[發明專利]一種基于模糊邏輯控制器的混合儲能系統控制方法

有效

• 申請號: 201611244131.X
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106786696B
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發明（設計）人: 黃學良;孫厚濤;季振亞;袁曉冬;李強;呂振華;柳丹
• 申請（專利權）人: 東南大學;國網江蘇省電力公司電力科學研究院
• 主分類號: H02J3/32
• 分類號: H02J3/32;H02J3/38
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 楊曉玲

本發明公開了一種基于模糊邏輯控制器的混合儲能系統控制方法，主要包括低通濾波器，模糊邏輯控制器和粒子群優化算法(PSO)；低通濾波器的作用是將功率波動信號分解為高頻信號和低頻信號；模糊邏輯控制器的作用是將輸入的低頻信號和超級電容SOC信號通過邏輯關系得到超級電容充放電的控制信號；粒子群算法的作用是對模糊邏輯控制器隸屬度函數的參數進行優化。本發明能夠減小蓄電池深度放電和峰值電流，提高混合儲能系統的工作效率。

技術領域

本發明涉及一種混合儲能系統控制方法，特別涉及一種基于模糊邏輯控制器的混合儲能系統控制方法。

背景技術

大力發展清潔能源是解決全球能源危機的有效手段之一。以風能、太陽能為代表的清潔能源發電效率不斷提高，發電邊際成本幾乎為零，是未來替代火力發電廠的優選方案之一。然而風力發電和光伏發電的間歇性是阻礙可再生能源發電的大規模發展的主要問題，通常的解決方案是將可再生能源發電與儲能相結合，通過儲能平抑可再生能源出力的隨機性，但是儲能系統頻繁的充放電對電池的壽命的損害非常嚴重，大大縮短儲能使用壽命的同時也增加了儲能成本。將超級電容與蓄電池相結合的混合儲能系統充分利用超級電容的快速跟蹤能力，降低蓄電池充放電頻率，避免蓄電池深度放電，不僅大大提高了儲能系統平抑功率波動的能力，還延長了蓄電池使用壽命，對降低儲能系統的成本提供幫助。

發明內容

發明目的：本發明要解決的技術問題在于提供了一種基于模糊邏輯控制器的混合儲能系統控制方法，以解決蓄電池深度充放電，減小蓄電池峰值電流，穩定直流母線電壓等一系列問題。

技術方案：一種基于模糊邏輯控制器的混合儲能系統控制方法，包括以下步驟：

步驟一：外部功率差額信號dP經過低通濾波器得到低頻功率差額信號P_LF，將P_LF信號與超級電容荷電狀態SOC信號發送給模糊邏輯控制器；

步驟二：采用粒子群優化算法對模糊邏輯控制器的控制參數進行優化；

步驟三：將模糊邏輯控制器的輸出信號P_H與外部功率差額信號dP和低頻功率差額信號P_LF的差值相加作為超級電容的參考控制信號

步驟四：超級電容參考控制信號與外部功率差額信號dP的差值作為蓄電池參考控制信號

進一步的，模糊邏輯控制器采用梯形隸屬度函數，輸入信號低頻功率差額信號P_LF包括mf個隸屬度函數；輸入信號超級電容荷電狀態SOC包括mc個隸屬度函數。

進一步的，模糊邏輯控制器中隸屬度函數的個數mf為5，分別是正方向的大偏差PH，正方向中偏差PM，小偏差L，負方向小偏差NL，負方向大偏差NH；輸入信號超級電容荷電狀態SOC中隸屬度函數個數mc為3，分別是大偏差H，中偏差M，小偏差L。

進一步的，粒子群優化算法的適應度函數表示為：

f(x)＝max(I_Batt)，

其中：I_Batt表示蓄電池電流大小。

進一步的，粒子群算法優化步驟為：

(1)初始化粒子群體包括位置和速度，群體規模為n，n通過下式計算：

n＝(4×mf)-4；

(2)計算每個粒子的適應度，對每個粒子當前適應度函數值與個體歷史最佳值p_best比較，用更大的適應度函數值更新當前p_best；

(3)對每個粒子當前個體適應度函數值p_best與全局最佳值g_best比較，用更大的適應度函數值更新當前g_best；