(國(guó)網(wǎng)河南省電力公司平頂山供電公司，河南 平頂山 467001)

?

基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)控制策略

陸 暢，周志鋒，智勇軍

(國(guó)網(wǎng)河南省電力公司平頂山供電公司，河南 平頂山 467001)

針對(duì)傳統(tǒng)并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)在電網(wǎng)故障條件下穿越控制策略的不足，提出一種基于自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)控制方法。該方法在電網(wǎng)電壓突變和跌落情況下能夠快速地調(diào)整光伏發(fā)電系統(tǒng)的工作模式，以適應(yīng)光伏陣列最大輸出功率和并網(wǎng)逆變器額定容量以及最大輸出電流限制，具有穩(wěn)定性強(qiáng)、跟蹤速度快等優(yōu)點(diǎn)。給出了控制策略總體架構(gòu)，闡述了電網(wǎng)故障控制器運(yùn)行模式切換策略，建立了自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學(xué)模型。在Matlab/Simulink軟件平臺(tái)下搭建了仿真模型，驗(yàn)證了控制策略的有效性。

光伏發(fā)電；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障穿越；功率控制

近年來(lái)，分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)大規(guī)模接入電網(wǎng)，給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)，由于電網(wǎng)故障而快速將光伏發(fā)電系統(tǒng)切出電網(wǎng)的方法目前已無(wú)法滿足要求，突然將大容量光伏切出系統(tǒng)會(huì)對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)造成嚴(yán)重沖擊，導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰[1-4]。為保證光伏發(fā)電系統(tǒng)在故障時(shí)不脫離電網(wǎng)，需要光伏發(fā)電系統(tǒng)具有低電壓穿越(low voltage ride-through, LVRT)能力[5-8]。電網(wǎng)電壓正常運(yùn)行狀況下，光伏并網(wǎng)逆變器通常采用傳統(tǒng)電壓/電流雙閉環(huán)控制策略實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)運(yùn)行。當(dāng)電網(wǎng)電壓發(fā)生三相對(duì)稱跌落時(shí)，采用傳統(tǒng)的雙環(huán)控制和 LVRT 控制策略相互切換來(lái)實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)低電壓穿越的控制目標(biāo)[7-8]。

由于電網(wǎng)電壓對(duì)稱跌落不含負(fù)序分量，只需抑制并網(wǎng)逆變器出口電流，防止過(guò)流保護(hù)動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)其在電網(wǎng)電壓對(duì)稱跌落時(shí)的低電壓穿越[9-10]。然而，在電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中，絕大多數(shù)故障為不對(duì)稱故障，若采用傳統(tǒng)三相電壓對(duì)稱的低電壓穿越控制策略，由于負(fù)序電流存在，并網(wǎng)逆變器的并網(wǎng)功率與光伏陣列發(fā)出功率不平衡，并網(wǎng)逆變器直流側(cè)電壓降大幅度波動(dòng)，影響光伏發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，將不能滿足國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)家電網(wǎng)公司關(guān)于入網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的要求[11-13]。

將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于光伏發(fā)電系統(tǒng)功率控制的應(yīng)用場(chǎng)合，在電網(wǎng)電壓突變和跌落情況下能夠快速地調(diào)整系統(tǒng)的工作模式，以適應(yīng)光伏陣列最大輸出功率和并網(wǎng)逆變器額定容量及最大輸出電流的限制，具有穩(wěn)定性強(qiáng)、跟蹤速度快等優(yōu)點(diǎn)。闡述了電網(wǎng)故障控制器運(yùn)行模式切換策略，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型，并在Matlab/Simulink平臺(tái)下搭建了系統(tǒng)仿真模型，仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提控制策略的有效性和可行性。

1 光伏發(fā)電系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖1 光伏發(fā)電系統(tǒng)電路拓?fù)浼捌淇刂瓶驁D

如圖1所示，并網(wǎng)光伏發(fā)電系統(tǒng)的主電路包括光伏陣列、Boost升壓斬波電路、三相逆變器、并網(wǎng)電抗器L、并網(wǎng)開關(guān)SSR、并網(wǎng)變壓器和三相電網(wǎng)，光伏陣列依次通過(guò)Boost升壓斬波電路、三相逆變器、并網(wǎng)電抗器L、并網(wǎng)開關(guān)SSR和并網(wǎng)變壓器接入三相電網(wǎng)；CPV為光伏陣列輸出端口并聯(lián)電容，同時(shí)為Boost升壓斬波電路提供輸入電壓；VPV和IPV分別為光伏陣列的輸出電壓與輸出電流；直流電容Cdc接在Boost升壓斬波電路輸出端，Cdc同時(shí)作為三相逆變器的直流母線電容，其工作電壓為Vdc；三相逆變器通過(guò)并網(wǎng)電抗器L、并網(wǎng)開關(guān)SSR和并網(wǎng)變壓器接入三相交流電網(wǎng)。

2 光伏發(fā)電系統(tǒng)的控制策略

首先建立光伏發(fā)電系統(tǒng)電網(wǎng)故障控制器模型，根據(jù)有功功率、無(wú)功功率和三相逆變器電流的最大允許值，建立雙模式切換控制策略，動(dòng)態(tài)地調(diào)整Boost升壓斬波電路的工作模式和三相逆變器的概率模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制輸入?yún)⒖夹盘?hào)。電網(wǎng)故障情況下，光伏發(fā)電系統(tǒng)雙模式切換的控制策略如下：

模式Ⅰ：當(dāng)P*大于光伏陣列的有功功率PPV時(shí)，通過(guò)控制三相逆變器的直流母線電壓，將光伏陣列的有功功率PPV全部注入電網(wǎng)；三相逆變器電流可控制在Imax以內(nèi)，Boost升壓斬波電路工作在最大功率點(diǎn)跟蹤模式(MPPT模式)；

模式Ⅱ：當(dāng)P*小于或等于光伏陣列的有功功率PPV時(shí)，Boost升壓斬波電路暫停最大功率點(diǎn)跟蹤，并開始跟蹤功率P*；Boost升壓斬波電路與三相逆變器之間的功率不均衡問(wèn)題通過(guò)控制三相逆變器直流母線電壓來(lái)解決。電網(wǎng)故障控制器通過(guò)開關(guān)SW3(如圖1所示)選擇工作模式。如圖2所示，雙模式切換控制策略的具體操作流程包括以下步驟：

圖2 光伏發(fā)電系統(tǒng)電網(wǎng)故障控制器的控制模式選擇流程圖

1)讀取三相逆變器交流輸出線電壓vab、vbc、vca,光伏發(fā)電系統(tǒng)注入電網(wǎng)電流的最大允許值Imax，計(jì)算光伏陣列的有功功率PPV，并計(jì)算Vsag；

2)判斷Vsag是否大于0.1，若是，光伏發(fā)電系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)的無(wú)功功率支撐控制模式啟動(dòng)，進(jìn)行下一步，否則不操作；

3)計(jì)算Ir*、 |S|、P*、Q*；

4)判斷PPV是否小于或等于P*，若是則進(jìn)入模式Ⅰ，否則進(jìn)入模式Ⅱ。

Boost升壓斬波電路內(nèi)環(huán)控制器采用比例積分控制器，比例積分控制器的輸入信號(hào)通過(guò)開關(guān)SW1根據(jù)電網(wǎng)故障控制器的輸出模式信號(hào)來(lái)選擇輸入信號(hào)，系統(tǒng)工作在模式Ⅰ時(shí)，將最大功率點(diǎn)跟蹤模式(MPPT)下的輸出信號(hào)VPV*與光伏陣列的實(shí)際輸出信號(hào)VPV求偏差，將偏差信號(hào)作為Boost升壓斬波電路內(nèi)環(huán)控制的輸入信號(hào)。

當(dāng)系統(tǒng)工作在模式Ⅱ時(shí)，將三相逆變器直流母線電壓參考值Vdc*和實(shí)際值Vdc求取偏差后作為Boost升壓斬波電路內(nèi)環(huán)控制的輸入信號(hào)。Boost升壓斬波電路內(nèi)環(huán)控制器的輸出信號(hào)與三角載波比較并形成Boost升壓斬波電路開關(guān)器件的PWM脈沖控制信號(hào)。三相光伏逆變器內(nèi)環(huán)電流控制器模型，采用比例積分控制，實(shí)現(xiàn)輸出電流ia、ib、ic對(duì)參考信號(hào)ia*、ib*、ic*的跟蹤控制，將三相光伏逆變器內(nèi)環(huán)電流控制器的輸出信號(hào)與三角載波比較并形成三相逆變電路各開關(guān)器件PWM脈沖控制信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)并網(wǎng)控制以及在電網(wǎng)故障情況下對(duì)電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無(wú)功功率支撐的目標(biāo)。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法流程

接下來(lái)建立概率模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，求取三相逆變器注入電網(wǎng)的有功和無(wú)功電流參考值。如圖3所示，概率模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器包括6層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：第1層為輸入層，第2層為隸屬度層，第3層為概率層，第4層為TSK模糊推理機(jī)制層，第5層為規(guī)則層，第6層為輸出層；在隸屬度層中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)采用不對(duì)稱高斯函數(shù)實(shí)現(xiàn)模糊化運(yùn)算[14- 15]。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器模型及算法流程

概率模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的計(jì)算流程如下。

定義第j個(gè)模糊If-Then規(guī)則表示如下：

第1層(輸入層)。輸入層的節(jié)點(diǎn)將輸入變量xi,i=1, 2，傳遞到第2層，電網(wǎng)故障情況下，對(duì)于模式Ⅰ的有功功率控制功能，輸入變量e=Vdc*-Vdc；對(duì)于模式Ⅱ的有功功率控制功能，輸入變量e=P*-P；對(duì)于無(wú)功功率控制功能，輸入變量e=Q*-Q。

第2層(隸屬度層)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)采用不對(duì)稱高斯函數(shù)實(shí)現(xiàn)模糊化運(yùn)算，節(jié)點(diǎn)輸入信號(hào)和輸出信號(hào)之間的關(guān)系表示如式(1)。

(1)

第3層(概率層)。第3層的節(jié)點(diǎn)輸入輸出關(guān)系如式(2)。

(2)

j=1，2，…，6；p=1，2，3

第4層(TSK模糊推理機(jī)制層)。輸出信號(hào)為輸入信號(hào)的線性組合，第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出為[14]

(3)

式中：cik為可調(diào)節(jié)的權(quán)系數(shù)；xi為輸入變量；N為迭代次數(shù)。

第5層(規(guī)則層)。本層第1部分為第2層和第3層節(jié)點(diǎn)輸出信號(hào)yj2(N)和Pjp(N)的乘積，第2部分為第5層輸出信號(hào)表達(dá)式，即為第1部分輸出信號(hào)ykI(N)與第4層輸出信號(hào)Tk(N)的乘積。

第6層(輸出層)。本層由一個(gè)節(jié)點(diǎn)O構(gòu)成，計(jì)算所有上層節(jié)點(diǎn)輸出信號(hào)的加權(quán)累加效應(yīng)。其中：wk6(N)表示第k個(gè)模糊化規(guī)則對(duì)第o個(gè)輸出信號(hào)作用強(qiáng)度的權(quán)系數(shù)；yko(N)為第6層節(jié)點(diǎn)的第k個(gè)輸入信號(hào)；yo6(N)=iq*為光伏逆變器注入的有功電流；yo6(N)=id*為光伏逆變器注入電網(wǎng)的無(wú)功電流。

4 仿真與分析

4.1 模型

為了驗(yàn)證所提出的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率控制策略的有效性，在Matlab/Simulink平臺(tái)搭建了如圖1所示的并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)仿真模型[14]。額定功率為45kW，額定電壓有效值為220V，逆變器直流母線電容電壓為750V，并網(wǎng)電感L=0.5mH，逆變器直流母線電容Cdc=1.2mF，開關(guān)頻率為10kHz。為了驗(yàn)證光伏發(fā)電系統(tǒng)在模式Ⅰ和模式Ⅱ情況下對(duì)電網(wǎng)故障的穿越特性，首先構(gòu)造如圖4所示的電網(wǎng)跌落工況。其中，在t<0.1s時(shí)，電網(wǎng)三相電壓對(duì)稱，在t=0.1s時(shí)，電網(wǎng)B、C相同時(shí)發(fā)生0.3p.u.的電壓跌落，持續(xù)時(shí)間為0.25s，隨后電網(wǎng)電壓恢復(fù)到額定值。圖4給出了上述跌落工況的三相電壓波形及其標(biāo)幺值波形，下面根據(jù)光伏陣列出力大小分別給出模式Ⅰ和模式Ⅱ情況下光伏發(fā)電系統(tǒng)有功功率和無(wú)功功率出力波形。

圖4 PCC點(diǎn)電網(wǎng)電壓及其標(biāo)幺值波形圖

4.2 模式Ⅰ仿真

如圖5所示，當(dāng)光伏陣列輸出功率為6kW時(shí)，光伏陣列輸出的有功功率小于逆變器允許的最大功率限制值Pmax。據(jù)前面理論分析得知，電網(wǎng)電壓跌落0.3p.u.時(shí)逆變器有功出力的限制值約為16kW，因此可將光伏陣列的有功功率全部注入電網(wǎng)。將三相逆變器電流控制在最大允許值Imax以內(nèi)，Boost升壓斬波電路工作在最大功率點(diǎn)跟蹤模式(maximumpowerpointtracking，MPPT)。圖5中瞬時(shí)無(wú)功功率波動(dòng)由電網(wǎng)電壓不對(duì)稱引起，其平均值約為30kvar，此部分無(wú)功功率可用于對(duì)電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)無(wú)功支撐，改善系統(tǒng)穩(wěn)定性。當(dāng)t>0.35s時(shí)，電網(wǎng)電壓恢復(fù)到額定值，此時(shí)無(wú)功功率參考值和實(shí)際值降低到0。

圖5 模式Ⅰ工況下光伏發(fā)電系統(tǒng)出力特性

4.3 模式Ⅱ仿真

如圖6所示，當(dāng)光伏陣列輸出功率為26kW時(shí)，光伏陣列輸出的有功功率大于逆變器允許的最大功率限制值Pmax。據(jù)前面分析得知，電網(wǎng)電壓跌落0.3p.u.時(shí)逆變器有功出力的限制值約為16kW，此時(shí)Boost升壓斬波電路暫停最大功率點(diǎn)跟蹤，并開始跟蹤功率P*，Boost升壓斬波電路與三相逆變器之間的功率不均衡問(wèn)題通過(guò)控制三相逆變器直流母線電壓來(lái)解決。在圖6所示的電網(wǎng)發(fā)生0.3p.u.兩相跌落時(shí)，逆變器的有功出力被限制到最大允許值的16kW，此時(shí)注入系統(tǒng)的瞬時(shí)無(wú)功功率在0上下波動(dòng)，其平均值為0，實(shí)現(xiàn)了光伏發(fā)電系統(tǒng)的低電壓穿越功能，同時(shí)保證了系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。當(dāng)t>0.35s時(shí)，電網(wǎng)電壓恢復(fù)到額定值，此時(shí)有功功率參考值和實(shí)際值恢復(fù)到光伏陣列的實(shí)際功率。

圖6 模式Ⅱ工況下光伏發(fā)電系統(tǒng)出力特性

5 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)光伏發(fā)電系統(tǒng)在電網(wǎng)故障條件下穿越控制策略的不足，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電系統(tǒng)功率控制方法。在電網(wǎng)電壓突變和跌落情況下能夠快速地調(diào)整光伏發(fā)電系統(tǒng)的工作模式，以適應(yīng)光伏陣列最大輸出功率和并網(wǎng)逆變器額定容量及最大輸出電流的限制，具有穩(wěn)定性強(qiáng)、跟蹤速度快等優(yōu)點(diǎn)。給出了控制策略總體架構(gòu)，詳細(xì)闡述了電網(wǎng)故障控制器運(yùn)行模式切換策略，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)學(xué)模型和實(shí)現(xiàn)流程，并在Matlab/Simulink平臺(tái)下搭建了仿真模型，最后在該模型上驗(yàn)證了所提控制策略的有效性。

[1] 何麗君，王明渝. 電網(wǎng)電壓不平衡時(shí)兩級(jí)式三相光伏并網(wǎng)系統(tǒng)控制策略研究[J].現(xiàn)代電力，2015，32(2): 16-22.

[2] 張艷霞，李璇，趙杰．光伏電源最大功率跟蹤的改進(jìn)擾動(dòng)觀察法[J]．天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，29(1)：21-24．[3] Kadri R，Gaubert J P，Champenois G．An Improved Maximum Power Point Tracking for Photovoltaic Grid- connected Inverter Based on Voltage-oriented Control[J]．IEEE Transactions on Industrial Electronics，2011，58(1)：66-75．

[4] 王曉，羅安，鄧才波，等．基于光伏并網(wǎng)的電能質(zhì)量控制系統(tǒng)[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2012，36(4)：68-73．

[5] Widen J，Wackelgard E，et al．Impacts of Distributed Photovoltaics on Network Voltages：Stochastic Simulations of Three Swedish Low-voltage Distribution Grids[J]．Electric Power Systems Research，2010，80(12)：1562-1571．

[6] 朱曉榮，張慧慧. 光伏直流微網(wǎng)協(xié)調(diào)直流電壓控制策略的研究[J]. 現(xiàn)代電力，2014，31(5): 21-26.

[7] 楊明，周林，張東霞，等．考慮電網(wǎng)阻抗影響的大型光伏電站并網(wǎng)穩(wěn)定性分析[J]．電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2013，28(9)：214-223．

[8] Varma R，Salama M．Large-scale Photovoltaic Solar Power Integration in Transmission and Distribution Networks[C]//Proceedings of IEEE Power and Energy Society General Meeting，Detroit，2011．

[9] 路曉，秦立軍. 自適應(yīng)擾動(dòng)觀察法在光伏MPPT中的應(yīng)用于仿真[J].現(xiàn)代電力，2011，28(1): 80-84.

[10] 王軍成, 楊旭紅, 王嚴(yán)龍. 改進(jìn)自適應(yīng)變步長(zhǎng)光伏系統(tǒng)最大功率跟蹤[J].現(xiàn)代電力，2014，31(5): 70-73.

[11] 李峰，李威，薛峰，等．規(guī)?；夥娬九c電網(wǎng)暫態(tài)交互影響定量分析[J]．電網(wǎng)與清潔能源，2011，27(11)：50-56．

[12] 董偉杰，白曉民，朱寧輝，等．間歇式電源并網(wǎng)環(huán)境下電能質(zhì)量問(wèn)題研究[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(5)：1265-1271．

[13] 丁明，王偉勝，王秀麗，等．大規(guī)模光伏發(fā)電對(duì)電力系統(tǒng)影響綜述[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34(1):1-14.

[14] 周潤(rùn)景，張麗娜. 基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)[J]. 北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[15] 劉國(guó)榮.多變量系統(tǒng)模糊/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制[J].北京：科學(xué)出版社，2012.

Fault ride-through (FRT) techniques are crucial for the large-scale grid-connected and flexible control of grid-integrated PV generation systems. To overcome the drawbacks of conventional FRT solutions for PV systems under grid fault conditions, a new power control strategy based on fuzzy neural networks (FNN) is proposed for PV systems. The operation modes can be adjusted to adapt the abrupt grid voltage changes and voltage sag, thus the maximum output power of PV panels and the maximum inverter power rating and current rating can be taken into consideration with enhanced stability and fast tracking performance. The controller architecture and the operation modes are presented, and the mathematical model and the flow-chart of fuzzy neural network algorithm are given. Finally, the system model is established using Matlab/Simulink, and the effectiveness of the proposed control strategy for PV system is verified by the simulation results.

PV generation; fuzzy neural network; fault ride-through; power control

THM614 <文獻(xiàn)標(biāo)志碼：a class="emphasis_bold"> 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-6954(2016)06-0047-04文獻(xiàn)標(biāo)志碼：a

1003-6954(2016)06-0047-04

A 文章編號(hào)：1003-6954(2016)06-0047-04

2016-07-22)