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基于模糊自适应的并网逆变器优化控制

2024-09-20 55 上传者：管理员

摘要：电力电子逆变器作为分布式电源和微网交互的载体，其控制方法备受重视。针对光储系统中逆变器呈现低惯性、欠阻尼，无法为系统提供频率支撑的问题，将模糊自适应控制与虚拟同步发电机（VSG）控制相结合，以提高系统的稳定性。逆变器采用NPC型三电平电路，使输出电压、电流总谐波畸变率（THD）分别降低至0.02%和0.01%，更好满足并网要求。结合模糊理论提出考虑储能特性和运行稳定性约束的模糊自适应控制策略。使用Matlab/Simulink平台进行仿真，对比不同控制策略下的效果，验证了所提控制策略的有效性。

关键词：
“双碳”
光伏储能
模糊控制
虚拟同步发电机
逆变器
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在“双碳”的背景下，以光伏、风电为代表的分布式电源得到广泛应用[1-3]，并通过电力电子设备接入电力系统。分布式电源具有响应快、安全灵活等优点，但由于缺乏惯性，随着电力电子设备渗透率的提高，必然会降低电力系统的惯性阻尼。此外，由于其输出的不确定性和间歇性，系统的稳定性将受到威胁。为了提高对电网稳定性的支撑，虚拟同步发电机（VSG）技术应运而生[4-9]。

VSG技术是利用转动惯量J和阻尼系数D来模拟同步机转子运动方程，通过调节J和D，来减小并网过程中负荷变化或故障导致的频率波动和功率波动。因此，选取合适的转动惯量和阻尼系数，对系统的稳定运行起着至关重要的作用，国内外众多学者在这方面已经展开了大量研究。文献[10]在分析转动惯量J对VSG的输出特性的基础上，提出了一种改进的转动惯量自适应控制策略，能有效抑制过大的超调量，但忽略了阻尼对系统的影响。文献[11]建立了VSG小信号模型，分析了阻尼系数变化时系统的稳定性，并建立了自适应阻尼VSG控制策略来抑制频率超调量，而没有分析转动惯量的值。文献[12]利用小信号分析法来确定VSG转动惯量和阻尼系数的取值范围，再根据改进粒子群算法对转动惯量和阻尼系数进行寻优。文献[13]针对转动惯量提出了一种模糊自适应控制，其参数调整过程较为连续，没有突变情况，能有效提高动态响应性能，但未考虑到阻尼自适应。从上述文献可看出，利用转动惯量和阻尼系数可以有效改善系统的动态性能，实现参数的自适应控制。然而，这些文献并未考虑到直流侧的储能单元，也未考虑到储能部分对参数的约束。

该文提出了一种基于模糊自适应的并网逆变器优化控制。以系统角速度偏差及角速度变化率作为输入，在考虑储能特性和运行稳定性约束后，经模糊规则实现双参数自适应控制。该控制策略能有效地支撑系统的频率，抑制功率波动，并进一步提高新能源并网系统的稳定性。

1、三电平光储VSG系统

1.1三电平光储VSG系统结构

三电平光储VSG系统结构如图1所示。逆变器采用NPC型三电平电路，每相桥臂由两个钳位二极管和四个IGBT组成。相比于传统两电平，在输出端多输出一个中点电位。然而，需要确保中点电位的平衡，保证上下桥臂不能同时导通，不适合于高功率的场合[14]。光伏阵列采用主流的扰动观察法进行最大功率跟踪，响应快；蓄电池储能采用直流母线电压外环，电池电流内环双闭环控制。光伏阵列模块和蓄电池模块分别经过Boost电路和双向Buck/Boost电路共同并联接在直流侧。在运行过程中，VSG直流侧母线电压始终保持恒定，同时逆变侧输出稳定的交流电压，以达到对有功、无功功率的跟踪[15]。

图1三电平光储VSG系统结构图

根据同步发电机转子运动方程，VSG算法的有功功率控制方程为：

式中，J为转动惯量；D为阻尼系数；Pm为机械功率；Pe为电磁功率；Tm和Te分别为机械转矩和电磁转矩；ω0为参考角频率，即为同步发电机的额定角速度；ω为实际角速度；δ为同步发电机的功角。以此为基础，VSG有功—频率控制框图如图2(a)所示。

图2 VSG控制算法结构框图

通过调整VSG的虚拟电势来模拟同步发电机的励磁环节，实现端电压与无功功率的调节。故无功电压方程可以表示为：

式中，Qref为参考无功功率；Kq为无功电压下垂系数；kp1、和ki1、为比例积分系数；EN为机端电压参考值；Ta为延迟环节的时间常数。

1.2 VSG稳定性分析

根据VSG的输出有功和无功，结合式（1）可得到VSG有功功率的二阶传递函数，如下：

由式（3）可得二阶模型的自然振荡角频率ωn和阻尼比ξ分别为：

图3为VSG并网模式时闭环零极点图，令J分别取0.4kg·m2、0.8kg·m2、1.2kg·m2,D在0～40N·m·s/rad范围内变化。根据闭环零极点图可看出，当D不变时，J越大越靠近虚轴，系统超调增大，稳定性差；当J不变时，D越大，极点汇聚到实轴，系统为过阻尼状态，系统动态响应时间增长。

2、约束条件下的VSG模糊自适应控制

2.1常规VSG自适应控制策略

由式（1）可得控制方程为：

图3闭环零极点图

由式（5）可知，当不变时，阻尼系数D越大，角速度变化量Δω越小；当Tm-Te-TD不变时，转动惯量J越大，角速度变化率dωdt越小。通过调节转动惯量和阻尼系数来抑制dωdt和Δω的变化，从而提高系统的频率稳定度。图4为VSG的功角特性曲线和角频率振荡曲线。

图4 VSG功角、角频率振荡曲线

将振荡过程分为四个区间：在t1-t2区间，角速度为加速阶段，角速度大于电网角速度ω0，角速度的变化率先增后减，保持dωdt>0。故需增大J和D来遏制dωdt和Δω；在t2-t3区间，角速度进入减速阶段，保持dωdt<0，但仍大于电网角速度ω0。此时应该减小J使系统加速并恢复到稳定状态，并增大D来遏制角速度的偏移。剩下t3-t4和t4-t5两个区间，参数的调节规则与前两个区间相似，不再详述。

根据上述的选取原则，不同区间的J和D的选取原则如表1所示。

表1不同区间J和D的选取原则

结合转动惯量J、阻尼系数D分别与角速度变化率、角速度偏差量之间的关系，得到该文使用的常规自适应函数式为：

其中，J0和D0分别为VSG初始稳态值；Kj和Kd分别为转动惯量和阻尼系数的调节系数；Tj和Td为变化阈值。

2.2约束条件下转动惯量边界分析

在光储系统中，考虑VSG实际运行时，惯量与阻尼参数的选取不仅要考虑VSG运行稳定性约束，还需考虑其他约束条件，以防止储能电池的过充过放，降低其抗扰动的能力。根据文献[16]可知，受到RoCoFmax（频率变化率）的限制，转动惯量存在下边界，如式（7）所示。同时，受到储能SOC、充放电倍率等限制，转动惯量存在上边界，如式（9）所示。因此，在设计模糊控制器时，不仅要考虑VSG运行稳定性约束还要考虑储能特性对转动惯量取值的影响。

转动惯量J下边界应满足下式限制：

在欠阻尼状态下，储能单元在应对负荷波动时功率波动值不会超过充放电功率最大值。由于VSG的惯性功率由储能提供，故有：

在相同的SOC条件下，由于储能容量的限制，储能放电功率也有限值，转动惯量J同样存在限值Jmax，因此J应满足：

2.3模糊控制器设计

模糊控制器主要由模糊化、模糊推理和去模糊化三部分组成。模糊控制器框图如图5所示。选取角速度偏差E和角速度变化率Ec作为模糊控制器的输入，转动惯量调节量ΔJ和阻尼调节量ΔD为补偿量作为输出，最后加上初始化设定值J0和D0，得到实时的参数。其中，ke和kec为输入量化因子，分别取12、0.3;kJ和kD为输出量化因子，kJ的选取保证自适应过程中J0+ΔJ的值始终在上述取值范围之中，这里取0.05。

图5模糊控制器

设置模糊控制器的输入和输出的模糊集均为五个等级：{负大（NL），负小（NS），零（ZO），正小（PS），正大（PL）}。对应的模糊规则如表2和表3所示。

表2转动惯量的模糊规则

表3阻尼系数的模糊规则

控制模糊规则表对应的输入量和输出量的隶属度函数如图6所示，输入量采用三角形和S型隶属度函数，基本论域为[-1,1]；输出量采用三角形隶属度函数，基本论域为[-6,6]。

图6输入量和输出量隶属度函数

3、仿真分析

为了验证所提模糊自适应优化控制的正确性和可行性，根据图1的系统结构图，在Matlab/Simulink平台搭建了三电平光储结构的VSG模型。具体仿真参数如表4所示。

表4仿真参数

仿真时长为2 s，初始有功功率20 kW,0.5 s时突降至10 kW,1 s时突增至20 kW。直流母线电压始终维持在750 V。对定参数VSG、常规自适应VSG和模糊自适应VSG三种不同控制方式下系统的频率、输出有功和无功进行了横向对比分析。结果如图7所示。

由图7可以看出，定参数VSG控制对系统频率的缓冲效果最差，波动最为剧烈，最大超调量达到0.21 Hz；常规自适应VSG控制虽有所改善，但波动仍然较大，最大超调量接近0.14 Hz；然而，模糊自适应VSG控制的缓冲效果最佳，能够有效地降低频率波动，最大超调量不到0.12 Hz。同时，模糊自适应VSG控制的有功调节时间最短，几乎不存在超调，功率变化更加平缓，有效减小了有功功率对系统的冲击。

图7不同控制下频率、有功和无功对比图

图8为光伏储能侧的仿真波形图。设置光照强度、温度恒定，数值分别为1 000 W/m2、25℃。光伏阵列工作在MPPT控制方式下，输出为恒定功率。结合图7可以看出，VSG输出功率等于光伏输出与蓄电池输出之和。同时，直流母线电压保持在恒定值750 V左右，其最大超调量为2.67%，在5%范围内，达到了系统电压波动的要求。

图8光储侧仿真图

如图9所示，在t=1.5 s系统稳定后，对电压电流的波形进行FFT分析，电压总谐波畸变率和电流总谐波畸变率分别降低至0.02%和0.01%，突出了三电平电路输出谐波含量低的特点，电能质量显著提高，更好地满足电网并网要求。

4、结论

该文研究了基于模糊自适应的并网逆变器优化控制。在光储系统中，将模糊自适应控制与VSG算法相结合来对逆变器进行控制。拓扑结构上，逆变器采用NPC型三电平电路，输出电压电流谐波含量更低，提高了电能质量。在设计模糊控制器时，考虑储能特性和运行稳定性约束对转动惯量取值的影响。最后，通过仿真对比定参数VSG控制和常规自适应VSG控制。仿真验证，所提控制策略能有效减小输出功率和频率的超调量，提高系统的稳定性。

图9输出电压和输出电流THD图

参考文献:

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基金资助:国家自然科学基金项目(62173264);