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    逆變器單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID電流控制策略研究

    2021-06-09 03:25:30張科劉剛王秀茹黃華峰韓少華王科龍
    電氣傳動 2021年11期
    關(guān)鍵詞:調(diào)節(jié)器二極管電平

    張科 ,劉剛,王秀茹,黃華峰,韓少華,王科龍

    (1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司,江蘇 宿遷 223800;2.上海金智晟東電力科技有限公司,上海 200233)

    隨著能源消耗的日益嚴重,新能源的開發(fā)成為各國首要目標,光伏發(fā)電是一種清潔能源發(fā)電方式,在光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中,逆變器主要實現(xiàn)光伏電池板的最大功率點跟蹤及進網(wǎng)電流控制[1]。然而在光伏并網(wǎng)中,傳統(tǒng)的兩電平逆變器已經(jīng)無法滿足要求。由此,多電平技術(shù)應(yīng)運而生,多電平逆變器的思想從提出至今出現(xiàn)了很多拓撲,其中發(fā)明較早、使用較多的當屬二極管中點鉗位型(neutral point clamped,NPC)逆變拓撲,而本文的研究對象是在二極管NPC型三電平的基礎(chǔ)上發(fā)展而來,改善了所用的開關(guān)管較多、開關(guān)損耗不一致等劣勢。所以,文本的研究對象為T型三電平逆變器[2]。

    最常用的并網(wǎng)電流控制方法是基于同步旋轉(zhuǎn)坐標系下的PI控制,該控制方法把三相電網(wǎng)電壓、并網(wǎng)電流變換至兩相旋轉(zhuǎn)坐標系下,采用PI控制和電網(wǎng)電壓前饋控制對并網(wǎng)電流的有功分量和無功分量分別進行調(diào)節(jié),實現(xiàn)較為容易,但其在動態(tài)的過程中不具備快速調(diào)節(jié)的能力,特別是在電網(wǎng)發(fā)生非正常工況時,還必須增添針對不正常工況的控制方案[3-4]。文獻[5-6]采用了比例復(fù)數(shù)積分PCI控制,該控制方法與PR控制具有相似的數(shù)學表達式,可以對并網(wǎng)電流實現(xiàn)無差控制,PR控制沒有考慮復(fù)數(shù)項,而PCI考慮了復(fù)數(shù)項,穩(wěn)定裕度較大、動態(tài)響應(yīng)較快,但當電網(wǎng)電壓不平衡時,PCI控制無法精確控制并網(wǎng)電流。文獻[7]采用滯環(huán)控制,該控制方法通過設(shè)置滯環(huán)寬度,在三相靜止坐標系、兩相靜止坐標系或者兩相旋轉(zhuǎn)坐標系下調(diào)節(jié)系統(tǒng)穩(wěn)定性,雖然可以實現(xiàn)并網(wǎng)電流準確與快速的跟蹤,但是這與模型預(yù)測控制一樣會有開關(guān)頻率不確定的固有缺陷,因此會造成濾波器的設(shè)計難度增大。

    傳統(tǒng)的PID調(diào)節(jié)器通常適用于穩(wěn)態(tài)工況下,能夠?qū)崿F(xiàn)很好的跟蹤性能,但是隨著給定的變化,傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器的固定參數(shù)不一定能適用于所有工況。本文提出一種將單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器電流閉環(huán)控制方案應(yīng)用于T型三電平逆變器并網(wǎng)系統(tǒng)之中的策略[8-9],用于在光伏發(fā)電系統(tǒng)中光照強度隨機情況下,能夠根據(jù)光照強度的大小實時改變電流的大小,從而使逆變器的功率隨著光照強度的變化而變化,在復(fù)雜的環(huán)境下依然能夠?qū)崿F(xiàn)并網(wǎng)電流的快速跟蹤。

    1 T型三電平逆變器拓撲

    圖1為本文的控制對象T型三電平逆變器拓撲結(jié)構(gòu)。它是一種二極管NPC型三電平拓撲的改進結(jié)構(gòu),主要的改進是每一相通過兩個反并聯(lián)二極管的IGBT將逆變器橋口電壓控制在直流側(cè)的電容中點,這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)中點電位的控制。

    圖1 T型三電平逆變器拓撲結(jié)構(gòu)Fig.1 Topology of T-type three-level inverter

    以a相為例,對本文的拓撲T型三電平逆變器的工作過程進行簡單介紹。從圖1中可以看出,a相的結(jié)構(gòu)相當于在兩電平逆變器的結(jié)構(gòu)上添加了上、下分壓電容,并且兩個電容的容值相等。當系統(tǒng)工作時,上、下兩個電容上所承擔的電壓分別是UC1=UC2=Udc/2。而中點與橋口之間添加了兩個反并聯(lián)二極管的IGBT開關(guān)管Sa2,Sa3,實現(xiàn)中點對地鉗位功能。Sa2和Sa3管子的耐壓為Udc/2,Sa1和Sa4管子的耐壓為Udc,相比二極管NPC型逆變器增大了1倍[10]。

    本文采用的開關(guān)管工作方式與二極管NPC型三電平逆變器相類似,即當開關(guān)管Sa1和Sa2導通、Sa3和Sa4關(guān)斷時,a相逆變橋輸出相對于零電位參考點O的電平為高電平Udc/2;當開關(guān)管Sa2和Sa3導通、Sa1和Sa4關(guān)斷時,a相逆變橋輸出端電平為零電平;當開關(guān)管Sa3和Sa4導通、Sa1和Sa2關(guān)斷時,a相逆變橋輸出端電平為低電平-Udc/2。Sa1和Sa3,Sa2和Sa4的觸發(fā)脈沖互補,為了防止橋臂直通,Sa1和Sa4不能同時導通,4個開關(guān)管的工作狀態(tài)與逆變器輸出電平的對應(yīng)關(guān)系如表1所示,即逆變輸出相電壓有三種電平:Udc/2,0,-Udc/2,分別對應(yīng)拓撲中的P,O,N三種狀態(tài)。

    表1 T型三電平逆變器開關(guān)狀態(tài)與輸出電平對應(yīng)關(guān)系Tab.1 Relationship between the switching state and output level of T-type three-level inverter

    圖2為T型三電平逆變器a相的開關(guān)時序圖,其中ura為a相正弦調(diào)制波,uc為三角載波,uga1~uga4分別表示a相4個開關(guān)管Sa1~Sa4的驅(qū)動信號。由圖2可看出,Sa1和Sa3的觸發(fā)脈沖互補,Sa2和Sa4的觸發(fā)脈沖互補,遵循上述工作原則。

    圖2 a相PWM脈沖序列Fig.2 PWM pulse sequences of phase a

    2 單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器

    單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器的等效過程如圖3所示。

    圖3 單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器等效模型Fig.3 Equivalent model of single neuron adaptive PID regulator

    圖3中,K為該過程中的增益值,所以可以得到如下式的關(guān)系式:

    式中:X為輸入向量;W為連接權(quán)值向量。

    根據(jù)式(1)可以得到輸出的表達式為

    式中:u(k)為輸出值。

    本文所提方案的基礎(chǔ)是單神經(jīng)元,該方案的優(yōu)點是具有自調(diào)節(jié)以及自主學習的能力,因此將上述理論與傳統(tǒng)的PID調(diào)節(jié)器進行組合控制,能夠消除傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器固定參數(shù)的缺點。單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)過程框圖如圖4所示。

    圖4 單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)過程框圖Fig.4 Process diagram of single neuron adaptive PID regulator

    單神經(jīng)元的輸入與輸出之間的變化關(guān)系如下式:

    控制量計算公式為

    其中,x1(k)類似于傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器中的積分項;x2(k)類似于傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器中的比例項;x3(k)類似于傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器中的微分項。相對于傳統(tǒng)的PID調(diào)節(jié)器來說,本文所提的方案中wi(k)有自主學習的能力,能夠根據(jù)給定的不同進行實時自主整定,相對于傳統(tǒng)的PID調(diào)節(jié)器參數(shù)固定的缺陷,單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器無疑具備更高的優(yōu)勢。

    單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器中wi(k)的學習能力是基于某種特定的規(guī)律的,系統(tǒng)的差異導致規(guī)律的不同,根據(jù)實際系統(tǒng)設(shè)計不同的學習規(guī)律才能夠使得本文所提方案的優(yōu)勢最大化。常用的學習規(guī)律有三類:無監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律、有監(jiān)督的Delta學習規(guī)律和有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律。對于無監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律而言,可能會導致連接權(quán)值無限增大的問題;對于有監(jiān)督的Delta學習規(guī)律而言,在計算過程中又可能會導致陷入局部極小的問題;而將前兩種學習規(guī)律結(jié)合起來即為有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律[11-12],可根據(jù)要求進行自主學習和自調(diào)節(jié),是一種適合本文T型三電平逆變器的方案。

    有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律如下:

    式中:wij為單元j到i的輸出值;η為自主學習的快慢,一般是大于0的;di為希望得到的控制量;oi,oj分別為單元i和j的輸出值。

    將式(5)作為本文的自調(diào)節(jié)方案的學習規(guī)律,可以得到本文輸出的表達式為

    三個權(quán)值的更新規(guī)律為

    式中:ηI,ηP,ηD為所對應(yīng)自主學習快慢,遵循有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)律中自主學習快慢的取值規(guī)律,通常三者取值不一致。

    本文主要是控制并網(wǎng)電流,具體流程如圖5所示。

    圖5 控制流程框圖Fig.5 Control flow chart

    3 穩(wěn)定性分析

    本系統(tǒng)采用的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID調(diào)節(jié)器是一種非線性調(diào)節(jié)過程,因此采用李雅普諾夫直接法來進行分析。

    首先構(gòu)造能量函數(shù)為

    在學習過程中,其變化為

    由于下式:

    系統(tǒng)誤差e的變化為

    由式(11)~式(13)可推出:

    根據(jù)Lyapunov直接法進行判定,有如下幾個方面[13]:

    1)根據(jù)式(10)計算的V(k)是一個正定的能量函數(shù);

    2)能量函數(shù)具備連續(xù)的一階導數(shù),其取值隨著k值得增大而增大;

    以上三點都成立時,那么可以將函數(shù)V(k)視為Lyapunov函數(shù)。從上述三點可以看出,前兩點在動態(tài)過程中(即k值在變化)也是能夠達到要求的,這時可以將學習速率的取值減小,使得ΔV(k)為負定函數(shù)。因此當k越來越大時,e(k)的值將無限接近于零,即系統(tǒng)穩(wěn)定。

    4 實驗與結(jié)論

    搭建了T型三電平逆變器實驗平臺,用于驗證本文所提出的單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器用于T型三電平逆變器并網(wǎng)電流的快速跟蹤。平臺使用意法公司的STM32F407ZG作為核心數(shù)字控制芯片,并使用Altera公司的EPM240型號CPLD作為輔助控制芯片,直流電源使用Myway電源。具體電路參數(shù)為:電網(wǎng)濾波電感L=6 mH,直流側(cè)電容C1=C2=1 500 μF,開關(guān)頻率10 kHz,直流母線電壓200 V,電網(wǎng)相電壓100 V,并網(wǎng)電流10/5/8 A。圖6為系統(tǒng)整體控制框圖。

    圖6 系統(tǒng)整體控制框圖Fig.6 Overall control block diagram of the system

    圖7為逆變器并網(wǎng)時,直流側(cè)上電容電壓波形和三相并網(wǎng)電流波形。觀察波形可知上電容電壓100 V,為直流側(cè)輸入的50%,中點電位達到平衡,并網(wǎng)電流ia,ib,ic呈現(xiàn)正弦,證明了本文所提方案在T型三電平逆變器并網(wǎng)時能夠?qū)﹄娏鬟M行控制。

    圖7 并網(wǎng)時電網(wǎng)側(cè)波形Fig.7 Waveforms of grid side when connected to grid

    圖8是驗證本文控制方法的動態(tài)效果,是并網(wǎng)電流的參考值進行變化而得到的實驗波形。從圖8b中可以觀察到,當減小并網(wǎng)電流參考值時,從給定發(fā)生變化開始到并網(wǎng)電流再次跟上給定值,動態(tài)響應(yīng)過程大約為1.1 ms。從圖8c中可以觀察到,當增大并網(wǎng)電流參考值時,從給定發(fā)生變化開始到并網(wǎng)電流再次跟上給定值,動態(tài)響應(yīng)過程大約為1.6 ms。因此可以證明單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器具有快速的動態(tài)響應(yīng)。

    圖8 參考值變化時的并網(wǎng)電流波形Fig.8 Grid-connected current waveforms with variable reference value

    圖9為傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器下與單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器下的并網(wǎng)電流跟蹤對比圖。從圖9a中可以看出,在傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器下的并網(wǎng)電流跟蹤上給定的時間大約為4.8 ms,而從圖9b中可以看出,單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器下整個動態(tài)響應(yīng)時間大約為1.6 ms。因此單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器下的并網(wǎng)電流比傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器下具備更快的動態(tài)響應(yīng)速度。

    圖9 并網(wǎng)電流對比波形Fig.9 Contrast waveforms of grid-connected current

    本文提出將單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器應(yīng)用于T型三電平逆變器并網(wǎng)系統(tǒng)之中,用于彌補傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器的動態(tài)響應(yīng)能力不足的問題。介紹了單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID原理及其自主學習的規(guī)律,用其代替?zhèn)鹘y(tǒng)PID調(diào)節(jié)器,通過實驗結(jié)果驗證了所提方案的正確性和可行性。實驗結(jié)果證明單神經(jīng)元自調(diào)節(jié)PID調(diào)節(jié)器電流閉環(huán)方案能夠?qū)崿F(xiàn)T型三電平的并網(wǎng),同時比傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器具備更快的動態(tài)響應(yīng)過程。

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