張捍東，劉龍舞

(安徽工業(yè)大學(xué)電氣信息學(xué)院，安徽馬鞍山 243002)

基于智能控制的單相DVR在微網(wǎng)中的運(yùn)用

張捍東，劉龍舞

(安徽工業(yè)大學(xué)電氣信息學(xué)院，安徽馬鞍山 243002)

隨著可再生能源的利用越來(lái)越廣泛，以可再生能源為動(dòng)力的微網(wǎng)也越來(lái)越受到世界各國(guó)的關(guān)注。闡述了一種新型動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器在微網(wǎng)中的運(yùn)用，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法；對(duì)逆變器的控制采用模糊PI與常規(guī)PI相結(jié)合的控制方式，利用模糊推理方法實(shí)現(xiàn)PI參數(shù)的在線自整定，使控制器具有較好的自適應(yīng)性。使用Matlab對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果表明這種新型動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器具有良好的動(dòng)靜態(tài)性能。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊PI；DVR；Matlab仿真

近年來(lái)，由于生物化石常規(guī)能源的不斷消耗趨于枯竭，以太陽(yáng)能、風(fēng)能、潮汐能等可再生的能源為動(dòng)力發(fā)電的微網(wǎng)迅速發(fā)展。微網(wǎng)的并網(wǎng)運(yùn)行，在一定程度上影響了主網(wǎng)的電壓質(zhì)量，產(chǎn)生諸如電壓波動(dòng)、閃變等[1]。然而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和電力電子技術(shù)的快速發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)、微處理器的管理、分析、檢測(cè)、控制的高性能、高度自動(dòng)化的新型用電設(shè)備大量投入使用，這種設(shè)備往往對(duì)系統(tǒng)干擾比較敏感，我們稱(chēng)這類(lèi)設(shè)備為敏感性設(shè)備，它們比傳統(tǒng)用電設(shè)備對(duì)電能質(zhì)量的要求苛刻得多，即使是幾個(gè)周期的電壓跌落都將影響這些設(shè)備的正常工作，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，在電能質(zhì)量的各種問(wèn)題中，由電壓跌落造成電壓敏感設(shè)備不能正常工作的主要原因，約占各種原因的70%～90%。因此，抑制電壓跌落，保證電壓穩(wěn)定就顯得尤為重要了。文獻(xiàn)[2]提出了基于SPLL的分時(shí)段電壓檢測(cè)和補(bǔ)償?shù)哪Ｐ停瑢?shí)現(xiàn)了電壓跌落的補(bǔ)償,但是需要?dú)v史電壓狀況資料。文獻(xiàn)[3]提出了基于虛構(gòu)三相系統(tǒng)的瞬時(shí)電壓p-q-r分解法的檢測(cè)方法，逆變電路采用前饋PD控制方式獲得了比較滿意的補(bǔ)償效果，但是無(wú)法準(zhǔn)確補(bǔ)償發(fā)生最初60°相移時(shí)間段內(nèi)的擾動(dòng)。文獻(xiàn)[4]提出將模糊控制運(yùn)用于DVR，該方法不需要對(duì)電力系統(tǒng)建立精確的數(shù)學(xué)模型，只需要對(duì)電力系統(tǒng)特征量進(jìn)行模糊描述，從而大大降低了為獲取電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)特征量所需付出的代價(jià)，但模糊控制存在穩(wěn)態(tài)誤差，在工作點(diǎn)附近容易引起小范圍振蕩。本文采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)了電壓的跟蹤檢測(cè)，對(duì)DVR的控制采用將模糊控制與經(jīng)典PI控制相結(jié)合的方法，更好地實(shí)現(xiàn)了電壓的跌落補(bǔ)償。

1 單相DVR結(jié)構(gòu)和工作原理

圖1 典型單相動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器的結(jié)構(gòu)圖

圖1所示為典型單相DVR結(jié)構(gòu)圖[4]。該動(dòng)態(tài)電壓恢復(fù)器由一個(gè)整流器、一個(gè)逆變器、直流電容儲(chǔ)存器、變壓器和一個(gè)低通濾波器及旁路保護(hù)系統(tǒng)構(gòu)成，DVR進(jìn)行補(bǔ)償時(shí)，控制單元控制逆變器產(chǎn)生串聯(lián)補(bǔ)償電壓，經(jīng)串聯(lián)變壓器注入線路中。這里低通濾波器用來(lái)濾除高次諧波，旁路系統(tǒng)主要由機(jī)械斷路器和雙向可控硅構(gòu)成，用于電壓浪涌和系統(tǒng)發(fā)生短路故障時(shí)的保護(hù)[5]。

根據(jù)檢測(cè)到的電網(wǎng)電壓，由標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)產(chǎn)生模塊產(chǎn)生與電網(wǎng)電壓同步的標(biāo)準(zhǔn)正弦信號(hào)，用該信號(hào)與實(shí)際電網(wǎng)電壓進(jìn)行比較；然后通過(guò)控制器調(diào)節(jié)得到需要實(shí)際補(bǔ)償?shù)碾妷航o定信號(hào)，并利用控制環(huán)節(jié)生成逆變器所需要的PWM信號(hào)，通過(guò)驅(qū)動(dòng)電路去控制逆變器功率開(kāi)關(guān)的通斷，逆變器輸出電壓經(jīng)濾波后通過(guò)串聯(lián)變壓器注入電網(wǎng)，產(chǎn)生補(bǔ)償電壓用于抵消電網(wǎng)側(cè)電壓的波動(dòng)，從而確保負(fù)載側(cè)電壓的穩(wěn)定性，提高整個(gè)電網(wǎng)的電壓質(zhì)量。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)技術(shù)

實(shí)現(xiàn)電壓暫降特征量快速準(zhǔn)確地檢測(cè)是電壓暫降補(bǔ)償?shù)那疤?，因此電壓?shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)是DVR中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一。文獻(xiàn)[3]提出了基于虛構(gòu)三相系統(tǒng)的瞬時(shí)電壓p-q-r分解法的檢測(cè)方法，但該方法所用的數(shù)據(jù)不具有同時(shí)性，無(wú)法正確分析擾動(dòng)發(fā)生最初60度相移時(shí)間段內(nèi)的、具有多個(gè)過(guò)渡段的擾動(dòng)和短時(shí)擾動(dòng)。文獻(xiàn)[6]提出了基于有效值計(jì)算的檢測(cè)方法，但是該方法需要取半個(gè)周期的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均處理，所以該方法至少也需要半個(gè)周期的時(shí)延，不能達(dá)到同步。文獻(xiàn)[7]提出了基于小波變換的檢測(cè)方法，提出將電壓信號(hào)分解到各子頻帶上，在時(shí)域和頻域方面同時(shí)具有良好的局部化特性，但是合適的小波母函數(shù)的選取是很難的。

本文采用基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電壓暫降檢測(cè)方法，該方法利用反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了在誤差最小條件下的電壓暫降檢測(cè)，建立了檢測(cè)模型，提高了檢測(cè)精度。

2.1 基于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)模型的提出

2.2 反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法

圖2 電壓暫降實(shí)時(shí)檢測(cè)模型

3 基于模糊控制的補(bǔ)償策略

3.1模糊自適應(yīng)PI控制器的原理

自適應(yīng)模糊控制的基本思想是根據(jù)誤差的狀態(tài)來(lái)適當(dāng)?shù)卣{(diào)整控制規(guī)則，使得控制規(guī)則能夠適應(yīng)誤差的變化。在誤差較大的情況下，選用較為粗略的控制規(guī)則進(jìn)行粗略控制；在誤差已經(jīng)很小的情況下，選用較精確的控制規(guī)則進(jìn)行精確控制。在變論域控制中，控制規(guī)則的調(diào)整是通過(guò)適當(dāng)改變論域來(lái)實(shí)現(xiàn)的，其中論域緊縮相當(dāng)于增加規(guī)則，論域放大相當(dāng)于減少規(guī)則。模糊自適應(yīng)PI控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3。

圖3 模糊自適應(yīng)PI控制器結(jié)構(gòu)圖

3.2 基于雙模控制的DVR設(shè)計(jì)方案

由于模糊控制器本身消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差的能力比較差，而常規(guī)PI或PID控制器則可以克服在偏差趨于零時(shí)模糊控制器可能產(chǎn)生振蕩及穩(wěn)態(tài)誤差，本文采用雙?？刂品桨?。

文獻(xiàn)[8]分析比較了單相PWM逆變器電感電流內(nèi)環(huán)電壓外環(huán)和電容電流內(nèi)環(huán)電壓外環(huán)兩種雙環(huán)控制方式，重點(diǎn)研究了電容電流內(nèi)環(huán)電壓外環(huán)雙環(huán)控制。依據(jù)電流內(nèi)環(huán)所采用調(diào)節(jié)器的不同,分別討論了電流內(nèi)環(huán)采用P調(diào)節(jié)器、電壓外環(huán)為PI調(diào)節(jié)器和電流內(nèi)環(huán)、電壓外環(huán)均為PI調(diào)節(jié)器兩種雙環(huán)控制方式。采用了極點(diǎn)配置的方法設(shè)計(jì)控制器參數(shù)，驗(yàn)證了上述兩種雙環(huán)控制方式均能達(dá)到較好的動(dòng)、靜態(tài)特性。本文提出單相DVR逆變器采用電流電壓雙閉環(huán)控制策略，其中電壓環(huán)采取雙?？刂?，電流內(nèi)環(huán)采用常規(guī)PI調(diào)節(jié)方式。

表1 Kp模糊控制規(guī)則表

表2 KI模糊控制規(guī)則表

3.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)

模糊PI控制器的參數(shù)在線修正表達(dá)式為:

基于if and then規(guī)則的模糊蘊(yùn)含關(guān)系及實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，可以得出以下關(guān)于Δp和ΔI的模糊規(guī)則控制表，如表1、表2所示。

4 仿真分析

4.1 基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)的仿真分析

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)的仿真波形圖

4.2 基于雙?？刂颇孀兤鞯腄VR仿真分析

為了驗(yàn)證雙?？刂频睦碚摲治?，在Matlab/Simulink軟件中對(duì)單臺(tái)DVR系統(tǒng)做了仿真實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)參數(shù)為：電網(wǎng)電壓s()=220 sin(100 π)在0.2～0.3 s時(shí)刻電源電壓為s()= 176 sin(100 π)；逆變器采用通用橋；PWM信號(hào)發(fā)生器載波頻率20 kHz；串聯(lián)變壓器變比為1∶1；濾波電感為9 mH，濾波電容為0.001 2 F；電流內(nèi)環(huán)調(diào)節(jié)器p的值為0.75，I的值為2；電壓外環(huán)常規(guī)PI調(diào)節(jié)器p的值為8，I的值為0.5，模糊PI調(diào)節(jié)器p、I的初值為8和0.5，比例因子e的值為0.4，量化因子p'為2.5，比例因子c的值為5 000，量化因子I'為0.000 2，由模糊PI向常規(guī)PI轉(zhuǎn)換的門(mén)檻值為1.2。其中DVR補(bǔ)償輸出電壓波形如圖5(a)，雙?？刂葡翫VR補(bǔ)償后電網(wǎng)的輸出電壓波形如圖5(b)。

5 結(jié)論

針對(duì)目前電力電子器件的大量使用，不可避免地給電網(wǎng)帶來(lái)了諧波及電壓波動(dòng)問(wèn)題。將智能控制技術(shù)應(yīng)用于電力電子器件的控制中，使控制系統(tǒng)的抗干擾能力和精確性都有了一定的提高。本文提出運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)公共連接處檢測(cè)，通過(guò)Matlab仿真，驗(yàn)證了該方法的正確性和可行性；把傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)器和模糊PI調(diào)節(jié)器相結(jié)合提出雙?？刂平Y(jié)構(gòu)并運(yùn)用到DVR逆變器的控制當(dāng)中，通過(guò)Matlab仿真驗(yàn)證了控制補(bǔ)償策略的正確性。

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Application of single-phase DVR in microgrid based on intelligent control

ZHANG Han-dong,LIU Long-wu

With the growing need of the energy worldwide,the microgrid which taken renewable energy as the motivation were paid attention by more and more countries.The application of the new type DVR in microgrid was mainly elaborated.A new test method based on neural network was presented.The combination of the fuzzy control and normal control strategy was adopted to control the inverter.The self-regulation of the PI parameters was realized by using the fuzzy inference.A sound self-adaption was achieved by the controller.The Matlab simulation shows that this new DVR has a good dynamic and static performance.

neural network;fuzzy PI;DVR;MATLAB simulation

圖5 基于雙?？刂频腄VR仿真圖

TM 571

A

1002-087 X(2014)02-0363-04

2013-06-17

微型電網(wǎng)與公共電網(wǎng)能量交換技術(shù)研究(2007-AA05Z242)

張捍東(1963—)，男，安徽省人，教授，碩士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的合作與競(jìng)爭(zhēng)、智能控制理論與應(yīng)用、射頻識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用等。