CN103986381A - 海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将滑膜观测器、参考模型归一化法与模糊控制器结合在一起进行电机控制。本发明采用EOUC方法对海浪发电系统进行控制，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将模滑观测器与参考模型归一化法结合在一起，可以准确、有效的海浪发电系统提供准确可靠的电机动子位置和速度信息，此控制算法明显减轻了损耗，提高了效率，同时采取无位置传感器技术，进一步提高了系统的鲁棒性，节约了成本。

Description

海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法

技术领域

本发明涉及一种海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将滑膜观测器、参考模型归一化法与模糊控制器结合在一起进行电机控制。

背景技术

传统能源日趋枯竭、环境污染问题恶化，新能源开发迫在眉睫。随着低功耗无线传感器的发展，利用环境清洁可再生能源如太阳能、风能以及波浪能发电制作成微电源为传感器节点提供电能，日益受到各界广泛关注。相比风能与太阳能技术，波浪能发电技术要落后十几年。但是波浪能具有其独特的优势，波能能量密度高，是风能的4～30倍；相比太阳能，波浪能不受天气影响。波浪能发电电源是利用波浪发电制作成的电源，为海洋传感节点供电具有诸多优点。

目前，在各种结构的海浪发电系统中，采用永磁同步发电机(PMSG)的方案及其效率较高，具有无需励磁电路等优点，有着重要的地位，PMSG由于这些优点而得到了更多的应用。采用PMSG的海浪发电系统，需要通过全功率电力电子变换器，将发电机输出的变压变频的交流电变换为一定电压的直流电，再逆变成恒频恒压的交流电，满足并网或者离网用户的要求。目前，通过改变励磁电流达到效率优化目的的方法主要有三种：基于损耗模型控制、在线搜索控制以及混合搜索控制。基于损耗模型控制需要精确的模型和参数，虽然搜索控制不需要精确的损耗模型和参数，但系统会产生振荡现象而不稳定，这些方法的损耗模型未包括机械损耗且是针对电动机提出的。对于永磁同步发电机而言控制目标不再是速度和转矩而是发电的效率和质量，发电机的速度由原动机调节器控制。在发电机输出功率不变的条件下通过改变速度有可能使系统效率进一步提升。基于损耗模型的效率优化控制应用于永磁同步发电机中，但没有通过改变速度提高系统效率，且仍未考虑机械损耗而这些控制方式中，又需实时要得到PMSG的动子位置角，

一般情况下，PMSG采用机械式位置传感器来检测动子位置，如光电编码器和旋转变压器。然而，机械式传感器的存在带来了很多弊端：1)电机与控制器之间的连接元件增多，坑干扰能力变差，降低了系统可靠性；2)加大了电机空间尺寸和体积，减少了功率密度，增加了系统的硬件成本和维护成本；3)在高温与强腐蚀环境中，将使传感器性能变差、甚至失效，导致电机驱动系统无法正常工作。以上几点都是造成海浪发电系统不稳定工作的主要原因。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，采用EOUC方法对海浪发电系统进行控制，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将模滑观测器与参考模型归一化法结合在一起，可以准确、有效的海浪发电系统提供准确可靠的电机动子位置和速度信息，此控制算法明显减轻了损耗，提高了效率，同时采取无位置传感器技术，进一步提高了系统的鲁棒性，节约了成本。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将滑膜观测器、参考模型归一化法与模糊控制器结合在一起进行电机控制，具体包括以下步骤：

(1)采用最优化功率因数复合控制(EOUC)系统，根据不同速度对系统功率因数的影响，得出功率因数最大速度表达式，同时结合功率因数最大d轴电流控制，进行功率因数最大的d轴电流和速度联合控制，具体为：电流内环采用感应电动势补偿和前段分离的控制算法，电压外环的输出为q轴电流参考恒定值，动态调节q轴电流以保证直流母线电压与q轴电流参考恒定值一致；同时为了使海浪发电系统处于最大功率因数值，不停的调节和更新原动机的速度，通过计算得到给定速度值；当海浪发电系统处于快速运行状态时，令d轴电流采用给定值以保证整个系统的动态性能；当海浪发电系统处于低速运行状态时，由于速度的变化远小于d轴电流的变化，因此d轴电流变为通过计算而得到的最优值；

(2)为了使海浪发电系统的有较好的输出电流波形，单纯的SVPWM异步调制模式很难满足性能的要求，因此PWM调制方式采用切换式空间电压矢量脉宽调制：在海浪发电系统低频运行下，采用传统SVPWM调制；在在海浪发电系统高频运行条件下，采用9段式SVPWM调制；

(3)基于扩展反电动势的滑膜观测器来检测海浪发电系统的动子位置，为了削弱滑膜观测器的抖振现象，采用饱和函数代替传统的开关函数z，得到等效反电动势，从而可以获得动子位置检测，采用参考模型归一化算法得到动子的估算速度；

(4)为了消弱参考模型归一化法中参考模型的抖振现象，采用模糊控制器对估算速度和给定速度进行模糊化处理，将跟踪误差ε和误差变化率dε作为模糊控制器的输入，最终函数e作为模糊控制器的输出，ε、dε和e都进行归一化处理，确定输出变量的语言值。

有益效果：本发明提供的海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，具有如下特点：1、克服了机械式传感器带来的弊端，节约了硬件成本和维修成体，同时提高了的抗干扰性和鲁棒性；2、无需其他的额外硬件，且无需额外复杂的控制算法，成本较低，非常适合于工业应用中；3、使用的复合控制算法，在轻载时显著减小了损耗，损耗与输出功率近似恒值，在全负载范围内效率都保持一个较高的值，且系统的动态性能也到了适当的提升；4、采用改进的SVPWM控制方法，使得海浪发电系统在高频和低频下有效的解决了谐波含量大的问题，使得输出的电流滤除谐波，提高了电能输出的质量。

附图说明

图1为PMSG交直轴等效电路，其中1(a)为交轴等效电路、1(b)为直轴等效电路；

图2为空间电压矢量图；

图3为9段式空间电压矢量位置图；

图4为带有滑模观测器的扩展反电动势检测法原理图；

图5为归一化算法的转速估计器框图；

图6为最优化功率因数复合控制。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将滑膜观测器、参考模型归一化法与模糊控制器结合在一起进行电机控制，具体包括以下步骤：

(1)采用最优化功率因数复合控制(EOUC)系统，根据不同速度对系统功率因数的影响，得出功率因数最大速度表达式，同时结合功率因数最大d轴电流控制，进行功率因数最大的d轴电流和速度联合控制，具体为：电流内环采用感应电动势补偿和前段分离的控制算法，电压外环的输出为q轴电流参考恒定值，动态调节q轴电流以保证直流母线电压与q轴电流参考恒定值一致；同时为了使海浪发电系统处于最大功率因数值，不停的调节和更新原动机的速度，通过计算得到给定速度值；当海浪发电系统处于快速运行状态时，令d轴电流采用给定值以保证整个系统的动态性能；当海浪发电系统处于低速运行状态时，由于速度的变化远小于d轴电流的变化，因此d轴电流变为通过计算而得到的最优值；

(2)为了使海浪发电系统的有较好的输出电流波形，单纯的SVPWM异步调制模式很难满足性能的要求，因此PWM调制方式采用切换式空间电压矢量脉宽调制：在海浪发电系统低频运行下，采用传统SVPWM调制；在在海浪发电系统高频运行条件下，采用9段式SVPWM调制；

(3)基于扩展反电动势的滑膜观测器来检测海浪发电系统的动子位置，为了削弱滑膜观测器的抖振现象，采用饱和函数代替传统的开关函数z，得到等效反电动势，从而可以获得动子位置检测，采用参考模型归一化算法得到动子的估算速度；

(4)为了消弱参考模型归一化法中参考模型的抖振现象，采用模糊控制器对估算速度和给定速度进行模糊化处理，将跟踪误差ε和误差变化率dε作为模糊控制器的输入，最终函数e作为模糊控制器的输出，ε、dε和e都进行归一化处理，确定输出变量的语言值。

下面就本发明的实现过程、原理加以分析说明。

在PMSG惯例下建立永磁同步发电机交直轴等效电路如图1所示，由图1可得PMSG的交直轴电压动态方程式为：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_q=w_r{\mathrm{\ψ}}_f-w_r{L}_d{i}_{\mathrm{wd}}-L_{\mathrm{mq}}\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_{\mathrm{wq}}-L_1\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_q-R_s{i}_q\\ u_d=w_r{L}_q{i}_{\mathrm{wq}}-L_{\mathrm{md}}\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_{\mathrm{wd}}-L_1\frac{d}{\mathrm{dt}}{i}_d-R_s{i}_d\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，u_q,u_d分别表示定子电压交直轴分量；ψ_f表示永磁磁链；i_q,i_d分别表示定子电流交直轴分量；i_wq,i_wd分别表示有功电流交直轴分量；L₁为定子漏感；L_mq,L_md分别为交直轴电枢反应电感；L_q,L_d分别为交直轴同步电感；w_r为电角速度；w_f为永磁磁链；R_s为包括功率开关损耗再定的定子绕组电阻。

稳态时，式(1)中电流有如下关系：

$\left\{\begin{array}{c}{i}_q=i_{\mathrm{wq}}-i_{\mathrm{Feq}}\\ i_d=i_{\mathrm{wd}}-i_{\mathrm{Fed}}\end{array}\right.---\left(2\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{Feq}}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r({\mathrm{\ψ}}_f-L_d{i}_{\mathrm{wd}})\\ i_{\mathrm{Fed}}={\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{L}_d{i}_{\mathrm{wq}}\end{array}\right.---\left(3\right)$

式中i_Feq，i_Fed分别为铁损电流交直轴分量；λ_Fe为铁损等效电导。

电机的电磁转矩方程为：

$T_e=\frac{3}{2}{n}_p[{\mathrm{\ψ}}_f{i}_{\mathrm{wq}}+(L_{\mathrm{md}}-L_{\mathrm{mp}})i_{\mathrm{wd}}{i}_{\mathrm{wq}}]---\left(4\right)$

公式中，T_e为电磁转矩，n_p为电机极对数。

电机的运动方程为：

$\frac{{\mathrm{dw}}_m}{\mathrm{dt}}=\frac{1}{J}[T_1-T_e-{\mathrm{Fw}}_m]---\left(5\right)$

公式中，T₁为PMSG的输入功率，J为转轴的转动惯量；F为粘滞摩擦系数；w_r为机械角速度，w_m＝n_pw_r。

PMSG的电磁功率为：

$P_e=\frac{3}{2}{w}_r{\mathrm{\ψ}}_f{i}_{\mathrm{wq}}---\left(6\right)$

由图1可得电机的铜耗为：

$\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{Cu}}=\frac{3}{2}{R}_s(i_q^2+i_d^2)=\frac{3}{2}R[{(i_{\mathrm{wd}}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{Li}}_{\mathrm{wq}})}^2+\\ {(i_{\mathrm{wq}}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_e{\mathrm{\ψ}}_f+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{Li}}_{\mathrm{wd}})}^2]\end{array}---\left(7\right)$

电机的铁耗为：

$P_{\mathrm{Fe}}=\frac{3}{2}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}[{\left(w_r{\mathrm{Li}}_{\mathrm{wq}}\right)}^2+{(w_r{\mathrm{\ψ}}_f-w_r{\mathrm{Li}}_{\mathrm{wd}})}^2]$

机械损耗为：

$P_m=C_m{w}_r^2---\left(9\right)$

式中C_m为机械损耗系数。

系统的总损耗为：

P_L＝P_Cu+P_Fe+P_m    (10)

由公式(10)可知PMSG系统的效率为：

$\mathrm{\η}=\frac{P_e+P_m-P_L}{P_e+P_m}\×100\%---\left(11\right)$

将公式(6)～(9)带入公式(10)中，当满足公式(12)时，损耗最小，即：

$\frac{{\mathrm{dP}}_L}{{\mathrm{dw}}_r}=0---\left(12\right)$

由公式(12)可得损耗最小的最优速度解析式：

$w_{\mathrm{eop}}=\sqrt{\frac{4R_s{P}_e^2}{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}(R_s{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}+1){(3{\mathrm{\ψ}}_f^2-2{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{L}^2{P}_e)}^2+6C_m{\mathrm{\ψ}}_f^2}}---\left(13\right)$

由公式(13)可知最优速度与PMSG的输出功率相关。

令电磁功率和速度保持不变，将公式(7)～(9)带入公式(10)中，当满足公式(14)时损耗最小。

$\frac{{\mathrm{dP}}_L}{{\mathrm{di}}_{\mathrm{wd}}}=0---\left(14\right)$

由公式(14)可得损耗最小的最优有功直轴电流解析式：

$i_{\mathrm{wdop}}=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^2{L}^2{\mathrm{\ψ}}_f(R_s{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}+1)}{R_s+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^2{L}^2(R_s{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}+1)}---\left(15\right)$

将公式(15)带入公式(2)可得最优的直轴电流：

$\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{dop}}=(1+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^2{L}^2)\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^2{L}^2{\mathrm{\ψ}}_f(R_s{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}+1)}{R_s+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^2{L}^2(R_s{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}+1)}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r^{2}L{\mathrm{\ψ}}_f\\ -{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{Li}}_q\end{array}---\left(16\right)$

由公式(16)可知，效率最优直轴电流与速度和交轴电流相关。

在实际系统中受硬件电路制约，电路电流存在最大值：

$i_q^2+i_d^2\≤I_{\max }^2---\left(17\right)$

式中，I_max为交流电流的最大值。

将公式(2)、公式(3)带入公式(6)可得：

$P_e=\frac{3w_r{\mathrm{\ψ}}_f}{2(1+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}^2{w}_r^2{L}^2)}(i_q-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{Li}}_d+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{\ψ}}_f)---\left(18\right)$

将公式(16)、公式(17)带入公式(18)，可得：

$P_e\≤\frac{3w_r{\mathrm{\ψ}}_f}{2(1+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}^2{w}_r^2{L}^2)}(\sqrt{I_{\max }^2-i_{\mathrm{dop}}^2}-{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{Li}}_{\mathrm{dop}}+{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{Fe}}{w}_r{\mathrm{\ψ}}_f)---\left(19\right)$

当电磁功率增加到一定值时最优效率确定的速度超出了由最大电流确定的边界线，这时速度指令应该由最大电流限制确定的边界线得到，最大限度提高系统的效率。

PWM调制方式采用切换式空间电压矢量脉宽调制，为了使海浪发电系统的有较好的输出电流波形，单纯的SVPWM异步调制模式很难满足性能的要求，采用切换式SVPWM调制，在海浪发电系统低频运行下，采用传统SVPWM调制及时，在高频的运行条件下，采用9段式SVPWM调制技术，高频和低频的区分以反馈的估计速度值为界限，即高于时，为高频状态，当低于时，为低频状态。

海浪发电机运行在低频(低速)状态下：

对于三相两电平PWM逆变器可产生8种开关状态，其中有6个有效电压矢量U₁(100)、U₂(100)、U₃(100)、U₄(100)、U₅(100)、U₆(100)以及两个零电压矢量U₆(100)、U₆(100)，如图2所示。

在一个计算周期t_c内，根据伏秒平衡原则，参考电压近似认为不变，是通过与之相邻两个基本电压矢量线性组合而成，以第一扇区为例，则有：

U_st_c＝U₁t₁+U₂t₂+U₀t₀    (20)

t_c＝t₁+t₂+t₀    (21)

公式中，t₁,t₂,t₃分别为相邻有效电压和零矢量作用时间，化简得：

$t_1=a\frac{\sin (\frac{\mathrm{\π}}{3}-\mathrm{\θ})}{\sin \frac{\mathrm{\π}}{3}}{t}_c---\left(22\right)$

$t_2=a\frac{\sin \left(\mathrm{\θ}\right)}{\sin \frac{\mathrm{\π}}{3}}{t}_c---\left(23\right)$

t₀＝t_c-t₁-t₂    (24)

公式中，a为调制比系数，θ为参考电压矢量与所在扇区第一个有效电压矢量的夹角；|U_s|为参考电压幅值；U_dc为母线直流电压。

海浪发电机运行在高频(高速)状态下：

9段式SVPWM调制技术中，每个扇区电压个数为3个，总电压矢量个数为18个，每两个电压矢量相差π/9；一个圆内电压矢量分布如图3所示。以第一扇区为例，其开关拟合方式为：

π/18：U₀(000)→U₁(100)→U₂(110)→U₇(111)

π/6：U₇(111)→U₂(110)→U₁(100)→U₀(000)

5π/18：U₀(000)→U₁(100)→U₂(110)→U₇(111)

其拟合电压矢量的有效电压矢量和零矢量的作用时间依据(22)～(24)计算，其他扇区类似。

当海浪发电系统处于运行状态后，采用滑模观测器来获取PMSG转子位置信息，结构框图如图3所示，在d-q旋转坐标系中PMSG的电压方程为：

$\left[\begin{array}{c}{u}_d\\ u_q\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R+{\mathrm{DL}}_d& -w_r{L}_d\\ w_r{L}_d& R+{\mathrm{DL}}_q\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_d\\ i_q\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ w_r{K}_E\end{array}\right]---\left(25\right)$

其中：[u_d u_q]^T为旋转坐标系下电压；[i_d i_q]^T为旋转坐标系下电流；R为定子电阻；D为微分算子；w_r为转子角速度(电角度)；K_E为反电势常数；L_d为d轴电感；L_q为q轴电感。

将公式(25)变换到α-β静止坐标系下，得到：

$\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\\ u_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R+{\mathrm{DL}}_{\mathrm{\α}}& -w_r{L}_{\mathrm{\α}}\\ w_r{L}_{\mathrm{\α\β}}& R+{\mathrm{DL}}_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\α}}\\ i_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+w_r{K}_E\left[\begin{array}{c}-\sin {\mathrm{\θ}}_r\\ \cos {\mathrm{\θ}}_r\end{array}\right]---\left(26\right)$

其中：[u_α u_β]^T为旋转坐标系下电压；[i_α i_β]^T为旋转坐标系下电流；L_α＝L_o+L₁cos2θ_r；L_αβ＝L₁sin2θ_r；L_β＝L_o-L₁cos2θ；L_o＝(L_d+L_q)/2；L₁＝(L_d-L_q)/2；θ_r为海浪发电系统在运行时的PMSG位置角。

公式(25)中包含有θ_r、2θ_r项，其中2θ_r将给后期的计算带来很大的难度，因此，可以通过适当的变换使其消除，从公式(26)中可以看出：电感矩阵的不对称是2θ_r的出现的主要原因，因而，将d-q轴下的PMSG的电压方程(25)重写为：

$\left[\begin{array}{c}{u}_d\\ u_q\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R+{\mathrm{DL}}_d& -w_r{L}_d\\ w_r{L}_d& R+{\mathrm{DL}}_q\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_d\\ i_q\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ w_r{K}_E+(L_d-L_q)(w_r{i}_d-{\mathrm{di}}_q/\mathrm{dt})\end{array}\right]---\left(27\right)$

公式(27)变换到α-β静止坐标系下，得：

$\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\\ u_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R+{\mathrm{DL}}_{\mathrm{\α}}& -w_r{L}_{\mathrm{\α}}\\ w_r{L}_{\mathrm{\α\β}}& R+{\mathrm{DL}}_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\α}}\\ i_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+\left[(w_r{K}_E+(L_d-L_q)(w_r{i}_d-\frac{{\mathrm{di}}_q}{\mathrm{dt}})\right]\left[\begin{array}{c}-\sin {\mathrm{\θ}}_r\\ \cos {\mathrm{\θ}}_r\end{array}\right]---\left(28\right)$

为了便于使用滑膜观测器对反电动势进行观测，将电压方程(28)改写成电流的状态方程形式：

$\frac{d}{\mathrm{dt}}\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\α}}\\ i_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]=A\·\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\α}}\\ i_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+\frac{1}{L_d}\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\\ u_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+\frac{E}{L_d}\left[\begin{array}{c}\sin {\mathrm{\θ}}_m\\ -\cos {\mathrm{\θ}}_m\end{array}\right]---\left(29\right)$

其中：

$A=\frac{1}{L_d}\left[\begin{array}{cc}-R& -{\mathrm{\ω}}_r(L_d-L_q)\\ {\mathrm{\ω}}_r(L_d-L_q)& -R\end{array}\right]$

反电动势 $E=\left[\begin{array}{c}{E}_{\mathrm{\α}}\\ E_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]=[(w_r{K}_E+(L_d-L_q)(w_r{i}_d-\frac{{\mathrm{di}}_q}{\mathrm{dt}})]\left[\begin{array}{c}\sin {\mathrm{\θ}}_r\\ -\cos {\mathrm{\θ}}_r\end{array}\right]$

构造如下的滑模观测器：

$\frac{d}{\mathrm{dt}}\left[\begin{array}{c}{\hat{i}}_{\mathrm{\α}}\\ {\hat{i}}_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]=A\·\left[\begin{array}{c}{\hat{i}}_{\mathrm{\α}}\\ {\hat{i}}_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+\frac{1}{L_d}\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\\ u_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]+\frac{Z_{\mathrm{\α\β}}}{L_d}---\left(30\right)$

其中： ${\left[\begin{array}{cc}{\hat{i}}_{\mathrm{\α}}& {\hat{i}}_{\mathrm{\β}}\end{array}\right]}^T$ 为定子α和β轴电流观测值。

公式(30)减去公式(29)，得到电流观测误差的状态方程为：

当满如下条件时，滑模观测器进入滑模状态：

$[i_{\mathrm{\&alpha;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&alpha;}},i_{\mathrm{\&beta;}}{-\hat{i}}_{\mathrm{\&beta;}}]\frac{d}{t}\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ i_{\mathrm{\&beta;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]<0---\left(32\right)$

若滑模增益k足够大，系统进入滑膜状态，有：

$\frac{d}{t}\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ i_{\mathrm{\&beta;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\&alpha;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ i_{\mathrm{\&beta;}}-{\hat{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]=0---\left(33\right)$

将上式(33)代入到公式(31)，得：

Z＝E    (34)

其中Z中包含有不连续高频信号，因此为去除不连续高频信号，将其通入低通滤波器后得到等价控制量，即：

$\left[\begin{array}{c}{Z}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ Z_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{E}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ E_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]=\left[(w_r{K}_E+(L_d-L_q)(w_r{i}_d-\frac{{\mathrm{di}}_q}{\mathrm{dt}})\right]\left[\begin{array}{c}-\sin {\mathrm{\&theta;}}_r\\ \cos {\mathrm{\&theta;}}_r\end{array}\right]---\left(35\right)$

由公式(35)，可以得到PMSG在高速运行时的转子位置角θ_r：

${\mathrm{\&theta;}}_r=\arctan (-\frac{E_{\mathrm{\&alpha;}}}{E_{\mathrm{\&beta;}}})$

PMSG估算速度可用模型参考归一化算法得到，估计算法的结构如图5所示，这种方法可避免对角度微分得到速度而引入的测量噪音误差。

首先，对检测到的α、β轴的反电动势进行归一化处理：

$E_n=\frac{1}{\sqrt{E_{\mathrm{\&alpha;}}^2+E_{\mathrm{\&beta;}}^2}}\left[\begin{array}{c}{E}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ E_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]---\left(36\right)$

对于α、β轴的反电动势，速度w_r变化要慢得多，可以看作常量，从而有：

dE/dt＝w_rJE    (37)

其中 $J=\left[\begin{array}{cc}0& -1\\ 1& 0\end{array}\right].$

以上作为归一化算法的参考模型，可调模型定义为：

$d\hat{E}/\mathrm{dt}={\hat{w}}_{r}J\hat{E}+G(\hat{E}-E)---\left(38\right)$

其中：为可调模型的输出；为估计速度；G为反馈回路增益，其目的是为了使可调模型收敛。

当速度估算存在误差时，将导致归一化的反电势产生误差这一误差与可调模型的输出一起，得到下面的定律：

其实k_p和k_i为PI调节器的调节参数，可调模型收敛后，收敛到零，从而估算的速度最终收敛到实际速度w_r。

如图6所示，为了消弱参考模型的抖振现象，采用模糊控制器对估算速度和给定速度进行模糊化处理，将跟踪误差ε和误差变化率dε作为模糊控制器的输入，最终函数e作为模糊控制器的输出，并作为调节器的输入控制原动机的转速，ε、dε、e都进行了归一化处理，确定输入输出变量的语言值，其具体原理如下：

首先跟踪误差ε和误差变化率dε定义为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&epsiv;}\left(k\right)={\hat{w}}_r\left(k\right)-w_r^{*}\left(k\right)\\ \mathrm{d\&epsiv;}\left(k\right)={\hat{w}}_r\left(k\right)-{\hat{w}}_r(k-1)\end{array}\right.---\left(40\right)$

其图4中参考模型的传递函数为：

$\frac{{\hat{w}}_r\left(s\right)}{w_r^{*}\left(s\right)}=\frac{{\mathrm{\&omega;}}_n^2}{s^2+2\mathrm{\&zeta;}{\mathrm{\&omega;}}_{n}s+{\mathrm{\&omega;}}_n^2}---\left(41\right)$

根据海浪发电系统响应快速且稳态误差为零的系统。选择阻尼系数ζ＝1，则在上述约束下间隔时间△t和自然频率ω_n之间的关系如下：

$(1-{\mathrm{\&omega;}}_n\mathrm{\&Delta;t})e^{-{\mathrm{\&omega;}}_n{t}_r}=0.1---\left(42\right)$

只要△t给定，就可以求出ω_n。并可以得到传递函数(41)的离散形式：

$\frac{{\hat{w}}_r\left(s\right)}{w_r^{*}\left(s\right)}=\frac{a_0+a_1{z}^{-1}+a_2{z}^{-2}}{1+b_1{z}^{-1}+b_2{z}^{-2}}---\left(43\right)$

差分方程为：

${\hat{w}}_r\left(k\right)=-b_1{\hat{w}}_r(k-1)-b_2{\hat{w}}_r(k-2)-a_0{w}_r^{*}\left(k\right)+a_1{w}_r^{*}(k-1)+a_2{w}_r^{*}(k-2)---\left(44\right)$

其实a(e)为混合因子，校正单元采用了逐步下降法，通过估算速度与给定速度差值的平方来校正模糊控制器的模糊参数：

$J(k+1)=\frac{1}{2}{\mathrm{\&epsiv;}}_n{(k+1)}^2=\frac{1}{2}[{\hat{w}}_r(k+1)-w_r^{*}(k+1){]}^2---\left(45\right)$

${\mathrm{\&Delta;c}}_{m,n}(k+1)\&Proportional;-\frac{\&PartialD;J(k+1)}{{\&PartialD;c}_{m,n}\left(k\right)}=-\mathrm{\&alpha;}\frac{\&PartialD;J(k+1)}{{\&PartialD;c}_{m,n}\left(k\right)}---\left(46\right)$

经过以上的过程加工，其输出量即为海浪发电系统的位置信息

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.海浪发电系统的微网构建最优化功率因数复合控制方法，其特征在于：采取最优化功率因数复合控制技术的d轴电流和速度复合控制技术，同时为了满足系统中所需要的动子位置信息，将滑膜观测器、参考模型归一化法与模糊控制器结合在一起进行电机控制，具体包括以下步骤：

(1)采用最优化功率因数复合控制系统，根据不同速度对系统功率因数的影响，得出功率因数最大速度表达式，同时结合功率因数最大d轴电流控制，进行功率因数最大的d轴电流和速度联合控制，具体为：电流内环采用感应电动势补偿和前段分离的控制算法，电压外环的输出为q轴电流参考恒定值，动态调节q轴电流以保证直流母线电压与q轴电流参考恒定值一致；同时为了使海浪发电系统处于最大功率因数值，不停的调节和更新原动机的速度，通过计算得到给定速度值；当海浪发电系统处于快速运行状态时，令d轴电流采用给定值以保证整个系统的动态性能；当海浪发电系统处于低速运行状态时，由于速度的变化远小于d轴电流的变化，因此d轴电流变为通过计算而得到的最优值；

(2)PWM调制方式采用切换式空间电压矢量脉宽调制：在海浪发电系统低频运行下，采用传统SVPWM调制；在在海浪发电系统高频运行条件下，采用9段式SVPWM调制；

(3)基于扩展反电动势的滑膜观测器来检测海浪发电系统的动子位置，为了削弱滑膜观测器的抖振现象，采用饱和函数代替传统的开关函数z，得到等效反电动势，从而可以获得动子位置检测，采用参考模型归一化算法得到动子的估算速度；

(4)为了消弱参考模型归一化法中参考模型的抖振现象，采用模糊控制器对估算速度和给定速度进行模糊化处理，将跟踪误差ε和误差变化率dε作为模糊控制器的输入，最终函数e作为模糊控制器的输出，ε、dε和e都进行归一化处理，确定输出变量的语言值。