CN106130043A - 基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，建立d‑q‑0坐标下三相四桥臂的状态方程，根据系统无源性理论建立欧拉‑拉格朗日模型并设计无源控制器(PBC)。设计无源控制器作为非线性控制器相比传统PI线性控制器，更适用于D‑STATCOM这样的非线性系统，具有控制响应速度快输出电流波形好的优点作为电流闭环控制器。并且采用简化的情感智能控制器，减少了传统情感控制其中的眶额皮质的相应环节简化了情感控制器，并且仍然保留了优越于传统PI控制的自学习能力，能够较好的维持直流侧电压的稳定，增强系统的抗干扰能力。双闭环控制使得三相四桥臂D‑STATCOM在低压三相四线制供电系统用户端具有良好的快速、稳定的补偿性能。

Description

基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法

技术领域

本发明属于电力电子技术运用领域，涉及一种配电网静止同步补偿器(D-STATCOM)控制算法。

背景技术

随着电力系统规模的迅速扩大和现代电力电子技术的快速发展，静止无功补偿技术(STATCOM)已经成为电力系统节能降耗和电能质量控制领域的研究热点之一。

电能作为一种广泛使用的能源，其应用已深入到工业生产、社会和人民生活的方方面面。然而，我国电网存在着功率因数变化频繁、无功补偿容量不足、三相负荷不平衡普遍、变压器空载损耗大的现状，由上述电力传输和电能质量下降所造成的能源损耗不容忽视。

此外，供电电能质量的问题近些年来越来越引起人们的重视。一方面随着我国配电网中各种变流器、变频调速装置、电弧炉以及电气化铁路等非线性、冲击性和不平衡特征的新型负载不断增加，造成电网中无功电流大量远距离传输、电压电流畸变严重、三相系统明显不平衡，甚至引起电压的波动和闪变。另一方面，伴随着现代工业自动化生产和计算机技术的快速发展，各种由电能质量引起的重大电力事故已达多起，造成巨大经济损失。因此，如何进一步提高电能质量已成为当前迫切需要解决的重要问题。

目前，STATCOM技术主要存在着两种发展趋势：用于高压输电系统能对无功功率补偿及电压支持的高压大功率STATCOM技术和用于配电网终端用户无功就地补偿的配电网STATCOM(D-STATCOM)技术。高压大功率STATCOM因电压等级较高、容量较大而必须采用多重化或链式结构，致使其结构变得较为复杂、成本较高、安全可靠性不高；D-STATCOM技术则因接入电压较低，使其补偿容量不高或补偿电流较大，并且可以满足就地补偿的需要有效解决配电网终端用户的电能质量。

由于我国绝大多数低压配电网采用三相四线制，因此采用电压型三相四桥臂D-STATCOM在三相四线制的供电系统中补偿用户端无功功率、抑制谐波电流、调节三相不平衡相比于传统的TSC补偿具有一定的优势，目前主要采用主电路拓扑主要是三相四桥臂两电平、分裂电容式三相四线制两电平、分裂电容式三相四线制中点箝位式(NPC)三电平、三相四桥臂NPC主电路。三相四桥臂两电平拓扑结构控制相对于其他拓扑结构的电路简单，其中三个桥臂用于补偿三相电流，第四个桥臂用于中性线电流的流通，直流侧电容电压的控制相比于分裂电容式拓扑电容电压简单，故本发明的主电路采用的是三相四桥臂两电平拓扑结构。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，主要是基于电压源型三相四桥臂两电平逆变器主电路；而低压配电网静止同步补偿器的系统控制策略是逆变器最核心的技术。根据系统无源性理论建立系统欧拉-拉格朗日模型并设计无源控制器(PBC)。无源控制器作为非线性控制器相比传统PI线性控制器，更适用于D-STATCOM这样的非线性系统，具有控制响应速度快输出电流波形好的优点作为电流闭环控制器。并且采用简化的情感智能控制器，减少了传统情感控制其中的眶额皮质的相应环节简化了情感控制器，并且仍然保留了优越于传统PI控制的自学习能力，能够较好的维持直流侧电压的稳定，增强系统的抗干扰能力。双闭环控制使得三相四桥臂D-STATCOM在低压三相四线制供电系统用户端具有良好的快速、稳定的补偿性能。

本发明采用以下技术方案：

基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，采用内环和外环相结合的双闭环控制算法；内环采用无源性理论的电流控制，根据无源性理论建立三相四桥臂D-STATCOM的欧拉-拉格朗日模型，并采用能量成形和阻尼注入的方法设计电流环的无源控制实现对电流的非线性控制；外环采用基于情感智能的电压控制，以维持直流侧电容电压的稳定。

进一步地，所述双闭环控制算法的具体实现包括如下步骤：

步骤1：将a-b-c静止坐标系转换到d-q-0坐标系的参考角度，即将a-b-c静止坐标系的三相电压e_sa、e_sb、e_sc转换成e_sd、e_sq、e_s0，用于电流环的无源控制器中；针对在三相四线制供电系统中不平衡负载的存在会产生零序电流，所以将a-b-c静止坐标系下用户负载端的三相电流i_la、i_lb、i_lc转换成d-q-0坐标系下的i_ld、i_lq、i_l0，并对其无功电流检测电路进行计算并得到补偿反馈电流的参考指令电流；将D-STATCOM反馈输出的三相电流i_fa、i_fb、i_fc转换成i_fd、i_fq、i_f0；并在d-q-0坐标系下建立三相四桥臂D-STATCOM的状态空间方程：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_0\frac{{\mathrm{di}}_{fd}}{dt}-{\mathrm{\ωLi}}_{fq}+G_d\·U_{dc}+R_0\·i_{fd}=e_{sd}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{fq}}{dt}+{\mathrm{\ωLi}}_{ld}+G_q\·U_{dc}+R_0\·i_{fq}=e_{sq}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{f0}}{dt}+G_0\·U_{dc}+R_0\·i_{f0}=e_{s0}\\ C\frac{{\mathrm{dU}}_{dc}}{dt}-G_d\·i_{fd}-G_q\·i_{lq}-G_0\·i_{f0}=0\end{array}\right.$

其中：L₀＝4L，L为输出电抗器的电感值；G_d、G_q、G₀为系统输出的无源控制率；R₀＝4R，R为输出电抗器的等效电阻值；ω表示三相电的旋转角速度；C表示直流侧的电容；U_dc表示直流侧电容的直流电压。

步骤2：根据无源性理论再根据d-q-0坐标系下的状态空间方程，建立系统的欧拉-拉格朗日模型及系统误差欧拉-拉格朗日模型最终计算可以得到参考电压矢量输入a-b-c静止坐标系下的由16个开关电压矢量构成的两个空间四面体中进行三维空间电压矢量调制运算得到三相四桥臂中8个开关管的PWM信号；

其中：x为D-STATCOM反馈产生的电流即x＝[i_fd i_fq i_f0]；x^*为参考指令电流值即x_e为反馈误差即x_e＝x-x^*；M为正定对角矩阵；J为反对称矩阵，可以反映系统内部的互联特性；Z为对称正定矩阵，反映系统的耗散特性；列向量ε可以反映系统与外部的能量交换情况；

步骤3：采用基于情感智能的控制器设计方法：

1)感官输入和奖励信号的选取：直流侧电容电压误差为分别选取e_d的比例和积分形式作为直流侧情感控制的感官输入SI_d，即SI_d＝[SI_d1 SI_d2]＝[s_d1e_d s_d2∫e_ddt]，式中s_d1、s_d2为可调参数；奖励信号REW_d分别取为误差e_d比例、积分和控制器输出的线性组合，即式中：r_d1、r_d2、r_d3为可调参数；

2)杏仁体的学习过程：丘脑接收感官输入后将最大值直接送入杏仁体，取感官输入和丘脑输出最大值的加权之和作为直流侧情感控制器杏仁体的输出值A_d，即A_d＝v_d1SI_d1+v_d2SI_d2+v_dmSI_dm；式中：SI_dm为感官输入的最大值，v_d1、v_d2、v_dm为杏仁体的权值；杏仁体的学习是动态调节权值实现的，杏仁体的输出体现了奖励信号的跟踪特性，是一种正向激励过程，即当输出欠跟踪后，权值保持不变；则D-STATCOM控制系统中直流侧情感控制器的杏仁体权值调解率为：

Δv_di＝α_d·SI_di·max(0,(REW_d-A_d))；

Δv_dm＝α_d·SI_dm·max(0,(REW_d-A_d))；

式中：i＝1、2，α_d为学习率；

3)眶额皮质的学习过程：直流侧情感控制器的眶额皮质输出信号O_d取为感官输入的加权之和，即O_d＝ω_d1SI_d1+ω_d2SI_d2，式中：ω_d1、ω_d2为眶额皮质权值；眶额皮质通过对杏仁体的调节促使控制器输出跟踪奖励信号，但是不接受丘脑的刺激，则眶额皮质权值调节率为：式中：j＝1、2，β_d为学习率；可以看出眶额皮质权值调节率可正可负，表明它能够促进或抑制杏仁体的学习，使控制器输出不断接近于期望值；

4)直流侧情感控制器输出即：

$\begin{array}{c}{i}_d^{*}=A_d-O_d=\\ s_{d1}(v_{d1}-{\mathrm{\ω}}_{d1})e_d+s_{d2}(v_{d2}-{\mathrm{\ω}}_{d2})\∫e_{d}dt+v_{dm}max(s_{d1}{e}_d,s_{d2}\∫e_{d}dt)\end{array}$

由此可见，控制器的输出具有PI控制器的表达形式，s_d1(v_d1-ω_d1)类似于比例参数、s_d2(v_d2-ω_d2)类似于积分参数，且参数具有自学习能力。

进一步地，所述系统模型及系统误差模型中矩阵M、Z、ε和J的表达式为：

M＝diag{4L,4L,4L,C}；

Z＝diag{4R,4R,4R,0}；

ε＝[e_sd e_sq e_s0 0]；

$J=\left[\begin{array}{cccc}0& -\mathrm{\ω}L& 0& G_d\\ \mathrm{\ω}L& 0& 0& G_q\\ 0& 0& 0& G_0\\ -G_d& -G_q& -G_0& 0\end{array}\right].$

进一步地，所述步骤3中采用基于情感智能的控制器设计可以采用简化情感的方法，即省去情感模型眶额皮质，并隐藏奖励信号，其参数能够根据被控对象的变化在线调整，增强了三相四桥臂控制系统的抗干扰能力。

本发明的有益效果：

1、四桥臂结构在三桥臂系统主电路中增加了一对桥臂，专门为零线电流提供回路。可以通过直接控制该桥臂产生中线补偿电流进入电网中线，不受直流侧电容的影响，并且在对零线电流的控制方面，四桥臂逆变器的控制范围远大于桥臂逆变器，使其能够产生彼此相互独立的三个电压，因此，在不平衡系统中，对不平衡电流补偿能力较强。

2、采用的无源性理论控制电流内环，相比于其他非线性控制器而言参数设置简单仅仅依靠装置自身的参数不需要精确的数学结构模型，并且反映速度快电流跟踪效果好，最终装置的补偿效果较明显，可以实现三相四线制电力系统中不平衡问题的处理，使得中性线上的电流减小。

3、采用的情感智能控制器控制维持直流侧电容电压相比于传统用于线性控制的PI控制器较为灵活，能够实现自适应控制，对外界扰动干扰可以做出较快的参数调整。并能够快速的调节直流侧电容的电压值稳定在指定的参看电压值。

4、简化的情感控制器保留了情感控制器的PI变结构特性，参数仍具有自学习能力，比例和积分参数的调整方向和步长取决于直流侧电压误差的大小。

附图说明

图1本发明提出的三相四桥臂D-STATCOM的主电路及其双闭环控制系统框图；

图2本发明提出的无功、谐波电流检测原理图；

图3本发明提出的电流环无源控制系统框图；

图4本发明提出的一般情感智能控制器框图；

图5本发明提出的简化的情感智能控制器框图；

图6(a)为α-β-γ坐标系下的三维空间电压矢量调制算法原理图；

图6(b)为本发明提出的a-b-c坐标系下三维空间电压矢量调制算法原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明，但本发明的实施方式不限于此：

为了解决三相四线制的低压配电网用户端电能质量的问题本发明采用了三相四桥臂电压源型两电平逆变器拓扑结构D-STATCOM并联在三相四线制的电网中在用户端起到就地补偿的作用。其控制方法采用内环和外环相结合的双闭环控制算法；内环采用无源性理论的电流控制，根据无源性理论建立三相四桥臂D-STATCOM的欧拉-拉格朗日模型，并采用能量成形和阻尼注入的方法设计电流环的无源控制实现对电流的非线性控制；外环采用基于情感智能的电压控制，以维持直流侧电容电压的稳定。双闭环控制算法的具体实施如下：

步骤1：将a-b-c静止坐标系转换到d-q-0坐标系的参考角度，即将a-b-c坐标系下的电网三相电压e_sa、e_sb、e_sc转换成e_sd、e_sq、e_s0，用于电流环的无源控制器中；针对在三相四线制供电系统中不平衡负载的存在会产生零序电流，所以将a-b-c静止坐标系下用户负载端的三相电流i_la、i_lb、i_lc转换成d-q-0坐标系下的i_ld、i_lq、i_l0，并对其无功电流检测电路进行计算并得到补偿反馈电流的参考指令电流；将D-STATCOM反馈输出的三相电流i_fa、i_fb、i_fc转换成i_fd、i_fq、i_f0；并在d-q-0坐标系下建立三相四桥臂D-STATCOM的状态空间方程：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_0\frac{{\mathrm{di}}_{fd}}{dt}-{\mathrm{\ωLi}}_{fq}+G_d\·U_{dc}+R_0\·i_{fd}=e_{sd}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{fq}}{dt}+{\mathrm{\ωLi}}_{ld}+G_q\·U_{dc}+R_0\·i_{fq}=e_{sq}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{f0}}{dt}+G_0\·U_{dc}+R_0\·i_{f0}=e_{s0}\\ C\frac{{\mathrm{dU}}_{dc}}{dt}-G_d\·i_{fd}-G_q\·i_{lq}-G_0\·i_{f0}=0\end{array}\right.$

其中：L₀＝4L，L为输出电抗器的电感值；G_d、G_q、G₀为系统输出的无源控制率；R₀＝4R，R为输出电抗器的等效电阻值；ω表示三相电的旋转角速度；C表示直流侧的电容；U_dc表示直流侧电容的直流电压。

如图1所示，所述的三相四桥电压源型两电平D-STATCOM的主电路及其控制原理框图，其中锁相环(PLL)检测得到三相电压源的旋转角度用作为三相电压、电流从a-b-c静止坐标系转换到d-q-0坐标系的参考角度，即将e_sa、e_sb、e_sc转换成e_sd、e_sq、e_s0会用于电流环的无源控制器中；由于在三相四线制供电系统存在不平衡负载会存在零序电流所以要将a-b-c静止坐标系下用户负载端的三相电流i_la、i_lb、i_lc转换成d-q-0坐标系下的i_ld、i_lq、i_l0并将其送入如图2所示的无功电流检测电路中并得到补偿反馈电流；将D-STATCOM反馈输出的三相电流i_fa、i_fb、i_fc转换成i_fd、i_fq、i_f0；

如图2所示，为三相四线制供电系统中对无功电流的检测电路，如果系统中存在不平衡负载系统中三相电流就会由正序、负序、零序电流合成。其中基波正序有功电流会在矩阵变换中转换成为直流信号即在检测电路中将信号去除即可得到负载中需要补偿的不平衡电流、无功电流等，最后将获得的信号取反送入控制系统中。

步骤2：根据无源性理论再根据d-q-0坐标系下的状态空间方程，建立系统的欧拉-拉格朗日模型及系统误差欧拉-拉格朗日模型由所述的模推导出控制率G_d·U_dc·、G_d·U_dc·、G₀·U_dc·，后经过dqo/abc的变换后送入到图6所示的a-b-c坐标系下的三维控制矢量调制算法中可以得到有关的开关矢量，由开关矢量计算出桥臂上开关的时间信号函数，最终通过与三角载波信号与滞环比较环节得到四个桥臂的开关信号即8个PWM信号。

其中：x为D-STATCOM反馈产生的电流即x＝[i_fd i_fq i_f0]；x^*为参考指令电流值即x_e为反馈误差即x_e＝x-x^*；M为正定对角矩阵；J为反对称矩阵，可以反映系统内部的互联特性；Z为对称正定矩阵，反映系统的耗散特性；列向量ε可以反映系统与外部的能量交换情况；

如图3所示，根据无源性理论在d-q-0坐标系下建立系统的欧拉-拉格朗日模型及系统误差欧拉-拉格朗日模型采用能量成形与阻尼注入的方法设计无源控制器(PBC)。其中：M为正定对角矩阵；J为反对称矩阵，可以反映系统内部的互联特性；Z为对称正定矩阵，反映系统的耗散特性；列向量ε可以反映系统与外部的能量交换情况。模型中各矩阵的具体表达式为：

M＝diag{4L,4L,4L,C}；

Z＝diag{4R,4R,4R,0}；

ε＝[e_sd e_sq e_s0 0]；

$J=\left[\begin{array}{cccc}0& -\mathrm{\ω}L& 0& G_d\\ \mathrm{\ω}L& 0& 0& G_q\\ 0& 0& 0& G_0\\ -G_d& -G_q& -G_0& 0\end{array}\right].$

步骤3：采用基于情感智能的控制器设计方法

如图4所示，情感智能控制器一种新型的情感智能控制器得到了迅速发展。由于情感控制器相比于其他智能控制器无梯度运算和专家规则，结构相对简单，因此已经在各种行业领域得到了广泛应用，且获得了良好的动静态性能，情感控制器的设计如下：

1)感官输入和奖励信号的选取：直流侧电容电压误差为 表示指定的直流侧电容电压参考值，U_dc表示实际测得的直流侧电容的电压值；分别选取e_d的比例和积分形式作为直流侧情感控制器的感官输入SI_d，即：SI_d＝[SI_d1 SI_d2]＝[s_d1e_d s_d2∫e_ddt]，式中s_d1、s_d2为可调参数。奖励信号REW_d分别取为误差e_d比例、积分和控制器输出的线性组合，即：

${\mathrm{REW}}_d=r_{d1}{e}_d+r_{d2}\∫e_{d}dt+r_{d3}{i}_d^{*}$

式中：r_d1、r_d2、r_d3为可调参数，表示直流侧情感控制器输出。

2)杏仁体的学习过程：丘脑接收感官输入后将最大值直接送入杏仁体，取感官输入和丘脑输出最大值的加权之和作为直流侧情感控制器杏仁体的输出值A_d，即：

A_d＝v_d1SI_d1+v_d2SI_d2+v_dmSI_dm；

式中：SI_dm为感官输入的最大值，v_d1、v_d2、v_dm为杏仁体的权值。

杏仁体的学习是动态调节权值实现的，杏仁体的输出体现了奖励信号的跟踪特性，它是一种正向激励过程，即当输出欠跟踪后，权值保持不变。则D-STATCOM控制系统中直流侧情感控制器的杏仁体权值调解率为：

Δv_di＝α_d·SI_di·max(0,(REW_d-A_d))；

Δv_dm＝α_d·SI_dm·max(0,(REW_d-A_d))。

式中：i＝1和2，α_d为学习率。

3)眶额皮质的学习过程：直流侧情感控制器的眶额皮质输出信号O_d取为感官输入的加权之和，即O_d＝ω_d1SI_d1+ω_d2SI_d2，式中：ω_d1、ω_d2为眶额皮质权值。

眶额皮质通过对杏仁体的调节促使控制器输出跟踪奖励信号，但是不接受丘脑的刺激，则眶额皮质权值调节率为：式中：j＝1和2，β_d为学习率，S_dm为可调参数，m为1或2。可以看出眶额皮质权值调节率可正可负，表明它能够促进或抑制杏仁体的学习，使控制器输出不断接近于期望值。

4)直流侧情感控制器输出即：

$\begin{array}{c}{i}_d^{*}=A_d-O_d=\\ s_{d1}(v_{d1}-{\mathrm{\ω}}_{d1})e_d+s_{d2}(v_{d2}-{\mathrm{\ω}}_{d2})\∫e_{d}dt+v_{dm}max(s_{d1}{e}_d,s_{d2}\∫e_{d}dt)\end{array}$

由上式可见，控制器的输出具有PI控制器的表达形式，s_d1(v_d1-ω_d1)类似于比例参数、s_d2(v_d2-ω_d2)类似于积分参数，且参数具有自学习能力，克服了传统PI控制器的不足。

进一步，鉴于情感控制器参数过多，在实际应用中难于整定。针对上述问题，如图5所示采用了一种基于简化情感的D-STATCOM，省去情感模型眶额皮质，并隐藏奖励信号，克服了情感控制器参数过多难于调节的缺点，同时控制器具有类PI控制结构，其参数能够根据被控对象的变化在线调整，增强了D-STATCOM控制系统的干扰能力。情感控制器的简化设计如下：上述情感控制器具有多可可调参数，且杏仁体和眶额皮质的加权值同时影响着控制器的比例和积分参数，多重网络结构增加控制器的复杂程度，需要对控制器进行简化设计，简化设计方法如下：

1)去除眶额皮质，保留杏仁体。因为记忆是智能的基础，而杏仁体具有记忆功能和调节功能，则控制器参数只受杏仁体权值的影响，简化了控制器的结构。

2)情感控制器的4个部分均具有PI结构，则存在相应的参数r_d1、r_d2、r_d3使下面等式成立，即REW_d-A_d＝max(SI_d1,SI_d2)奖励信号REW_d隐藏到控制器中。将等式带入到控制器中，可得杏仁体权值调节率为Δv_di＝α_d·SI_di·max(0,SI_d1,SI_d2)；Δv_dm＝α_d·SI_dm·max(0,SI_d1,SI_d2)，式中i＝1,2。

那么直流简化情感控制器输出为：

$i_d^{*}=v_{d1}{s}_{d1}{e}_d+v_{d2}{s}_{d2}\∫e_{d}dt+v_{dm}max(s_{d1}{e}_d,s_{d2}\∫e_{d}dt)$

由此可以看出简化的情感控制器保留了情感控制器的PI变结构特性，参数仍具有自学习能力，比例和积分参数的调整方向和步长取决于直流侧电压误差的大小；当电压误差或其积分大于零时，参数就会调整，误差越大调整的步长越大。而当D-STATCOM控制系统到达稳态或者电压反馈值过跟踪后，即电压误差及其积分小于或等于零时，参数就不再变化，此时依靠常规的PI控制器进行系统调节，使控制系统保持或恢复稳态。补偿的参考指令电流的确定：其中i_lx为电网中负载测电，i_lx1p为负载电流中的基波有功电流，ΔI即为简化的情感控制器的输出部分有功指令电流，用于稳定直流侧电容两端的电压并补偿部分有功损耗，即为补偿的参考指令电流。送入到无源控制器(PBC)中，最后就过控制器运算产生无源控制率，并得到参考电压矢量输入3D-SVPWM环节中产生相应的PWM开关信号，使得三相四桥臂D-STATCOM能够快速响应补偿系统中无功功率、抑制谐波电流并维持直流侧电压的稳定，实现三相电网电流的平衡，减少中性线上的电流。

如图6所示，(a)为α-β-γ坐标系下的三维空间电压矢量调制算法原理图，此算法是将a-b-c坐标系下的三相电压经过坐标变化后得到α-β-γ坐标系下的三维空间电压矢量结构，此调制算法需要经过坐标变换，并且电压参考矢量所在的区域判断复杂计算量较大。(b)为a-b-c坐标系下的三维空间电压矢量调制算法原理图，即由16个开关矢量构成的2个立方体，U1-U8在正的区域，即上方的立方体；U9-U16在负的区域，该算法简洁明了，不需要进行坐标变化处理参考电压矢量区域判别简单相比于α-β-γ坐标系下的三维空间电压矢量调制算法较优越。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，其特征在于，采用内环和外环相结合的双闭环控制算法；内环采用无源性理论的电流控制，根据无源性理论建立三相四桥臂D-STATCOM的欧拉-拉格朗日模型，并采用能量成形和阻尼注入的方法设计电流环的无源控制实现对电流的非线性控制；外环采用基于情感智能的电压控制，以维持直流侧电容电压的稳定。

2.根据权利要求1所述的基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，其特征在于，所述双闭环控制算法的具体实现包括如下步骤：

步骤1：将a-b-c静止坐标系转换到d-q-0坐标系的参考角度，即将a-b-c静止坐标系下的三相电压e_sa、e_sb、e_sc转换成e_sd、e_sq、e_s0，用于电流环的无源控制器中；针对在三相四线制供电系统中不平衡负载的存在会产生零序电流，所以将a-b-c静止坐标系下用户负载端的三相电流i_la、i_lb、i_lc转换成d-q-0坐标系下的i_ld、i_lq、i_l0，并对其无功电流检测电路进行计算并得到补偿反馈电流的参考指令电流；将D-STATCOM反馈输出的三相电流i_fa、i_fb、i_fc转换成i_fd、i_fq、i_f0；并在d-q-0坐标系下建立三相四桥臂D-STATCOM的状态空间方程：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_0\frac{{\mathrm{di}}_{fd}}{dt}-{\mathrm{\ωLi}}_{fq}+G_d\·U_{dc}+R_0\·i_{fd}=e_{sd}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{fq}}{dt}+{\mathrm{\ωLi}}_{ld}+G_q\·U_{dc}+R_0\·i_{fq}=e_{sq}\\ L_0\frac{{\mathrm{di}}_{f0}}{dt}+G_0\·U_{dc}+R_0\·i_{f0}=e_{s0}\\ C\frac{{\mathrm{dU}}_{dc}}{dt}-G_d\·i_{fd}-G_q\·i_{lq}-G_0\·i_{f0}=0\end{array}\right.$

其中：L₀＝4L，L为输出电抗器的电感值；G_d、G_q、G₀为系统输出的无源控制率；R₀＝4R，R为输出电抗器的等效电阻值；ω表示三相电的旋转角速度；C表示直流侧的电容；U_dc表示直流侧电容的直流电压；

步骤2：根据无源性理论再根据d-q-0坐标系下的状态空间方程，建立系统的欧拉-拉格朗日模型及系统误差欧拉-拉格朗日模型最终计算可以得到参考电压矢量输入a-b-c静止坐标系下的由16个开关电压矢量构成的两个空间四面体中进行三维空间电压矢量调制运算得到三相四桥臂中8个开关管的PWM信号；

其中：x为D-STATCOM反馈产生的电流即x＝[i_fd i_fq i_f0]；x^*为参考指令电流值即x_e为反馈误差即x_e＝x-x^*；M为正定对角矩阵；J为反对称矩阵，可以反映系统内部的互联特性；Z为对称正定矩阵，反映系统的耗散特性；列向量ε可以反映系统与外部的能量交换情况；

步骤3：采用基于情感智能的控制器设计方法：

1)感官输入和奖励信号的选取：直流侧电容电压误差为分别选取e_d的比例和积分形式作为直流侧情感控制的感官输入SI_d，即SI_d＝[SI_d1 SI_d2]＝[s_d1e_d s_d2∫e_ddt]，式中s_d1、s_d2为可调参数；奖励信号REW_d分别取为误差e_d比例、积分和控制器输出的线性组合，即式中：r_d1、r_d2、r_d3为可调参数；

2)杏仁体的学习过程：丘脑接收感官输入后将最大值直接送入杏仁体，取感官输入和丘脑输出最大值的加权之和作为直流侧情感控制器杏仁体的输出值A_d，即A_d＝v_d1SI_d1+v_d2SI_d2+v_dmSI_dm；式中：SI_dm为感官输入的最大值，v_d1、v_d2、v_dm为杏仁体的权值；杏仁体的学习是动态调节权值实现的，杏仁体的输出体现了奖励信号的跟踪特性，是一种正向激励过程，即当输出欠跟踪后，权值保持不变；则D-STATCOM控制系统中直流侧情感控制器的杏仁体权值调解率为：

Δv_di＝α_d·SI_di·max(0,(REW_d-A_d))；

Δv_dm＝α_d·SI_dm·max(0,(REW_d-A_d))；

式中：i＝1、2，α_d为学习率；

3)眶额皮质的学习过程：直流侧情感控制器的眶额皮质输出信号O_d取为感官输入的加权之和，即O_d＝ω_d1SI_d1+ω_d2SI_d2，式中：ω_d1、ω_d2为眶额皮质权值；眶额皮质通过对杏仁体的调节促使控制器输出跟踪奖励信号，但是不接受丘脑的刺激，则眶额皮质权值调节率为：式中：j＝1、2，β_d为学习率；可以看出眶额皮质权值调节率可正可负，表明它能够促进或抑制杏仁体的学习，使控制器输出不断接近于期望值；

4)直流侧情感控制器输出即：

$\begin{array}{c}{i}_d^{*}=A_d-O_d=\\ s_{d1}(v_{d1}-{\mathrm{\ω}}_{d1})e_d+s_{d2}(v_{d2}-{\mathrm{\ω}}_{d2})\∫e_{d}dt+v_{dm}max(s_{d1}{e}_d,s_{d2}\∫e_{d}dt)\end{array}$

由此可见，控制器的输出具有PI控制器的表达形式，s_d1(v_d1-ω_d1)类似于比例参数、s_d2(v_d2-ω_d2)类似于积分参数，且参数具有自学习能力。

3.根据权利要求2所述的基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，其特征在于，所述系统模型及系统误差模型中矩阵M、Z、ε和J的表达式为：

M＝diag{4L,4L,4L,C}；

Z＝diag{4R,4R,4R,0}；

ε＝[e_sd e_sq e_s0 0]；

$J=\left[\begin{array}{cccc}0& -\mathrm{\ω}L& 0& G_d\\ \mathrm{\ω}L& 0& 0& G_q\\ 0& 0& 0& G_0\\ -G_d& -G_q& -G_0& 0\end{array}\right].$

4.根据权利要求2所述的基于情感智能及无源性理论的三相四桥臂的双闭环控制方法，其特征在于，所述步骤3中采用基于情感智能的控制器设计可以采用简化情感的方法，即省去情感模型眶额皮质，并隐藏奖励信号，其参数能够根据被控对象的变化在线调整，增强了三相四桥臂控制系统的抗干扰能力。