一种基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法与流程

本发明涉及新能源微电网及电力电子
技术领域：
智能控制技术，特别涉及一种基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法。
背景技术：
：三相并网逆变器作为新能源微电网中关键部件之一，直接影响着分布式电力并网系统的稳定性、可靠性和电能质量，其电路拓扑结构与高效控制策略优化设计近年来受到了学术界和工业界的广泛关注和研发。针对三相并网逆变器的传统控制策略主要包括PI控制、直接功率控制、零极点配置控制、重复控制等，已在不同应用场合中取得了良好的控制效果，但难以满足并网系统实际运行中三相并网逆变器参数不确定性和电网侧干扰影响等因素下的稳定运行要求。因此，如何实现具有良好鲁棒性能的三相并网逆变器鲁棒控制方法已成为近年来新兴的研究热点之一。目前，仅有极少数国内外研发人员从标准H无穷鲁棒控制、回路成型控制和灵敏度函数设计的角度对三相并网逆变器鲁棒控制策略进行了探索和设计。但现有标准H无穷鲁棒控制方法获得的鲁棒控制器通常为高阶模型，在实际工程中难以直接实现；现有回路成型控制和灵敏度函数设计方法都是首先将三相并网逆变器鲁棒控制问题转化为基于灵敏度函数无穷范数最小或者电流跟踪误差平方最小的约束优化问题，然后采用遗传算法进行优化求解，但该类方法中所采用的优化性能指标过于简单，难以满足实际并网系统对综合性能指标的要求，并且所采用的遗传算法优化工具对约束的处理过于粗糙，难以获得高质量的优化效果，且遗传算法自身可调参数较多，参数整定难度较大。在国家自然科学基金(No.51207112)、浙江省公益计划项目(Nos.2014C31074、2014C31093)、浙江省自然科学基金(Nos.LY16F030011、LZ16E050002、LQ14F030006、LQ14F030007)的支持下，本发明公开一种基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法。技术实现要素：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的，一种基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法，包括以下步骤：(1)通过机理分析法和坐标变换法建立三相并网逆变器的dq坐标系下的数学模型及功率外环与电流内环的双闭环控制模型，并设置自适应约束优化求解器的参数值(包括最大迭代优化次数Imax和种群规模NP)；(2)随机产生一个实数编码的初始种群P＝{Sj＝(U-L)*rj+L,j＝1,2,…,NP}，其中第j个个体Sj＝[Kpdj,Kidj,Kfdj,Tfdj,Kpqj,Kiqj,Kfqj,Tfqj]，在此Kpdj与Kidj分别表示电流鲁棒控制器CI(s)在d轴坐标下的比例系数和积分系数，Kfdj与Tfdj分别表示电流鲁棒控制器d轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数，Kpqj与Kiqj分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的比例和积分系数，Kfqj与Tfqj分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数，U与L分别表示电流鲁棒控制器优化变量上限和下限，rj表示在0到1范围内产生的均匀分布随机数。电流鲁棒控制器CI(s)的传递函数模型如下：CI(s)=Kpd+Kids+KfdTfds+100Kpq+Kiqs+KfqTfqs+1---(1)]]>(3)按照式(2)～(3)计算种群P中所有个体的约束违反量G(Sj)，并计算种群P的可行解比率fr＝Nf/NP，其中Nf为可行解的数量。其中Gkmax=maxj=1,...,NP(Gk(Sj)),k=1,...,p---(3)]]>其中p为约束条件的数量。(4)计算种群P中每个个体的适应度值F(Sj)，j＝1,2,…,NP，具体计算过程如下：若fr＝0，则种群P中个体的适应度值为F(Sj)＝G(Sj)；若fr＝1，则F(Sj)＝J(Sj)，其中J(Sj)表示第j个个体的控制性能指标；若0<fr<1，则按照式(4)～(7)计算出F(Sj)：F(Sj)＝Fn(Sj)+Gn(Sj)(4)Fn(Sj)=f(Sj)-min{f(Sj)}max{f(Sj)}-min{f(Sj)},j=1,...,NP---(5)]]>其中Sb和Sw表示不可行解集合中最好和最差的个体。(5)按照升序对种群P中所有个体的适应度值{F(Sj)，j＝1,2,…,NP}进行排序，将适应度值最大的个体标记为Sm，将适应度值最小的个体标记为Sbest，并将当前最好的适应值Fbest设置为Fbest＝F(Sbest)＝min{F(Sj),j＝1,2,…,NP}；(6)按照式(8)～(9)产生新的个体Snew，无条件地接受Sm＝Snew；Snew=Sbest+λ·(Sr1-Sr2)---(8)]]>Snew(i)={L(i),ifSnew(i)<L(i)U(i),ifSnew(i)>U(i),i=1,2,...,8---(9)]]>其中r1和r2表示从1到NP范围内随机产生的个体序号值，且r1≠r2，r1和r2也同时与Sm个体对应的序号不等；λ表示变异调节系数，通常取0.3～0.9范围内产生的均匀随机数；Snew(i)表示个体Snew第i个优化变量，L(i)与U(i)分别表示第i个优化变量对应的下限值和上限值。(7)重复步骤(3)～(6)直到满足预先设定的最大迭代优化次数Imax终止条件；(8)输出最佳适应度值Fbest和对应的电流鲁棒控制器优化参数Sbest，将其传输至三相并网逆变器电流鲁棒控制器中，通过示波器获得三相并网逆变器的输出电压和电流波形及其对应的总谐波畸变率。步骤3和4中所涉及的三相并网逆变器电流鲁棒控制器优化设计的适应度函数及其约束条件模型如式(10)～(18)所示：minJ(x)＝αJ2(x)+βJ∞(x)(10)J2(x)=ISE=||E(s)||2=||1I+CI(s,x)P(s)R(s)||2---(11)]]>P(s)＝P0(s)(I+W1(s)ΔP(s)),||ΔP(s)||∞≤1(12)J∞(x)=||W1(s)T(s)||∞2+||W2(s)S(s)||∞2---(13)]]>subjectto||W1(s)T(s)||∞<1(14)||W2(s)S(s)||∞<1(15)S(s)＝(I+P0(s)CI(s))-1(16)T(s)＝P0(s)CI(s)(I+P0(s)CI(s))-1(17)L≤x≤U(18)其中，优化变量向量x＝[Kpdj,Kidj,Kfdj,Tfdj,Kpqj,Kiqj,Kfqj,Tfqj]，α与β表示依据实际工程对性能指标要求设置的权重系数，I表示单位矩阵，CI(s,x)表示在x作用下的电流鲁棒控制器模型，E(s)表示并网电流的误差函数，R(s)表示系统的输入信号，P(s)表示三相并网逆变器包含不确定性的传递函数模型，P0(s)表示三相并网逆变器正常情形下的传递函数模型，ΔP(s)表示三相并网逆变器扰动模型，W1(s)和W2(s)分别表示受扰被控对象和灵敏度函数的权重函数，T(s)和S(s)分别表示补灵敏度函数和灵敏度函数。本发明的有益效果是：采用本发明可实现三相并网逆变器并网电流的鲁棒控制，具有现有技术所不具备的以下优点：三相并网逆变器输出的并网电流波形具有更低的总谐波畸变率和更强的鲁棒性等控制性能，提高了在系统结构不确定性和电网侧干扰等情形下的运行稳定性，并可实现鲁棒控制器参数的高效优化整定，且优化求解器设计与实现更简单。附图说明图1是三相并网逆变器的拓扑结构图；图2是基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法原理示意图；图3是基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法的实现过程示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明进一步说明，本发明的目的和效果将更加明显。图1是三相并网逆变器的拓扑结构图，其中Vs表示光伏阵列等分布式直流电源电压，Ls与Cs分别表示分布式直流电源侧滤波电感和电容，Rs表示分布式直流电源侧等效电阻，L1和Cf分别表示LC滤波器中电感和电容，R表示LC滤波器中电感的寄生电阻，Ll与Rl分别表示电网侧线路等效电感和电阻，Is表示直流电压源的电流,Ia表示逆变器经过滤波电感L1的a相电流，IA表示电网侧a相电流，Van、Vbn、Vcn分别表示电网abc三相电压。图2是基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法原理示意图，其中Pr和Qr分别表示有功功率和无功功率参考值，Vabc和Iabc分别表示检测到的三相并网电压和并网电流，VDQ和IDQ分别表示在dq坐标下检测到的并网电压值和并网电流值，IDQr和IDqe分别表示在dq坐标下的电流参考值和误差值，mdq表示在dq坐标下的调制比，w和θ表示角频率和相角。图3是基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法的实现过程示意图。以一台600kW三相并网逆变器为例，采用本发明提出的基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法进行实施。(1)针对如图1所示的三相并网逆变器的拓扑结构图，通过机理分析法和坐标变换法建立三相并网逆变器的dq坐标系下的数学模型，建立如图2所示的三相并网逆变器功率外环与电流内环的双闭环控制模型，建立三相并网逆变器电流鲁棒控制优化设计的适应度函数及约束条件模型，并设置自适应约束优化求解器的参数值(包括最大迭代优化次数Imax＝60和种群规模NP＝20)。在本实施例中，三相并网逆变器在正常运行状态点附近的小信号状态空间模型计算如下：ΔX·=A(ΔX)+B(ΔU)---(1)]]>式中，ΔX表示状态向量，表示状态向量的一阶导数向量，ΔU表示系统输入向量，A和B表示系统系数矩阵，在本实施例中计算如下：A=-R/L1-w06md/4L1-1/L1000w-R/L106mq/4L10-1/L10000-Rs/Ls00000-6md/4L16mq/4L11/Cs000001/Cf0000-w-1/Cf001/Cf00w00-1/Cf00001/Ll0-Rl/Ll-w00000-1/Llw-Rl/Ll,]]>B=6Vd4L1006Vd4L100-6Id4Cs6Iq4Cs00000000,ΔX=ΔIdΔIqΔIsΔVdΔVcfdΔVcfqΔIDΔIQ,ΔU=ΔmdΔmq]]>其中，Id与Iq分别表示在d轴和q轴坐标下逆变器经过滤波电感L1的电流，Is表示直流电压源的电流，ID与IQ分别表示在d轴和q轴坐标下逆变器的并网电流，Vd表示直流电压源滤波电容两侧的电压，Vcfd与Vcfq分别表示在d轴和q轴坐标下逆变器的LC滤波器中电容电压，△Id、△Iq、△Is、△ID、△IQ、△Vd、△Vcfd、△Vcfq分别表示上述状态量对应的增量；md和mq表示在d轴和q轴坐标下的调制比，△md与△mq分别表示md和mq的增量，Ls与Cs分别表示分布式直流电源侧滤波电感和电容，Rs表示分布式直流电源侧等效电阻，L1和Cf分别表示LC滤波器中的电感和电容，R表示LC滤波器中电感的寄生电阻，Ll与Rl分别表示电网侧线路等效电感和电阻，w表示角频率。图2中功率外环双闭环控制器模型CP定义如下：IDr=VDPr-VQQrVD2+VQ2---(2)]]>IQr=VQPr-VDQrVQ2+VD2---(3)]]>其中，Pr和Qr分别表示有功功率和无功功率参考值，VD和VQ分别表示在d轴和q轴坐标下检测到的并网电压值。电流内环鲁棒控制器模型CI定义如下：CI(s)=Kpd+Kids+KfdTfds+100Kpq+Kiqs+KfqTfqs+1---(4)]]>其中，Kpd与Kid分别表示电流鲁棒控制器在d轴坐标下的比例和积分系数，Kfd与Tfd分别表示电流鲁棒控制器d轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数，Kpq与Kiq分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的比例和积分系数，Kfq与Tfq分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数。三相并网逆变器电流鲁棒控制器优化设计的适应度函数及其约束条件模型如式(5)～(13)所示：minJ(x)＝αJ2(x)+βJ∞(x)(5)J2(x)=ISE=||E(s)||2=||1I+CI(s,x)P(s)R(s)||2---(6)]]>P(s)＝P0(s)(I+W1(s)ΔP(s)),||ΔP(s)||∞≤1(7)J∞(x)=||W1(s)T(s)||∞2+||W2(s)S(s)||∞2---(8)]]>subjectto||W1(s)T(s)||∞<1(9)||W2(s)S(s)||∞<1(10)S(s)＝(I+P0(s)CI(s))-1(11)T(s)＝P0(s)CI(s)(I+P0(s)CI(s))-1(12)L≤x≤U(13)其中，优化变量向量x＝[Kpdj,Kidj,Kfdj,Tfdj,Kpqj,Kiqj,Kfqj,Tfqj]，α与β表示依据实际工程对性能指标要求设置的权重系数，本实施例中α＝β＝1，I表示单位矩阵，CI(s,x)表示在x作用下的电流鲁棒控制器模型，E(s)表示并网电流的误差函数，R(s)表示系统的输入信号，P(s)表示三相并网逆变器包含不确定性的传递函数模型，P0(s)表示三相并网逆变器正常情形下的传递函数模型，ΔP(s)表示三相并网逆变器扰动模型，W1(s)和W2(s)分别表示受扰被控对象和灵敏度函数的权重函数，T(s)和S(s)分别表示补灵敏度函数和灵敏度函数。在本实施例中，W1(s)和W2(s)分别如下：W1(s)=(1ϵk1s+wbcM1k1s+wbcϵk1)k1I2×2---(14)]]>W2(s)=(1M2k2s+M2k2wbs+ϵk2wb)k2I2×2---(15)]]>其中，ε＝0.01，k1＝3，k2＝1，M1＝7，M2＝10，wbc＝2.5kHz，wb＝10kHz。(2)随机产生一个实数编码的初始种群P＝{Sj＝(U-L)*rj+L,j＝1,2,…,20}，其中第j个个体Sj＝[Kpdj,Kidj,Kfdj,Tfdj,Kpqj,Kiqj,Kfqj,Tfqj]，在此Kpdj与Kidj分别表示第j个个体对应的电流鲁棒控制器CI(s)在d轴坐标下的比例和积分系数，Kfdj与Tfdj分别表示电流鲁棒控制器d轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数，Kpqj与Kiqj分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的比例和积分系数，Kfqj与Tfqj分别表示电流鲁棒控制器q轴坐标下的滤波比例系数和惯性系数，U与L表示电流鲁棒控制器优化变量上限和下限，本实施例中U＝[10,10,10,10,10,10,10,10]，U＝[0,0,0,0,0,0,0,0]，rj表示在0到1范围内产生的均匀分布随机数。(3)按照式(16)～(17)计算种群P中所有个体的约束违反量G(Sj)，并计算种群P的可行解比率fr＝Nf/NP，其中Nf为可行解的数量。其中Gkmax=maxj=1,...,NP(Gk(Sj)),k=1,...,p---(17)]]>其中p为约束条件的数量。(4)计算种群P中每个个体的适应度值F(Sj)，j＝1,2,…,20，具体计算过程如下：若fr＝0，则种群P中个体的适应度值为F(Sj)＝G(Sj)；若fr＝1，则F(Sj)＝J(Sj)，其中J(Sj)表示第j个个体控制性能指标；若0<fr<1，则按照式(18)～(21)计算出F(Sj)：F(Sj)＝Fn(Sj)+Gn(Sj)(18)Fn(Sj)=f(Sj)-min{f(Sj)}max{f(Sj)}-min{f(Sj)},j=1,...,NP---(19)]]>其中Sb和Sw表示不可行解集合中最好和最差的个体。(5)按照升序对种群P中所有个体的适应度值{F(Sj)，j＝1,2,…,20}进行排序，将适应度值最大的个体标记为Sm，将适应度值最小的个体标记为Sbest，并将当前最好的适应值Fbest设置为Fbest＝F(Sbest)＝min{F(Sj),j＝1,2,…,NP}；(6)按照式(22)～(23)产生新的个体Snew，无条件地接受Sm＝Snew；Snew=Sbest+λ·(Sr1-Sr2)---(22)]]>Snew(i)={L(i),ifSnew(i)<L(i)U(i),ifSnew(i)>U(i),i=1,2,...,8---(23)]]>其中r1和r2表示从1到NP范围内随机产生的个体序号值，且r1≠r2，r1和r2也同时与Sm个体对应的序号不等；λ表示变异调节系数，通常取0.3～0.9范围内产生的均匀随机数；Snew(i)表示个体Snew第i个优化变量，L(i)与U(i)分别表示第i个优化变量对应的下限值和上限值。(7)重复步骤(3)～(6)直到满足预先设定的最大迭代优化次数Imax＝60的终止条件；(8)输出最佳适应度值Fbest和对应的电流鲁棒控制器优化参数Sbest，将其传输至三相并网逆变器电流鲁棒控制器中，通过示波器获得三相并网逆变器的输出电压和电流波形及其对应的总谐波畸变率。通过在三相并网逆变器参数不确定性和电网侧干扰等多种情形下的实验，并通过与现有PI、直接功率控制、零极点配置控制、重复控制、标准H无穷鲁棒控制、基于遗传算法的回路成型控制和灵敏度函数等控制策略对比试验，我们可以发现：本发明采用的基于自适应约束优化的三相并网逆变器鲁棒控制方法可实现三相并网逆变器并网电流的鲁棒控制效果，具有现有技术所不具备的以下优点：三相并网逆变器输出的并网电流波形具有更低的总谐波畸变率和更强的鲁棒性等控制性能，提高了在系统结构不确定性和电网侧干扰等情形下的运行稳定性，并可实现鲁棒控制器参数的高效优化整定，且优化求解器设计与实现更简单。当前第1页1 2 3