将模块化多电平变换器（MMC）作为充电机充电蓄电池储能体系（BESS）的并网变换器，可在完成高压并网的一起兼具操控的灵活性。针对充电机充电蓄电池储能型模块化多电平变换（B-MMC）体系，提出一种可有用减小核算量的混合型模型猜测操控（H-MPC）办法。

该H-MPC办法由PI操控和MPC组成。其间，PI操控部分用于求取满意沟通电流输出和环流操控要求的子模块接入个数；MPC则担任共模电压（CMV）按捺，对子模块接入个数进行恰当调整。结合子模块接入个数与充电机充电蓄电池组荷电状况（SOC）的排序成果，即可发生详细开关信号。针对不同使用场合，PI操控部分和MPC的操控方针选取要更为灵活。

以环流操控为例，对其包括于MPC部分的状况进行扼要剖析。最终经过Matlab/Simulink仿真和试验，验证了该办法的正确性与有用性。

新动力的大范围使用可以有用下降人们对石油动力的需求，而且其具有可再生能力强、排放污染小等优势，对缓解动力危机和环境恶化有侧重要意义[1]。因为新动力发电具有间歇性和不确定性等特点，在并网进程中一般要与储能设备相结合。储能设备可以进行快速的功率吸收、释放，有用减小新动力输出动摇对电网的冲击，完成新动力的友爱接入和协调操控[2]，其间充电机充电蓄电池储能在大规模储能体系中占据侧重要位置。

传统储能并网体系需求将充电机充电蓄电池组进行串、并联，经过前级DC-DC变换器升压后通往后级逆变电路完成并网。关于充电机充电蓄电池组而言，若要对其进行充、放电状况监测则需求增加额定的充电机充电蓄电池能量办理体系，生产成本也会相应进步；关于电力电子变换器而言，开关器材所需接受的电压等级较高，体系作业的安全性会遭到严峻影响。

若将充电机充电蓄电池储能体系（Battery Energy Storage System, BESS）与模块化多电平变换器（ModularMultilevel Converter, MMC）相结合，则可以完成储能单元的涣散接入，并合适接入高压电网，进步体系的运转功率和可靠性[3]。

目前关于模块化多电平变换器充电机充电蓄电池储能（Battery integrated Modular MultilevelConverter, B-MMC）体系的研讨依然相对较少。文献[4]经过调理各个子模块的调制深度，完成了充电机充电蓄电池组间荷电状况（State Of Charge,SOC）的均衡共同。

文献[5]则从理论上剖析了不同环流重量对充电机充电蓄电池组SOC均衡的影响。文献[6]中，该结构被使用于电动汽车范畴，并分别对交、直流充电和正常行驶三种不同作业状况进行了相关剖析。针对B-MMC结构的操控，目前仍以经典PI操控器为主。

模型猜测操控（Model Predictive Control, MPC）办法因其在处理非线性体系杂乱束缚型问题时展现出的杰出优势，正逐渐被推行于电力电子操控领  域[7]。文献[8]中介绍了一种适用于MMC结构的有限操控集模型猜测操控（Finite ControlSet-Model Predictive Control, FCS-MPC）办法。该办法结构简略，价值函数可以一起包括多个操控方针，但当子模块数目较多时，数据核算量的增加较为严峻。

文献[9]则将全体价值函数的求解进程分解为多个子方针函数逐级寻优的办法，该操控办法中并未触及权重系数的选取，下降了操控体系的规划难度。文献[10]则将排序均压战略与分组思想相结合，衍生出一种适用于MMC工程使用的优化MPC战略，该办法并不会随子模块数目的增多显着加剧处理器运算担负。

根据上述研讨现状，本文提出一种适用于B-MMC结构的混合型模型猜测操控（Hybrid-ModelPredictive Control, H-MPC）办法。H-MPC办法可分为PI操控和MPC两大部分。其间PI操控部分主要用于完成沟通输出电流盯梢等逻辑较为简略的部分，而MPC部分则用于处理共模电压按捺等杂乱逻辑部分。

比较于传统PI操控办法，H-MPC有用减少了PI操控器的数量，下降了操控体系的规划杂乱度；而相关于常规MPC办法，H-MPC则减少了每个采样周期内需求考虑的开关状况数量，进而下降了运算需求。

本文详细剖析了B-MMC体系的运转特点、MMC的传统MPC办法，并在此基础上提出了一种H-MPC方案，完成了沟通输出电流盯梢、环流操控、充电机充电蓄电池组SOC均衡和共模电压按捺的操控方针。本文最终经过Matlab仿真和试验验证了该操控战略的正确性与有用性。

图 三电平B-MMC试验渠道