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        一種采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矢量控制策略實現(xiàn)的箱式光伏并網(wǎng)逆變器

        2018-10-23 01:42:42蔡長虹紀(jì)昆江啟芬
        電器工業(yè) 2018年9期
        關(guān)鍵詞:內(nèi)環(huán)矢量控制策略

        蔡長虹 紀(jì)昆 江啟芬

        (揚(yáng)州華鼎電器有限公司)

        0 引言

        近年來,隨著新能源發(fā)電容量的增加,越來越多的光伏發(fā)電系統(tǒng)接入到電網(wǎng)中,對電網(wǎng)安全、可靠運(yùn)行造成威脅,也對光伏發(fā)電并網(wǎng)控制技術(shù)有了更高要求[1]。逆變器是分布式光伏發(fā)電并網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一,其控制技術(shù)對并網(wǎng)特性有重要影響,一直也是國外內(nèi)光伏技術(shù)研究的重點(diǎn)[2]。傳統(tǒng)電流源型并網(wǎng)逆變器是將逆變器控制為電流源。通過電流控制回路的參考電流指令,對光伏電池陣列進(jìn)行最大功率跟蹤控制(MPPT)。由于光伏日照隨機(jī)性很大,光伏并網(wǎng)系統(tǒng)輸出功率有很大波動,也就使得光伏發(fā)電系統(tǒng)對電網(wǎng)容易造成隨機(jī)波動性沖擊[3],因此合理的逆變器控制是提高系統(tǒng)穩(wěn)定性的一個主要手段。目前,雙閉環(huán)控制是并網(wǎng)逆變器中普遍使用的一種控制拓?fù)?,通過在電壓環(huán)內(nèi)增加一個電流內(nèi)環(huán)可顯著提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度,及時削減負(fù)載擾動造成的影響[4-5]。但隨著并網(wǎng)逆變器功率的增大,并網(wǎng)逆變器外接的LCL濾波器較電感(L)濾波器在濾波效果、成本和體積等各方面都有較大優(yōu)勢,因而得到廣泛應(yīng)用。但LCL濾波器為三階系統(tǒng),存在并聯(lián)諧振問題[6],解決LCL濾波器的諧振問題,一般采用無源阻尼法和有源阻尼法,基于無傳感器的有源阻尼法得到廣泛研究。

        目前已有很多針對光伏并網(wǎng)逆變器的矢量控制技術(shù),如無功和有功功率坐標(biāo)變換d-q理論[7-8]可以有效地實現(xiàn)并網(wǎng)電壓和功率控制?;谧鴺?biāo)變換理論,很多文獻(xiàn)[[9-12]提出并研究了基于變頻率比例諧振(Proportional Resonant,PR)控制器來解決網(wǎng)側(cè)頻率波動對逆變器控制造成的影響。PR控制器的優(yōu)點(diǎn)是實現(xiàn)簡單,但是對系統(tǒng)的頻率變化很敏感,而且通常需要很高的采樣和切換頻率(通常15kHz以上),這樣會容易造成能量損失。為保證工程實現(xiàn)和系統(tǒng)穩(wěn)定性,文獻(xiàn)[13]采用比例積分(PI)與PR控制器作為內(nèi)環(huán)控制器來克服電網(wǎng)頻率波動對穩(wěn)定性的問題。另外滑動模式控制(Sliding-mode Control)被很多國外文獻(xiàn)[14-16]用來設(shè)計魯棒控制器來解決系統(tǒng)不穩(wěn)定的問題。

        近年來,國內(nèi)外開始研究針對逆變器的最優(yōu)化智能控制器技術(shù),本文提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)環(huán)電流矢量控制技術(shù),并引入了粒子群優(yōu)化算法來實現(xiàn)快速優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別自學(xué)習(xí)功能,從而實現(xiàn)MPPT的最優(yōu)化控制。本文提出的雙回路控制策略可以解決現(xiàn)有光伏逆變器諧波及直流分量抑制過程中對非線性負(fù)載擾動的抑制的效果低的問題,從而大幅提高光伏發(fā)電的電能質(zhì)量,提高光伏微網(wǎng)的電能利用率,最后通過實際工程應(yīng)用驗證了本文提出的控制策略。

        1 光伏并網(wǎng)逆變器矢量控制策略

        1.1 基于LCL濾波的單相逆變器

        圖1顯示的是基于LCL濾波的光伏并網(wǎng)逆變器主電路原理圖,左邊直流端電容電壓Vdc代表逆變器直流輸入,右邊單相電壓源Vg代表并網(wǎng)電壓,中間有后置濾波器LCL電路來抑制高頻諧波。為了實現(xiàn)矢量控制,圖2增加了相應(yīng)的虛部電路。

        圖1 基于LCL濾波的光伏并網(wǎng)逆變器主電路原理圖

        圖2 基于LCL濾波的光伏逆變器矢量控制原理圖

        1.2 數(shù)學(xué)模型

        基于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系d-q變換理論,圖2顯示的逆變器數(shù)學(xué)模型可以用以下方程式來表示:

        式中,ωs為電網(wǎng)電壓的角頻率,所有其他變量的d-q變換關(guān)系如下:

        1.3 解耦后矢量控制

        帶LCL濾波的單相逆變器的矢量控制原理一般是忽略電容部件并簡化系統(tǒng)成L濾波形式后用PI控制器來實現(xiàn),系統(tǒng)狀態(tài)方程式可以表示為[17]:

        式中,簡化的等效電感值Leq=Lc3+Lg3,等效電阻Req=Rc3+Rg3,和描述了在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下輸入電壓和輸出電流之間的狀態(tài)方程,利用這個狀態(tài)方程,系統(tǒng)控制器設(shè)計可以表示為如圖3所示。

        圖3 基于LCL濾波的單相逆變器解耦矢量控制框圖

        Z變換后的PI控制器表示為:

        式中,Kp,Ki分別為PI調(diào)節(jié)器的比例系數(shù)和積分系數(shù);Tc為采樣周期。

        2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量控制策略

        2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        圖4為所提出的新型雙回路光伏并網(wǎng)逆變器控制系統(tǒng)原理圖,d軸用于控制有功功率以及PWM逆變器直流端電壓,q軸用于控制無功功率以及并網(wǎng)支持電壓。

        圖4所示系統(tǒng)主要包括以下幾個主要組成部分:

        圖4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量控制框圖

        1)外環(huán)電壓控制器,利用PI控制方法分別對基于d-q參考坐標(biāo)系的有功、無功功率、PWM逆變器直流電壓以及并網(wǎng)支持電壓進(jìn)行調(diào)整控制;

        2)內(nèi)環(huán)電流控制器,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來精確控制PWM逆變器并網(wǎng)運(yùn)行時的輸出電流,抑制直流分量;

        3)擾動控制器,用P控制方法來控制補(bǔ)償電網(wǎng)電壓擾動所引起的電壓不平衡;

        4)后置濾波器,用LCL濾波器來抑制PWM逆變器產(chǎn)生的高次諧波分量。

        2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)圖

        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)環(huán)電流控制器可以利用整個系統(tǒng)的動態(tài)方程來進(jìn)行自學(xué)習(xí),而不需要任何特殊的系統(tǒng)解耦策略或阻尼法來解決諧振問題,控制器具體輸入輸出變量如圖5所示。

        圖5 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電流控制器結(jié)構(gòu)及輸入輸出變量示意圖

        圖5所示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器主要包括輸入層,隱層,以及輸出層[18],主要輸入變量是電流誤差及誤差積分,輸出變量是控制電壓,這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器可以表示為電流誤差,誤差積分以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)的矢量函數(shù)形式:

        另外圖4中的擾動控制部分可以用P控制器來實現(xiàn),如圖6所示,控制器增益和PWM增益KPWM互補(bǔ),考慮到系統(tǒng)擾動電壓可以表示為電網(wǎng)標(biāo)稱電壓和逆變器輸出電壓之差),PWM輸出矢量控制信號可以表示為:

        圖6 擾動控制器結(jié)構(gòu)示意圖

        2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器自學(xué)習(xí)優(yōu)化

        內(nèi)環(huán)電流控制器內(nèi)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器具備非線性快速優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別自學(xué)習(xí)功能,該功能利用粒子群(PSO)優(yōu)化算法來實現(xiàn),自學(xué)習(xí)過程目標(biāo)函數(shù)定義為:d-q軸電流誤差和誤差積分的平方值之和最小。

        PSO 算法啟動并優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)過程如圖7所示,根據(jù)不同的系統(tǒng)外部環(huán)境設(shè)置,經(jīng)過一系列的動態(tài)搜索調(diào)整,可以很快得到最優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電流控制器的控制效果。

        圖7 基于粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)過程

        3 硬件實驗結(jié)果與性能評估

        本論文所提出的新型控制方案被應(yīng)用于實際光伏發(fā)電電路中來實現(xiàn)對逆變器電路的控制,為了評估其性能,傳統(tǒng)的矢量控制方法也同時作了實驗來比較二者的控制效果,圖8是實驗所用光伏電站及光伏電路低壓端配電柜內(nèi)部逆變器電路實際硬件圖片。

        圖8 光伏電站及光伏電路低壓端配電柜內(nèi)部逆變器實物圖

        3.1 實驗設(shè)置及實驗參數(shù)

        本實驗所基于的光伏電路低壓端電路示意圖如圖9所示。

        作為比較,本實驗中傳統(tǒng)的矢量控制方法中內(nèi)環(huán)電流控制器使用了PI控制方法,為了解決傳統(tǒng)方法中LCL濾波器的諧振問題,采用了無源阻尼法,諧振頻率fr可以表示為:

        所需串聯(lián)電阻Rz可以表示為:

        本文所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量控制方法利用整個系統(tǒng)的動態(tài)方程來進(jìn)行自學(xué)習(xí)從而不需要任何阻尼法來解決諧振問題。實驗所用逆變電路變量參數(shù)(參見圖2)如下表所示。

        表 實驗參數(shù)表

        圖9 光伏電路低壓端電路示意圖

        3.2 實驗結(jié)果

        (1) PSO算法優(yōu)化速度

        本文引入的PSO 算法優(yōu)化速度很快,實驗結(jié)果顯示在平均重復(fù)次數(shù)少于100時已經(jīng)能夠收斂到最小化值,如圖10所示,這樣可以保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別自學(xué)習(xí)的快速響應(yīng),從而快速實現(xiàn)最優(yōu)化控制效果。

        圖10 粒子群優(yōu)化算法的實驗結(jié)果

        (2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器電流控制效果

        通過實時數(shù)據(jù)采集器的數(shù)據(jù)采集和輸出,直流端電壓控制以及電流回路矢量控制效果比較實驗結(jié)果分別如圖11~圖14所示,與傳統(tǒng)矢量控制策略相比,本文所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略顯示了更好的控制效果,具體體現(xiàn)在快速響應(yīng),準(zhǔn)確跟蹤以及無過載等方面。

        圖11 直流端電壓Vdc控制實驗結(jié)果比較

        圖12和圖13顯示了內(nèi)環(huán)電流控制實驗結(jié)果,圖中的紅線表示d-q軸參考電流(參見圖3),電流波形比較結(jié)果顯示基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大功率點(diǎn)跟蹤控制策略性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)矢量控制策略。

        圖12 內(nèi)環(huán)電流控制實驗結(jié)果比較

        圖13 內(nèi)環(huán)電流控制實驗結(jié)果比較

        整個逆變器控制系統(tǒng)高頻諧波分量控制效果比較如圖14所示,和傳統(tǒng)的雙回路矢量控制系統(tǒng)相比,本文提出的系統(tǒng)方案可以快速響應(yīng)電網(wǎng)定相的變化,達(dá)到最優(yōu)控制效果。

        4 結(jié)束語

        針對LCL濾波形單相并網(wǎng)逆變器的控制,本文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙回路控制策略,并首次引入了粒子群優(yōu)化方法來對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線自學(xué)習(xí)進(jìn)行快速優(yōu)化,從而達(dá)到最大功率點(diǎn)跟蹤的最優(yōu)化控制效果。新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別自學(xué)習(xí)整定控制器和外環(huán)控制器復(fù)合在一起,共同決定了系統(tǒng)的功率輸出,一方面保證了系統(tǒng)輸出波形有良好的跟蹤能力,同時又具有快速的動態(tài)響應(yīng)性能,并且對電網(wǎng)電壓中的噪音和高次諧波也有很好的抑制作用,大幅提高光伏發(fā)電的電能質(zhì)量。在實際光伏發(fā)電電路中的實驗結(jié)果證明了本文所提出的控制方案的有效性和先進(jìn)性。

        圖14 內(nèi)環(huán)電流控制實驗結(jié)果比較

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