一种储能光伏并网系统的新型自适应指令滤波反推滑模控制器的制作方法

1.本发明涉及光伏并网储能系统的技术领域，针对光伏并网电力系统逆变器的控制器，所发明的是一种储能光伏并网系统的新型自适应指令滤波反推滑模控制器。


背景技术：

2.目前，由于并网光伏系统数量快速增长，系统控制器面临着维持电网的稳定性和可靠性的巨大挑战。影响光伏并网系统的能量储存有两个关键因素，第一个因素是天气条件的影响，包括光照强度、温度和其他气象条件。另一个因素是逆变器、光伏控制器和系统中负载的影响。天气条件是不可控的,所以光伏系统直流侧考虑采用蓄电池储能系统来补偿当光照强度和温度变化时光伏系统输出功率的波动。同时，需要对逆变器进行有效的控制，以保证光伏系统的输出功率的质量。光伏并网电力系统的目的是将最大功率转换为高质量电能输送给电网。即使尽管天气条件变化，光伏系统的功率因数也应稳定，这就要求所发明的逆变器控制器不能向电网注入谐波电流。
3.现有的对光伏微电网功率波动和逆变器非线性问题进行了大量的研究，例如将分数阶滑模控制器应用于孤岛分布式能源，并对输出电压进行跟踪控制，但是用直流电源代替分布式能源，当光伏阵列与系统直流侧连接时，输出功率不稳定。又例如光伏电池的最大功率点追踪(mppt)采用滑模控制，采用基于李雅普诺夫函数的控制方法对变结构控制系统进行控制，虽然该控制器具有更好的控制效果，但是没有考虑该光伏并网系统包含储能单元的情况。


技术实现要素：

4.本发明针对背景技术中的不足，发明了一种储能光伏并网系统的新型自适应指令滤波反推滑模控制器，包括如下：
5.s1，首先对光伏电池及阵列建模，图2所示为光伏电池的电路图。二极管电流id表示为公式
[0006][0007]is
是光电流，r
sh
是分流电阻，rs是分流电阻，q为电子电荷(q＝1.6
×
109c)，i0为反向饱和电流，a为无量纲连接材料系数，k为玻尔兹曼常数，t为太阳电池的工作温度(开尔文标度)。在图2中，根据基尔霍夫电流定律，pv电池产生的输出电流i
pv
可表示为
[0008][0009]
受太阳光照强度影响的光电流表示为
[0010][0011]
其中，i
sc
为短路电流，r为太阳光照强度，ki为光伏蓄电池短路电流的参数,tn是光伏电池的参考温度。随电池温度变化的饱和电流i0如下
[0012][0013]
其中，eg为光伏电池的半导体带隙能量，i
rs
为在参考温度和辐照条件下的反向饱和电流。通常情况下，光伏电池通过串联和并联的方式组成光伏阵列。图3为光伏阵列的电路图ns和n
p
是分别串联和并联光伏电池的数量。输出电流i
pv
表示为
[0014][0015]
不同天气条件下的光伏阵列的电压性能特征如图4所示。最大功率点随天气情况而变化。功率变换器开关采用mppt法来表示光伏阵列的最大输出功率。使用电导增量法来执行mppt控制。p为输出功率,i为电流，u为光伏阵列电压，所以
[0016]
p＝ui
ꢀꢀ
(6)
[0017]
若光照强度和温度保持稳定,在最大功率点p-v曲线的光照强度和温度的导数为0。所以
[0018][0019]
即
[0020][0021]
当输出电压变化率等于负的输出瞬态电导值时，可保证光伏阵列在最大功率点工作，对光伏阵列的电压和电流进行采样，由于控制精度高且响应速度快，该方法适用于大气条件变化相对较快的状况。
[0022]
s2，图5为直流侧光伏和电池储能系统模块的能量管理策略，在实际应用中还必须考虑减少蓄电池储能系统的充放电次数，pg代表电网需要的功率，p
pv
代表光伏阵列功率，p
bt
是电池的功率模块，图6是并网电池储能光伏系统的结构图，包括光伏阵列、滤波电容器、r-l滤波器、逆变器和三相电网。并网dc-ac逆变器系统的动态模型(d-q坐标系下)为
[0023][0024][0025]
其中ed、eq、id、iq分别为d-q坐标系下的电网电压和电流。kd和kq是d-q坐标系的开关函数。根据基尔霍夫定律，逆变器直流侧为
[0026]
[0027]
其中，u
dc
为直流母线电压，i0和i
dc
分别为boost电路输出电流和逆变器输入电流。根据能量守恒定律，忽略逆变器功率损耗，系统输出与直流侧的功率平衡关系为
[0028][0029]
在稳态下eq的平均值等于零。把公式(11)代入公式(10)，直流母线电压的动态表达式为
[0030][0031]
完整的光伏并网的逆变器的动态模型表示为
[0032][0033]
s3，在上述数学模型中，r,l,c分别为系统中电阻、电感、电容。由于在系统中准确测量参数的值很困难，在一定程度上认为参数是不确定的，表示为
[0034][0035]
将式(14)代入到式(13)中，式(13)改写为
[0036][0037][0038][0039]
s4，定义系统的跟踪误差
[0040][0041][0042][0043]
s5，为稳定直流母线电压，选取李雅普诺夫函数
[0044][0045]
将(15)中的u
dc
值代入公式(16)，将转换
[0046]
[0047][0048]
是满足李亚普诺夫稳定条件的要求。
[0049]
s6，设计虚拟控制器
[0050][0051][0052]
由于参数η1未知，因此用代替η1，得
[0053][0054]
为参数估计误差。
[0055]
s7，设计控制器时需对虚拟控制器求导，大量的微分计算可能会对控制器的稳定性产生负面影响。而指令滤波器不仅可以处理微分膨胀和输入饱和的问题，还可以消去时间的导数。指令滤波器的状态方程为
[0056][0057][0058]
由于指令滤波器可能产生滤波误差，因此重新定义跟踪误差设计补偿信号为
[0059][0060]
改写得
[0061][0062]
s8，控制器d轴采用普通一阶滑模控制
[0063]
s1＝e2ꢀꢀ
(29)
[0064]
控制器q轴采用积分滑模控制
[0065]
[0066]
s9，选择以下李雅普诺夫函数得到自适应更新律，响应误差的动态稳定性为
[0067][0068][0069]
根据公式(17)，(18)(22)，滑模面的导数si,i＝1,2为
[0070][0071][0072][0073]
s10，为了消除的影响，设计基于投影算子的参数自适应律
[0074][0075]
根据投影算子，得到
[0076]
[0077][0078]
s11，为了保证整个光伏并网逆变器的全局渐进稳定性，自适应参数估计律和积分滑模控制算法必须保证是负半定的。即因此
[0079][0080][0081]
式中为滑动层，其值为0-0.5。控制律为
[0082][0083]
s12，根据上述控制律、自适应参数估计律和barbalat引理，可得
[0084][0085]
根据式(42)，发明控制器使整个系统渐近稳定，控制器工作流程如图6所示。
[0086]
本发明技术方案带来的有益效果
[0087]
本发明通过采用反推控制方法对光伏系统的逆变器进行控制，并在控制器中加入指令滤波器以消除反推控制器的微分膨胀，可以解决实际应用的电池储能光伏系统中功率波动和输入饱和的问题。同时，所发明的控制器对系统参数进行自适应估计。此外，发明了一种投影算子保证参数的估计值有界。为了改善控制系统不确定的鲁棒性，在控制系统中引入积分滑模控制。所发明的控制器能在各种工况下保持稳定运行，可以稳定直流侧电压和控制光伏系统的输出功率。对于参数不确定性和时变的外部干扰，提供令人满意的性能。
附图说明
[0088]
图1为本发明带储能的光伏发电系统拓扑结构图；
[0089]
图2为本发明光伏电池电路图；
[0090]
图3为本发明光伏阵列电路图；
[0091]
图4为本发明(a)25℃时阵列的p-v特性图和(b)1000w/m2时阵列的p-v特性图；
[0092]
图5为本发明电池储能系统能源管理策略图；
[0093]
图6为本发明电池储能-光伏并网系统所发明的控制器的结构图；
[0094]
图7为本发明限制指令滤波器的结构图；
[0095]
图8为本发明电池储能-光伏并网系统仿真图；
[0096]
图9为本发明太阳光照强度与温度变化图；
[0097]
图10为本发明光伏阵列的输出电流、电压和功率图；
[0098]
图11为本发明蓄电池荷电状态和电池储能系统的输出功率图；
[0099]
图12为本发明有功功率和直流母线电压图；
[0100]
图13为本发明电网电压和电流；
[0101]
图14为本发明(a)所发明的控制器下的总谐波畸变率、(b)指令滤波反推控制器下的总谐波畸变率和(c)pi控制器下的总谐波畸变率图；
[0102]
图15为本发明η1，η2和η3的自适应未知参数响应图；
[0103]
图16为本发明滑模面s1和s2的响应图。
具体实施方式
[0104]
下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有设计其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0105]
本发明提供一种技术方案，包括如下：
[0106]
为了验证所发明的控制器是有效的，在matlab/simulink环境下建立了仿真模型。在所发明的控制器和pi控制器下，分析系统的的动态性,静态性,抗干扰性和鲁棒性。整个系统的仿真模型如图8所示。表2列出了系统的基本直流母线和交流母线参数。
[0107]
控制器参数的选取步骤为:(1)首先将自适应参数λ1、λ2和λ3设为零，用其代替准确的参数估计值；然后，根据李亚普诺夫稳定性理论，尝试调整参数k1，k2和k3来实现光伏并网逆变器的指令滤波反推控制器跟踪。(2)更大的调整自适应参数，自适应值更快地收敛到真实值，但自适应参数越大，产生的超调量也越大，因此先对控制器参数k1、k2和k3进行调整，再对自适应参数从小到大进行调整，以获得合适的自适应参数。
[0108]
为了获得较好的控制效果，根据上述步骤，具体的仿真参数和自适应参数见表2。在给定的太阳辐照度和温度变化条件下，测试控制器的性能。由图9可知，直到t＝0.5s，光伏阵列的光照强度为1000w/m2。光照强度下降到250w/m2，约0.2s后，光照强度又回升到1000w/m2。前两秒的环境温度维持在25℃，然后在仿真期间，环境温度从25℃飙升到75℃。
[0109]
图10为光伏阵列输出电流、电压及功率波形。光伏阵列提供的功率随光照强度和环境温度的变化而变化。由于光伏阵列产生的功率波动较大，因此在直流侧增加蓄电池储能模块来补偿功率波动。图11显示了电池的电荷状态(soc)，蓄电池储能提供补偿功率。光伏系统向电网的输出功率如图12所示。从图12看出，所发明的控制器与指令滤波反推控制(cbc)和pi控制器相比，具有更好的性能、更强的静态跟随性和鲁棒性。还可以看出，u
cdc
＝500v时，直流电压u
dc
具有良好的跟随效果。单相电网电流和电压和三相电网电流如图13所示。
[0110]
当系统运行在光照强度变化的情况下,光伏系统输出功率的质量将下降,用thd描述(参见图14)。采用所发明的控制器注入电网电流的thd为1.88％，而在cbc控制器下的注入电网电流的thd为2.06％，在pi控制器下的注入电网电流的thd为2.22％。通过对以上仿
真结果的分析，可以证明所发明的控制器具有较好的动态性能。在各种天气和工作条件下,与cbc和pi控制器相比，所发明的控制器可以使电网功率的有功功率和无功功率更好提高系统输出功率的质量。
[0111]
图15所示为所发明的控制器对系统参数的估计值。从图15可知,投影自适应更新算法可以在线连续接近真实值。在系统参数无法准确获取的情况下，该控制器对光伏电力系统具有重要的应用价值。为了观察自适应曲线的收敛性，给出t＝0-5s的自适应曲线。滑模面s1和积分滑模面s2如图16所示。可以看出，所发明的控制器能够保证鲁棒收敛到滑模面si＝0,i＝1,2。
[0112][0113]
表1
[0114][0115]
表2
[0116]
以上说明了本发明的基本原理和特征以及优点,对于相关的技术人员来说，显然本发明包括但不限于上述实施方式，并且在不改变本发明的额基本原理特征的情况下，通过其他的具体形式实现本发明。所以，无论如何，都要把实施案例看成是示范性的，并且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0117]
此外，必须理解，虽然本说明书是按照实施方式来描述的，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。