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    低壓動(dòng)態(tài)補(bǔ)償裝置的檢測(cè)與控制優(yōu)化

    2013-03-28 05:51:30范瑞祥徐在德
    江西電力 2013年2期
    關(guān)鍵詞:相電流有源諧波

    文 蕓,肖 凡,姚 鵬,范瑞祥,徐在德

    (1.江西南昌供電公司,江西南昌 330006;2.湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410082;3.江西省電力科學(xué)研究院,江西南昌 330096)

    0 引言

    隨著大功率晶體管、功率場(chǎng)效應(yīng)管及絕緣柵型雙極性晶體管等新型快速大容量功率開關(guān)器件的出現(xiàn),結(jié)合瞬時(shí)諧波電流檢測(cè)方法的提出,先進(jìn)的控制理論和PWM調(diào)制技術(shù)的快速發(fā)展以及高速、高性能微處理器和數(shù)字信號(hào)處理器等的出現(xiàn),使得有源濾波技術(shù)得到快速的發(fā)展。有源電力濾波器在電網(wǎng)低壓側(cè)針對(duì)諧波抑制和無功補(bǔ)償?shù)玫酱罅繉?shí)踐利用。

    現(xiàn)運(yùn)行的低壓動(dòng)態(tài)補(bǔ)償裝置以并聯(lián)型有源電力濾波器為主,其主要針對(duì)系統(tǒng)負(fù)載側(cè)諧波電流進(jìn)行補(bǔ)償,具有一定的無功補(bǔ)償能力。傳統(tǒng)的并聯(lián)型有源電力濾波器檢測(cè)環(huán)節(jié)主要以基于瞬時(shí)無功功率理論的p-q算法和ip-iq算法為主,進(jìn)行諧波的全檢測(cè)。這樣的檢測(cè)方式不具有針對(duì)性,不能合理的分配有源濾波器的容量問題,存在容量浪費(fèi)現(xiàn)象。特別是在裝有無源濾波裝置的負(fù)載側(cè)可能會(huì)導(dǎo)致有源濾波器發(fā)出的諧波電流大量流入無源補(bǔ)償裝置,導(dǎo)致無源補(bǔ)償裝置的過流等現(xiàn)象。

    有源電力濾波器普遍采取電流電壓雙閉環(huán)PI控制,但PI參數(shù)整定后一般就不再變化,針對(duì)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的負(fù)荷,則補(bǔ)償精度存在不足。本文在分析了傳統(tǒng)PI控制的基礎(chǔ)上,提出模糊PI控制器,適時(shí)的改變P,I參數(shù),滿足系統(tǒng)響應(yīng)迅速,且具有滿意的控制精度。

    1 低壓動(dòng)態(tài)補(bǔ)償裝置的原理分析及檢測(cè)優(yōu)化

    1.1 并聯(lián)型有源電力濾波器的結(jié)構(gòu)

    并聯(lián)型有源電力濾波器的主電路為PWM變流器,現(xiàn)今主要使用的為電壓源型結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)檢測(cè)電網(wǎng)負(fù)載側(cè)三相電流,通過分頻檢測(cè)計(jì)算出某一次或某幾次諧波電流值,同時(shí)加入直流側(cè)穩(wěn)壓控制電流得到指令電流ic;再引入逆變器輸出電流作為反饋?zhàn)霾畹弥噶铍娏鳌鱥c;最后由模糊PI控制器輸出PWM信號(hào),完成對(duì)變流器的操作。

    圖1 并聯(lián)型有源電力濾波器拓?fù)浼跋到y(tǒng)構(gòu)成

    1.2 傳統(tǒng)的ip-iq檢測(cè)方法

    諧波電流的檢測(cè)關(guān)系到實(shí)際補(bǔ)償效果的好壞,能夠準(zhǔn)確快速的檢測(cè)系統(tǒng)中的諧波電流,是完成補(bǔ)償要求的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的諧波電流檢測(cè)和無功電流檢測(cè)主要以ip-iq算法為主,能夠檢測(cè)出負(fù)載側(cè)的所有諧波電流,且有較好的實(shí)時(shí)性。但缺點(diǎn)是不能體現(xiàn)出系統(tǒng)中某一次或者某幾次諧波電流的大小和含量,不能有針對(duì)性的進(jìn)行諧波補(bǔ)償,使得有源電力濾波器的容量得不到較好的分配。

    傳統(tǒng)的ip-iq算法以瞬時(shí)無功功率理論為基礎(chǔ),通過坐標(biāo)變換將檢測(cè)的三相電流轉(zhuǎn)換成兩相電流值ip,iq,通過低通濾波器得到基波的直流分量,最后經(jīng)反坐標(biāo)變換得到檢測(cè)電流的基波分量。其運(yùn)算原理圖如下:

    圖1 ip-iq算法原理圖

    ea為系統(tǒng)電源側(cè)a相的電值;為基波分量;PLL為鎖相環(huán);LPF為低通濾波器,C32,C分別為:

    假設(shè)被檢測(cè)三相電流對(duì)稱,分別為:

    式中:n=3k±1,k為整數(shù)(k=0時(shí),只?。?hào),即只取n=1)。

    式中n=3k+1時(shí)取上符號(hào),n=3k-1時(shí)取下符號(hào)。

    1.3 改進(jìn)型的ip-iq算法原理

    從對(duì)傳統(tǒng)ip-iq算法算法的分析可以看出,其計(jì)算出三相電流的基波正序電流值后與三相電流做差得到系統(tǒng)的諧波電流值和無功分量。這里的諧波電流包含了系統(tǒng)幾乎所有的諧波電流,含量比較復(fù)雜。而在實(shí)際的低壓補(bǔ)償裝置安裝處,負(fù)載的諧波電流往往以一次,或者幾次居多,而其它較高次諧波則含量很少,針對(duì)實(shí)際的補(bǔ)償情況,檢測(cè)出主要的諧波成分,進(jìn)行滿足電網(wǎng)諧波要求的有針對(duì)性的諧波補(bǔ)償,可以節(jié)省并聯(lián)型有源濾波器容量,使其可以在允許范圍內(nèi)考慮負(fù)荷無功缺失,進(jìn)行一定量的無功補(bǔ)償,能實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量的優(yōu)化控制。

    圖2 改進(jìn)型ip-iq算法原理圖

    針對(duì)文獻(xiàn)[4]提出的任意次諧波電流檢測(cè)方法,進(jìn)行簡(jiǎn)化得到了這種改進(jìn)型的ip-iq算法。如圖2所示,基于瞬時(shí)無功功率的ip-iq算法,檢測(cè)的電網(wǎng)電流經(jīng)過變換矩陣C,低通濾波后得到k次諧波的有功和無功的直流分量,再反變換得到k次諧波分量。根據(jù)上述原則,若欲檢測(cè)某次(如k次)諧波電流分量,參考電壓矢量選為k次諧波電壓矢量即可,

    此時(shí)的ip-iq變換及其逆變?yōu)?/p>

    其逆變換為

    圖中矩陣C為

    當(dāng)k=1時(shí),檢測(cè)結(jié)果即為基波正序電流分量。k取不同的值即可檢測(cè)不同次數(shù)諧波分量,實(shí)現(xiàn)分頻檢測(cè)的改進(jìn)ip-iq算法。

    圖3 基于改進(jìn)型ip-iq算法的并行檢測(cè)框圖

    隨著DSP等高速數(shù)字處理芯片的適用,使得分頻檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)變得更為簡(jiǎn)單,圖3給出了基于改進(jìn)型ip-iq算法的并行檢測(cè)框圖。可以針對(duì)具體情況有選擇性的增加或者減少需要檢測(cè)的諧波分量,其中:

    與圖2中的C相似,n=1時(shí)表示以基波頻率為基準(zhǔn)的變換,在分頻檢測(cè)中,主要用于計(jì)算需要補(bǔ)償?shù)臒o功電流。

    2 模糊PI控制器的實(shí)現(xiàn)

    有源電力濾波器主要以PI控制為主,PI控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn),參數(shù)容易整定,且控制精度較好。但考慮系統(tǒng)中負(fù)荷特性的不斷變化,以及系統(tǒng)運(yùn)行方式的改變,傳統(tǒng)PI的不足也逐漸體現(xiàn),主要為控制精度的缺陷,因此提出模糊PI控制方式,通過實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)改變PI參數(shù),能更好好的跟蹤系統(tǒng)的變化,更好的補(bǔ)償諧波,達(dá)到高精度的目的。

    2.1 傳統(tǒng)PI控制

    常規(guī)PI控制器的作用,可描述為:

    式中:e(n)為第個(gè)采樣時(shí)刻控制器的輸入量(偏差量);i(n),i(n-1)為第個(gè)和第個(gè)采樣時(shí)刻控制器的輸出量(控制量);T為采樣周期;KI為積分時(shí)間常數(shù);KP為比例增益。

    由上式可得,控制器的i(n)和i(n-1)之間的增量為:KI,KP參數(shù)的整定多以Ziegler-Nichols為主,先置KI=KP=0,再增加KP,直至系統(tǒng)振蕩,記下該臨界狀態(tài)的KP值為Kcr,振蕩周期為Tcr。此時(shí),可確定控制器參數(shù)為:KP=0.45Kcr,KI=0.85Kcr。

    2.2 模糊PI控制器的設(shè)計(jì):

    圖4 模糊PI控制結(jié)構(gòu)圖

    以A相位例,圖中ica為A相指令電流,iinva為A相逆變器輸出電流,KP為初始整定的P值,KI為初始整定的I值?!鱇p為模糊控制器輸出的P值的改變值,△KI為模糊控制器輸出的I值的改變值。

    將模糊控制器的輸入變量u(k)和△u(k)均分為7個(gè)語言值。即:{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB},隸屬度函數(shù)采用靈敏性強(qiáng)的三角函數(shù)。

    △Kp的模糊規(guī)則為:

    1)如果u(k)的值為NB,△u(k)的值為NB,則△Kp值為PB;

    2)如果u(k)的值為PB,△u(k)的值為PB,則△Kp值為NB;

    3)如果u(k)的值為NB,△u(k)的值為NS,則△Kp值為PM;

    4)如果u(k)的值為NS,△u(k)的值為NS,則△Kp值為NS;

    5)如果u(k)的值為0,△u(k)的值為0,則△Kp值為0;

    6)如果u(k)的值為PS,△u(k)的值為PS,則△Kp值為NS;

    7)如果u(k)的值為PB,△u(k)的值為PS,則△Kp值為NM。

    比例環(huán)節(jié)主要為了快速響應(yīng),因此當(dāng)u(k)值過大或者過小,為提高響應(yīng)速度△Kp的值取反向的最大值。當(dāng)u(k)值較小時(shí),不宜過大,因?yàn)椤鱇p過大容易引起超調(diào)過大而導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩,要合理取值。同時(shí)考慮 的作用,當(dāng)u(k)和△u(k)同號(hào)時(shí)△Kp取小值,反之取大值。

    △Kp的模糊規(guī)則為:

    1)如果u(k)的值為NB,△u(k)的值為NB,則△KI值為0;

    2)如果u(k)的值為PB,△u(k)的值為PB,則△KI值為0;

    3)如果u(k)的值為NS,△u(k)的值為NB,則△KI值為0;

    4)如果u(k)的值為NS,△u(k)的值為NS,則△KI值為NS;

    5)如果u(k)的值為0,△u(k)的值為0,則△KI值為NM;

    6)如果u(k)的值為PS,△u(k)的值為PS,則△KI值為PS;

    7)如果u(k)的值為PM,△u(k)的值為PM,則△KI值為0。

    積分環(huán)節(jié)主要功能為消除靜態(tài)誤差,提高無差度。積分環(huán)節(jié)主要對(duì)誤差進(jìn)行積分,不可避免的存在滯后性,△KI取值過大將增大系統(tǒng)的超調(diào),嚴(yán)重可能引起振蕩。所以,當(dāng)u(k)值過大或過小時(shí),△KI取0,只有當(dāng)u(k)值適中時(shí),積分環(huán)節(jié)的功能才得以體現(xiàn)。

    表1 △Kp的模糊規(guī)則

    表2 △KI的模糊規(guī)則

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    針對(duì)本文提到的改進(jìn)型ip-iq算法的分頻檢測(cè)和模糊PI雙閉環(huán)控制方法,為了驗(yàn)證這兩種針對(duì)低壓動(dòng)態(tài)補(bǔ)償裝置的優(yōu)化措施是否能達(dá)到預(yù)期效果,使用MAT?LAB搭建了仿真模型,參數(shù)為:系統(tǒng)電壓380 V,直流側(cè)電壓為800 V,濾波電抗器0.3 mH,開關(guān)頻率6.4 kHz,負(fù)載采用帶電阻的可控整流器。

    在未對(duì)負(fù)載諧波進(jìn)行FFT分析的前提下,對(duì)負(fù)載電流進(jìn)行5,7,11次諧波電流的檢測(cè)和補(bǔ)償,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下:

    圖5為補(bǔ)償前的A相電壓電流波形,可以看出負(fù)荷電流畸變嚴(yán)重,存在較多的低次諧波電流;圖6為經(jīng)過分頻檢測(cè)和模糊PI控制補(bǔ)償后的A相電流波形,雖然電流還是存在少量毛刺,但主要的諧波電流(5,7,11次)都已補(bǔ)償干凈,且滿足實(shí)際系統(tǒng)的諧波電流畸變標(biāo)準(zhǔn);圖7為直流側(cè)的電壓波形,直流側(cè)能穩(wěn)定在800 V,且超調(diào)很小,穩(wěn)定后波動(dòng)較小,體現(xiàn)出模糊PI控制的高魯棒性。

    圖5 補(bǔ)償前A相電壓電流

    圖6 補(bǔ)償后A相電流

    圖7 直流側(cè)電壓波形

    4 結(jié)論

    由仿真結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),采用分頻檢測(cè)的補(bǔ)償策略與模糊PI控制相結(jié)合的優(yōu)化措施,能較好補(bǔ)償系統(tǒng)諧波電流,可以達(dá)到為補(bǔ)償無功節(jié)省容量的目的,同時(shí)有源濾波器響應(yīng)速度快,超調(diào)較低,穩(wěn)定性較好,都極大體現(xiàn)了這兩種優(yōu)化的可行性,達(dá)到優(yōu)化的目的。

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