CN103166247B - 一种双馈风力发电网侧变流器的控制系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双馈风力发电网侧变流器的控制系统及其控制方法，包括：模型预测控制模块和空间矢量调制模块。模型预测控制模块根据网侧变流器的dq轴电流与dq轴控制电压间的传递函数，离散化后获得PWM-VSR的一阶差分方程作为预测控制模型，结合反馈校正、滚动优化实时在线计算出网侧变流器的控制电压；空间矢量调制模块根据上述控制电压生成网侧变流器运行的开关信号，控制其并网运行。本发明可以消除网侧变流器电压、电流采样延时所带来的控制电压滞后的影响，实现网侧dq轴电流完全解耦，同时能够克服网侧电感参数对系统的稳定性、动态响应所带来的不益影响，使得三相输入电流有效跟踪输入电网电压相位，保证了网侧变流器运行于高功率因数状态。

Description

一种双馈风力发电网侧变流器的控制系统及其控制方法

技术领域

本发明属于风力发电变流器控制技术领域，具体涉及网侧变流器单位功率因数运行的离散优化控制方法。

背景技术

在风力发电领域，特别是对当今的中大功率风电机组而言，双馈型风力发电机占据了主导地位。双馈风力发电机组的系统结构如图1所示，它主要由风力机、增速箱、双馈发电机、变流器和主控制器组成。首先由风力机吸收风能产生机械转矩，而后通过齿轮箱等传动装置带动发电机转子转动，从而将机械功率传递给发电机；转子绕组本身是接入励磁电流建立磁场的，由于转子的转动，在定子绕组中感应出电动势，然后并入电网产生定子电流，实现风能到电能的转换。以上转子侧的励磁电流是由接入电网的双PWM变流器所提供的，如图2所示，其中网侧变流器是接入到电网的，机侧变流器是接入双馈发电机的转子侧的，完成能量在转子侧和电网间的双向流动，实现发电机定子侧和转子侧同时向电网馈送电能的目的。为了保证双馈风力发电系统输出的电能质量符合电网要求，应当避免作为非线性负载的双PWM变流器对电网的谐波电流污染，从而要求变流器具有良好的输入特性：⑴、PWM变流器的网侧变流器输入电流正弦；⑵、网侧输入电流的相位与电网电压的相位一致，网侧变流器以单位功率因数运行。因此，双馈风力发电系统的网侧PWM变流器的有效优化控制技术成为当今风力发电行业的迫切需求。

目前，针对双馈风力发电系统的网侧PWM变流器来说，设计一套行之有效的控制系统来保证网侧输入电流完全正弦以及能跟踪上电网电压相位仍存在一定的困难，这主要是由以下瓶颈造成的：⑴、网侧变流器三相电流间存在较为严重的耦合，即使转化到同步旋转坐标系中，网侧dq轴电流间仍不能完全解耦；⑵、网侧变流器具有非线性特点，是作为一个非线性负载接入电网的；⑶、网侧变流器电压、电流采样存在一定的延时，所计算出来的控制电压会滞后，影响控制系统的速度与精度；⑷、网侧变流器的电感参数直接影响着系统的稳定性和动态响应速度，尤其是电感参数较小时，这给网侧系统的控制器设计以及参数调节带来了严峻的挑战。

当前，关于双馈风力发电网侧PWM变流器常用的控制方法有：PID控制和状态反馈控制。PID控制具有结构简单，易于实现等优点，但控制过程调节时间过长，系统的动态调节能力较差；并且不能对系统实施解耦，因此，难以满足对网侧系统控制品质的要求。状态反馈控制则可以对控制变量解耦，实现有功功率和无功功率的单独控制，然而遇到被控对象的任何一点摄动，都会导致解耦性破坏，且控制算法较为复杂，不易实现。

发明内容

针对目前双馈风力发电系统网侧变流器缺乏一套有效的控制方案，本发明提供了一种优化控制策略来实现网侧变流器单位功率因数运行和输入电流完全正弦的目标，它能够很好的适应网侧变流器馈入、馈出电能时的动态特性、强烈的非线性和各控制变量间的耦合性等运行特点，同时能够克服网侧电感参数对系统的稳定性和动态响应所带来的不益影响，使网侧输入电流波形正弦且能跟踪上电网电压的相位。

本发明解决其技术难点所采用的技术方案如下：

一种双馈风力发电网侧变流器的控制系统，所述网侧变流器是电压型PWM整流器，所述网侧变流器的控制系统包括以下两个部分：

模块一、改进的网侧电流离散模型预测控制器模块；

模块二、改进的空间矢量调制模块；

具体的：

模块一包括模型预测单元、反馈校正单元和滚动优化单元；模型预测单元根据当前K时刻输出的三相网侧电流，通过dq坐标变换后，实时在线计算出K+1时刻dq轴预测控制模型输出电流值；反馈校正单元计算出实测系统输出电流与dq轴预测控制模型输出电流值的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值；滚动优化单元中将系统预测输出电流值与K+1时刻的电流给定值进行比较，通过最小化开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列；

模块二根据模块一计算出的网侧变流器的控制电压，生成网侧变流器运行的开关信号，控制网侧变流器并网运行；

所述模型预测单元内部含有网侧变流器的预测控制模型，该预测控制模型的被控变量是d轴电流和q轴电流，操作变量是d轴控制电压和q轴控制电压；被控变量与操作变量的传递函数离散化，获得一阶差分方程作为网侧变流器的预测控制模型，所述电压型PWM整流器的一阶差分方程为：

I_gdm(k+1)＝-a₁I_gdp(k)-b₁U_gd(k)+c₁U_gq(k)+b₁E_gd(k)

I_gqm(k+1)＝-a₁I_gqp(k)-b₁U_gq(k)-c₁U_gd(k)+c₁E_gq(k)

其中， $a_1=-e^{-\frac{R_1}{L_1}{T}_S},b_1=-\frac{1}{R_1}(1-e^{-\frac{R_1}{L_1}{T}_S}),c_1=\frac{1}{\mathrm{\ω}{L}_1},$ T_s为采样周期；R₁为网侧电阻_，L₁为网侧电感，ω为电网电压的角频率_；I_gdm(k+1)为d轴电流环的k+1时刻预测控制模型的输出值，I_gqm(k+1)为q轴电流环的k+1时刻预测控制模型的输出值，I_gdp(k)为k时刻d轴预测控制模型的输出值经反馈校正后的输出值，I_gqp(k)为k时刻q轴预测控制模型的输出值经反馈校正后的输出值；U_gd(k)、U_gq(k)分别为d轴和q轴电流环的k时刻控制电压；E_gd(k)、E_gq(k)分别为k时刻d轴和q轴的电网电压。

所述反馈校正单元内的反馈校正模型为：

I_gdqp(k+1)＝I_gdqm(k+1)+he(k)

e(k)＝I_gdq(k)-I_gdqm(k)

其中，h为反馈校正系数，I_gdqp(k+1)为k+1时刻dq轴预测输出电流值；e(k)为k时刻dq轴实测系统输出电流I_gdq(k)与预测控制模型输出电流I_gdqm(k)的误差；I_gdqm(k+1)为k+1时刻dq轴预测控制模型输出电流。

所述滚动优化单元的优化目标函数为：

$\min J\left(k\right)={\left|\right|I_{\mathrm{gdqp}}(k+1)-I_{\mathrm{gdq}}^{*}(k+1)\left|\right|}^{2}q+{\left|\right|U_{\mathrm{gdq}}\left(k\right)\left|\right|}^2\mathrm{\λ}$

其中，是被控变量—网侧变流器dq轴电流的期望参考轨迹，它是由外环直流母线电压环的PI输出决定的；q、λ为加权可调系数；I_gdqp(k+1)为k+1时刻dq轴预测输出电流值；U_gdq(k)为k时刻dq轴控制电压。

所述空间矢量调制模块的数学模型为：

$t(p,q)=T_c{U}_{\mathrm{pq}}^{*}/U_{\mathrm{dc}},p,q\∈(U,V,W)$

其中，t(p,q)表示不同扇区的电压空间矢量的作用时间；T_c表示载波周期；U_dc表示直流母线电压；表示待调制的线电压；p、q分别表示待调制线电压的相序的组合；U、V、W分别表示待调制的线电压的相序。

所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统的控制方法，包括以下具体步骤：

⑴、利用三个电流霍尔传感器分别采集网侧三相电流I_ga、I_gb、I_gc，一个电压霍尔传感器采集直流母线电压U_dc，两个电压霍尔传感器采集电网线电压E_AB、E_BC；

⑵、采集获得的电网线电压E_AB、E_BC经过经典的软件锁相环技术计算得到电网电压的角频率相位角θ和综合矢量幅值E_g；

⑶、采集获得的三相网侧电流I_ga、I_gb、I_gc经过静止三相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流的综合矢量I_g、相位角θ_Ig以及I_α、I_β；基于电网电压旋转坐标系d轴定向，将I_α、I_β经过旋转二相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流在电网电压旋转坐标系中的dq轴分量I_d、I_q，且将I_d、I_q进行软件滤波作为改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的反馈值；

⑷、设计网侧变流器的外环直流母线电压PI控制器，并将采集得到的直流母线电压U_dc经过软件滤波后作为外环直流母线电压PI控制器的反馈值；且外环直流母线电压PI控制器的输出作为改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹；

⑸、分别设计网侧变流器dq轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块，它是对dq轴电流I_d、I_q与dq轴控制电压U_d、U_q间的传递函数进行离散化，将获得的一阶差分方程作为预测控制模型，实时计算出下一时刻dq轴预测控制模型输出电流；反馈校正单元计算出实测系统输出电流与dq轴预测控制模型输出电流的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值；则滚动优化单元中将系统预测输出电流值与下一时刻的电流给定值进行比较，通过优化求解开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列，从而构成模块一；

⑹、模块二根据模块一所计算出的控制电压U_d、U_q生成网侧变流器运行的开关信号S_a、S_b、S_c，驱动网侧变流器并网运行。

所述步骤⑷中，外环直流母线电压PI控制器的输出作为d轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹，q轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹设定为零。

本发明的有益效果主要表现在：

⑴、能够适应网侧变流器馈入、馈出电能时的复杂的动态特性、三相电流间的高度耦合性，实现了网侧变流器的解耦控制和动态补偿；

⑵、能够满足网侧变流器的非线性控制要求；

⑶、补偿了网侧变流器的电压、电流采样和滤波延时，提高了控制系统的控制精度和跟踪速度；

⑷、能够预测电网电压扰动项的变化趋势，提高了系统的抗干扰能力；

⑸、能够完全使网侧电流正弦化且以单位功率因数运行；

⑹、预测模型要求低、在线计算方便、具有较好的鲁棒性能，控制综合效果好。

附图说明

图1：双馈风力发电机组系统的拓扑图；

图2：双PWM变流器系统的结构图；

图3：网侧变流器的PI—模型预测控制器原理图；

图4：改进的SVPWM调制算法的电压矢量和扇区分布图；

图5：改进控制算法前的仿真效果图；

图6：改进控制算法后的仿真效果图。

图中标号表示：MC：主控制器；GC：网侧变流器控制器；RC：机侧变流器控制器；F：增速齿轮箱；DFIG：双馈感应发电机；C1：网侧变流器；C2：机侧变流器；B：变压器。

具体实施方式

如图1～6所示，本发明是一种基于模型预测控制的双馈风力发电网侧变流器(电压型PWM变流器，PWM-VSR)实现单位功率因数运行的优化控制系统。它由下列两大模块构成一个有机系统：

模块一、优化的网侧电流离散模型预测控制(Current—MPC)模块；

模块二、基于控制线电压的改进的空间矢量调制(SVPWM)模块；

本发明网侧变流器的模型预测控制原理结构图如图3所示，其中，Current—MPC模块根据网侧变流器的dq轴电流(被控变量)与dq轴控制电压(操作变量)间的传递函数，离散化后获得PWM-VSR的一阶差分方程作为预测控制模型，并结合本身的反馈校正、滚动优化优点实时在线计算出网侧变流器的控制电压；改进的SVPWM模块根据模型预测控制器所计算出的控制电压生成网侧变流器运行的开关信号，控制网侧变流器并网运行，使三相输入电流有效跟踪输入电网电压相位，工作于高功率因数状态。

模块一：改进的网侧电流离散模型预测控制器

在双馈风力发电网侧变流器中，采用的是双闭环控制器。外环的直流母线电压环采用典型的PI控制，其控制器输出作为d轴电流内环的给定；内环dq电流采用改进的离散模型预测控制器(Current—MPC)，使网侧电流跟踪网侧电网电压，实现网侧电流和电压的单位功率因数。对于Current—MPC来说，它主要由模型预测单元、滚动优化单元和反馈校正单元三部分构成。

⑴、电流环离散模型预测控制器的预测模型设计

模型预测单元根据当前K时刻输出的三相网侧电流，通过dq坐标变换后，实时在线计算出K+1时刻dq轴预测模型输出电流值。模型预测控制单元内部含有网侧变流器的预测控制模型，该预测控制模型的被控变量是d轴电流和q轴电流，操作变量是d轴控制电压和q轴控制电压。模型预测单元是基于机理建模法获得网侧变流器的运行模型，而后将运行模型离散化后的一阶差分方程作为预测控制模型，同时，将扰动项—电网电压E_gd(k)、E_gq(k)引入到了预测控制模型中，以及时对干扰作用进行的粗调，从而大大减小了控制器的负担。具体的：

考虑如图2所示的网侧变流器，理想情况下，根据KCL、KVL电路定理可得系统的状态方程为式⑴：

$\begin{array}{c}{e}_{1a}=R_1{i}_{1a}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1a}}{\mathrm{dt}}+u_{\mathrm{ga}}\\ e_{1b}=R_1{i}_{1b}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1b}}{\mathrm{dt}}+u_{\mathrm{gb}}\\ e_{1c}=R_1{i}_{1c}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1c}}{\mathrm{dt}}+u_{\mathrm{gc}}\end{array}---\left(1\right)$

式⑴中，e_1a、e_1b、e_1c为三相交流电压源，i_1a、i_1b、i_1c为三相交流电流，u_ga、u_gb、u_gc为网侧三相控制电压，L₁为网侧电感，R₁为网侧电阻。在两相静止αβ坐标系下，网侧的模型为式⑵：

$\begin{array}{c}{e}_{1\mathrm{\α}}=R_1{i}_{1\mathrm{\α}}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1\mathrm{\α}}}{\mathrm{dt}}+u_{\mathrm{g\α}}\\ e_{1\mathrm{\β}}=R_1{i}_{1\mathrm{\β}}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1\mathrm{\β}}}{\mathrm{dt}}+u_{\mathrm{g\β}}\end{array}---\left(2\right)$

基于电网电压d轴定向，在两相旋转dq坐标系下，网侧的模型为式⑶：

$\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{gd}}=R_1{i}_{1d}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1d}}{\mathrm{dt}}-\mathrm{\ω}{L}_1{i}_{1q}+e_{1d}\\ u_{\mathrm{gq}}=R_1{i}_{1q}+L_1\frac{{\mathrm{di}}_{1q}}{\mathrm{dt}}+\mathrm{\ω}{L}_1{i}_{1d}\end{array}---\left(3\right)$

通过控制调制电压u_gd、u_gq就可以控制i_gd、i_gq，从而控制网侧三相交流电流i_1a、i_1b、i_1c。通过拉式变换，可以得到网侧电流(被控变量)I_gd(s)、I_gq(s)分别与调制电压(操纵变量)U_gd(s)、U_gq(s)以及电网电压(扰动变量)E_gd(s)的传递函数为式⑷和式⑸：

$\begin{array}{c}\frac{I_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}{U_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}=\frac{1}{L_{1}s+R_1}\\ \frac{I_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}{U_{\mathrm{gq}}\left(s\right)}=\frac{1}{{\mathrm{\ωL}}_1}\\ \frac{I_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}{E_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}=-\frac{1}{L_{1}s+R_1}\end{array}---\left(4\right)$

$\begin{array}{c}\frac{I_{\mathrm{gq}}\left(s\right)}{U_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}=-\frac{1}{\mathrm{\ω}{L}_1}\\ \frac{I_{\mathrm{gq}}\left(s\right)}{U_{\mathrm{gq}}\left(s\right)}=\frac{1}{L_{1}s+R_1}\\ \frac{I_{\mathrm{gq}}\left(s\right)}{E_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ω}{L}_1}\end{array}---\left(5\right)$

式⑷经零阶采样保持，离散化后的传递函数为式⑹：

$\begin{array}{c}Z(\frac{1-e^{-T_S}}{s}\·\frac{I_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}{U_{\mathrm{gd}}\left(s\right)})=Z(\frac{1-e^{-T_S}}{s}\·\frac{1}{L_{1}s+R_1})=\frac{b_1{z}^{-1}}{1+a_1{z}^{-1}}\\ Z(\frac{1-e^{-T_S}}{s}\·\frac{I_{\mathrm{gd}}\left(s\right)}{E_{\mathrm{gd}}\left(s\right)})=Z(\frac{1-e^{-T_S}}{s}\·\frac{-1}{L_{1}s+R_1})=\frac{-b_1{z}^{-1}}{1+a_1{z}^{-1}}\end{array}---\left(6\right)$

式⑹中，T_s为采样周期。由式⑹可得系统的差分方程为式⑺：

I_gd(k)＝-a₁I_gd(k-1)-b₁U_gd(k-1)+c₁U_gq(k)+b₁E_gd(k-1)   ⑺

将被控变量与操作变量的传递函数离散化、获得一阶差分方程作为网侧变流器的预测控制模型，如下：

式⑺中，由式⑺可以获得d轴电流环的预测模型为式⑻：

I_gdm(k+1)＝-a₁I_gdp(k)-b₁U_gd(k)+c₁U_gq(k)+b₁E_gd(k)   ⑻

式⑻中，I_gdm(k+1)为k+1时刻预测模型的输出值，I_gdp(k)为k时刻d轴电流预测模型的输出值经反馈校正后的输出值。同理可得q轴电流环的预测模型为式⑼：

I_gqm(k+1)＝-a₁I_gqp(k)-b₁U_gq(k)-c₁U_gd(k)+c₁E_gq(k)    ⑼

式⑼中，I_gqm(k+1)为k+1时刻预测模型的输出值，I_gqp(k)为k时刻q轴电流预测模型的输出值经反馈校正后的输出值。此处值得注意的是，将对扰动项—电网电压E_gd(k)、E_gq(k)的预报应用到了Current—MPC模块中，对干扰作用进行及时的粗调，以改善因误差校正策略不够准而导致的抗干扰性能不佳的情况，从而大大减小了控制负担。

⑵、电流环离散模型预测控制器的反馈校正功能设计

考虑网侧变流器中存在时变、非线性以及模型失配等未知因素，由式⑻、⑼给出的预测值有可能偏离实际值，因此，若不及时利用实时信息进行反馈校正，进一步的优化就会建立在虚假的基础上。因此，通过实测系统输出与预测模型输出的误差来进行反馈校正，设计了反馈校正单元，从而计算出实测系统输出电流与预测模型输出电流的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值。

反馈校正单元通过实测系统输出与预测模型输出的误差来进行反馈校正后，作为k+1时刻系统的闭环预测输出，d轴电流环的反馈校正式为式⑽：

I_gdp(k+1)＝I_gdm(k+1)+he(k)

e(k)＝I_gd(k)-I_gdm(k)           ⑽

式中，h为反馈校正系数，I_gdp(k+1)为k+1时刻d轴预测电流的输出值；e(k)为k时刻d轴实测电流I_gd(k)与预测模型输出电流I_gdm(k)的误差。同理，可得q轴电流环的反馈校正式为式⑾：

I_gqp(k+1)＝I_gqm(k+1)+he(k)

e(k)＝I_gq(k)-I_gqm(k)          ⑾

同时，移位I_gdp(k+1)、I_gqp(k+1)作为下一时刻新的预测初值。

⑶、电流环离散预测模型控制器的滚动优化功能设计

滚动优化单元中将系统预测输出电流值与K+1时刻的电流给定值进行比较，通过最小化开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列。

在采样K时刻，基于dq轴电流预测模型⑻、⑼式的预测控制器通过最小化开环二次型性能指标函数，以确定最优控制序列，则d轴电流环的优化指标函数为：

$\min J\left(k\right)={\left|\right|I_{\mathrm{gdp}}(k+1)-I_{\mathrm{gd}}^{*}(k+1)\left|\right|}^{2}q+{\left|\right|U_{\mathrm{gd}}\left(k\right)\left|\right|}^2\mathrm{\λ}---\left(12\right)$

将式⑻、式⑽代入式⑿中可得优化性能指标函数为式⒀：

$\begin{array}{c}\min J\left(k\right)={\left|\right|-a_1{I}_{\mathrm{gqp}}\left(k\right)-b_1{U}_{\mathrm{gd}}\left(k\right)+c_1{U}_{\mathrm{gq}}(k+1)+b_1{E}_{\mathrm{gd}}\left(k\right)+\mathrm{he}\left(k\right)-I_{\mathrm{gd}}^{*}(k+1)\left|\right|}^{2}q\\ +{\left|\right|U_{\mathrm{gd}}\left(k\right)\left|\right|}^2\mathrm{\λ}\end{array}---\left(13\right)$

从而可以获得最优控制作用为式⒁：

$U_{\mathrm{gd}}\left(k\right)=\frac{q{b}_1}{\mathrm{\λ}+q{b}_1^2}[-a_1{I}_{\mathrm{gdp}}\left(k\right)+c_1{U}_{\mathrm{gq}}(k+1)+b_1{E}_{\mathrm{gq}}\left(k\right)+\mathrm{he}\left(k\right)-I_{\mathrm{gq}}^{*}(k+1)]---\left(14\right)$

同样，q轴电流环的优化指标函数为式⒂：

$\min J\left(k\right)={\left|\right|I_{\mathrm{gqp}}(k+1)-I_{\mathrm{gq}}^{*}(k+1)\left|\right|}^{2}q+{\left|\right|U_{\mathrm{gq}}\left(k\right)\left|\right|}^2\mathrm{\λ}---\left(15\right)$

则相应的最优控制作用为式⒃：

$U_{\mathrm{gq}}\left(k\right)=\frac{q{b}_1}{\mathrm{\λ}+q{b}_1^2}[-a_1{I}_{\mathrm{gqp}}\left(k\right)-c_1{U}_{\mathrm{gd}}(k+1)+c_1{E}_{\mathrm{gd}}(k+1)+\mathrm{he}\left(k\right)-I_{\mathrm{gq}}^{*}(k+1)]---\left(16\right)$

以上式⑿、式⒂中，是被控变量—网侧变流器dq轴电流的期望参考轨迹，它是由外环直流母线电压环的PI输出决定的；q、λ为加权可调系数。二次型性能指标函数由两部分组成：第一项是在预测时域上最小化被控变量输出预测值与期望轨迹的偏差；第二项是在控制时域上对控制变量U_gd(k)、U_gq(k)进行惩罚，以避免控制作用的剧烈变换，从而保证网侧电流的变化范围较小。

模块二：改进的SVPWM调制模块

考虑到传统的空间矢量SVPWM算法需进行复杂的坐标变换、三角函数计算，计算结果精度会受到相当大的影响，从而给变流器的控制带来不小的误差，影响控制的精准性。基于此，设计了一种与Current—MPC控制器相互协调工作的新型空间矢量调制算法。它无须求解电压矢量夹角和进行旋转坐标变换，在此算法中只有普通的四则运算、扇区判别和时间计算，从而减小了控制误差，提高了控制的精准性。

定义电压空间矢量如式⒄：

$V=U_{\mathrm{UN}}+U_{\mathrm{VN}}{e}^{i2\mathrm{\π}/3}+U_{\mathrm{WN}}{e}^{-i2\mathrm{\π}/3}---\left(17\right)$

式中，U_UN、U_VN、U_WN是控制器所计算出来的机侧变流器的控制相电压。对于传统SVPWM算法中的8种开关状态的控制电压，可合成一个开关电压矢量，依据开关状态K₀-K₇将开关矢量定义为V₀-V₇，其中6个非零开关矢量，2个零开关矢量；以开关状态K₄(1,0,0)为例来计算基本矢量的幅值，在载波周期T_c内，开关矢量的导通模式均为K₄，则基本矢量V₄为式⒅：

$\begin{array}{c}{V}_4=U_{\mathrm{UN}}+U_{\mathrm{VN}}{e}^{i2\mathrm{\π}/3}+U_{\mathrm{WN}}{e}^{-2\mathrm{\π}/3}\\ =2U_{\mathrm{dc}}/3-U_{\mathrm{dc}}/3*e^{i2\mathrm{\π}/3}-U_{\mathrm{dc}}/3*e^{-i2\mathrm{\π}/3}\\ =U_{\mathrm{dc}}\end{array}---\left(18\right)$

依据此方法，其他开关矢量幅值均可计算出来，亦为直流母线电压U_dc，如图4所示。

假设待求解的指令电压矢量V^*处在第一扇区(先不考虑边界条件)，则：

$\begin{array}{c}{V}^{*}=u_{\mathrm{UN}}^{*}+u_{\mathrm{VN}}^{*}{e}^{i2\mathrm{\π}/3}+u_{\mathrm{WN}}^{*}{e}^{-i2\mathrm{\π}/3}\\ =(u_{\mathrm{UN}}^{*}-u_{\mathrm{VN}}^{*}/2-u_{\mathrm{WN}}^{*}/2)+\frac{\sqrt{3}}{2}(u_{\mathrm{VN}}^{*}-u_{\mathrm{WN}}^{*})i\\ =V_{\mathrm{\α}}+V_{\mathrm{\β}}i\end{array}---\left(19\right)$

从式⒆可以看出，由于待求解的矢量处在第一扇区，则：

$\left\{\begin{array}{c}{V}_{\mathrm{\β}}>0\\ V_{\mathrm{\α}}>0\\ {V_{\mathrm{\α}}V}_{\mathrm{\β}}>\sqrt{3}/3\end{array}\right.---\left(20\right)$

由式⒇可得：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{UV}}^{*}>0\\ u_{\mathrm{VW}}^{*}>0\\ u_{\mathrm{WU}}^{*}>0\end{array}\right.---\left(21\right)$

式(21)是指令电压矢量V^*处在第一扇区的充分必要条件，即满足式(21)的V^*一定处在第一扇区，这样根据待调制三相线电压的符号就可以判断指令电压矢量V^*所处的扇区，与传统的SVPWM方法相比，从而使得扇区的判别方法变得很简单。将指令电压矢量V^*分解为基本开关矢量V₄和V₆的合成，并设其作用时间分别为T₁和T₆，则在三角形△BCD中有如下式(22)成立：

$\left|\mathrm{BC}\right|=|V_6{T}_2/T_c|=U_{\mathrm{dc}}{T}_2/T_c=\left|\mathrm{BD}\right|/\sin (\mathrm{\π}/3)=2\left|V_{\mathrm{\β}}\right|/\sqrt{3}=u_{\mathrm{VW}}^{*}---\left(22\right)$

$\left|\mathrm{CD}\right|=\left|\mathrm{BC}\right|/2=u_{\mathrm{VW}}^{*}/2$

则可以得到式(23)：

$\begin{array}{c}\left|\mathrm{AC}\right|=|V_4{T}_1/T_c|=U_{\mathrm{dc}}{T}_1/T_c=\left|\mathrm{AD}\right|-\left|\mathrm{CD}\right|=\left|V_{\mathrm{\α}}\right|-\left|\mathrm{CD}\right|\\ =u_{\mathrm{UN}}^{*}-u_{\mathrm{VN}}^{*}/2-u_{\mathrm{WN}}^{*}/2-u_{\mathrm{VW}}^{*}/2=u_{\mathrm{UV}}^{*}\end{array}---\left(23\right)$

则进一步简化得到：

$\left\{\begin{array}{c}{T}_1=T_c{u}_{\mathrm{UV}}^{*}/U_{\mathrm{dc}}\\ T_2=T_c{u}_{\mathrm{VW}}^{*}/U_{\mathrm{dc}}\end{array}\right.---\left(24\right)$

从式(22)、(23)、(24)中可以得到基本开关矢量V₄和V₆相应的作用时间。依据同样的方法，可以计算出合成电压矢量在其他几个扇区的相应的基本开关矢量作用时间。与传统的SVPWM算法相比，避免了求电压矢量夹角的三角函数和无理数运算。结合各个扇区的边界情况，可以获得新型的电压SVPWM算法，如表1所示。

表1 电压空间矢量SVPWM新型算法

表1中， $t(p,q)=T_c{U}_{\mathrm{pq}}^{*}/U_{\mathrm{dc}},p,q\∈(U,V,W);$ 在T_c时间内的剩余时间由K₀和K₇来补充。

因此，空间矢量调制模块的数学模型为：

$t(p,q)=T_c{U}_{\mathrm{pq}}^{*}/U_{\mathrm{dc}},p,q\∈(U,V,W)---\left(25\right)$

其中，t(p,q)表示不同扇区的电压空间矢量的作用时间，T_c表示载波周期；U_dc表示直流母线电压，表示待调制的线电压。

基于此，Current—MPC模块根据网侧变流器的dq轴电流(被控变量)与dq轴控制电压(操作变量)间的传递函数，离散化后获得PWM-VSR的一阶差分方程作为预测控制模型，并结合本身的反馈校正、滚动优化优点实时在线计算出网侧变流器的控制电压；改进的SVPWM调制器根据模型预测控制器所计算出的控制电压生成相应的开关信号S_a、S_b、S_c，从而来驱动网侧变流器并网运行。

本发明可以消除网侧变流器电压、电流采样延时所带来的控制电压滞后的影响，实现网侧dq轴电流完全解耦，同时能够克服网侧电感参数对系统的稳定性、动态响应所带来的不益影响，使得三相输入电流有效跟踪输入电网电压相位，保证了电压型PWM变流器(PWM-VSR)运行于高功率因数状态。

经过对改进算法的模型仿真、编写相应的DSP底层程序，并在自主型2MW双馈风电变流器上进行了调试验证。图5显示了实施改进算法前后网侧电流的仿真波形。由图5.1可知，实施改进算法前网侧电流仿真波形畸变较为严重，三相相位不清晰；由图5.2可知，实施改进算法后网侧电流仿真波形三相正弦且平衡。图6显示了实施改进算法前后网侧电流的实际波形。由图6.1可知，在实际网侧变流器中，未实施改进的控制算法和调制算法时，网侧电流畸变，三相电流波形完全没有正弦度；由图6.2可知，实施改进的控制算法和调制算法后，实际网侧电流波形完全正弦且以单位功率因数运行。从以上可以看出，本控制方法运行后，有效地控制了整个网侧变流器，使之在并网运行过程中电流波形完全正弦且工作于高功率因数状态上。

本发明双馈风力发电网侧变流器的控制方法，包括以下具体步骤：

⑴、利用三个电流霍尔传感器分别采集网侧三相电流I_ga I_gb I_gc，一个电压霍尔传感器采集直流母线电压U_dc，两个电压霍尔传感器采集电网线电压E_AB E_BC。

⑵、采集获得的电网线电压E_AB E_BC经过经典的软件锁相环技术计算得到电网电压的角频率相位角θ和综合矢量幅值E_g。

⑶、采集获得的三相网侧电流I_ga I_gb I_gc经过静止三相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流的综合矢量I_g、相位角θ_Ig以及I_α、I_β；基于电网电压旋转坐标系d轴定向，将I_α、I_β经过旋转二相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流在电网电压旋转坐标系中的dq轴分量I_d、I_q，且将I_d、I_q进行软件滤波作为电流模型预测控制器的反馈值。

⑷、设计网侧变流器的外环直流母线电压PI控制器，并将采集得到的直流母线电压U_dc经过软件滤波后作为PI控制器的反馈值；且PI控制器的输出作为内环电流离散预测控制器的参考轨迹。其中：直流母线电压PI控制器的输出作为d轴电流离散预测控制器的参考轨迹，q轴电流离散预测控制器的参考轨迹设定为零。

⑸、分别设计网侧变流器dq轴电流内环离散模型预测控制器，它是对dq轴电流I_d、I_q与dq轴控制电压U_d、U_q间的传递函数进行离散化，将获得的一阶差分方程作为预测模型单元，实时计算出下一时刻dq轴预测模型输出电流值；反馈校正单元计算出实测系统输出电流与预测模型输出电流的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值；则滚动优化单元中将系统预测输出电流值与下一时刻的电流给定值进行比较，通过优化求解开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列，从而构成模块一。

⑹、模块二根据模块一所计算出的控制电压U_d、U_q生成网侧变流器运行的开关信号S_a、S_b、S_c，驱动网侧变流器并网运行。

Claims (6)

1.一种双馈风力发电网侧变流器的控制系统，其特征在于，所述网侧变流器是电压型PWM整流器，所述网侧变流器的控制系统包括以下两个部分：

模块一、改进的网侧电流离散模型预测控制器模块；

模块二、改进的空间矢量调制模块；

具体的：

模块一包括模型预测单元、反馈校正单元和滚动优化单元；模型预测单元根据当前K时刻输出的三相网侧电流，通过dq坐标变换后，实时在线计算出K+1时刻dq轴预测控制模型输出电流值；反馈校正单元计算出实测系统输出电流与dq轴预测控制模型输出电流值的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值；滚动优化单元中将系统预测输出电流值与K+1时刻的电流给定值进行比较，通过最小化开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列；

模块二根据模块一计算出的网侧变流器的控制电压，生成网侧变流器运行的开关信号，控制网侧变流器并网运行；

所述模型预测单元内部含有网侧变流器的预测控制模型，该预测控制模型的被控变量是d轴电流和q轴电流，操作变量是d轴控制电压和q轴控制电压；被控变量与操作变量的传递函数离散化，获得一阶差分方程作为网侧变流器的预测控制模型，所述电压型PWM整流器的一阶差分方程为：

I_gdm(k+1)＝-a₁I_gdp(k)-b₁U_gd(k)+c₁U_gq(k)+b₁E_gd(k)

I_gqm(k+1)＝-a₁I_gqp(k)-b₁U_gq(k)-c₁U_gd(k)+c₁E_gq(k)

其中， $a_1=-{\text{e}}^{\frac{R_1}{L_1}{T}_S},b_1=-\frac{1}{R_1}(1-e^{-\frac{R_1}{L_1}{T}_S}),c_1=\frac{1}{{\mathrm{\ωL}}_1},$ T_s为采样周期；R₁为网侧电阻，L₁为网侧电感，ω为电网电压的角频率；I_gdm(k+1)为d轴电流环的k+1时刻预测控制模型的输出值，I_gqm(k+1)为q轴电流环的k+1时刻预测控制模型的输出值，I_gdp(k)为k时刻d轴预测控制模型的输出值经反馈校正后的输出值，I_gqp(k)为k时刻q轴预测控制模型的输出值经反馈校正后的输出值；U_gd(k)、U_gq(k)分别为d轴和q轴电流环的k时刻控制电压；E_gd(k)、E_gq(k)分别为k时刻d轴和q轴的电网电压。

2.根据权利要求1所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统，其特征在于，所述反馈校正单元内的反馈校正模型为：

I_gdqp(k+1)＝I_gdqm(k+1)+he(k)

e(k)＝I_gdq(k)-I_gdqm(k)

其中，h为反馈校正系数，I_gdqp(k+1)为k+1时刻dq轴预测输出电流值；e(k)为k时刻dq轴实测系统输出电流I_gdq(k)与预测控制模型输出电流I_gdqm(k)的误差；I_gdqm(k+1)为k+1时刻dq轴预测控制模型输出电流。

3.根据权利要求1所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统，其特征在于，所述滚动优化单元的优化目标函数为：

$\min J\left(k\right)={\left|\right|I_{\mathrm{gdqp}}(k+1)-I_{\mathrm{gdq}}^{*}(k+1)\left|\right|}^{2}q+{\left|\right|U_{\mathrm{gdq}}\left(k\right)\left|\right|}^2\mathrm{\λ}$

其中，是被控变量—网侧变流器dq轴电流的期望参考轨迹，它是由外环直流母线电压环的PI输出决定的；q、λ为加权可调系数；I_gdqp(k+1)为k+1时刻dq轴预测输出电流值；U_gdq(k)为k时刻dq轴控制电压。

4.根据权利要求1所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统，其特征在于，所述空间矢量调制模块的数学模型为：

$t(p,q)=T_c{U}_{\mathrm{pq}}^{*}/U_{\mathrm{dc}},p,q\∈(U,V,W)$

其中，t(p,q)表示不同扇区的电压空间矢量的作用时间；T_c表示载波周期；U_dc表示直流母线电压；表示待调制的线电压；p、q分别表示待调制线电压的相序的组合；U、V、W分别表示待调制的线电压的相序。

5.根据权利要求1或3所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

⑴、利用三个电流霍尔传感器分别采集网侧三相电流I_ga、I_gb、I_gc，一个电压霍尔传感器采集直流母线电压U_dc，两个电压霍尔传感器采集电网线电压E_AB、E_BC；

⑵、采集获得的电网线电压E_AB、E_BC经过经典的软件锁相环技术计算得到电网电压的角频率ω、相位角θ和综合矢量幅值E_g；

⑶、采集获得的三相网侧电流I_ga、I_gb、I_gc经过静止三相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流的综合矢量I_g、相位角θ_Ig以及I_α、I_β；基于电网电压旋转坐标系d轴定向，将I_α、I_β经过旋转二相/二相坐标变化模块，计算获得网侧电流在电网电压旋转坐标系中的dq轴分量I_d、I_q，且将I_d、I_q进行软件滤波作为改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的反馈值；

⑷、设计网侧变流器的外环直流母线电压PI控制器，并将采集得到的直流母线电压U_dc经过软件滤波后作为外环直流母线电压PI控制器的反馈值；且外环直流母线电压PI控制器的输出作为改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹；

⑸、分别设计网侧变流器dq轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块，它是对dq轴电流I_d、I_q与dq轴控制电压U_d、U_q间的传递函数进行离散化，将获得的一阶差分方程作为预测控制模型，实时计算出下一时刻dq轴预测控制模型输出电流；反馈校正单元计算出实测系统输出电流与dq轴预测控制模型输出电流的偏差，并进行反馈校正后，得到系统预测输出电流值；则滚动优化单元中将系统预测输出电流值与下一时刻的电流给定值进行比较，通过优化求解开环二次型性能指标函数，以确定最优控制电压序列，从而构成模块一；

⑹、模块二根据模块一所计算出的控制电压U_d、U_q生成网侧变流器运行的开关信号S_a、S_b、S_c，驱动网侧变流器并网运行。

6.根据权利要求5所述双馈风力发电网侧变流器的控制系统的控制方法，其特征在于，所述步骤⑷中，外环直流母线电压PI控制器的输出作为d轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹，q轴改进的网侧电流离散模型预测控制器模块的参考轨迹设定为零。