基于等效消耗最小(ECMS)的电氢综合能源系统能量管理策略Simulink模型

0. 前言

常见的EMS控制策略为基于状态机（State Machine Control）、基于等效消耗最小（Equivalent Consumption Minimization Strategy，ECMS）及调度控制模式。本文着重介绍前两种，针对第一种控制策略可参考模型燃料电池-蓄电池-超级电容交直流微网能量管理策略Simulink模型，第二种控制策略可参考模型基于等效消耗最小(ECMS)的电氢综合能源系统能量管理策略Simulink模型。

1.基于状态机的控制策略(State Machine Control)

1.1 控制规则

设定：Pbatt_char=1500; SOC_min=60; SOC_max=90; SOC_nom1=85;SOC_nom2=60.1;Pfc_min=850;Pfc_max=8800; Pfc_opt=1500;Pbatt_max=3400;
State1:
SOC>90%，Pload<850W,则Pfc=850W；

State2：
SOC>90%，850W<=Pload<8800W，则Pfc=Pload；

State3：
SOC>90%，Pload>=8800W，则Pfc=8800W；或60%<=SOC<85%，Pload<850W，则Pfc=850W；

State4：
60%<=SOC<85%，850W<=Pload<1500W，则Pfc=1500W；

State5:
60%<=SOC<85%，1500W<=Pload<8800W，则Pfc=Pload；

State6：
60%<=SOC<85%，Pload>=8800W，则Pfc=8800W；或SOC<60%，Pload<850W，则Pfc=Pload+1500W；

State7：
SOC<60%，850W<=Pload<1500W，则Pfc=max(Pload+1500，1500)；

State8：
SOC<60%，1500<=Pload<8800W，则Pfc=Pload+1500W；

State9：
SOC<60%，Pload>=8800W，则Pfc=8800W.

具体实现代码：

function sys=mdlOutputs(t,x,u)
%constants initialization
Pbatt_char=1500; 
SOC_min=60; SOC_max=90; SOC_nom1=85;SOC_nom2=60.1;Pfc_min=850;Pfc_max=8800; Pfc_opt=1500;Pbatt_max=3400;
if(u(2)>SOC_max) 
    state=1;
end
if(u(2)>=SOC_nom2 && u(2)<=SOC_nom1) 
    state=2;
end
if(u(2)>SOC_nom1 && u(2)<=SOC_max) 
    state=u(3);
end
if(u(2)<SOC_min) 
    state=3;
end
if(u(2)>=SOC_min && u(2)<SOC_nom2) 
    state=u(3);
end
%state 1
if(state==1 && u(1)<Pfc_min)
            Pfc=Pfc_min;
end
%state 2
if(state==1 && u(1)>=Pfc_min && u(1)<Pfc_max)
            Pfc=u(1);
end
%state 3
if(state==1 && u(1)>=Pfc_max)
            Pfc=Pfc_max;
 end
if(state==2 && u(1)<Pfc_min)
            Pfc=Pfc_min;
end
%state 4
if(state==2 && u(1)>=Pfc_min && u(1)<Pfc_opt)
            Pfc=Pfc_opt;
end
%state 5
if(state==2 && u(1)>=Pfc_opt && u(1)<Pfc_max)
            Pfc=u(1);
end
%state 6
if(state==2 && u(1)>=Pfc_max)
            Pfc=Pfc_max;
end
if(state==3 && u(1)<Pfc_min)
            Pfc=u(1)+Pbatt_char;
end
%state 7
if(state==3 &&  u(1)>=Pfc_min && u(1)<Pfc_opt)
            Pfc=max(u(1)+Pbatt_char,Pfc_opt);
end
%state 8
if(state==3 && u(1)>=Pfc_opt && u(1)<Pfc_max)
            Pfc=u(1)+Pbatt_char;
            %Pfc=Pfc_max;
end
%state 9
if(state==3 && u(1)>=Pfc_max)
            Pfc=Pfc_max;
end
sys = [Pfc state];
% end mdlOutputs

1.2 仿真结果

设定仿真时间为30s，负荷功率设定为：

燃料电池输出电压电流值：

蓄电池充电电流：

直流母线电压值：

2.基于等效消耗最小（ECMS）的优化控制策略

由于等效消耗最小能量控制策略是一种瞬时优化方法，其主要思想是：燃料电池热电联供系统在运行期间所消耗的能量最终都来自于储氢罐中的氢气和氧气反应的化学能，蓄电池消耗的电能会在之后的运行过程中由燃料电池消耗一定量的氢气进行反应来补充。所以在ECMS策略中建立能耗指标时，需要将蓄电池所消耗的电能与燃料电池补偿电能之间建立等效关系，将燃料电池在某一时刻的氢气消耗和蓄电池消耗的电能的等效氢耗量作为统一的优化性能指标。在运行过程中，根据负荷所需求的功率实现燃料电池和蓄电池之间进行的实时最佳功率分配，以达到最低的等效氢耗量的目标。

2.1 蓄电池等效氢耗功率模型

$P_{eq}=\alpha (t)\cdot P_{batt}$

式中： $\alpha (t)$ 为等效系数， $P_{batt}$ 为蓄电池功率。

2.2 蓄电池电量维持策略

        在ECMS策略定义中，等效系数的取值可以通过影响蓄电池等效氢耗量，来改变负荷分配。通过上式可以看出，当等效系数 $\alpha (t)$ 取值相对较小时，蓄电池的等效氢耗很小，此时的热电联供能量控制策略会更加偏向于消耗蓄电池电能，使得电池SOC会快速的下降；当等效系数 $\alpha (t)$ 的值较大时，蓄电池的等效氢耗偏大，此时的热电联供系统能量控制策略会更加偏向于使用燃料电池，会使蓄电池的SOC上升。这样会导致SOC的波动太大，在以热电联供系统的等效氢耗量最低为目标设计ECMS能量控制策略时，不仅要使得各个部分之间达到最优的能量分配，还要保证蓄电池的SOC在允许的范围内波动，通过SOC的反馈值调整等效系数。
        假设能量控制策略在相同的初始条件下，蓄电池SOC的值不同，最终所得到的优化效果也不一样。为了保持蓄电池SOC在允许范围内波动，需要判断目前蓄电池SOC值来进行调整。在一些文献中，提出使用惩罚函数对蓄电池的等效氢耗进行修正。这种校正方法可以理解为电能价格的调控：根据运行中实时反馈回来的电池SOC值进行控制，当SOC值偏高，电能的价格降低，蓄电池的电能相对比较“便宜”，使得能量控制策略偏向于使用蓄电池的电能；当SOC值偏低，电能的价格提高，电能相对比较“贵”，使得能量控制策略偏向于使用燃料电池的电能。
        当蓄电池SOC值非常接近目标值SOC时，惩罚函数的取值为1，基本不需要对蓄电池的等效氢耗进行校正；当蓄电池SOC比目标值大时，惩罚函数取值向小于1的方向变化：当蓄电池SOC比目标值小时，惩罚函数取值向大于1的方向变化。这样可以保证使热电联供系统的实际电负荷功率尽可能的达到最优分配。

2.3 基于ECMS的目标函数求解

采用有效集法对非线性规划问题进行实时求解：

$\mathbf{min}\left [ (P_{fc}+\alpha \cdot P_{batt})\cdot \Delta T \right ]$
$\alpha =1-2\mu \frac{SOC-(SOC_{max}+SOC_{min})\div 2}{SOC_{max}+SOC_{min}}$
$P_{fc}+P_{PV}+P_{batt}=P_{load}$

具体MATLAB代码如下：

Pbatt_char=1500; 
SOC_min=60; SOC_max=90; Pfc_min=850;Pfc_max=8800; Pbatt_max=3400;
Aeq=[0 1 0;1 0 1];
mu=0.6;
beq=[1-2*mu*((u(2)-0.5*(SOC_max+SOC_min))/(SOC_max+SOC_min)); u(1)];
lb=[Pfc_min, 0, -Pbatt_char];
ub=[Pfc_max, 100, Pbatt_max];
x0=[3000, 0.1, 3000];
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','active-set','Display','off','MaxFunctionEvaluations',1000,'MaxIterations',100);
[y,fval] = fmincon(@ecmsfun,x0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options);
Pfc=y(1); Pbatt=y(3); alpha=y(2);

function f = ecmsfun(x)
DT=200e-3;
f = (x(1)+x(2)*x(3))*DT;

2.4 仿真结果

蓄电池充电电流：

直流母线电压值：

等效系数 $\alpha (t)$ 的值：

从图中可以看出，因仿真初始设定蓄电池SOC为65%，小于目标SOC值75%，因此ECMS控制器使得蓄电池的充电电流增加，随着蓄电池不断充电，其SOC值不断增加，等效系数减小，使得热电联供系统“更倾向”于消耗蓄电池中的电量。

2.5 低碳环保模式

        在这种模式下，以可再生能源发电最大化利用为目标，减少额外光伏上网，使用储能或负荷吸收多余光伏出力，实现可再生能源利用率最高。
        当Ppv > Pdc && SOC >= 90：PV工作在恒压模式；
        Ppv > Pdc && SOC < 90；PV工作在MPPT状态，多于电能给蓄电池充电。
        Ppv < Pdc && SOC >= 30：PV工作在MPPT模式下；
        SOC < 30：PV工作在MPPT模式下。
（1）光伏充足模式：当光伏充足时，如图所示其终端用电需求全部用光伏发出的电能满足，若有剩余能量且此时镍氢蓄电池的SOC较低，则剩余能量给镍氢蓄电池充电；若充电一段时间，蓄电池的SOC大于90，则水电解器开启，将剩余的电能转化成氢能储存在固态储氢装置中。
（2）光伏不足模式：当光伏不足以产生电能时，如图所示，厂区终端电需求由镍氢电池组和燃料电池系统共同满足，其中，根据电需求、放氢量、储能电量等参数，以经济性和能源耐久性为目标，对蓄电池与燃料电池组成的混合动力系统进行能量优化管理；当蓄电池与燃料电池都不能终端电需求时，接入电网，采用从电网取电的形式为终端供能。

3.Simulink模型

3.1 整体模型

3.2 燃料电池电堆模型

针对热管理系统各部分温度输入输出变化进行研究，对燃料电池系统进行简化，忽略气体压力、加湿、管路密封以及外部环境因素变化对燃料电池热管理系统工作过程的影响。PEFC用PTC加热器模拟，仿真图如下所示：

通过电堆模拟器进口循环水温度与电堆当前的产热工况计算可以得到出口循环水温。通过控制算法对系统温度进行调节，实现电堆冷却循环水进出堆温差小于5℃，冷却水出堆稳态温度稳定在65℃目标值。

3.3 冷却循环水泵模型

建立模型如下：

通过PEMFC热管理系统控制水泵转速，调节冷却循环水流速，得到满足电堆模拟器进出口温度差控制条件的循环水流速，通过水泵频率及占空比调节冷却循环水流速带走电堆产生的多余废热，比例阀门控制内外循环水流量。外循环回路流量通过调节阀到风扇散热后进入水泵，内循环回路流量从比例调节阀直接引出进入水泵。基于上述水泵特性分析及热传递关系分析，实现电堆模拟器在理想的工作温度范围内工作。