研究光伏发电控制策略基于有源干扰拒绝适应扩张状态观测器

文摘

在光伏逆变器的并网发电系统中,光伏电池板的输出功率受光照和温度的影响。光伏电池板的输出功率的变化将导致直流母线电压的波动。如果控制不当,将直接影响到系统的常规操作。为了提高并网逆变器系统的性能,一个活跃的扰动抑制控制方法基于自适应扩张状态观测器(ESO)提出。首先,前馈PI电流内循环控制器设计,简化了控制系统的结构和提高电流的跟踪性能。然后,直流总线电压外环自抗扰控制器设计,和转换方法,忽略非线性的本质区别/时变和时变/线性算法。通过转换非线性定常系统和时变线性系统,证明了扩张状态观测器的稳定性由劳思标准。其次,解决问题之间的相互限制稳定和扩张状态观测器的观测精度,一个自适应函数提出了在线自动调谐ESO参数方法。最后,仿真结果表明,该方法具有较好的动态和静态性能,和并网电压和电流谐波小,这证明了该方法的正确性和有效性。

1。介绍

光伏发电具有环保的特点和效率,这是广泛应用于电力、农业、现代建筑,等等1]。它已成为一个研究热点领域的分布式发电的可再生能源。并网逆变器是必要的设备与电网连接光伏阵列(2- - - - - -4]。

由于光伏电池板的输出功率受光照和温度(5),直流侧母线电压波动,控制不当将直接影响到系统的正常运行。现有的技术和方法来提高光伏逆变器的并网发电系统的稳定性主要是研究从三个方面:电路结构,滤波电路,控制策略。很容易引起共振通过使用过滤方法,并容易受电网阻抗的影响。电路结构的使用会导致复杂的电路结构;通过改进控制策略,该方法变得方便、灵活、低成本。控制策略通常是直流总线电压控制算法,由变频器控制。在两级三相光伏发电系统中,前阶段是最大功率点跟踪控制,而后者是并网逆变器控制阶段。并网逆变器控制通常是总线电压外环和内环电流环的结构。可以由内部电流环PI和公关6,7]。

为了提高总线电压控制的性能,学者提出了滑模控制(8),模型预测控制(9,10),自适应同步控制(2,11),两个自由度的控制(12),反馈线性化控制(13,14,前馈解耦控制15,16)等。这些方法取得了良好的效果,但他们不考虑外部扰动问题,依赖于系统的数学模型。文献[17)采用一种自适应模糊近似策略控制的发电逆变器,但其学习算法依赖于数据信息。文献[18]介绍模糊控制基于赖账的短时间控制,但模糊规则的确定需要经验。在文献[19),粒子群优化(PSO)用于优化电网连接设计,但局部优化性能差。在文献[20.),分数阶PID串级控制策略的光伏发电系统采用,但其参数调优是很困难的。

自抗扰控制器主动扰动抑制控制的核心是,不确定因素作用于控制对象被视为“未知扰动,并观察和补偿对象的输入和输出数据。突破的局限性”绝对不变性原则”和“内部模式原则”(21- - - - - -23]。

近年来,主动扰动抑制控制的理论与应用(ADRC)已经引起了学者们的注意。他们已经成功地应用于化学、航空航天、机电、电力系统和其他系统。的非线性主动扰动抑制控制光伏储能双向直流-直流变换器提出了(24]。在[25),比例微分环节引入线性扩张状态观测器来提高系统的抗干扰性。在文献[26),以改善当前控制三相电压源逆变器的性能,LADRC-based提出了主动阻尼控制。在[27),一个方法来控制风力发电逆变器使用的总线电压提出了改进的二阶LADRC。尽管这些方法提高系统的抗干扰性,仍存在一些问题,如在稳态喋喋不休,复杂的稳定性分析,稳定性和准确性之间的相互限制的扩张状态观测器。

本文内循环电流前馈PI控制器是专为两级光伏发电逆变器控制系统来改善当前的跟踪性能。一个活跃的扰动抑制控制策略提出了基于自适应ESO改善电压外环的抗干扰性。设计使用一种自适应函数自动调整ESO的参数在线实现大误差的影响和小增益和小错误和大增益。ESO的方法提高了稳定性和观测精度,解决了非线性ESO的稳定性和观测精度之间的矛盾。另一方面,针对非线性ESO稳定性分析的难度,把定常非线性系统的方法提出了时变线性系统。它是更方便进行稳定性分析。最后,仿真实验结果表明,该方法是有效和可行的。

2。三相光伏发电逆变器的数学模型

两级三相光伏发电系统是由太阳能光伏电池,直流/直流转换器电路和DC / AC逆变器电路。前阶段使用振电路跟踪太阳能光伏阵列的最大功率点,和后台使用三相全桥逆变电路来完成并网逆变器从直流到交流。每个桥臂由一个电源开关管和二极管。系统的主电路结构如图1。

图中母线电容;( , )开关管; , ,和逆变器的输出电压; , ,和逆变器的输出电流; , ,和是网络电压;和第一阶段的输出电流。

根据基尔霍夫电压定律(在任一瞬间),光伏发电逆变器的动态电压方程表示为

当三相电网电压是稳定的和对称的,逆变器电流 , ,和 ,电网电压 , ,和 ,和逆变器输出电压 , ,和选择状态变量。通过3/2变换,发电逆变器的数学模型静止坐标系得到如下: 在哪里 , 和 , 逆变器输出电压和电流的组件是在轴和和组件上的栅极电压吗轴。

通过2年代/ 2r旋转变换,并网逆变器交流侧的数学模型同步旋转坐标系 在哪里和代表网格的等效电阻和电感的角频率是交流网络。

根据方程(3),让交流的状态方程的并网逆变器

3所示。控制器的设计

控制系统采用双闭环控制,这主要是由内部和外部回路控制器,锁相环(PLL),电压(电流)转换(abc / d问),静态/旋转变换 ),和脉冲发生器。外回路采用有源干扰抑制控制器(ADRC),内循环采用PI控制器和前馈补偿。控制结构图如图2。

3.1。内循环控制器的设计

从方程(3),

方程中所示的控制对象(5),如果使用栅极电流电流环路的反馈和前馈采用PI控制器,控制方程得到: 在哪里和是当前内部循环PI调节器的比例和积分收益,分别和和的组件调制电压的逆变器轴。

人们普遍认为和是约等于和 ;因此,通过结合方程(5)和(6),

提出了闭环传递函数

3.2。外环控制器的设计

外回路采用有源干扰抑制控制器(ADRC),和控制框图如图3。TD是微分跟踪器,LECL线性误差控制律,ESO扩张状态观测器。

从图3,电力电子转换器的传递函数,及其表达吗

自抗扰控制器的传递函数的广义对象

因为很小,根据工程设计标准(28),方程(10)近似为二阶系统的不确定性,可以构造见以下方程:

系统的微分方程形式的方程(11)可以表示为 在哪里系统输出;是外部干扰;系统输入;和控制系统参数;是控制增益;和 的合成是内部和外部的干扰。大多数系统( , ,和 )是很难获得准确;让被表示为二阶系统 在哪里 是总扰动观察和是已知的。

让 , , ,和状态方程可以得到如下:

下列非线性紧张状态观测器设计系统(14),其微分方程 在哪里 , ,和非线性张量状态观测器的收益和吗 。

非线性张量状态观测器是渐近稳定的充分的选择 , ,和 。这是实现实时跟踪 , 和 ,也就是说, , ,和 。让

然后,二阶系统可以转化为积分级数类型在以下形式:

以下采用控制律: 在哪里是参考信号。让 ,因为 和 ,系统的闭环传递函数

它可以得出从方程(21),如果非线性紧张状态观测器的输出变量是渐近稳定的,系统的稳定性取决于 , ,和 。

3.3。ESO的估计误差分析

让 , , ,与方程(14)可以写成 在哪里是一个光滑、连续函数,它可以被视为一个线性函数在任何小社区的独立变量。它被认为是是由无数的线性函数。当观察者对象的顺序是一样的,忽略非线性的本质区别的原则/时变和时变/使用本文提出的线性。方程的参数定常微分方程(22)等于参数时变微分方程。也就是说,常系数 , ,和在方程(22)转化为时变系数 , ,和 ,和取而代之的是 ;然后,方程(23)可以获得。

让 , ,和 ;它可以从方程(23),

方程的推导24)可以获得

当 ,第三行以上的拉普拉斯变换方程

从劳思稳定判据,可以得出的结论是,稳定的充分必要条件的系统 , ,和都大于零。此外,条件下 ,0系统的解决方案 , ,和 是全局渐近稳定的。

当扰动是,它是有界的,也就是说, ,和系统的稳态误差。从终值定理,可以得到以下方程:

可以看出,当 , 规模较小,比较大,观测误差的状态 , 和更小。然而,稳定性应满足的要求 ,所以观察者的参数调优需要全面考虑。

3.4。ESO适应扩张状态观测器

从上面的分析,可以得到,扩张状态观测器的稳定性直接关系到系统的稳定性。更大的估计时间越短,稳态误差越小。然而,如果太大,估计价值不会收敛。除此之外,和影响过渡过程和状态估计的稳定性,和太大的值也会导致估计不稳定。因此,本文采用自适应函数优化方法,设计参数调优功能 在哪里是最小值,基数B是动态极值,衰减系数。

函数有一个小函数的特征值时,错误是重要的和一个巨大的函数值时,误差很小,这样扩张状态观测器收敛快,稳态误差小。观察者之间的相互限制的问题,避免使用常数参数和观测精度稳定。

4所示。仿真研究

验证并网逆变控制算法的有效性,本文提出建立光伏发电逆变器的仿真模型,使用MATLAB / Simulink的仿真软件。模型是连接到一个35 kV电网通过直流-直流转换器,推动三相逆变器、三相耦合变压器。系统的主电路如图1,系统控制结构如图2。前阶段提高电路的“增量电导+积分调节器”技术用于实现光伏电池的最大功率跟踪。总结了主电路的主要参数表1。

扩张状态观测器的参数和线性误差控制律表所示2。

图4光照强度和温度的曲线显示了设置。

来验证本文提出的控制算法的优越性,仿真实验的电压回路PID控制器,与常量参数ESO自抗扰控制器,并与自适应ESO自抗扰控制器,分别。内部电流环控制器参数下三种外环控制模式如下: , 。图5显示了直流总线电压曲线作用下不同的控制器。图6显示了自适应ESO和普通ESO的响应曲线。

从图5,它可以明显看到,自适应ESO的过度活跃的扰动抑制控制小,响应时间短的扰动之前补充道。添加扰动时,直流母线电压波动的适应性ESO主动扰动抑制控制很小,迅速恢复期望值。

从图可以看出6适应性ESO观察已经平稳观测的优势状态,小波动,快速收敛与ESO常数参数。为什么最初的自抗扰控制器超调小,响应快,微分跟踪器(TD)有效地安排过渡过程。同时,自适应ESO主动扰动抑制控制采用参数的在线自整定,这有效地实现大误差的影响和小增益和小错误和大增益。因此,观察是光滑,收敛速度快,具有良好的抗干扰性。

图7显示了自抗扰控制器的总会改变电压和电流曲线与适应性ESO,自抗扰控制器与ESO常数参数,分别和PID控制。

从图可以看出7相比之下,普通的自抗扰控制器,改进后的自抗扰控制器有一个较小的最初反应电流波动频率和电流调节速度快。它只需要大约1.5周期很快意识到并网逆变器的输出电流和电压在阶段,表明与高功率因数并网逆变器可以操作。然而,PID控制需要很长时间来调整,需要两个周期。并网逆变器的输出电流不能迅速与电网相电压,输出电流毛刺,并不是一帆风顺。

为了进一步比较控制性能,进行谐波分析总会改变逆变器的电压和电流的输出。表3和4显示总会改变电压和电流的谐波分析与自适应ESO控制的自抗扰控制器,具有常数参数的自抗扰控制器ESO和PID。

从表3和4,可以看出基本波振幅的并网逆变器的输出电压 ,和总谐波电压含量0.02%。当前的基本波振幅为2.237,和电流的总谐波含量1.68%。基本波振幅输出电压的常规活动扰动抑制控制的发电逆变器 ,和总谐波电压含量0.02%。当前的基本波振幅为2.236,和电流的总谐波含量1.74%。此外,PI控制的发电逆变器输出电压基波振幅 ,和整体电压谐波含量是0.08%。当前的基本波振幅为2.358,和电流的总谐波含量9.33%。因此,可以得出一个结论,提出的控制策略的发电逆变器输出电流和电压总谐波含量小,比传统的自抗扰控制器和PID控制。

5。结论

本文考虑不确定因素的影响,如光照强度和温度变化并结合主动扰动抑制控制的抗干扰能力强。针对上述特点,积极的控制方法抗干扰的发电逆变器提出了基于自适应ESO。在这种方法中,自适应函数在线自动ESO调优参数可以实现快速、准确的状态观察评估。通过实验得到以下结论:(1)这种方法把参数时变的定常微分方程微分方程,以便方便使用劳思稳定判据来分析非线性扩展的稳定状态。(2)ESO参数调优功能是为了实现ESO的在线自调整参数,消除ESO的稳定性之间的矛盾在恒定的参数和观测精度,提高观测性能,增加ESO的稳定性。(3)与传统的有源干扰排斥和PID控制相比,该方法具有较好的动态和静态性能和强鲁棒性在外部干扰。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了吉林教育部科学技术研究项目(2015148),吉林教育部门项目(JJKH20200042KJ),吉林省省发展和改革委员会项目(2019 c058-1)。

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