CN107134796A - 一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法。该方法针对光伏与火电打捆经串补送出系统，在传统阻尼控制器的基础上引入非线性自抗扰控制。所设计的改进自抗扰附加阻尼控制器通过测量环节采集火电机组的转速偏差信号，滤波后得到各振荡模态下的转速分量作为控制对象；通过跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性误差反馈和扰动估计补偿四个环节使各转速分量能够在短时间内无超调地跟踪其参考值；并采用模糊控制整定误差反馈的参数，使其适应光伏波动性大、运行状态多变的特点；最后将生成的控制信号叠加到光伏逆变器的电流控制环节，增强系统阻尼。本发明为含有新能源并网的次同步振荡抑制提供了一种新的思路。
Description
技术领域
本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法。
背景技术
太阳能是一种清洁的可再生能源，近年来得到了大力发展。随着光伏电站容量的增加，将其与传统火电打捆送出是一种经济可行的输电方式。交流输电系统中，一般采用串联补偿技术来提高输电线路的传输能力。但是交流串补可能会引起发电机和电网之间的相互作用，从而导致火电机组的次同步振荡，严重影响电力系统的稳定运行。
现有研究对于光伏、火电打捆送出系统的次同步振荡问题关注较少，考虑到光伏逆变器能够实现有功、无功的解耦控制，在光伏逆变器中附加阻尼控制器来抑制交流串补引起的次同步振荡是一种可行的方案。虽然光伏出力具有波动性，但光伏附加阻尼控制仍可作为抑制次同步振荡的一种备用方案，提高系统稳定性。通过光伏逆变器附加控制抑制火电机组次同步振荡时，一般采用传统PID控制方法。但采用PID控制时，“超调”和“快速性”之间难以有效协调，且对系统模型的精确度要求较高。同时，光伏电站受气候和光照的影响较大，对控制器参数的适应性要求较高，传统PID控制难以适应光伏运行状态复杂多变的特点。采用智能算法等现代控制方法对PID的控制参数进行优化，虽然可以改善次同步振荡的抑制效果，但对系统模型的准确性依赖性较大，导致其控制功能具有局限性。
自抗扰控制是解决非线性系统问题的有效途径，其具有较强的鲁棒性和较高的控制精度。将自抗扰控制与光伏逆变器附加阻尼控制结合，可以弥补传统PID线性控制的缺陷。自抗扰的跟踪微分器通过对目标指令值安排过渡过程，能够在保证快速性的同时降低超调量；扩张状态观测器通过实时跟踪估计系统状态，可以对系统扰动进行反馈补偿；非线性误差反馈能够对状态误差进行最优组合，从而增强参数的适应性。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法。该方法考虑了光伏电站间歇性、波动性和运行状态复杂等特点，将模糊算法和自抗扰技术相结合，使自抗扰控制中的误差反馈参数能够自动调节，从而适应光伏的多种运行状态。该方法弥补了传统PID控制的不足，保证抑制过程中“超调”和“快速性”都能达到最优的效果，能够有效抑制含光伏并网的次同步振荡，提高了系统运行的稳定性与可靠性。
为实现以上的技术目的，本发明将采取以下的技术方案：
一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法，其特征在于：将火电机组的转速偏差信号进行滤波，从而得到各振荡模态下的转速分量；通过跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性误差反馈和扰动估计补偿四个环节使各转速分量能够快速且无超调地跟踪其参考值；并采用模糊控制整定误差反馈的参数，使其适应光伏波动性大、运行状态多变的特点；最后将生成的控制信号叠加到光伏逆变器的电流控制环，增强系统阻尼。主要分为以下几个步骤：
步骤(1)提取火电机组转速偏差信号；
步骤(2)滤波后得到各振荡模态下的转速分量，并给定其指令值；
步骤(3)对指令值安排过渡过程；
步骤(4)建立观测器实时跟踪估计系统的状态和总扰动；
步骤(5)利用状态误差信息行误差反馈控制，采用模糊算法整定误差反馈参数；
步骤(6)对扰动进行动态补偿，形成控制量；
步骤(7)将控制量叠加到光伏逆变器电流控制环，使其产生正阻尼，结束。
在所述步骤(1)中，通过火电机组的测量环节得到其转速偏差信号。
在所述步骤(2)中，通过滤波器，得到各振荡模态下的转速分量，并给定其指令值。
在所述步骤(3)中，对指令值安排过渡过程，建立如下的跟踪微分器：
式中，Δωord1为Δωord的跟踪信号，Δωord2为Δωord1的微分信号，r0为速度因子，h为仿真步长。fhan为最速控制综合函数。
在所述步骤(4)中，扩张状态观测器的表达式为：
式中，β1，β2和β3为增益系数；Δω1为Δω的观测值，Δω2为Δω1的微分信号，Δω3为对系统模型误差和外界扰动构成总扰动的估计值；b0为系统控制量UADRC的增益，α为幂参数，δ为线性段区间的长度。fal(e，α，δ)的算法如下所示：
fal(e，α，δ)为原点附近具有线性段的连续幂次函数，防止出现高频颤振现象。
在所述步骤(5)中，反馈控制表达式为：
式中，e1、e2和e0分别为误差及其微分和积分信号，β10，β20和β30分别为误差、微分和积分增益。
在所述步骤(5)中，依据偏差以及偏差的变化量的模糊子集隶属度函数和各参数模糊控制模型，应用模糊合成推理设计出的模糊规则表，去模糊化后，查出非线性误差反馈控制律的修正调节参数，再结合自抗扰参数的整定原则，即可得到最优的控制参数。
在所述步骤(6)中，根据扰动安排补偿过程，结合非线性误差反馈形成最终的控制量为：
式中：b0为补偿因子。
在所述步骤(7)中，将控制量叠加到光伏逆变器电流控制环节，使其产生正阻尼，从而有效抑制火电机组的次同步振荡。
与现有技术相比，本发明的有益效果可以概括为：
1、本发明采用了自抗扰控制方法，该方法不依赖于被控系统的数学模型。其中跟踪微分器有效解决了“快速性”和“超调性”之间的矛盾；扩张状态观测器对系统各状态和扰动的实时跟踪估计，弥补了建模的不确定性和外界扰动对控制效果的影响；非线性误差反馈和扰动补偿保证了控制过程的快速收敛性和稳定性。
2、本发明将模糊算法和自抗扰控制相结合，综合考虑了光伏出力具有波动性、参数变化明显的特点，对于光伏不同的运行状态，使非线性反馈控制的参数能够在线整定，有利于参数的临时更改和实际操作，增强了自抗扰控制的适应能力。
附图说明
图1为该方法的流程图。
图2为光伏、火电打捆外送交流系统结构。
图3为改进自抗扰附加阻尼控制器整体结构。
图4为基于模糊算法的自抗扰控制结构。
图5为系统没有附加控制时火电机组转速信号在扰动下的影响特性。
图6为串补度为30％时，PID控制和自抗扰控制的抑制效果对比图。
图7为串补度为40％时，PID控制和自抗扰控制的抑制效果对比图。
图8为光伏电站容量为100MW时，PID控制和自抗扰控制的抑制效果对比图。
图9为光伏电站容量为200MW时，PID控制和自抗扰控制的抑制效果对比图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例和附图，进一步对本发明进行阐述。本实施例在以本发明技术方法为前提下进行实施，给出了详细的实施过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本实施例的主要流程如图1所示，并以图2所示的光伏、火电打捆经串补送出系统为例进行说明。
图3为所设计的基于自抗扰的光伏附加阻尼控制器。
通过测量环节采集火电机组的转速偏差信号Δω，由于火电机组与光伏电站之间存在一定的电气传输距离，因此考虑该信号在传输过程中的延时；Δω通过滤波器后产生各振荡模态下的振荡分量；经过自抗扰控制器将其附加到并网光伏逆变器的电流控制环上，使得配置了附加控制器的光伏逆变器能够形成正阻尼转矩，从而抑制火电机组SSO。
图4为所设计的自抗扰控制器结构框图。二阶自抗扰控制器主要包括跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性误差反馈和扰动估计补偿。各部分的主要设计过程如下：
1、跟踪微分器，其主要目的是对输入被控对象的给定参考值安排过渡过程，使输出信号能在短时间内无超调的跟踪输入信号。本例选择UADRC为控制量，设计Δω的ADRC控制器，对Δωord安排过渡过程，从而达到Δω能够快速跟踪给定参考值Δωord的目标。
2、扩张状态观测器：其目的是对Δω、系统的各个状态变量和总扰动进行状态估计，建立以Δω为控制对象的状态观测器。对于二阶系统，其状态方程可以表示为：
式中，x1和x2是系统的状态变量；w为系统的未知扰动；u为系统的控制变量；b为反馈系数y为系统的输出量。
其观测器可以表示为如下形式：
式中，z1为y的观测值，z2为z1的微分信号，z3为对系统模型误差和外界扰动构成总扰动的估计值；β1、β2和β3为增益系数，a1和a2为误差系数。由上式可以得到各状态的估计值为：
由式(3)可知，在扰动w下，该状态观测器是渐进收敛的。设计状态观测器的参数时采用带宽概念，取M(s)＝s3+β1s2+a1β2s+a2β3，将M(s)表达为理想状态下的特征多项式(s+m0)3，则β1＝3m0，a1β2＝3m0 2，a2β3＝m0 3，其中m0表示该观测器的带宽。为保证在次同步频率下，观测器能有效观测的系统总扰动，应在保持观测器能够稳定运行的前提下，尽量增大m0的值，本实例取β1＝1000。
3、非线性误差反馈：其目的是利用状态误差信息进行误差反馈控制，求取反馈控制量。
4、安排补偿过程，结合非线性误差反馈形成最终的控制量。
各部分的具体实施过程已在发明内容中进行了详细说明，这里不再具体指出。
用于整定自抗扰反馈控制参数的模糊算法主要包括以下几个步骤：
1、确定输入变量和输出变量。选择扩张状态观测器的反馈信号中的各状态变量估计值与跟踪微分器形成的给定微分之间的误差e1及误差变化率e2作为输入变量，输出变量选取为非线性误差反馈控制参数{β10，β20，β30}。
2、确定输入变量与输出变量的论域。取e1和e2的基本论域分别为[-3，3]、[-30，30]，取Δβ10、Δβ２0和Δβ30的基本论域分别为[-0.3，0.3]、[-0.1，0.1]和[-0.01，0.01]。令系统模糊语言子集为：{“负大(NB)”，“负小(NS)”，“零(ZO)”，“正小(PS)”，“正大(PB)”}。各变量的隶属函数选取为中间三角形型，两边为S形型的隶属函数组合。对于每个变量，论域的“一档”就对应一个模糊变化量，每个变量都有其对应的模糊子集。
3、模糊控制规则。模糊算法中，程序根据不同的输入量组合，根据模糊规则确定出{β10，β20，β30}的变化量，从而达到最优的控制效果，一般原则为：
(1)当误差|e1|比较大时，应该适当增大β20，加快系统的响应速度；为了减小突然增大|e1|导致的微分饱和产生的超调过大，应该减小β30；为避免超调可以保持β10为零。
(2)当误差|e1|和误差变化率|e2|取值适中时，应当减小β20来降低超调；使β10和β30取中间值来加快响应速度。
(3)当误差|e1|比较小时，可以适当增大β10和β20的值，β30的值应适中，来减小系统振荡同时保持抗干扰性。当误差变化率|e2|比较大时，应适当减小β30。
(4)当误差变化率|e2|比较大时，应适当减小β20的值，增大β10的值。
根据上述原则，建立{β10，β20，β30}的模糊控制参数整定表，如表1所示。
表1参数{Δβ10，Δβ20，Δβ30}模糊规则表
4、解模糊化。根据各变量模糊子集的隶属度函数以及模糊控制模型，去模糊化后，得到修正参数并代入计算公式：
式中，β′10、β′20和β′30为非线性状态反馈初始值。由上式可得出整定后的参数{β10，β20，β30}。
在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建如图1所示的打捆系统模型，进行时域仿真来验证该控制方法的有效性。其中火电机组采用IEEE第一标准模型，自抗扰控制和模糊算法在Matlab上编程实现，通过PSCAD/Matlab接口模块对其进行调用。
仿真运行10s时，在打捆系统并网点处施加三相短路故障，故障持续时间设置为0.05s，在没有附加阻尼控制的情况下，火电机组转速信号的响应特性如图5所示。
将系统串补度分别设置为30％和40％，PID控制和自抗扰控制的附加阻尼控制器对次同步振荡的抑制效果如图6和图7所示。
将光伏电站容量分别设置为100MW和200MW，PID控制和自抗扰控制的附加阻尼控制器对次同步振荡的抑制效果如图8和图9所示。
时域仿真结果表明，所设计的改进自抗扰附加阻尼控制器在抑制火电机组的次同步振荡时，具有超调小、收敛速度快的优势，且抑制效果优于传统的PID控制器，可以进一步提高系统的稳定性。
Claims (6)
1.一种基于改进自抗扰的光火打捆次同步振荡抑制方法，其特征在于：将火电机组的转速偏差信号进行滤波，从而得到各振荡模态下的转速分量；通过跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性误差反馈和扰动估计补偿四个环节使各转速分量能够快速且无超调地跟踪其参考值；并采用模糊控制整定误差反馈的参数，使其适应光伏波动性大、运行状态多变的特点；最后将生成的控制信号叠加到光伏逆变器的电流控制环，增强系统阻尼。主要分为以下几个步骤：
步骤(1)提取火电机组转速偏差信号；
步骤(2)滤波后得到各振荡模态下的转速分量，并给定其指令值；
步骤(3)根据输入信号和输出信号设计自抗扰控制器；
步骤(4)采用模糊算法整定误差反馈参数；
步骤(5)将控制量叠加到光伏逆变器电流控制环，使其产生正阻尼，结束。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，通过火电机组的测量环节得到其转速偏差信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，通过滤波器，得到各振荡模态下的转速分量，并给定其指令值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(3)中，对指令值安排过渡过程，建立如下的跟踪微分器：
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式中，Δωord1为对Δωord安排的跟踪信号，Δωord2为对Δωord1进行微分后产生的信号，r0为过渡过程的速度因子，h为系统的仿真步长。fhan为最速控制综合函数。
建立扩张状态观测器的表达式为：
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式中，β1，β2和β3分别为误差的增益系数；Δω1为输出量Δω的观测值，Δω2为Δω1的微分信号，Δω3为对系统模型产生的误差和外界总扰动进行估计的观测量；b0为系统所控制变量UADRC的增益，α为fal函数的幂参数，δ为fal函数线性段区间的长度。fal(e，α，δ)为位于原点附近的连续幂次函数，其目的是为了减少高频颤振现象。
反馈控制及补偿过程表达式为：
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式中，e1、e2和e0分别为观测器所提取的误差信号及其微分和积分信号，β10，β20和β30分别为e1、e2和e0的增益，b0为控制器的补偿因子。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，根据提取的转速偏差和转速偏差变化量的各反馈参数模糊控制的模型以及各参数模糊子集确定的隶属度函数，采用模糊合成的方法推导出所有参数的模糊规则表，在对各个参数进行去模糊化后，得到各个参数的修正值，在反馈参数初始值的基础上补偿其修正值，即可得出自抗扰控制器的最优反馈参数组合。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤(5)中，将控制量叠加到光伏逆变器电流控制环节，使其产生正阻尼，从而有效抑制火电机组的次同步振荡。
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| CN105186544A (zh) * | 2015-10-10 | 2015-12-23 | 江苏省电力公司电力经济技术研究院 | 基于upfc的次同步振荡抑制方法、装置及一种发电系统 |
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