含分布式光伏、风电等新能源接入的微网系统目前在配电网中的应用日趋广泛，一方面在海岛、山区等配电网末端网架结构较为薄弱区域能够作为大电网的补充改善供电质量，提升供电可靠性；另一方面在浙江、江苏等用电峰谷价差较大区域能够通过峰谷套利降低企业用电成本，提升储能投资收益。但是随着分布式新能源在微网系统中的占比不断提升，其输出功率波动性对系统输出电能质量和运行稳定性的影响不容忽视。储能系统具备功率双向调节能力，能够平滑新能源出力波动，配置储能系统是提升微网运行可靠性的有效途径。不同类型储能系统输出特性各不相同，铅酸、铁锂等电化学储能系统属于能量型储能系统，容量大但是充放电倍率较低，充放电次数有限^[1]。而超级电容属于功率型储能系统，充放电次数通常能达到10万次以上。采用电化学储能系统和超级电容相结合，共同构建混合储能系统，在保证控制效果的同时能够有效降低投资成本，并广泛应用于分布式可再生能源发电系统中^[2-3]，且针对微电网能量管理^[4-9]及混合储能系统协同控制策略开展了研究^[10-13]。文献[14-19]中对飞轮储能运行特性进行了分析，相比于超级电容飞轮储能系统对周围环境要求较低，全寿命周期内环境友好且能量密度更高，由此本文设计了一种含分布式光伏、电池/飞轮机电混合储能系统及多类型负荷接入的交直流混合微网运行拓扑，如图1所示。其中飞轮系统用于提供快速的暂态功率响应，电池系统用于提供持续的稳态功率支撑；微网协调控制器一方面能够实时采集分布式新能源运行数据并计算其输出功率，另一方面能够与电池和飞轮储能系统实时通信，对其进行功率控制；网侧变流器运行于直流恒压模式，用于稳定直流母线电压。基于该拓扑本文提出了一种适用于含机电混合储能系统和分布式新能源接入的微网协调控制策略，该策略通过对飞轮系统和电池系统剩余容量状态的分析，将整个机电混合储能系统的工作模态划分为4类，并针对性地设计了各模态下的运行控制策略，从而在充分发挥机电混合储能系统中不同储能介质优势的同时，有效抑制微网系统运行时由于分布式新能源的间歇性和随机性所带来的功率波动，最终通过所建立的MATLAB仿真模型对提出的控制策略进行了验证。

飞轮和电池储能系统各自SOC是进行机电混合储能系统的能量管理的基础，其中飞轮储能系统的剩余容量正比于飞轮转速可直接计算得到，电池系统SOC可采用文献[20]中所提出的基于卡尔曼滤波器的在线估计计算方式得到，本文中不再赘述。

考虑由飞轮和电池储能系统的运行特性，根据SOC值将其各自工作状态划分为正常状态(20%<SOC<90%)，低容状态(SOC<20%)和高容状态(SOC>90%)可得到机电混合储能系统中飞轮和电池的工作状态组合表，如表1所示共9种工作模态，其中SOC_f和SOC_b分别表示飞轮剩余容量和电池剩余容量。在运行过程中，能量管理策略将根据混合储能系统当前工作模态和并网情况做出调整，为控制方便，将表1中的9种工作模态归纳为以下4类：

（1）飞轮和电池系统均为正常模态，包括M_NN一个模态。

（2）飞轮非正常模态且电池正常模态，包括M_LN和M_HN两个模态，分别表示(飞轮低容，电池正常)和(飞轮高容，电池正常)。

（3）飞轮正常模态且电池非正常模态，包括M_NL和M_NH两个模态，分别表示(飞轮正常，电池低容)和(飞轮正常，电池高容)。

（4）飞轮和电池均为非正常模态，包括M_LH、M_HL、M_LL和M_HH四个模态，分别表示(飞轮低容，电池高容)、(飞轮高容，电池低容)、(飞轮低容，电池低容)和(飞轮高容、电池高容)。

为平滑分布式新能源出力波动，首先计算波动功率大小P_s，如式(1)所示。从中可见P_s与微网中新能源配置和负荷大小直接相关，若通过混合储能系统将其完全吸收需要配置功率和容量较大，成本较高。为此，将P_s进行低通滤波，通过混合储能系统平抑高频波动部分P_s1，如图2所示。其中低通滤波系数根据微网系统中新能源、机电混合储能系统以及网侧变流器容量配置设定。功率流向以流向电网为正。

式中，P_s为微网系统内波动功率；P_solar为光伏系统发出的有功功率；P_load为负载吸收的有功功率。

图1中与电池组相连接的双向DC-DC变换器采用恒流充放电控制策略，其控制框图如图3所示，即通过对电池的充放电电流进行控制，从而控制其吸收或释放的有功功率。

与飞轮系统相连的飞轮侧变换器为典型的两电平三桥臂变换器，通过传统矢量控制实现对飞轮永磁同步电机转矩电流的控制，从而调节飞轮转速。通过测量电池组的端电压U_b和飞轮转速 Ω，可以计算得到电池系统的充电电流和飞轮系统的转矩电流如式(2)所示。

式中，P_b-ref、P_f-ref分别为电池和飞轮储能输出功率参考值；I_b-ref为电池系统充电电流参考值；I_f-ref为飞轮系统转矩电流参考值；C_t为转子磁链定向矢量控制下飞轮永磁同步电机电磁转矩和力矩电流间的比例系数。

正常模态中飞轮系统和电池系统的剩余容量都处于适中范围内，是机电混合储能系统最为经常保持的运行状态。该模态下控制框图如图4所示，功率P_s1经过低通滤波和增益系数K后计算得到所需电池输出功率P_b，以电池系统额定容量P_b-norm为约束条件进一步得到当前时刻电池输出功率给定值P_b-ref-NN(t)。飞轮储能用于补偿P_s1经过低通滤波后的高频部分，同样以其额定容量P_f-norm为约束条件计算得到当前时刻飞轮输出功率给定值P_f-ref-NN(t)。图4中低通滤波常数和增益系数K需根据电池和飞轮储能容量、功率配置设定。

在此模态中，电池SOC处于正常状态，电池系统输出功率可按照2.1节中计算得到。飞轮系统的剩余容量则过高或过低，无法发挥出其足够的性能，该情况下首先仍根据M_NN模态初步计算得到飞轮所需输出功率，在此基础上根据当前飞轮SOC状态进一步计算M_LN、M_HN两种模态下输出功率设定值，分别如式(3)、式(4)所示。其中∆P_f为设定的飞轮功率死区范围，当计算得到的功率给定值在死区范围内时则保持不变。

在此模态中飞轮储能系统输出功率按照2.1节中计算得到，电池系统充放电控制策略与2.2节类似，其输出功率设定值计算如式(5)、式(6)所示，其中∆P_b为设定的电池功率死区范围。

该模态下电池和飞轮均处于非正常状态，飞轮储能系统在M_LH、M_LL两种模式输出功率设定置如式(3)所示仅对飞轮储能系统进行充电控制，M_HL、M_HH两种模式输出功率设定置如式(4)所示仅对飞轮储能系统进行放电控制。电池储能系统在M_LL、M_HL两种模式输出功率设定置如式(5)所示仅对电池储能系统进行充电控制，M_LH、M_HH两种模式输出功率设定置如式(6)所示仅对电池进行放电控制。

基于Matlab/Simulink仿真环境，搭建了图1所示的基于交直流混合母线的微网系统。系统中分布式光伏最大功率为80 kW，以某地8月多云天气情况下实际运行曲线作为功率运行曲线，如图5所示，其波动率最高为48 kW/min。飞轮储能系统配置为40 kW/30 s，电池储能系统配置为20 kW/20 kWh，控制算法中的增益系数K取0.9。低通滤波器1截止频率选为系数选取为0.33 mHz，低通滤波器2截止频率选为0.67 mHz。

微网系统中飞轮和电池储能系统以第三节所提控制策略运行，系统处于正常模态下分布式光伏和机电混合储能系统中飞轮和电池储能系统输出功率曲线和SOC曲线分别如图6和图7所示，平抑前后整体输出功率曲线如图8所示。从中可以看出飞轮和电池储能系统的协调控制能够有效减小光伏出力引起的功率波动，运行过程中高频波动主要由飞轮储能进行平抑，低频波动主要由电池储能平抑，飞轮储能系统运行过程中功率和SOC波动高于电池储能系统，充分发挥了不同类型储能的优势。非正常模态下仅能通过飞轮或电池储能系统进行充电或放电，直至SOC∈[20%，90%]后恢复至正常工作模态。

本文提出了一种交直流混合母线拓扑结构下，含分布式新能源能源、机电混合储能系统接入的微网系统协调控制策略，该策略将机电混合储能系统的工作模态根据其飞轮和电池系统各自剩余容量的不同而划分为4类，并在各工作模态内设计了其各自的充放电控制策略，从而在保证机电混合储能系统兼具良好动静态特性的前提下，能够有效抑制微网系统内分布式新能源发电系统引起的功率波动，提升微网系统运行的可靠性，并最终通过仿真验证了所提方法的有效性。