CN106655256B - 一种用于三相并网逆变器的多目标pq优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法，通过机理建模方法、Clark和Park坐标变换建立三相并网逆变器在dq坐标下的状态空间模型，采用三个不同的PI控制器分别对有功功率P、无功功率Q和电流进行控制，将有功功率偏差平方与时间乘积的积分值、无功功率偏差平方与时间乘积的积分值、电流偏差平方与时间乘积的积分值作为优化目标函数，并设计一种多目标群体进化方法对多个PI控制器参数进行优化整定，从而实现三相并网逆变器在PQ控制模式下的多工况优化运行。采用本发明可实现三相并网逆变器在正常工况以及变负荷工况下有功功率和无功功率的多性能优化控制效果。

Description

一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法

技术领域

本发明涉及新能源微电网系统电能变换技术领域智能控制技术，特别涉及一种用于三相并网逆变器的多目标PQ(P表示有功功率，Q表示无功功率)优化控制方法。

背景技术

三相并网逆变器作为新能源微电网与大电网能量交互的桥梁，近年来受到了新能源微电网系统和电力电子技术领域的广泛关注和研究。如何设计有效的控制策略实现三相并网逆变器的高功率因数和并网电流高质量波形已成为国内外新能源电力电子领域的研究热点之一。目前，三相并网逆变器控制的主流技术主要包括：(1)直接功率控制技术，即直接根据有功功率和无功功率参考输入与实际测量值之间的偏差来选择开关表，优点是无需电流内环控制模块和脉宽调制模块，控制方法简单，但是对于开关表选择的具体过程严重依赖设计人员经验，难以适应变工况等复杂情形的优化控制；(2)比例复数积分电流控制技术，优点是可以消除三相并网电流的稳态分量，但是控制器参数设计过程和性能指标优化设计同样也严重依赖设计人员的经验；(3)基于粒子群优化算法或遗传算法等单目标优化算法的PI控制技术，但还存在优化指标过于单一，难以实现满足工程多性能指标需求的三相并网逆变器多目标折中优化。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法，该方法包括以下步骤：

(1)通过机理建模方法、Clark和Park坐标变换建立三相并网逆变器在dq坐标下的如式(1)所示的状态空间模型，并建立基于有功功率PI(比例积分)控制器、无功功率PI控制器和电流控制PI控制器的如式(2)～(6)所示的控制模型，即通过电压互感器、电流互感器和锁相环技术检测三相并网逆变器网侧电压、电流、频率、相角以及逆变器输出侧电压和电流，采用三个不同的PI控制器分别对有功功率、无功功率和电流进行控制，产生d、q坐标下的电压控制输出信号V_do、V_qo，经过dq/abc坐标变换后传输到空间矢量脉宽调制模块，从而驱动三相并网逆变器各个IGBT模块工作；

x_d＝(i_do-i_d)/s (5)

x_q＝(i_qo-i_q)/s (6)

其中，i_d和i_q分别表示逆变器输出侧电流I_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电流，V_d和V_q分别表示逆变器输出侧电压V_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，V_nd和V_nq分别表示逆变器网侧电压V_nabc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，L_s表示滤波电感，w表示角频率，R_s表示滤波电感的等效电阻，i_do和i_qo分别表示经过有功功率和无功功率控制器后的控制输出信号，P_ref和Q_ref分别表示有功功率和无功功率的参考输入值，P_m和Q_m分别表示有功功率和无功功率的实际测量值，G_P(s)和G_Q(s)分别表示有功功率控制器、无功功率控制器的传递函数，K_PP和K_IP分别表示有功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PQ和K_IQ分别表示无功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PI和K_II分别表示电流PI控制器的比例系数和积分系数，V_do、V_qo分别表示d、q坐标下的电压控制输出信号。

(2)设置多目标进化优化求解器的参数数值，包括种群规模p，外部精英存档A的容量＝p和最大迭代次数I_max。

(3)随机产生一个实数编码的种群P＝{S₁,S₂,…,S_p}，其中第i个个体S_i表示对6个控制参数K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II进行实数编码的实数向量，即S_i＝[K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II]，具体产生过程为S_i＝(U-L)*R+L，其中U与L表示以上6个控制参数的上限和下限向量，R表示在0到1范围内产生的均匀分布随机数向量，设置外部精英存档A为空集。

(4)对种群P中每个个体S_i(i＝1,2,…,p)执行如下步骤：

(4.1)对S_i的6个优化变量逐一进行变异并保持其它变量不变，产生6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}，具体变异操作如式(7)～(8)所示：

S_ij＝S_i+α.(R₁-0.5),i＝1,2,...,p,j＝1,2,...,6 (7)

α＝max[2(S_i-L),2(U-S_i)] (8)

其中，R₁是在0和1范围内产生的均匀随机数。

(4.2)按照式(9)～(11)计算S_ij的3个适应度值{F_k(S_ij),k＝1,2,3}，具体计算过程如下：

其中，t表示系统运行时间，t_max表示系统运行的最大时间。

(4.3)使用基于非支配排序的Pareto适应度评价准则对这6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}进行Pareto排序；如果只存在一个非支配个体，则令该个体为S_ni；如果存在多个非支配个体，则按照锦标赛策略选择一个个体作为S_ni。

(4.4)按照如下规则更新外部精英存档A：

(4.4.1)如果A的容量还未满，则将S_ni加入到A中；

(4.4.2)如果A的容量已满，首先计算加入S_ni后的A中所有个体的拥挤距离，具体计算如下：加入S_ni后的A中个体数量为m＝p+1，对A中所有个体{A(i),i＝1,2,..,m}对应的3个适应度函数{F_k(A(i)),i＝1,2,..,m,k＝1,2,3}按照升序排序，从而使得F_k(A(O(1)))≤F_k(A(O(2)))≤…≤F_k(A(O(m)))，其中O(1),O(2)…,O(m)为排序索引号，A_k(O(i))表示第k个适应度函数值排序为O(i)对应的外部文档个体；A_k(O(1))和A_k(O(m))的拥挤距离d(A_k(O(1)))和d(A_k(O(m)))为：d(A_k(O(1)))＝d(A_k(O(l)))＝∞；对于i＝2,…,(m－1)，则A_k(O(i))的拥挤距离d(A_k(O(i)))为：d(A_k(O(i)))＝[A_k(O(i+1))－A_k(O(i－1))]/[F_k(A(O(m)))－F_k(A(O(1)))]；若S_ni的拥挤距离最小，则S_ni不加入到A中；否则，则将用S_ni替代A中最密集位置对应的非支配解。

(4.5)S_ni无条件地替代当前个体S_i；

(5)对变异后的种群P_M＝{S_ni,i＝1,2,…,p}进行非支配排序，计算每个个体的拥挤距离，并对拥挤距离按照降序排列；

(6)在外部精英存档A中选择拥挤距离排序在后c名的c个个体，在种群P_M中选择排序在前(p-c)名的(p-c)个体，选择规则为对于处于同一前端的个体按照锦标赛策略选择，从而组成新一代种群P_N；

(7)无条件地接受P＝P_N；

(8)重复步骤(4)～(7)直到满足最大迭代次数；

(9)将外部精英存档A作为到目前为止最优的Pareto解集，选取Pareto解集中拥挤距离最大的个体作为最佳的控制参数，将其传输至实际三相并网逆变器的有功功率、无功功率和电流控制器中，获得实际三相并网逆变器的实时运行的有功功率、无功功率和电流波形。

本发明的有效效果是：采用本发明可实现三相并网逆变器在正常工况以及变负荷工况下有功功率和无功功率的多性能优化控制效果，具有现有技术所不具备的以下优点：在固定负荷和负荷发生变化等复杂工况下，三相并网逆变器有功功率和无功功率的动态响应更快，稳态误差更小，并网电流波形的总谐波畸变率更低。

附图说明

图1是三相并网逆变器多目标PQ优化控制方法原理示意图；

图2是三相并网逆变器多目标PQ优化控制方法的实现过程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明，本发明的目的和效果将更加明显。

图1是三相并网逆变器的电路结构及其多目标PQ优化控制方法原理示意图。其中，V_dc表示分布式直流发电侧的电压，C_d表示分布式直流发电侧的电容，L_s表示滤波电感，R_s表示滤波电感的等效电阻，C_f表示滤波电容，V_na、V_nb、V_nc表示逆变器网侧三相电压，有功功率和无功功率计算模块的具体实现过程为：P_m＝1.5(V_di_d+V_qi_q)和Q_m＝1.5(V_qi_d－V_di_q)。

图2是三相并网逆变器多目标PQ优化控制方法的实现过程图。

以50kW三相并网逆变器为例，采用本发明提出的一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法进行实施。

(1)通过机理建模方法、Clark和Park坐标变换建立三相并网逆变器在dq坐标下的如式(1)所示的状态空间模型，并建立基于有功功率PI(比例积分)控制器、无功功率PI控制器和电流控制PI控制器的如式(2)～(6)所示的控制模型，即通过电压互感器、电流互感器和锁相环技术检测三相并网逆变器网侧电压、电流、频率、相角以及逆变器输出侧电压和电流，采用三个不同的PI控制器分别对有功功率、无功功率和电流进行控制，产生d、q坐标下的电压控制输出信号V_do、V_qo，经过dq/abc坐标变换后传输到空间矢量脉宽调制模块，从而驱动三相并网逆变器各个IGBT模块工作；

x_d＝(i_do-i_d)/s (5)

x_q＝(i_qo-i_q)/s (6)

其中，i_d和i_q分别表示逆变器输出侧电流I_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电流，V_d和V_q分别表示逆变器输出侧电压V_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，V_nd和V_nq分别表示逆变器网侧电压V_nabc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，w表示角频率，L_s＝8mH，R_s＝3.10Ω，C_f＝100μF，采样周期＝2微秒，i_do和i_qo分别表示经过有功功率和无功功率控制器后的控制输出信号，P_ref和Q_ref分别表示有功功率和无功功率的参考输入值，P_m和Q_m分别表示有功功率和无功功率的实际测量值，G_P(s)和G_Q(s)分别表示有功功率控制器、无功功率控制器的传递函数，K_PP和K_IP分别表示有功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PQ和K_IQ分别表示无功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PI和K_II分别表示电流PI控制器的比例系数和积分系数，V_do、V_qo分别表示d、q坐标下的电压控制输出信号。

(2)设置多目标进化优化求解器的参数数值，包括种群规模p＝30，外部精英存档A的容量＝p＝30，最大迭代次数I_max＝100。

(3)随机产生一个实数编码的种群P＝{S₁,S₂,…,S_p}，其中第i个个体S_i表示对6个控制参数K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II进行实数编码的实数向量，即S_i＝[K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II]，具体产生过程为S_i＝(U-L)*R+L，其中U与L表示以上6个控制参数的上限和下限向量，在此设置为U＝(20,150,20,150,20,150)，L＝(0,0,0,0,0,0)，R表示在0到1范围内产生的均匀分布随机数向量，设置外部精英存档A为空集。

(4)对种群P中每个个体S_i(i＝1,2,…,p)执行如下步骤：

(4.1)对S_i的6个优化变量逐一进行变异并保持其它变量不变，产生6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}，具体变异操作如式(7)～(8)所示：

S_ij＝S_i+α.(R₁-0.5),i＝1,2,...,p,j＝1,2,...,6 (7)

α＝max[2(S_i-L),2(U-S_i)] (8)

其中，R₁是在0和1范围内产生的均匀随机数。

(4.2)按照式(9)～(11)计算S_ij的3个适应度值{F_k(S_ij),k＝1,2,3}，具体计算过程如下：

其中，t表示系统运行时间，t_max表示系统运行的最大时间，在此设置为t_max＝1秒。

(4.3)使用基于非支配排序的Pareto适应度评价准则对这6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}进行Pareto排序；如果只存在一个非支配个体，则令该个体为S_ni；如果存在多个非支配个体，则按照锦标赛策略选择一个个体作为S_ni。

(4.4)按照如下规则更新外部精英存档A：

(4.4.1)如果A的容量还未满，则将S_ni加入到A中；

(4.4.2)如果A的容量已满，首先计算加入S_ni后的A中所有个体的拥挤距离，具体计算如下：加入S_ni后的A中个体数量为m＝p+1＝31，对A中所有个体{A(i),i＝1,2,..,m}对应的3个适应度函数{F_k(A(i)),i＝1,2,..,m,k＝1,2,3}按照升序排序，从而使得F_k(A(O(1)))≤F_k(A(O(2)))≤…≤F_k(A(O(m)))，其中O(1),O(2)…,O(m)为排序索引号，A_k(O(i))表示第k个适应度函数值排序为O(i)对应的外部文档个体；A_k(O(1))和A_k(O(m))的拥挤距离d(A_k(O(1)))和d(A_k(O(m)))为：d(A_k(O(1)))＝d(A_k(O(l)))＝∞；对于i＝2,…,(m－1)，则A_k(O(i))的拥挤距离d(A_k(O(i)))为：d(A_k(O(i)))＝[A_k(O(i+1))－A_k(O(i－1))]/[F_k(A(O(m)))－F_k(A(O(1)))]；若S_ni的拥挤距离最小，则S_ni不加入到A中；否则，则将用S_ni替代A中最密集位置对应的非支配解。

(4.5)S_ni无条件地替代当前个体S_i；

(5)对变异后的种群P_M＝{S_ni,i＝1,2,…,p}进行非支配排序，计算每个个体的拥挤距离，并对拥挤距离按照降序排列；

(6)在外部精英存档A中选择拥挤距离排序在后c名的c个个体，在此设置为c＝10，在种群P_M中选择排序在前(p-c)＝20名的(p-c)＝20个体，选择规则为对于处于同一前端的个体按照锦标赛策略选择，从而组成新一代种群P_N；

(7)无条件地接受P＝P_N；

(8)重复步骤(4)～(7)直到满足最大迭代次数；

(9)将外部精英存档A作为到目前为止最优的Pareto解集，选取Pareto解集中拥挤距离最大的个体作为最佳的控制参数，将其传输至实际三相并网逆变器的有功功率、无功功率和电流控制器中，获得实际三相并网逆变器的实时运行的有功功率、无功功率和电流波形。

通过对采用本发明技术与现有技术在正常工况以及变负荷工况下的实验结果对比分析，我们可以发现：采用本发明可实现三相并网逆变器在正常工况以及变负荷工况下有功功率和无功功率的多性能优化控制效果，具有现有技术所不具备的以下优点：在固定负荷和负荷发生变化等复杂工况下，三相并网逆变器有功功率和无功功率的动态响应更快，稳态误差更小，并网电流波形的总谐波畸变率更低。

Claims (1)

1.一种用于三相并网逆变器的多目标PQ优化控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)通过机理建模方法、Clark和Park坐标变换建立三相并网逆变器在dq坐标下的如式(1)所示的状态空间模型，并建立基于有功功率PI控制器、无功功率PI控制器和电流PI控制器的如式(2)～(6)所示的控制模型，即通过电压互感器、电流互感器和锁相环技术检测三相并网逆变器网侧电压、电流、频率、相角以及逆变器输出侧电压和电流，采用三个不同的PI控制器分别对有功功率、无功功率和电流进行控制，产生d、q坐标下的电压控制输出信号V_do、V_qo，经过dq/abc坐标变换后传输到空间矢量脉宽调制模块，从而驱动三相并网逆变器各个IGBT模块工作；

x_d＝(i_do-i_d)/s (5)

x_q＝(i_qo-i_q)/s (6)

其中，i_d和i_q分别表示逆变器输出侧电流I_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电流，V_d和V_q分别表示逆变器输出侧电压V_abc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，V_nd和V_nq分别表示逆变器网侧电压V_nabc经过Clark和Park坐标变换后在d、q坐标下的电压，L_s表示滤波电感，ω表示角频率，R_s表示滤波电感的等效电阻，i_do和i_qo分别表示经过有功功率和无功功率控制器后的控制输出信号，P_ref和Q_ref分别表示有功功率和无功功率的参考输入值，P_m和Q_m分别表示有功功率和无功功率的实际测量值，G_P(s)和G_Q(s)分别表示有功功率控制器、无功功率控制器的传递函数，K_PP和K_IP分别表示有功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PQ和K_IQ分别表示无功功率PI控制器的比例系数和积分系数，K_PI和K_II分别表示电流PI控制器的比例系数和积分系数，V_do、V_qo分别表示d、q坐标下的电压控制输出信号；

(2)设置多目标进化优化求解器的参数数值，包括种群规模p，外部精英存档A的容量＝p，最大迭代次数I_max；

(3)随机产生一个实数编码的种群P＝{S₁,S₂,…,S_p}，其中第i个个体S_i表示对6个控制参数K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II进行实数编码的实数向量，即S_i＝[K_PP,K_IP,K_PQ,K_IQ,K_PI,K_II]，具体产生过程为S_i＝(U-L)*R+L，其中U与L表示以上6个控制参数的上限和下限向量，R表示在0到1范围内产生的均匀分布随机数向量，设置外部精英存档A为空集；

(4)对种群P中每个个体S_i(i＝1,2,…,p)执行如下步骤：

(4.1)对S_i的6个优化变量逐一进行变异并保持其它变量不变，产生6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}，具体变异操作如式(7)～(8)所示：

S_ij＝S_i+α·(R₁-0.5),i＝1,2,...,p,j＝1,2,...,6 (7)

α＝max[2(S_i-L),2(U-S_i)] (8)

其中，R₁是在0和1范围内产生的均匀随机数；

(4.2)按照式(9)～(11)计算S_ij的3个适应度值{F_k(S_ij),k＝1,2,3}，具体计算过程如下：

其中，t表示系统运行时间，t_max表示系统运行的最大时间；

(4.3)使用基于非支配排序的Pareto适应度评价准则对这6个子代个体{S_ij,j＝1,2,…,6}进行Pareto排序；如果只存在一个非支配个体，则令该个体为S_ni；如果存在多个非支配个体，则按照锦标赛策略选择一个个体作为S_ni；

(4.4)按照如下规则更新外部精英存档A：

(4.4.1)如果A的容量还未满，则将S_ni加入到A中；

(4.4.2)如果A的容量已满，首先计算加入S_ni后的A中所有个体的拥挤距离，具体计算如下：加入S_ni后的A中个体数量为m＝p+1，对A中所有个体{A(i),i＝1,2,..,m}对应的3个适应度函数{F_k(A(i)),i＝1,2,..,m,k＝1,2,3}按照升序排序，从而使得F_k(A(O(1)))≤F_k(A(O(2)))≤…≤F_k(A(O(m)))，其中O(1),O(2)…,O(m)为排序索引号，A_k(O(i))表示第k个适应度函数值排序为O(i)对应的外部文档个体；A_k(O(1))和A_k(O(m))的拥挤距离d(A_k(O(1)))和d(A_k(O(m)))为：d(A_k(O(1)))＝d(A_k(O(l)))＝∞；对于i＝2,…,(m－1)，则A_k(O(i))的拥挤距离d(A_k(O(i)))为：d(A_k(O(i)))＝[A_k(O(i+1))－A_k(O(i－1))]/[F_k(A(O(m)))－F_k(A(O(1)))]；若S_ni的拥挤距离最小，则S_ni不加入到A中；否则，则将用S_ni替代A中最密集位置对应的非支配解；

(4.5)S_ni无条件地替代当前个体S_i；

(5)对变异后的种群P_M＝{S_ni,i＝1,2,…,p}进行非支配排序，计算每个个体的拥挤距离，并对拥挤距离按照降序排列；

(6)在外部精英存档A中选择拥挤距离排序在后c名的c个个体，在种群P_M中选择排序在前(p-c)名的(p-c)个体，选择规则为对于处于同一前端的个体按照锦标赛策略选择，从而组成新一代种群P_N；

(7)无条件地接受P＝P_N；

(8)重复步骤(4)～(7)直到满足最大迭代次数；

(9)将外部精英存档A作为到目前为止最优的Pareto解集，选取Pareto解集中拥挤距离最大的个体作为最佳的控制参数，将其传输至实际三相并网逆变器的有功功率、无功功率和电流控制器中，获得实际三相并网逆变器的实时运行的有功功率、无功功率和电流波形。