an 阳极压力 Pan 为 P  vap,a       P H ,a 1/ 1  [(1/  K  vap,a K P vap,a P H ,a vap,a H ,a   2 2  s P an ) / (1 P vap,a P  vap,a   H ,a 2 F in,a (4) s F )]( in,a  F H 2 ) 式中：PH2,a 为阳极氢气分压，101325Pa；Pvap,a 为阳 极相对湿度为 100%的条件下水蒸汽的饱和蒸汽 压，101325Pa；Kvap,a 和 KH2,a 分别为阳极出口阀氢 气和水蒸汽的摩尔常数，kmol/(101325Pas)；τH2,a 和 τvap,a 分别为阳极氢气和水蒸气的时间常数，s； Fin,a 为氢气的阳极入口流速，kmol/s；FH2 为氢气的 消耗量，kmol/s。 PEMFC 阴极提供氧气供给的空气压缩机消耗 的功率[18]为 P   cp cp (5) 式中：τcp 为压缩机的转矩，NM；ωcp 为压缩机的 旋转速度，rad/s。 cp  cp  c T P,air atm   cp cp [( P sm P atm ) (   1)/   W 1] cp (6) 式中：cP,air 为空气的比热，J/(kgK)；Tatm 为环境温 度，K；ηcp 为压缩机的效率，%；Patm 和 Psm 分别为 大气压强和供给通道内的压强，101325Pa；γ 为空气 的比热比；Wcp 为压缩机出口的空气流速，kg /s。 如果压缩机所需的电能由燃料电池来提供，那 么燃料电池的净输出功率为 P net  P stack  P cp (7) 式中：Pstack 为燃料电池的输出功率，W。 1.3 电解池 质 子 交 换 膜 水 电 解 池 (proton exchange membrane water electrolyzer，PEMWE )的基本工作 原理是用电将水分解成氢和氧，主要由一层薄的质 子交换膜电解质，催化电极，集流器等组成。基于 PEMWE 的实验数据来描述其电压与电流之间的关 系[19]，即 E U r 1      I ( ) s T 2 elec 2 s T 3 elec s 1  elec rev t 1  ln( t T 3 / 2 elec I elec 1)  (8) elec r T  2 elec A elec t T / 2 elec A elec  Ielec 为通过电解池的电流，A；Aelec 为电解池的有效 面积，m2。 氢气的生产速率可表达为 N I elec elec F 2 cath F Hy,prod  i (9) 式中：ηi 为电解池的电流效率；Nelec 为单电解池的 个数；F 为法拉第常数，其值为 96485 C/mol。 1.4 蓄电池 铅酸蓄电池电压和电流之间在充电和放电过 oc 程中的特性关系可表示为  U  bat bat U I R bat (10) 式中：Uoc 为开路电压；Rbat 为内部电阻，充电时蓄 电池的电流 Ibat 为正，放电时为负；内阻 Rbat 为时 变的，取决于蓄电池的容量、充电/放电电流和温度 等参数。下面将分别对蓄电池的放电和充电过程进 行建模，该模型考虑了蓄电池的电压、电流、荷电 状态(state of charge，SOC)和温度等参数的变化[20]。 蓄电池的放电电压为 U bat  [2.085 0.12(1   S SOCbat )]  I bat C 10 ( 1 (  4 I bat  1.3 ) 0.27 ( S SOCbat 1.5 )  0.02)(1 0.007  T  ) (11) 式中：SSOCbat 为蓄电池的 SOC；C10 为蓄电池的容 量，Ah；ΔT 为温度变化，K。 蓄电池的充电电压为 U bat  [2 0.16  S SOCbat ]  I bat C 10 [ 1 (  I 6 0.86 ) bat  0.48 S SOCbat 1.2 ) (1   T 0.036] (1 0.025    ) (12) 2 光伏微网的控制策略 光伏微网的配置方案中各元件的工作参数如 表 1 所示。为确保系统元件的安全性、系统运行的 可靠性和电力供应的连续性，各元件的关键操作参 数必须稳定在要求范围。同时，要实现微网中具有 不同特性的各单元(分布式电源、储能装置、负载以 及电力电子设备等)作为一个有机整体及时响应负 载需求，就必须对微网进行协调控制，形成有效的 能源管理策略。 基于混合储能的光伏微网中，直流总线电压稳 定在 220V 左右，各元件通过功率变换器与直流总 线相连，实现输出特性的相互匹配。微网协调控制 式中：r1 和 r2 是与电解池的欧姆电阻有关的参数； s1~s3 和 t1~t3 是与电解池的极化过电压相关的参数； 的目标为保持总线电压稳定和功率供需平衡，具体 策略为：光伏电能首先满足负载需求，如果有剩余
    42 李春华等：基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真 Vol. 37 No. 1 表 1 光伏微网的主要元件参数 Tab. 1 Component parameters of photovoltaic microgrid 元件 光伏组件 PEMFC PEMWE 氢气罐 蓄电池 参数 额定功率/W 数量 面积/(m2/块) 寿命/a 开路电压/V 开路电流/A 最大功率点电压/V 最大功率点电流/A 额定功率/kW 单电池数 电池面积/cm2 相对湿度/% 工作温度/oC 工作压力/101325Pa 额定功率/kW 单电池数 电池面积/cm2 工作温度/ oC 工作压力/MPa 容积/m3 最高压力/MPa 容量 充电终止电压 最低 SOC 最大放电电流 最小充电电流 数值 140 121 1.32 25 42.8 4.7 33 4.25 2.42 28 426 100 80 1~4 16 60 100 70 0.6 3.34 20 (600Ah, 600Ah, 700Ah) (57.6V, 57.6V, 57.6V) (30%, 30%, 30%) (60A, 60A, 70A) (6A, 6A, 7A) 能源，先存入蓄电池中，如果满足蓄电池的充电要 求后仍有剩余电能，可以通过电解池电解水制氢的 方法将电能转化为氢气，并经压缩后存储在高压罐 中；当光伏电能不能满足用户的负载需求时，首先 由蓄电池来满足负载需求，如果蓄电池存储的电能 也不足以满足负载的需求，再通过燃料电池发电来 满足。 光伏组件先由 MPPT 控制器获得最大功率输 出，然后通过一个 DC/DC 升压变换器将光伏电能 送入直流总线。 PEMFC 通过一个 Boost 型 DC/DC 变换器与 直流总线相连，向直流总线提供电能。PEMFC 的 额 定 功 率 由 最 大 额 定 负 载 和 系 统 损 耗 决 定 (2.42kW)。PEMFC 的工作温度和压力对其性能和 寿命有重要影响。一般采用风冷(小功率电堆)或水 冷(中 大 功 率 电 堆)将 该 燃 料 电 池 的 温 度 控 制 在 80oC 左右。对 PEMFC 而言，阴极的工作压力一 般是在将氧气的化学计算量保持在最佳值附近的 基础上将其控制在常压到几个大气压之间，同时 为保护质子交换膜的安全，需通过调节空气和氢 气 的 流 量 保 证 阴 极 和 阳 极 之 间 的 压 差|Pcath–Pan| 最小。 PEMWE 通过一个 Buck 型 DC/DC 变换器与直 流总线相连，从直流总线上获取电能电解水制氢， 并将制得的氢气存入氢罐中；PEMWE 的工作压力 对其输出性能的影响不大，在此 PEMWE 采用了高 压制氢(0.6 MPa)；PEMWE 运行过程中，用泵将水 以足够的流量流经电解池，供给电解反应用水的同 时，将其工作温度控制在 70oC 左右。 蓄电池分为 3 个小组。各小组分别通过一个双 向 DC/DC 变换器与直流总线相连。由于光伏组件 输出功率具有间断和随机特性，需蓄电池小组实施 分组管理，集中有限的光伏电能对特定小组充电， 使其达到充满状态后，循环地针对不同小组实施这 样的充电，以避免蓄电池小组始终处于欠充状态， 延长蓄电池的使用寿命。 3 动态仿真和性能分析 本文在 Matlab/Simulink 环境下对基于混合储 能的光伏微网的主要元件(光伏组件、燃料电池、 电解池、和蓄电池等)建模，根据图 1 所示的网络 结构搭建该光伏微网的动态仿真平台，在实现关 键元件控制策略和微网协调控制策略的同时，对 基于混合储能技术的光伏微网的动态运行性能进 行分析。 图 3 为上海夏季连续两天的气象数据和光伏阵 列输出。该图显示夏季有充足的光照资源，光伏阵 列的输出功率较高。光伏电能在满足负载需求后仍 有剩余，可用于蓄电池充电和供给电解池来电解水 制氢。 / W 率 功 35 30 25 / 度 强 照 日 ) 2 / m W k ( 输 列 阵 伏 光 / W 能 电 的 出 1.0 0.5 0.0 20 10 0 0 10 光伏输出 负载需求 20 t/h 30 40 图 3 上海夏季两天的气象数据和光伏阵列输出 Fig. 3 Weather data of two summer days in Shanghai and output of PV arrays 图 4 为蓄电池组和电解池与直流总线的能量交 换。图 4 上图中，电流值为正值表示从光伏电能在 满足负载后仍有剩余，光伏阵列通过直流总线向蓄 电池提供电能，为蓄电池充电；电流值为负值时表
    第 37 卷 第 1 期 电 网 技 术 43 组 池 电 蓄 组 池 解 电 / A 流 电 40 0 40 20 / A 流 电 0 0 10 20 t/h 30 40 图 4 蓄电池组和电解池与直流总线的能量交换 Fig. 4 Energy exchange between battery group electrolyzer and DC bus 示光伏电能不足或没有时，由蓄电池通过直流总线 来满足负载用电需求。图 4 下图是直流总线向电解 池提供的电流，光伏电能在满足负载需求和为蓄电 池充电后，若仍有剩余，则为 PEMWE 供电， PEMWE 利用这部分电能来电解水制氢。 图 5 是各蓄电池小组的充放电特性曲线。从 该图可以看出，3 号蓄电池小组处于优先充电且最 后放电的状态。当有剩余光伏电能时，在首先满 足 3 号蓄电池小组的充电要求后，再将多余的电 能供给其它两个蓄电池小组；当需要由蓄电池供 电时，由 1 号蓄电池小组首先放电，第 21 h，它的 SOC 下降到 60%时，由 2 号蓄电池小组来供电； 第 29 h，光伏电能在满足负载后有剩余时，1 号和 2 号蓄电池停止放电，并为 3 号蓄电池小组充电， 从第 30 h 开始，已有充足的光伏电能为 3 个小组 同时充电。 图 6 显示了 PEMWE 系统的特性曲线。由于光 照和负载需求均具有随机特性，PEMWE 工作在变 功率模式下，由 Buck 变换器来调节电解池的输入 功率。由图 4 下图与图 6 显示，当电解池的输入功 率增大时，电解池的 Uelec 和 Ielec 相应增大，氢气流 量也相应增大。 图 7 是蓄电池组整体 SOC 和储氢高压罐的储 能状态图。图 7 上图显示蓄电池的 SOC 可以到达 较高的水平，并且处于不断充电和放电的状态；图 7 下图显示随着 PEMWE 的连续制氢，储氢高压罐 的存储状态 SOC 在逐渐升高。 图 8 为上海冬季两天的气象数据和光伏阵列输 出。比较图 3 和图 8 可以看出，冬季光照的时长变 短，强度变弱，太阳能资源出现不足，光伏电能在 满足负载需求后虽有剩余，但剩余的光伏电能在为 蓄电池充电后，可能已无剩余，没有多余的光伏电 60 50 / V 压 电 40 40 0 20 1.0 / % C O S 0.8 0.6 40 0.4 0 20 t /h (a) 电池 1 的电 流 t/h (b) 电池 1 的电压 40 t/h (c) 电池 1 的 SOC 100   流 电 0 100 0 20 100  流 电 0 100 0 20 100 50   流 电 0 0 20 t/h 60 / V 压 电 50 60 / V 压 电 50 40 40 0 20 40 t/h (e) 电池 2 的电压 (d) 电池 2 的电 流 0.9 / % C O S 0.7 / % C O S 0.5 0 1.0 0.8 0.6 0.4 0 20 t/h 40 (f) 电池 2 的 SO C 20 t/h 40 (i) 电池 3 的 SOC t/h (g) 电池 3 的电流 40 40 0 20 40 t/h 图 5 各蓄电池小组的充放电特性曲线 (h) 电池 3 的电压 Fig. 5 Characteristic curves of charging and discharging of three battery subgroups
    李春华等：基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真 Vol. 37 No. 1 该图可以看出，3 号蓄电池小组处于优先充电且最 后放电的特殊状态。由于 1 号蓄电池小组的 SOC 一开始就已经是 30%，所以只能先由 2 号蓄电池 小组来供电，直到 2 号蓄电池小组的 SOC 也降到 30%，这时只能启动 3 号蓄电池小组，直到第 9 h， 光伏电能在满足负载后有剩余时，蓄电池停止放 电，并为 3 号蓄电池小组充电。从第 14 h 开始光 照不足时，让 SOC 高于 30%的 3 号蓄电池小组供 电，在第 17 h，3 号蓄电池小组的 SOC 也降到 30%， 这时要停止蓄电池供电并启动燃料电池来供电。 到第 31 h，光伏电能开始有剩余，蓄电池恢复充电。 从图 10(i)可以看出，处于优先充电最后放电的 3 号蓄电池小组有机会达到较高的 SOC，等该小组 的 SOC 达到一定高度时，可由另一小组获得这种 优先充电最后放电的权利，这说明对蓄电池施行 分组管理是避免蓄电池长期处于欠充状态的有效 措施。 图 11 为 PEMFC 电堆的输出。如图 11(a)所示， 阳极的压力紧紧跟随阴极压力的变化而变化，有效 地保证了阴极和阳极之间质子交换膜的安全；同时 当负载电流增加时，在保持氧气化学计算量恒定的 控制前提下，PEMFC 电堆的工作压力会相应增大。 如图 11(b)和(c)所示，负载电流是在 50 A 和 150 A 之间波动，PEMFC 电堆的输出电压稳定在 22.5 V 左右。如图 11(d)所示，随着负载电流的增加和空气 供给流量的相应增加，这在增加 PEMFC 电堆输出 功率的同时也会增加空气压缩机的功率消耗。该供 电过程中，压缩机的功率消耗占燃料电池供电总量 百分比的最大值为 18.15%，这说明燃料电池的工作 范围是恰当的，不会因过高的工作电流导致过大的 寄生功耗。 图 12 是蓄电池组整体 SOC 和储氢高压罐的储 / A 流 电 组 池 电 蓄 A 流 电 池 电 料 燃 / 40 20 0 20 12 8 4 0 0 10 20 t/h 30 40 图 9 蓄电池组、燃料电池与直流总线的能量交换 Fig. 9 Energy exchange between battery group, fuel cell and DC bus 44 E W M E P / V 压 电 E W M E P / A 流 电 60 40 100 0 极 阴 E W M E P 尔 摩 的 氧 氢 / A 量 流 0.02 0.00 0 10 20 t/h 30 40 图 6 PEMWE 的特性曲线 / Fig. 6 Characteristic curves of PEMWE % C O S 的 池 电 蓄 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 / % C O S 的 罐 氢 76.95 76.90 76.85 0 10 20 t/h 30 40 图 7 蓄电池组和储氢高压罐的状态 Fig. 7 State of charge of the battery group and hydrogen tanks / ℃ 率 功 10 0 10 / 度 强 照 日 ) 2 / m W k ( 输 列 阵 伏 光 / W 能 电 的 出 0.8 0.4 0.0 10 5 0 0 光伏输出 负载需求 10 20 30 40 图 8 上海冬季两天的气象数据和光伏阵列输出 t/h Fig. 8 Weather data of two winter days in Shanghai and output of PV arrays 能供给 PEMWE 来生产氢气。 图 9 为蓄电池组和燃料电池与直流总线的能 量交换。在图 9 上图中，电流值为正值时是光伏 电能在满足负载后仍有剩余，光伏阵列通过直流 总线向蓄电池提供电能，为蓄电池充电；电流值 为负值时是光伏电能不足或没有时，由蓄电池通 过直流总线来满足负载的用电需求。图 9 下图是 燃料电池向直流总线提供的电流，当光照不足和 蓄电池存储的电能有限时，由燃料电池来补充供 电不足的部分。 图 10 是各蓄电池小组的充放电特性曲线。从
    / V 压 电 60 50 30 50   压 电 0 50 0 100 / % C O S 0 100 0 55 V 压 电 50 45 40 0 60 / % C O S 50 40 0 第 37 卷 第 1 期 100 52 电 网 技 术 45   流 电 0 100 0 20  V 压 电 48 44 0 20 40 t/h (a) 电池 1 的电流 t/h (b) 电池 2 的电 流 A 流/ 电 60 50 40 30 40 0 20 40 t /h (c) 电池 3 的电流 20 t/h 40 (d) 电池 1 的电压 20 t/h 40 (e) 电 池 2 的电压 0 20 t/h 40 (f) 电池 3 的电压 100 / % C O S 80 60 40 20 t/h 40 0 20 40 t/h (i) 电池 3 的 SOC 20 t/h 40 (d) 电 池 1 的 SOC 图 10 各蓄电池小组的充放电特性曲线 (h) 电池 2 的 SOC Fig. 10 Curves of charging and discharging of the battery subgroups a P k / 力 压 200 0 0 阳极压力 10 20 阴极压力 30 40 t/h (a) 阳极和阴极压力 0.6 0.4 的 池 电 蓄 / % C O S / A 流 电 100 0 / V 压 电 / W 率 功 0 10 30 t/h 20 (b) 电流 20 0 0 20 4 2 0 0 10 30 t/h 20 (c) 电压 净输出功率 10 输出功率 20 t/h 30 (d) 净输出功率 40 40 40 图 11 PEMFC 电堆的特性曲线 Fig. 11 Characteristic curves of the PEMFC stack 能状态图。图 11(a)显示由于冬季的光照资源不足， 蓄电池的整体 SOC 并不高，并且处于不断充电和 放电的状态，图 11(b)为储氢高压罐的存储状态，在 燃料电池的发电过程中，氢罐的存储状态 SOC 逐 渐下降。 的 罐 气 氢 / % C O S 0.2 67.4 67.0 66.6 0 10 20 t/h 30 40 图 12 蓄电池组和储氢高压罐的状态 Fig. 12 SOCs of the battery group and hydrogen tanks 4 结论 本文建议使用一种混合储能技术来实现光伏 微网的功率平衡，在已建元件数学模型的基础上构 建了该光伏微网的动态仿真平台，在实现关键元件 控制策略和微网协调控制策略的同时，对基于混合 储能的光伏微网的动态运行性能进行了分析。 仿真结果表明：混合储能系统在及时响应负载
    46 李春华等：基于混合储能的光伏微网动态建模与仿真 Vol. 37 No. 1 需求时，燃料电池的输出电流波动较大，其输出 电压却基本稳定；电解池输入功率增大时，电解 池的工作电流和工作电压会相应增大；蓄电池分 组管理策略可避免其长期处于欠充状态，延长其 使用寿命。 致 谢 本文的研究得到了江苏高校优势学科建设工 程 资 助 项 目 和 江 苏 省 高 校 自 然 科 学 研 究 项 目 (10KJB510004)的资助，谨此致谢！ 参考文献 [1] 黄伟，孙昶辉，吴子平，等．含分布式发电系统的微网技术研究 综述[J]．电网技术，2009，33(9)：14-18． Huang Wei，Sun Changhui，Wu Ziping，et al．A review on microgrid technology containing distributed generation system[J]．Power System Technology，2009，33(9)：14-18(in Chinese)． [2] 丁明，张颖媛，茆美琴．微网研究中的关键技术[J]．电网技术， 2009，33(11)：6-11． Ding Ming，Zhang Yingyuan，Mao Meiqin．Key technologies for microgrids being researched[J]．Power System Technology，2009， 33(11)：6-11(in Chinese)． [3] 郑漳华，艾芊．微电网的研究现状及在我国的应用前景[J]．电网 技术，2008，32(16)：27-31． Zheng Zhanghua，Ai Qian．Present situation of research on microgrid and its application prospects in China[J]．Power System Technology， 2008，32(16)：27-31(in Chinese)． [4] 张建华，苏玲，陈勇，等．微网的能源管理及其控制策略[J]．电 网技术，2011, 35(7)：24-28． Zhang Jianhua，Su Liang，Chen Yong，et al．Energy management of microgrid and its control strategy[J]．Power System Technology， 2011， 35(7)：24-28 (in Chinese)． [5] 周念成，闫立伟，王强钢．光伏发电在微电网中接入及动态特性 研究[J]．电力系统保护与控制, 2010, 38(14)：120-127． Zhou Niancheng，Yan Liwei，Wang Qianggang．Research on dynamic characteristic and integration of photovoltaic generation in microgrids [J]．Power System Protection and Control，2010，38(14)：120-127(in Chinese)． [6] 李振杰，袁越．智能微网：未来智能配电网新的组织形式[J]．电 力系统自动化，2009，33(17)：42-48． Li Zhenjie，Yuan Yue．Smart microgrid：a novel organization form of smart distribution grid in the future[J]．Automation of Electric Power Systems，2009，33(17)：42-48(in Chinese)． [7] 邱晓燕，夏莉丽，李兴源．智能电网建设中分布式电源的规划[J]． 电网技术，2010，34(4)：7-10． Qiu Xiaoyan ，Xia Lili ，Li Xingyuan ．Planning of distributed generation in construction of smart grid[J] ． Power System Technology，2010，34 (4)：7-10(in Chinese)． [8] 陈益哲，张步涵，王江虹，等．基于短期负荷预测的微网储能系 统主动控制策略[J]．电网技术，2011，35(8)：35-40． Chen Yizhe，Zhang Buhan，Wang Jianghong，et al．Active control strategy for microgrid energy storage system based on short-term load forecasting[J]．Power System Technology，2011，35(8)：35-40(in Chinese)． [9] 张文亮，丘明，来小康．储能技术在电力系统中的应用[J]．电网 技术，2009，32(7)：1-9． Zhang Wenliang，Qiu Ming，Lai Xiaokang．Application of energy storage technologies in power grids[J]．Power System Technology， 2009，32(7)：1-9(in Chinese)． [10] 张颖颖，曹广益，朱新坚．燃料电池：有前途的分布式发电技术 [J]．电网技术，2005，29(2)：57-61． Zhang Yingying，Cao Guangyi，Zhu Xinjian．Fuel cell：a promising distributed generation technique[J]．Power System Technology，2005， 29(2)：57-61(in Chinese)． [11] José L B A，Rodolfo D L．Simulation and optimization of stand-alone hybrid renewable energy systems[J]．Renewable and Sustainable Energy Reviews，2009，13(8)：2111-2118． [12] Ekren O，Ekren B Y．Size optimization of a PV/wind hybrid energy conversion system with battery storage using response surface methodology[J]．Applied Energy，2008，85(11)：1086-1101． [13] Nelson D B，Nehrir M H，Wang C．Unit sizing and cost analysis of stand-alone hybrid wind/PV/fuel cell power generation systems [J]．Renewable Energy，2006(31)：1641-56． [14] Xu D，Kang L Y，Chang L C，et al．Optimal sizing of standalone hybrid wind/PV power systems using genetic algorithms[C]// Conference on Electrical and Computer Engineering．Saskatoon， Canadian：IEEE，2005：1722 - 1725． [15] 赵争鸣，刘建政，孙晓瑛，等．太阳能光伏发电及其应用[M]．北 京：科学出版社，2005：27-29． [16] 衣宝廉．燃料电池：原理、技术、应用[M]．北京：化学工业出版 社，2003：5-61． [17] Li Chunhua，Zhu Xinjian，Cao Guangyi，et al．Identification of the Hammerstein model of a PEMFC stack based on least squares support vector machines[J]．Journal of Power Sources，2008(175)：303-316． [18] Pukrushpan J T，Stefanopolou A G，Peng H． Modeling and control for PEM fuel cell stack system[C]//Proceedings of the American Control Conference．Anchorage，USA：IEEE，2002：3117-3122． [19] Ipsakis D，Voutetakis S，Seferlis P，et al．Power management strategies for a stand-alone power system using renewable energy sources and hydrogen storage[J]．International Journal of Hydrogen Energy，2009，34(16)：7081-7095． [20] Achaibou N，Haddadib M，Malek A．Lead acid batteries simulation including experimental validation[J]．Journal of Power Sources， 2008(185)：1484-1491． 李春华 收稿日期：2012-08-14。 作者简介： 李春华(1978)，女，博士，讲师，研究方向 为可再生能源非线性系统的建模与控制，E-mail： viven_lch@163.com； 朱新坚(1958)，男，博士，教授，博士生导 师，研究方向为复杂非线性系统的分析及控制和 燃料电池系统的设计与控制。 （责任编辑 杜宁）
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