CN106684910A - 一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法及频率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法，该方法针对目前微电网中采用虚拟同步发电机控制技术进行逆变输出的微源，以其输出频率误差及误差变化率为模糊输入，基于二维模糊原理动态调节虚拟惯性时间常数。本发明还提供了一种频率控制方法，结合虚拟同步机的机械方程，对虚拟同步机的输出频率进行调节，使其在参与具体频率调节过程中达到频率支撑和动态响应间的平衡，减小负荷投切及微源并网带来的频率波动，保证微电网在孤岛状态下频率稳定及快速反应。

Description

一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法及 频率控制方法

技术领域

本发明涉及分布式电源基于虚拟同步机技术的逆变器控制领域，尤其涉及一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法及频率控制方法。

背景技术

近年来，为解决日渐突出的能源环境问题，以太阳能、风能等可再生能源为代表的新能源的开发和利用受到了极高的重视，包含各种能源形式的分布式电源在微电网中渗透率也随之不断提高，为微网稳定性带来了极大的挑战，尤其在孤岛运行工况下，缺乏大电网的频率支撑，加上普遍的多逆变器环境，使微网频率受负荷变化和分布式电源投切影响明显，多逆变器并联协同的暂态过程较长，不仅使微网电能质量降低，也使微网安全稳定运行受到威胁，用电安全性下降。

为解决微网电力电子化后响应速度变快，而传统逆变器缺乏同步电机带来的转动惯量，难以参与电网频率调节等问题，借鉴传统电力系统的运行经验，虚拟同步机控制技术得到了快速的发展，其目的在于使传统逆变器在暂态过程中表现出与同步电机相似的外特性，带来频率调节过程中重要的惯性和阻尼特性，为微网提供必要的电压和频率支撑，保证微网频率稳定性。然而现有虚拟同步机技术更倾向于根据微网实际情况设计恒定的控制参数，一方面不利于分布式电源适应微网结构变化，一方面不能充分发挥虚拟同步机“虚拟惯性可调”这一优势，保守地引入大惯性虽能为微网带来明显的电压支撑，抵御负荷变化，但也不可避免地使系统动态响应变慢，调整时间变长，使微网频率始终处于不稳定状态，为负荷安全带来隐患。

因此，在保证系统安全稳定运行的情况下，需要一种能综合微网系统的整体要求以及分布式电源自身的响应特性，而实时调节逆变器虚拟惯性的方法，使其在负荷与分布式电源投切过程中保持足够的惯性与阻尼，抵御扰动，又能在频率调节和分布式电源协同过程中获得良好的动态响应，快速渡过暂态过程。

基于此思想，加上虚拟同步发电机控制的非线性与时变特性，本发明采用模糊控制来实现虚拟同步机虚拟惯性的自适应调节，使其在调节过程中具有较佳的鲁棒性、适应性及较佳的容错性。有效地抵御微网系统发生负荷变化和微源投切时造成的频率突变，减小逆变器微源与微网受到的冲击，防止扰动带来的系统振荡，保证微网电能质量，同时缩短暂态过程，使频率调节能快速、准确地完成，提升系统的整体动态响应。

发明内容

针对现有虚拟同步机控制方法的不足，本发明的目的在于提出了一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法及频率控制方法。

本发明的目的是通过以下技术手段实现的：一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法，该方法为：以t_s为采样周期，采集额定频率f₀与逆变器输出频率f，获得f₀与f间误差e＝f₀-f，以及e对时间的导数将e和e_c通过零阶保持器后的两个输出结果e’和e’_c作为模糊控制器实际输入；模糊控制器实际输出u作为虚拟惯性时间常数T_J，实现虚拟惯性自适应调节；

所述模糊控制器的控制方法具体包括以下步骤：

1.1将实际输入信号e’和e’_c进行模糊化处理：做线性尺度变换得到控制输入信号E和E_C，使E和E_C的论域均在基本论域[-6,6]区间内；并在此基本论域上进行空间模糊分割，分别确定E和E_C的隶属函数，使得精确输入量E和E_C变为模糊输入量E^*和E_C ^*；

1.2建立模糊规则，对步骤1.1中得到的模糊输入量E^*和E_C ^*进行模糊推理，得出输出在基本论域上的模糊输出U*，对U*进行解模糊，得到基本论域上的精确控制输出U，对控制输出U进行反向线性尺度变化后得到实际输出信号u，即为输出虚拟惯性时间常数T_J；

1.3重复1.1-1.2，以t_s为周期更新T_J，自适应调节虚拟同步机的虚拟惯性(虚拟惯性时间常数T_J)。

进一步地，所述步骤1.1中的模糊化处理，具体为：

2.1.将零阶保持器后的两个输出结果e’和e’_c做线性尺度变换，具体为：

其中k为量化因子，x表示线性尺度变换输入，X表示线性尺度变换输出；[x_L,x_H]为线性尺度变换输入信号的连续取值范围，线性尺度变换后得到控制输入信号E和E_C，论域均为[-6,6]。

2.2.将基本论域[-6，6]模糊分割为：正方向大的偏差(PB)，正方向小的偏差(PS)，近于零的偏差(Z0)，负方向小的偏差(NS)，负方向大的偏差(NB)五个模糊集；

2.3.控制输入信号E和E_C的隶属度函数为：

E: E_C:

NB:f_gauss(e；1.27,-6)； NB:f_gauss(e；1.27,-6)；

NS:f_gauss(e；1.27,-3)； NS:f_gauss(e；1.27,-3)；

Z0:f_tri(e；-3,0,3)； Z0:f_gauss(e；1.27,0)；

PS:f_gauss(e；1.27,3)； PS:f_gauss(e；1.27,3)；

PB:f_gauss(e；1.27,6)； PB:f_gauss(e；1.27,6)；

使得将控制输入信号精确量转为模糊量E^*和E_C ^*。

其中，f_gauss(x；σ,c)为高斯函数

f_tri(x；a,b,c)为三角形函数

进一步地，所述步骤1.2中的模糊规则，是基于虚拟同步机输出频率特性与虚拟惯性时间常数间的相关性建立的，具体为：

3.1.对步骤1.1中得到的模糊输入量E^*和E_C ^*进行模糊推理：

推理得到模糊输出U^*。

3.2.对步骤3.1中推理得到的模糊输出U^*进行解模糊操作：控制输出U的隶属度函数为：

U:

NB:f_tri(e；-9,-6,-3)；

NS:f_tri(e；-6,-3,0)；

Z0:f_tri(e；-3,0,3)；

PS:f_tri(e；0,3,6)；

PB:f_tri(e；3,6,9)；；

根据重心法，对模糊输出量U*中各元素及其对应的隶属度求加权平均值，得到精确控制输出U，论域也为[-6,6]。

3.3对步骤3.2中得到的精确控制输出U进行反向线性尺度变化，具体为：

其中k’为比例因子，[u_L,u_H]为实际信号的连续取值范围，得到实际输出信号u。

一种基于虚拟同步机虚拟惯性自适应调节的频率控制方法，该方法通过虚拟惯性自适应调节方法，得到虚拟惯性时间常数T_J，进一步根据虚拟同步机的机械方程，对虚拟同步机的输出频率进行调节，所述虚拟同步机的机械方程为：

其中，T_J为虚拟惯性时间常数，f为逆变器输出频率，ω为逆变器输出角频率，T_m为等效机械转矩，T_e为等效电磁转矩，D为阻尼系数，K_f为频率调差系数，f₀，P₀分别为额定频率和额定有功功率，f_p为同步补偿频率；P_e为虚拟同步机输出有功功率。

本发明的有益效果在于：本发明针对目前微电网中采用虚拟同步发电机控制技术进行逆变输出的微源，以其输出频率误差及误差变化率为模糊输入，基于二维模糊原理动态调节虚拟惯性时间常数，结合虚拟同步机的机械方程，对虚拟同步机的输出频率进行调节。使分布式电源在参与微网频率调节过程中达到频率支撑和动态响应间的平衡，减小负荷投切及微源并网带来的频率波动，保证微电网在孤岛状态下频率稳定及快速反应。

附图说明

图1是本发明算例实验的系统结构图；

图2是本发明的控制结构图；

图3是本发明的模糊控制器输入-输出曲面图；

图4是算例实验中微源1和微源2的共同功率输出曲线；

图5是算例实验中微源1和微源2的输出频率对比。

图6是算例实验中微源1模糊控制器的实际输入频率误差e；

图7是算例实验中微源1模糊控制器的实际输入频率误差变化率e_c；

图8是算例实验中微源1模糊控制器的实际输出u，即为虚拟惯性时间常数T_J。

具体实施方案

下面以两台虚拟同步机逆变器并联的微网系统为例，给出了模糊控制的详细算法描述，对比说明了自适应惯性控制较定惯性方法在频率控制上的优势，并通过一系列的实验证明所提方法在提高微网母线频率稳定性及频率调节快速性上的作用。

图1所示的是本发明算例实验的系统结构图；系统包括两个独立微源(微源1以及微源2)，微源1采用本发明所述的基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应控制方法，根据负荷变化调节虚拟惯性时间常数T_J1，微源2采用根据系统功率等级设定的恒定虚拟惯性时间常数T_J2。系统中两个微源于1-0.9秒时处于独立运行状态，并且设定完全相同的负荷变化(如图4所示)，0.9秒后将微源2并联接入交流母线，1.2秒时在母线上接入30kW的负荷，观察对比两种控制方法在无大电网频率支撑的孤岛状况下应对负荷变化的频率动态响应。

1.如图2所示，算例实验中，本发明所述的基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应控制方法的实施方案具体为：

1.1.以t_s＝1ms为采样周期，对额定频率f₀＝50Hz与微源1逆变器输出频率f₁间误差e＝f₀-f₁以及e对时间的导数进行采样，并通过零阶保持器后作为模糊控制器实际输入；

1.2.将步骤1.1中得到的实际输入信号e和e_c做线性尺度变换，参照微电网频率偏移标准，将频率误差e和频率误差变化率e_c的连续取值范围定义为：

e∈[-0.5,0.5],e_c∈[-15,15]

对频率误差e，有：

对频率误差变化率e_c，有：

E和E_C作为控制输入信号，论域均在[-6,6]内，后将基本论域模糊分割为：正方向大的偏差(PB)，正方向小的偏差(PS)，近于零的偏差(Z0)，负方向小的偏差(NS)，负方向大的偏差(NB)五个模糊集。由于希望频率误差E在0出有较高的识别度，我们将此位置设为三角形隶属度函数的中心点；希望频率误差E和频率误差变化率E_C在其他位置有较为均匀平缓的模糊定义，用高斯函数作为其他模糊集的隶属度函数，具体为：

E: E_C:

NB:f_gauss(e；1.27,-6)； NB:f_gauss(e；1.27,-6)；

NS:f_gauss(e；1.27,-3)； NS:f_gauss(e；1.27,-3)；

Z0:f_tri(e；-3,0,3)； Z0:f_gauss(e；1.27,0)；

PS:f_gauss(e；1.27,3)； PS:f_gauss(e；1.27,3)；

PB:f_gauss(e；1.27,6)； PB:f_gauss(e；1.27,6)；

可将控制输入信号E和E_C转为模糊量E^*和E_C ^*。

1.3.模糊控制规则库是通过分析虚拟同步机输出频率特性与虚拟惯性时间常数间的相关性以及结合调试经验得出的，可根据实际可能出现的负荷变化情况来制定具体的推理规则，在算例试验中，将模糊推理过程定义为：

如图3所示，结合模糊控制器输入-输出曲面图，根据输入模糊量E^*和E_C ^*推理得到模糊输出U^*。

1.4.将控制输出U的隶属度函数定义为：

U:

NB:f_tri(e；-9,-6,-3)；

NS:f_tri(e；-6,-3,0)；

Z0:f_tri(e；-3,0,3)；

PS:f_tri(e；0,3,6)；

PB:f_tri(e；3,6,9)；；

根据重心法，对模糊输出量U^*中各元素及其对应的隶属度求加权平均值，得到精确控制输出U，论域也为[-6,6]。根据虚拟同步机基本特性，将虚拟时间惯性常数T_J的连续取值范围定义为：

T_J∈[1,4]

因此控制输出U进行反向线性尺度变化，具体为：

得到实际输出信号u，即为输出虚拟惯性时间常数T_J。

1.5.重复1.1-1.4，以t_s为周期更新<1>式中T_J，自适应调节虚拟同步机的转动惯量。

2.结合附图观察对比本发明所述的基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应控制方法与恒定虚拟惯性时间常数方法在无大电网频率支撑的孤岛状况下应对负荷变化的频率动态响应。

2.1.算例试验中，在系统启动t＝0时，微源1、2的独立负载均为额定功率50kW，两个微源保持额定电压频率输出，微源2采用根据系统功率等级设定的恒定虚拟惯性时间常数T_J2＝3。

2.2.启动后制造一次独立负荷闪变，如图5所示，负荷闪变时迅速带来了频率误差；如图6、7所示，采用本发明所述方法的微源1通过采样此时的频率变化及频率变化率；如图8所示，通过步骤1所述的模糊控制器输出变化的虚拟时间惯性参数，参与输出频率控制，此时面对负荷闪边带来的频率突变，微源1产生了远高于稳定时的虚拟惯性，阻止频率大范围突变，后逐渐减小惯性值，快速回调频率，使频率尽快回到稳定值，对比看出面对负荷闪变，微源1较微源2有较小的频率波动，还有更快的回调速度。

2.3.在0.3s和0.6s时分别有独立负荷的接入(20kW)与退出(40kW)，如图5所示，虚拟同步机功频调节过程产生了频率降落与上升，体现出了同步电机的下垂外特性，二者对比，如图8所示，微源1在面对负荷变化时，产生了较大的惯性，频率变化滞后于微源2，有利于减小冲击，保证系统稳定性，后逐渐减小惯性值，快速根据功频特性调节频率，使逆变器尽快达到新的工作点，频率尽快追踪到新的稳定值，对比看出面对负荷变化，微源1较微源2有较小的频率突变，还有更快的稳定速度。

2.4.如图5所示，在0.9s时将微源2并联到交流母线上，其输出频率有微小变化，但很快回调；

2.5.在1.2s时在母线上接入30kW的负荷，微源1、2将均分功率，如图5所示，微源1,2能正常均分功率，达到新的工作点；而在工作点追踪过程中，微源1对比之下也展现除了如步骤2.3时的优秀动态响应。

Claims (4)

1.一种基于模糊控制的虚拟同步机虚拟惯性自适应调节方法，其特征在于，该方法为：以t_s为采样周期，采集额定频率f₀与逆变器输出频率f，获得f₀与f间误差e＝f₀-f，以及e对时间的导数将e和e_c通过零阶保持器后的两个输出结果e’和e’_c作为模糊控制器实际输入；模糊控制器实际输出u作为虚拟惯性时间常数T_J，实现虚拟惯性自适应调节；

所述模糊控制器的控制方法具体包括以下步骤：

1.1将实际输入信号e’和e’_c进行模糊化处理：做线性尺度变换得到控制输入信号E和E_C，使E和E_C的论域均在基本论域[-6,6]区间内；并在此基本论域上进行空间模糊分割，分别确定E和E_C的隶属函数，使得精确输入量E和E_C变为模糊输入量E^*和E_C ^*；

1.2建立模糊规则，对步骤1.1中得到的模糊输入量E^*和E_C ^*进行模糊推理，得出输出在基本论域上的模糊输出U*，对U*进行解模糊，得到基本论域上的精确控制输出U，对控制输出U进行反向线性尺度变化后得到实际输出信号u，即为输出虚拟惯性时间常数T_J；

1.3重复1.1-1.2，以t_s为周期更新T_J，自适应调节虚拟同步机的虚拟惯性(虚拟惯性时间常数T_J)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.1中的模糊化处理，具体为：

2.1.将零阶保持器后的两个输出结果e’和e’_c做线性尺度变换，具体为：

$X=k\&CenterDot;(x-\frac{x_L+x_H}{2}),(x\&Element;\&lsqb;x_L,x_H\&rsqb;)$

其中k为量化因子，x表示线性尺度变换输入，X表示线性尺度变换输出；[x_L,x_H]为线性尺度变换输入信号的连续取值范围，线性尺度变换后得到控制输入信号E和E_C，论域均为[-6,6]。

2.2.将基本论域[-6，6]模糊分割为：正方向大的偏差(PB)，正方向小的偏差(PS)，近于零的偏差(Z0)，负方向小的偏差(NS)，负方向大的偏差(NB)五个模糊集；

2.3.控制输入信号E和E_C的隶属度函数为：

$\begin{array}{cc}E:& E_C:\\ NB:f_{gauss}\left(e;1.27,-6\right);& NB:f_{gauss}\left(e;1.27,-6\right);\\ NS:f_{gauss}\left(e;1.27,-3\right);& NS:f_{gauss}\left(e;1.27,-3\right);\\ Z0:f_{tri}\left(e;-3,0,3\right);& Z0:f_{gauss}\left(e;1.27,0\right);\\ PS:f_{gauss}\left(e;1.27,3\right);& PS:f_{gauss}\left(e;1.27,3\right);\\ PB:f_{gauss}\left(e;1.27,6\right);& PB:f_{gauss}\left(e;1.27,6\right);\end{array}$

使得将控制输入信号精确量转为模糊量E^*和E_C ^*。

其中，f_gauss(x；σ,c)为高斯函数

f_tri(x；a,b,c)为三角形函数

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.2中的模糊规则，是基于虚拟同步机输出频率特性与虚拟惯性时间常数间的相关性建立的，具体为：

3.1.对步骤1.1中得到的模糊输入量E^*和E_C ^*进行模糊推理：

推理得到模糊输出U^*。

3.2.对步骤3.1中推理得到的模糊输出U^*进行解模糊操作：控制输出U的隶属度函数为：

U:

NB:f_tri(e；-9,-6,-3)；

NS:f_tri(e；-6,-3,0)；

Z0:f_tri(e；-3,0,3)；

PS:f_tri(e；0,3,6)；

PB:f_tri(e；3,6,9)；；

根据重心法，对模糊输出量U*中各元素及其对应的隶属度求加权平均值，得到精确控制输出U，论域也为[-6,6]。

3.3对步骤3.2中得到的精确控制输出U进行反向线性尺度变化，具体为：

$u=k^{\&prime;}\&CenterDot;U+\frac{u_L+u_H}{2},(u\&Element;\&lsqb;u_L,u_H\&rsqb;)$

其中k’为比例因子，[u_L,u_H]为实际信号的连续取值范围，得到实际输出信号u。

4.一种基于虚拟同步机虚拟惯性自适应调节的频率控制方法，其特征在于，该方法通过权利要求1所述的虚拟惯性自适应调节方法，得到虚拟惯性时间常数T_J，进一步根据虚拟同步机的机械方程，对虚拟同步机的输出频率进行调节，所述虚拟同步机的机械方程为：

$T_J\frac{d\mathrm{\&omega;}}{dt}=T_m-T_e+D\mathrm{\&Delta;}\mathrm{\&omega;}=\&lsqb;K_f(f_0-f)+\frac{P_0}{\mathrm{\&omega;}}\&rsqb;-\frac{P_e}{\mathrm{\&omega;}}+D\&CenterDot;2\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(f_0-f+f_p)---<1>$

其中，T_J为虚拟惯性时间常数，f为逆变器输出频率，ω为逆变器输出角频率，T_m为等效机械转矩，T_e为等效电磁转矩，D为阻尼系数，K_f为频率调差系数，f₀，P₀分别为额定频率和额定有功功率，f_p为同步补偿频率；P_e为虚拟同步机输出有功功率。