陽同光

(湖南城市學院 機械與電氣工程學院，湖南 益陽 413000)

電網不平衡情況下基于神經網絡并網逆變器同步技術研究

陽同光

(湖南城市學院 機械與電氣工程學院，湖南 益陽 413000)

為解決常規(guī)鎖相環(huán)技術在電網電壓不平衡情況下難以對電網電壓頻率和相位進行有效檢測的問題，提出一種電網不平衡情況下基于神經網絡的并網逆變器同步算法。首先，在兩相靜止坐標系下推導電網電壓狀態(tài)方程，并基于此建立神經網絡；然后，利用網絡輸出電壓矢量和實際電壓矢量誤差進行在線調整權值，并利用權值調整計算在線辨識電網電壓頻率、相位和幅值，從而可以構建電網電壓的正負序分量。仿真和實驗結果表明：該方法能在電網不平衡情況下快速有效在線自適應辨識電網電壓頻率和相位，提取電網電壓正負序分量，具有較強的魯棒性。

電網不平衡；并網逆變器；神經網絡；同步;魯棒性

0 引 言

近年來，隨著基于光伏發(fā)電、風力發(fā)電等綠色再生能源的分布式發(fā)電系統的飛速發(fā)展，電網及三相并網逆變器的穩(wěn)定性問題得到了極大的關注[1-4]。并網逆變器需根據電網運行狀態(tài)實施相應的控制以保證其安全可靠運行。一方面，并網逆變器控制需要檢測電網電壓同步信號，即基波電壓的幅值、相位與頻率等信息，確保并網逆變器單位功率因數并網。另一方面，在某些并網逆變器控制算法中需要準確的同步信號參與控制。此外，在電網故障情況下，并網機組必須具備一定的故障穿越能力，需要分布式發(fā)電系統能向電網提供無功支持，保證系統可靠運行[5]。傳統鎖相環(huán)在電網電壓不平衡情況下無法實現準確鎖相，因此，如何在不平衡電網情況下快速準確檢測電網電壓頻率、相位，提取電網電壓正負序分量是并網逆變器控制的關鍵技術之一，已成為可再生能源的研究熱點。

同步參考坐標鎖相環(huán)(synchronous reference frame PLL,SRF-PLL)是應用最為廣泛的電網同步方法。SRF-PLL將三相電壓通過clarke變換轉換到αβ兩相靜止坐標，然后又通過Park’s坐標變換轉變成dq兩相旋轉坐標系，因此，該方法又稱為dq-PLL。在理想電網情況下，SRF-PLL能表現出較為準確的鎖相特性，但在不平衡電網情況下，電網電壓負序分量中將產生2倍頻的波動，不僅對正序分量的幅值提取產生影響，還會對相位檢測造成誤差[5]。針對這種情況，很多文獻提出改進方法，如雙同步參考坐標鎖相環(huán)(doublesynchronousreferenceframe-PLL,DSRF-PLL)[6-7]，解耦雙同步參考鎖相環(huán)(decoupleddoublesynchronousreferenceframe-PLL,DDSRF-PLL)[8-9]，雙二階廣義積分器鎖相環(huán)(doublesecondordergeneralizedintegrator-PLL,DSOGI-PLL)[10-11]，多二階廣義積分器鎖相環(huán)(multidoublesecondordergeneralizedintegrator-PLL,MSOGI-PLL)[12]，延遲信號消除鎖相環(huán)(delayedsignalcancellationPLL,DSC-PLL)[13-17]，多復數濾波器鎖相環(huán)(multiple-complexcoefficientfilterPLL，MCCF-PLL)[18-19]和加強型鎖相環(huán)(enhancedPLL,EPLL)[20-21]等。雖然這些方法都能在不平衡電網情況下表現出較好的工作性能，但也都存在不足之處：如DDSRF-PLL包含一階濾波環(huán)節(jié)，降低了系統的動態(tài)響應；DSOGI-PLL由于二階廣義積分器不具備正負序極性選擇，導致正負序分量分離環(huán)節(jié)比較復雜[9]；MCCF-PLL抗干擾能力較差，對電網電壓畸變諧波比較敏感；EPLL容易受到電網電壓諧波的影響，而延遲信號消除鎖相環(huán)需要較高的計算成本。此外，基于自適應濾波器(adaptivenotchfilter-PLL,ANF-PLL)[22-23]、自適應矢量濾波(adaptivevectorialfilter-PLL,AVF-PLL)[24]，最小二乘自適應濾波(leasterrorsquaresfilters-PLL,LESF-PLL)[25]等非線性同步技術也被成功應用。這些方法雖然在一定程度上消除了諧波影響，對頻率擾動具有一定的抗干擾性，卻以降低帶寬和動態(tài)響應速度為代價[9]。

利用觀測器對電網電壓頻率進行在線識別也是實現鎖相的方法之一。文獻[26]提出一種基于自適應觀測器鎖相方法，在靜止坐標系下能夠準確地觀測電網的相位和頻率，并且實現正負序分量分離。但其通過引入中間分量構建觀測器，觀測器設計比較復雜。文獻[27]在旋轉坐標軸下基于觀測器進行正負序分量提取，但其觀測器的反饋增益矩陣的極點配置較為復雜。文獻[28]采用模型參考自適應觀測電網頻率，并在基礎上進行正負序分量提取，但其關鍵參數的設計比較復雜。

神經網絡具有逼近任意非線性函數的能力，其自學習特性非常適合于周期性和時變擾動情況，如電網電壓畸變和參數不確定性，因此，基于神經網絡的控制策略能有效提高并網逆變器控制的魯棒性和自適應性[29]。針對傳統鎖相環(huán)技術在電網不平衡情況下難以有效進行并網同步的問題，提出一種基于神經網絡并網逆變器同步方法(neuralnetworkPLL,NN-PLL)。在靜止兩相坐標系下建立電壓狀態(tài)方程，并基于此構建神經網絡，利用網絡權值調整在線辨識電網電壓頻率和相位，并能在基礎上進一步實現正負序分量提取，為開展電網不平衡情況下并網逆變器控制提供同步信號。

1 電網不平衡情況下電網模型

為便于分析，不考慮三相電網電壓諧波和并網電流諧波，則三相電網電壓Ua、Ub、Uc和并網電流Ia、Ib、Ic分別表示為：[UaUbUc]T=

(1)

[IaIbIc]T=

(2)

對式(1)進行Clark變換，可得到αβ兩相靜止坐標系下電網電壓Uα、Uβ表達式

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

同理，對式(2)進行Clark變換，可得到αβ兩相靜止坐標系下并網電流Iα、Iβ表達式為：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

2 基于神經網絡自適應同步設計

2.1ADALINE神經網絡設計

自適應線性神經元(adaptivelinearneuron,ADALINE)是由美國Standford大學Widrow等[30]提出的。ADALINE是一種多輸入、單輸出的具有自適應學習特性的單層線性神經元。由于其具有結構簡單、易于實現的特點，被廣泛用于諧波電流檢測[31]和電機參數辨識[32]等。利用ADALINE構建神經網絡電網電壓頻率辨識單元，在電網不平衡情況下在線自適應辨識電網電壓正序分量的頻率、相位和幅值，并提取電網電壓的正負序分量。自適應線性神經網絡結構如圖1所示，圖中，X1、X2、X3為神經網絡輸入，W1、W2、W3分別為神經網絡權值，0為輸出。

圖1 神經網絡單元結構Fig.1 Block diagram of Neural network.

對式(6)和式(7)求導可得：

(13)

(14)

根據式(6)～式(9)，式(13)和式(14)可寫為

(15)

根據三角函數公式

cos(ωt+θ+)=cosωtcosθ+-sinωtsinθ+，

(16)

sin(ωt+θ+)=sinωtcosθ++cosωtsinθ+。

(17)

對式(15)進一步分析可得

(18)

將上式離散化可得

(19)

為便于分析，將上式表示為

(20)

分析上式可知，可以將離散化后的電壓狀態(tài)方程看成具有三個輸入節(jié)點和一個輸出節(jié)點的ADA-LINE神經網絡結構，其中，X1、X2、X3為神經網絡輸入，W1、W2和W3分別為三個輸入節(jié)點的權值。通過在線自適應調整權值W1、W2和W3可求取并網電壓正序分量的頻率、初相和幅值，從而可得到：

(21)

(22)

(23)

神經網絡權值調整算法采用Wirdow-Hoff學習規(guī)則[30]。在采樣點k時刻，令誤差為

(24)

定義能量函數為

(25)

學習過程神經網絡權值變化可表示為

(26)

式中i=1、2、3。則神經網絡權值訓練表達式為

Wi(k)=Wi(k-1)+ηΔWi(k)。

(27)

其中η為學習率。

基于神經網絡的電網電壓正序分量的頻率、相位和幅值辨識單元結構如圖2所示。

2.2 基于ADALINE神經網絡正負序分量提取

根據式(21)～式(23)，可以通過神經網絡提取靜止坐標系下電網電壓的正序分量

(28)

圖2 基于神經網絡電網電壓頻率辨識結構圖Fig.2 Diagram of frequency identification based on NN.

根據式(6)、式(7)和式(28)可提取電網電壓負序分量為

(29)

根據上述分析，基于神經網絡同步算法最終進行電網同步和正負序電壓分量提取的整個框圖如圖3所示。

圖3 基于神經網絡正負序分量提取結構圖Fig.3 Block diagram of positive and negative detect based on NN

3 仿真與實驗

為了驗證所提出的基于神經網絡同步信號檢測方法的有效性，在SIMULINK中搭建仿真模型。分別在電網電壓單相跌落、含有負序5次諧波和電網頻率跳變等3種工況下，對提出的基于ADLINE神經網絡同步算法進行仿真，驗證NN-PLL方法對電網電壓跌落和諧波的抗干擾能力和電網電壓的正負序分量分離能力，并網逆變器仿真參數如表1所示，仿真結果分別如圖4～圖6所示。

表1 仿真參數

圖4 單相跌落情況下仿真結果Fig.4 Simulation results when A phase voltage sag

圖5 電網電壓存在諧波情況下仿真結果Fig.5 Simulation results under harmoic conditions

圖5為電網電壓存在5次負序諧波情況下的仿真結果圖，圖5(a)～圖5(e)分別為三相電網電壓、αβ軸電壓分量、負序電壓分量、電壓相角和頻率，從圖中看出，當0.4s時刻，電網引入5次負序諧波分量，電源的質量惡化，電網電壓波形出現明顯畸變情況，但NN-PLL仍然能夠有效辨識電網電壓頻率，進行有效鎖相，也能夠有效提取電網電壓的正負序分量。

圖6 電網電壓頻率突變情況下仿真結果Fig.6 Simulation results when frequency changes

圖6為電網電壓頻率發(fā)生突變時仿真結果，在0.4s時刻，電網電壓頻率有50Hz跳變到55Hz,NN-PLL算法能準確捕捉到頻率變化，動態(tài)響應較快。

為進一步驗證電網同步方法的有效性，采用DSPTMS320F2812數字控制器搭建實驗平臺進行實驗驗證。實驗參數如表2所示，其中，三相不平衡電壓采用一個PWM逆變器經過LC濾波器產生，然后通過AD采樣到DSP中解耦。不失一般性，實驗所產生的三相電壓突變前為有效值220V、頻率50Hz的正弦三相電。

表2 實驗參數

圖7 單相跌落情況下實驗結果Fig.7 Experiment results of NN-PLL under one phase dip fault

為驗證NN-PLL算法在電網電壓存在諧波情況下的抗干擾能力，用電網模擬裝置輸出帶有10%負序5次諧波的電壓。圖8為電網存在5次負序諧波情況下實驗結果，圖中可以看出NN-PLL方法對電網負序諧波進行準確提取，且動態(tài)響應較快，雖然電壓相角產生一定的畸變，但NN-PLL算法仍然能對其進行準確辨識。

圖8 電網諧波情況下實驗結果Fig.8 Experiment results of NN-PLL under harmonic condition

圖9為電網電壓頻率產生5 Hz的跳變(50 Hz跳變到55 Hz)的情況下實驗結果，從圖中可以看出，在頻率發(fā)生跳變的情況下，NN-PLL方法由于具有在線自適應能力，能有效觀測電網電壓頻率的變化。

圖9 頻率跳變情況下實驗結果Fig.9 Experiment results of NN-PLL under frequency jump condition

圖10 幾種PLL動態(tài)性能比較Fig.10 Comparison of the dynamic performance for different PLLs

為說明NN-PLL方法的動態(tài)性能，將NN-PLL和DSFR-PLL[6]、DSOGI-PLL[10]和DDSFR-PLL[11]方法在電網電壓頻率發(fā)生跳變的情況下進行實驗對比，結果如圖10所示。從圖中可以看出，采用DSOGI- PLL和DSFR-PLL存在較大的超調，而DDSFR-PLL的動態(tài)響應速度明顯較慢，在動態(tài)性能方面，提出的NN-PLL算法具有較強的優(yōu)越性。

4 結 論

本文針對不平衡電網情況下傳統鎖相環(huán)技術無法有效實現并網逆變器同步的問題，提出一種基于自適應線性神經元神經網絡的同步算法。通過仿真和實驗驗證，可以得出如下結論：

1)該方法能在電網不平衡情況下(單相跌路、諧波和電網頻率跳變)有效檢測電網電壓頻率和相位，實現正序、負序分量的準確提取，具有較強的自適應性，且動態(tài)響應較快。

2)該方法能同時實現電網電壓正負序電壓提取、電網電壓相角和頻率的準確辨識，在此基礎上，可非常方便開展電網不平衡情況下并網逆變器控制，可省去常規(guī)的電網電壓正負序提取環(huán)節(jié)。

3)和DSFR-PLL、DSOGI-PLL和DDSFR-PLL等方法相比，該方法的抗干擾能力較強，且結構簡單，易于實現。

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(編輯：賈志超)

Research on grid synchronization of grid-connected inverter based on neural network under unbalanced voltage conditions

YANG Tong-guang

(College of Mechanic and Electrical Engineering，Hunan City University,Yiyang 413000,China)

To solve the problem of conventional phase locked loop technique under the condition of unbalanced power grid voltage,a grid inverter synchronous technology based on neural network under unbalanced power grid case is developed. At first,grid voltage state equation was derived in the two-phase stationary coordinates,and a neural network was built based on the state equation; the biases of output voltage vector and the actual voltage vector were used to adjust the neural network weight online,and thus to find out the amplitude,frequency and the phase of the grid voltage,which can construct the positive and negative components of grid voltage. Simulation and experimental results show that the method can be online adaptive to identify the frequency and the phase of grid voltage quickly and efficiently in the case of unbalanced power grid,detect the positive and negative sequences of grid voltage,and has strong robustness.

grid voltage unbalance;grid-connected inverter;neural network;synchronization;robust

2016-04-20

國家自然科學基金重點資助項目(51037004);湖南省自然科學基金(2017JJ2022);湖南省教育廳科學研究重點項目(17A036)

陽同光(1974—)，男，博士，副教授，研究方向為智能控制、故障診斷。

陽同光

10.15938/j.emc.2017.06.009

TM 315

A

1007-449X(2017)06-0066-09