電網(wǎng)不平衡情況下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并網(wǎng)逆變器同步技術(shù)研究

陽同光

(湖南城市學(xué)院 機械與電氣工程學(xué)院，湖南 益陽 413000)

電網(wǎng)不平衡情況下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并網(wǎng)逆變器同步技術(shù)研究

陽同光

(湖南城市學(xué)院 機械與電氣工程學(xué)院，湖南 益陽 413000)

為解決常規(guī)鎖相環(huán)技術(shù)在電網(wǎng)電壓不平衡情況下難以對電網(wǎng)電壓頻率和相位進行有效檢測的問題，提出一種電網(wǎng)不平衡情況下基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并網(wǎng)逆變器同步算法。首先，在兩相靜止坐標系下推導(dǎo)電網(wǎng)電壓狀態(tài)方程，并基于此建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；然后，利用網(wǎng)絡(luò)輸出電壓矢量和實際電壓矢量誤差進行在線調(diào)整權(quán)值，并利用權(quán)值調(diào)整計算在線辨識電網(wǎng)電壓頻率、相位和幅值，從而可以構(gòu)建電網(wǎng)電壓的正負序分量。仿真和實驗結(jié)果表明：該方法能在電網(wǎng)不平衡情況下快速有效在線自適應(yīng)辨識電網(wǎng)電壓頻率和相位，提取電網(wǎng)電壓正負序分量，具有較強的魯棒性。

電網(wǎng)不平衡；并網(wǎng)逆變器；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；同步;魯棒性

0 引 言

近年來，隨著基于光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等綠色再生能源的分布式發(fā)電系統(tǒng)的飛速發(fā)展，電網(wǎng)及三相并網(wǎng)逆變器的穩(wěn)定性問題得到了極大的關(guān)注[1-4]。并網(wǎng)逆變器需根據(jù)電網(wǎng)運行狀態(tài)實施相應(yīng)的控制以保證其安全可靠運行。一方面，并網(wǎng)逆變器控制需要檢測電網(wǎng)電壓同步信號，即基波電壓的幅值、相位與頻率等信息，確保并網(wǎng)逆變器單位功率因數(shù)并網(wǎng)。另一方面，在某些并網(wǎng)逆變器控制算法中需要準確的同步信號參與控制。此外，在電網(wǎng)故障情況下，并網(wǎng)機組必須具備一定的故障穿越能力，需要分布式發(fā)電系統(tǒng)能向電網(wǎng)提供無功支持，保證系統(tǒng)可靠運行[5]。傳統(tǒng)鎖相環(huán)在電網(wǎng)電壓不平衡情況下無法實現(xiàn)準確鎖相，因此，如何在不平衡電網(wǎng)情況下快速準確檢測電網(wǎng)電壓頻率、相位，提取電網(wǎng)電壓正負序分量是并網(wǎng)逆變器控制的關(guān)鍵技術(shù)之一，已成為可再生能源的研究熱點。

同步參考坐標鎖相環(huán)(synchronous reference frame PLL,SRF-PLL)是應(yīng)用最為廣泛的電網(wǎng)同步方法。SRF-PLL將三相電壓通過clarke變換轉(zhuǎn)換到αβ兩相靜止坐標，然后又通過Park’s坐標變換轉(zhuǎn)變成dq兩相旋轉(zhuǎn)坐標系，因此，該方法又稱為dq-PLL。在理想電網(wǎng)情況下，SRF-PLL能表現(xiàn)出較為準確的鎖相特性，但在不平衡電網(wǎng)情況下，電網(wǎng)電壓負序分量中將產(chǎn)生2倍頻的波動，不僅對正序分量的幅值提取產(chǎn)生影響，還會對相位檢測造成誤差[5]。針對這種情況，很多文獻提出改進方法，如雙同步參考坐標鎖相環(huán)(doublesynchronousreferenceframe-PLL,DSRF-PLL)[6-7]，解耦雙同步參考鎖相環(huán)(decoupleddoublesynchronousreferenceframe-PLL,DDSRF-PLL)[8-9]，雙二階廣義積分器鎖相環(huán)(doublesecondordergeneralizedintegrator-PLL,DSOGI-PLL)[10-11]，多二階廣義積分器鎖相環(huán)(multidoublesecondordergeneralizedintegrator-PLL,MSOGI-PLL)[12]，延遲信號消除鎖相環(huán)(delayedsignalcancellationPLL,DSC-PLL)[13-17]，多復(fù)數(shù)濾波器鎖相環(huán)(multiple-complexcoefficientfilterPLL，MCCF-PLL)[18-19]和加強型鎖相環(huán)(enhancedPLL,EPLL)[20-21]等。雖然這些方法都能在不平衡電網(wǎng)情況下表現(xiàn)出較好的工作性能，但也都存在不足之處：如DDSRF-PLL包含一階濾波環(huán)節(jié)，降低了系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)；DSOGI-PLL由于二階廣義積分器不具備正負序極性選擇，導(dǎo)致正負序分量分離環(huán)節(jié)比較復(fù)雜[9]；MCCF-PLL抗干擾能力較差，對電網(wǎng)電壓畸變諧波比較敏感；EPLL容易受到電網(wǎng)電壓諧波的影響，而延遲信號消除鎖相環(huán)需要較高的計算成本。此外，基于自適應(yīng)濾波器(adaptivenotchfilter-PLL,ANF-PLL)[22-23]、自適應(yīng)矢量濾波(adaptivevectorialfilter-PLL,AVF-PLL)[24]，最小二乘自適應(yīng)濾波(leasterrorsquaresfilters-PLL,LESF-PLL)[25]等非線性同步技術(shù)也被成功應(yīng)用。這些方法雖然在一定程度上消除了諧波影響，對頻率擾動具有一定的抗干擾性，卻以降低帶寬和動態(tài)響應(yīng)速度為代價[9]。

利用觀測器對電網(wǎng)電壓頻率進行在線識別也是實現(xiàn)鎖相的方法之一。文獻[26]提出一種基于自適應(yīng)觀測器鎖相方法，在靜止坐標系下能夠準確地觀測電網(wǎng)的相位和頻率，并且實現(xiàn)正負序分量分離。但其通過引入中間分量構(gòu)建觀測器，觀測器設(shè)計比較復(fù)雜。文獻[27]在旋轉(zhuǎn)坐標軸下基于觀測器進行正負序分量提取，但其觀測器的反饋增益矩陣的極點配置較為復(fù)雜。文獻[28]采用模型參考自適應(yīng)觀測電網(wǎng)頻率，并在基礎(chǔ)上進行正負序分量提取，但其關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)計比較復(fù)雜。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意非線性函數(shù)的能力，其自學(xué)習(xí)特性非常適合于周期性和時變擾動情況，如電網(wǎng)電壓畸變和參數(shù)不確定性，因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制策略能有效提高并網(wǎng)逆變器控制的魯棒性和自適應(yīng)性[29]。針對傳統(tǒng)鎖相環(huán)技術(shù)在電網(wǎng)不平衡情況下難以有效進行并網(wǎng)同步的問題，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并網(wǎng)逆變器同步方法(neuralnetworkPLL,NN-PLL)。在靜止兩相坐標系下建立電壓狀態(tài)方程，并基于此構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整在線辨識電網(wǎng)電壓頻率和相位，并能在基礎(chǔ)上進一步實現(xiàn)正負序分量提取，為開展電網(wǎng)不平衡情況下并網(wǎng)逆變器控制提供同步信號。

1 電網(wǎng)不平衡情況下電網(wǎng)模型

為便于分析，不考慮三相電網(wǎng)電壓諧波和并網(wǎng)電流諧波，則三相電網(wǎng)電壓Ua、Ub、Uc和并網(wǎng)電流Ia、Ib、Ic分別表示為：[UaUbUc]T=

(1)

[IaIbIc]T=

(2)

對式(1)進行Clark變換，可得到αβ兩相靜止坐標系下電網(wǎng)電壓Uα、Uβ表達式

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

同理，對式(2)進行Clark變換，可得到αβ兩相靜止坐標系下并網(wǎng)電流Iα、Iβ表達式為：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)同步設(shè)計

2.1ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

自適應(yīng)線性神經(jīng)元(adaptivelinearneuron,ADALINE)是由美國Standford大學(xué)Widrow等[30]提出的。ADALINE是一種多輸入、單輸出的具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)特性的單層線性神經(jīng)元。由于其具有結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)的特點，被廣泛用于諧波電流檢測[31]和電機參數(shù)辨識[32]等。利用ADALINE構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電網(wǎng)電壓頻率辨識單元，在電網(wǎng)不平衡情況下在線自適應(yīng)辨識電網(wǎng)電壓正序分量的頻率、相位和幅值，并提取電網(wǎng)電壓的正負序分量。自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，圖中，X1、X2、X3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，W1、W2、W3分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，0為輸出。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元結(jié)構(gòu)Fig.1 Block diagram of Neural network.

對式(6)和式(7)求導(dǎo)可得：

(13)

(14)

根據(jù)式(6)～式(9)，式(13)和式(14)可寫為

(15)

根據(jù)三角函數(shù)公式

cos(ωt+θ+)=cosωtcosθ+-sinωtsinθ+，

(16)

sin(ωt+θ+)=sinωtcosθ++cosωtsinθ+。

(17)

對式(15)進一步分析可得

(18)

將上式離散化可得

(19)

為便于分析，將上式表示為

(20)

分析上式可知，可以將離散化后的電壓狀態(tài)方程看成具有三個輸入節(jié)點和一個輸出節(jié)點的ADA-LINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，X1、X2、X3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，W1、W2和W3分別為三個輸入節(jié)點的權(quán)值。通過在線自適應(yīng)調(diào)整權(quán)值W1、W2和W3可求取并網(wǎng)電壓正序分量的頻率、初相和幅值，從而可得到：

(21)

(22)

(23)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整算法采用Wirdow-Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則[30]。在采樣點k時刻，令誤差為

(24)

定義能量函數(shù)為

(25)

學(xué)習(xí)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值變化可表示為

(26)

式中i=1、2、3。則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練表達式為

Wi(k)=Wi(k-1)+ηΔWi(k)。

(27)

其中η為學(xué)習(xí)率。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)電壓正序分量的頻率、相位和幅值辨識單元結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2.2 基于ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正負序分量提取

根據(jù)式(21)～式(23)，可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取靜止坐標系下電網(wǎng)電壓的正序分量

(28)

圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電網(wǎng)電壓頻率辨識結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Diagram of frequency identification based on NN.

根據(jù)式(6)、式(7)和式(28)可提取電網(wǎng)電壓負序分量為

(29)

根據(jù)上述分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步算法最終進行電網(wǎng)同步和正負序電壓分量提取的整個框圖如圖3所示。

圖3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正負序分量提取結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Block diagram of positive and negative detect based on NN

3 仿真與實驗

為了驗證所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步信號檢測方法的有效性，在SIMULINK中搭建仿真模型。分別在電網(wǎng)電壓單相跌落、含有負序5次諧波和電網(wǎng)頻率跳變等3種工況下，對提出的基于ADLINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同步算法進行仿真，驗證NN-PLL方法對電網(wǎng)電壓跌落和諧波的抗干擾能力和電網(wǎng)電壓的正負序分量分離能力，并網(wǎng)逆變器仿真參數(shù)如表1所示，仿真結(jié)果分別如圖4～圖6所示。

表1 仿真參數(shù)

圖4 單相跌落情況下仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results when A phase voltage sag

圖5 電網(wǎng)電壓存在諧波情況下仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results under harmoic conditions

圖5為電網(wǎng)電壓存在5次負序諧波情況下的仿真結(jié)果圖，圖5(a)～圖5(e)分別為三相電網(wǎng)電壓、αβ軸電壓分量、負序電壓分量、電壓相角和頻率，從圖中看出，當(dāng)0.4s時刻，電網(wǎng)引入5次負序諧波分量，電源的質(zhì)量惡化，電網(wǎng)電壓波形出現(xiàn)明顯畸變情況，但NN-PLL仍然能夠有效辨識電網(wǎng)電壓頻率，進行有效鎖相，也能夠有效提取電網(wǎng)電壓的正負序分量。

圖6 電網(wǎng)電壓頻率突變情況下仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results when frequency changes

圖6為電網(wǎng)電壓頻率發(fā)生突變時仿真結(jié)果，在0.4s時刻，電網(wǎng)電壓頻率有50Hz跳變到55Hz,NN-PLL算法能準確捕捉到頻率變化，動態(tài)響應(yīng)較快。

為進一步驗證電網(wǎng)同步方法的有效性，采用DSPTMS320F2812數(shù)字控制器搭建實驗平臺進行實驗驗證。實驗參數(shù)如表2所示，其中，三相不平衡電壓采用一個PWM逆變器經(jīng)過LC濾波器產(chǎn)生，然后通過AD采樣到DSP中解耦。不失一般性，實驗所產(chǎn)生的三相電壓突變前為有效值220V、頻率50Hz的正弦三相電。

表2 實驗參數(shù)

圖7 單相跌落情況下實驗結(jié)果Fig.7 Experiment results of NN-PLL under one phase dip fault

為驗證NN-PLL算法在電網(wǎng)電壓存在諧波情況下的抗干擾能力，用電網(wǎng)模擬裝置輸出帶有10%負序5次諧波的電壓。圖8為電網(wǎng)存在5次負序諧波情況下實驗結(jié)果，圖中可以看出NN-PLL方法對電網(wǎng)負序諧波進行準確提取，且動態(tài)響應(yīng)較快，雖然電壓相角產(chǎn)生一定的畸變，但NN-PLL算法仍然能對其進行準確辨識。

圖8 電網(wǎng)諧波情況下實驗結(jié)果Fig.8 Experiment results of NN-PLL under harmonic condition

圖9為電網(wǎng)電壓頻率產(chǎn)生5 Hz的跳變(50 Hz跳變到55 Hz)的情況下實驗結(jié)果，從圖中可以看出，在頻率發(fā)生跳變的情況下，NN-PLL方法由于具有在線自適應(yīng)能力，能有效觀測電網(wǎng)電壓頻率的變化。

圖9 頻率跳變情況下實驗結(jié)果Fig.9 Experiment results of NN-PLL under frequency jump condition

圖10 幾種PLL動態(tài)性能比較Fig.10 Comparison of the dynamic performance for different PLLs

為說明NN-PLL方法的動態(tài)性能，將NN-PLL和DSFR-PLL[6]、DSOGI-PLL[10]和DDSFR-PLL[11]方法在電網(wǎng)電壓頻率發(fā)生跳變的情況下進行實驗對比，結(jié)果如圖10所示。從圖中可以看出，采用DSOGI- PLL和DSFR-PLL存在較大的超調(diào)，而DDSFR-PLL的動態(tài)響應(yīng)速度明顯較慢，在動態(tài)性能方面，提出的NN-PLL算法具有較強的優(yōu)越性。

4 結(jié) 論

本文針對不平衡電網(wǎng)情況下傳統(tǒng)鎖相環(huán)技術(shù)無法有效實現(xiàn)并網(wǎng)逆變器同步的問題，提出一種基于自適應(yīng)線性神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步算法。通過仿真和實驗驗證，可以得出如下結(jié)論：

1)該方法能在電網(wǎng)不平衡情況下(單相跌路、諧波和電網(wǎng)頻率跳變)有效檢測電網(wǎng)電壓頻率和相位，實現(xiàn)正序、負序分量的準確提取，具有較強的自適應(yīng)性，且動態(tài)響應(yīng)較快。

2)該方法能同時實現(xiàn)電網(wǎng)電壓正負序電壓提取、電網(wǎng)電壓相角和頻率的準確辨識，在此基礎(chǔ)上，可非常方便開展電網(wǎng)不平衡情況下并網(wǎng)逆變器控制，可省去常規(guī)的電網(wǎng)電壓正負序提取環(huán)節(jié)。

3)和DSFR-PLL、DSOGI-PLL和DDSFR-PLL等方法相比，該方法的抗干擾能力較強，且結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。

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(編輯：賈志超)

Research on grid synchronization of grid-connected inverter based on neural network under unbalanced voltage conditions

YANG Tong-guang

(College of Mechanic and Electrical Engineering，Hunan City University,Yiyang 413000,China)

To solve the problem of conventional phase locked loop technique under the condition of unbalanced power grid voltage,a grid inverter synchronous technology based on neural network under unbalanced power grid case is developed. At first,grid voltage state equation was derived in the two-phase stationary coordinates,and a neural network was built based on the state equation; the biases of output voltage vector and the actual voltage vector were used to adjust the neural network weight online,and thus to find out the amplitude,frequency and the phase of the grid voltage,which can construct the positive and negative components of grid voltage. Simulation and experimental results show that the method can be online adaptive to identify the frequency and the phase of grid voltage quickly and efficiently in the case of unbalanced power grid,detect the positive and negative sequences of grid voltage,and has strong robustness.

grid voltage unbalance;grid-connected inverter;neural network;synchronization;robust

2016-04-20

國家自然科學(xué)基金重點資助項目(51037004);湖南省自然科學(xué)基金(2017JJ2022);湖南省教育廳科學(xué)研究重點項目(17A036)

陽同光(1974—)，男，博士，副教授，研究方向為智能控制、故障診斷。

陽同光

10.15938/j.emc.2017.06.009

TM 315

A

1007-449X(2017)06-0066-09