CN109659940B - 一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法 - Google Patents

一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法，引入基于小波包分解结合异常值检测的微电网谐波检测算法得到各次谐波电流；利用陷波器对所采用的特定次谐波补偿控制器的积分环节进行替代，对其控制增益效果进行改善；此外利用BP神经网络对特定次谐波补偿控制器的参数进行实时动态调整。本发明将小波包分解结合异常值检测的谐波电流检测算法、陷波器改进谐波补偿控制器以及基于BP神经网络的参数整定算法结合在一起，改善微电网谐波补偿效果，提高并网微电网的电能质量。

Description

一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法
技术领域
本发明涉及微电网的运行控制，具体涉及一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法。
背景技术
随着对能源和电力供应的质量和安全性要求的提高，大电网因其不稳定以及损耗高的特性难以使用社会的发展，以分布式发电理论为基础的微电网系统越来越受到人们青睐。但是由于微电网自身容量小的特点，以及大量电力电子器件的应用，导致微电网内部的谐波问题相对于大电网更加突出。大量的谐波的存在容易导致微电网的电能质量受到严重污染，尤其是在微电网与配电网的公共连接点(Public of Common Coupling，PCC)处的电能质量更为严重，不仅会影响微电网自身的安全稳定运行，还会对配电网造成影响，甚至导致配电网并网失败。
目前现有技术中，为了抑制微电网中的谐波，通常采取在微电网中加入有源电力滤波器的方法，对并网微电网中的谐波进行治理，达到改善电能质量的目的，但是此类方法在微电网中加入了大量的器件，结构较为复杂。而且多数是对所有频率的谐波同时补偿，对储能系统容量要求较高，目前储能电池容量有限，对谐波补偿的效果并不理想。
发明内容
发明目的：本发明目的是提供一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法，在保证功率输出的情况下，对微电网特定次谐波进行补偿，并通过BP神经网络优化补偿效果，用于改善微电网的电能质量。
技术方案：本发明提供一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法，包括以下步骤：
(1)对微电网中的电流值进行采样、A/D转换，得到原始电流数字信号；
(2)对原始电流数字信号进行小波包谐波检测，通过小波包分解、滤波及小波包重构，得到各次谐波信号；
(3)对各次谐波信号进行D/A转换，得到各次谐波电流In；
(4)利用基于矢量比例积分控制(PVPI)的谐波补偿控制器对特定次谐波电流进行补偿，谐波补偿控制器由多个控制模块并联而成，各传递函数为
Figure GDA0003514234070000011
其中，ωc为影响控制器截止频率频率带宽的角频率，KP0为补偿控制的并联比例控制系数，Kp补偿控制器比例系数，KI为积分系数，s为频域的复数，ω0为基波角频率；补偿步骤包括：首先，确定谐波补偿控制器的输入为电流跟踪误差Ierror,定义电流跟踪误差
Figure GDA0003514234070000021
其中各次谐波电流In与并网电流参考值
Figure GDA0003514234070000022
复合为谐波补偿控制器的参考电流，ILabc为谐波补偿后电网电流反馈值；其次，将需要补偿的特定次谐波对应的控制模块并联，将所得电流跟踪误差Ierror作为输入信号输入至谐波补偿控制器，得到分频控制输出量UPVPI(s)，
Figure GDA0003514234070000023
其中，n为谐波次数，N为谐波次数的合集；
(5)将分频控制输出量UPVPI(s)与三角波进行调制，产生开关器件的触发脉冲信号，用于控制储能变流器，向配电网注入相应的谐波补偿电流。
为了对谐波补偿器进行优化，通过BP神经网络对谐波补偿控制器的参数KP0、KP以及KI进行实时整定。
进一步地，BP神经网络的输入层包括2个神经元，分别输入电流跟踪误差Ierror和电流跟踪误差变化率Δe；输出层包括3个神经元，分别对应KP0、KP以及KI三个待调整参数；隐藏层包括5个神经元；输出层神经元的激发函数取非负的Sigmiod函数，其表达式为
Figure GDA0003514234070000024
隐含层激发函数取正负对称的Sigmiod函数，其表达式为
Figure GDA0003514234070000025
为了优化谐波控制器的输入信号，提高谐波补偿质量，步骤(2)进一步包括，采用肖维勒准则剔除重构的各次谐波信号中的异常信号，包括：(21)计算重构的各次谐波信号的平均值I(d)av和标准差σi；(22)根据公式di＝|I(d)(t)-I(d)av|计算各次谐波信号的绝对误差，I(d)(t)代表各次谐波信号t时刻取样的信号值，I(d)av为信号平均值；(23)计算残值di/σi，根据肖维勒准则标准表确定残值阈值，将残值大于阈值的情形所对应的谐波信号剔除。
进一步地，步骤(1)还包括，在对微电网中的电流采样之前，先通过低通滤波器对其进行滤波。
有益效果：与现有技术相比，本发明的方法，可以根据储能系统容量有选择地对并网电流中的特定次频率的谐波电流进行补偿，提高微电网谐波治理能力，降低特定次频率谐波分量稳态控制的误差；并且本发明的方法采用基于BP神经网络的多参数整定控制器结合特定次谐波补偿控制器，使谐波控制器在参考电流指令变化后的一个基波周期内对特定次谐波控制器的系数进行动态调整，提高储能控制系统的动态响应能力和储能变流器的控制精度。此外，在谐波检测阶段引入肖维勒准则对小波重构后的谐波电流信号进行异常数据检测，提高了谐波电流分量数据的精度，改善谐波补偿质量，提高电能质量。
附图说明
图1为储能系统拓扑图；
图2为小波包结合异常值法检测谐波电流的过程示意图；
图3为小波包分解算法示意图；
图4为小波包频带划分示意图；
图5为特定次谐波补偿控制器结构示意图；
图6为基于BP神经网络的多参数自整定控制示意图；
图7为BP神经网络结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步描述：
如图1所示的储能系统拓扑结构。该储能系统由蓄电池和四臂双向变流器组成，ix(x＝a,b,c,0)为电网电流，Ix(x＝a,b,c,0)为储能变流器输出电流，ux(x＝a,b,c,0)为微电网电压，Lb为直流侧电感，udc1和idc分别为直流电压和直流电流。
如图2所示，为对微电网电流中特定次谐波进行补偿，采用小波包变换结合异常值检测对微电网中谐波电流进行检测分析。首先对微电网中的电流值I通过低通滤波器滤除高频部分，对得到的电流进行并对电流值进行A/D转换，转换为电流数字信号
Figure GDA0003514234070000031
根据采样频率和电网基波频率确定小波包分解的合理层数，利用公式(1)所示的小波包分解递推算法，对所采集的微电网电流信号进行多层次频带划分，其分解算法如图3所示。当微电网电流信号被小波包分解后，分解所得到的每一个子频带的带宽相同，原始电流数字信号
Figure GDA0003514234070000032
会被分解到不同的子频带中，如图4所示(取采样频率为6,400Hz、电网基波频率为50Hz)，经过多层分解后，可得到基波和各个次频率谐波在相应的尺度空间上系数。
Figure GDA0003514234070000033
其中，
Figure GDA0003514234070000034
为分解的第j层的第i个小波包系数，H(k)与G(k)分别为相互正交、多分辨率分析中的小波包分解滤波器的高通滤波系数和低通滤波系数。
对分解后的电流数字信号进行滤波处理并进行小波包重构：将被分解的电流数字信号依据其信号特点，自适应地选择与之相对应的频带，使信号的频带与频谱相匹配。通过滤波器，保留所需要滤除频次的谐波数字信号，将其余数字信号所在频带对应的分解信号置0，即可得到指定次数的空间尺度上的谐波数字信号系数。利用公式(2)所示的小波包重构递推算法，根据小波包分解得到的尺度空间系数对基波和各次谐波信号进行重构，得到较为精确的各次谐波信号。
Figure GDA0003514234070000041
为提高各次谐波电流信号的精度，较少采样导致的误差，本发明引入肖维勒准则环节对不同采样时刻的小波包重构所得的各个稳态谐波分量数据值进行异常值检测，根据数据信息建立一个数据模型，不符合该模型的样本即判定为异常数据，其具体步骤为：1)首先计算重构的各次谐波数字信号I(d)(t)的平均值和标准差σi；2)根据公式di＝|I(d)(t)-I(d)av|计算所述各次谐波信号的绝对误差，I(d)(t)代表各次谐波信号t时刻取样的信号值，I(d)av为信号平均值；3)计算残值di/σi的值，根据实际谐波要求，通过肖维勒准则标准表，确定合适的残值阈值ε，将残值大于阈值的情形所对应的谐波信号剔除，以提高所检测的各次谐波电流的精度。4)最后通过D/A转换，将各次频率的谐波数字信号转换为各次谐波电流值In(n＝3,5,7…)。
通过谐波补偿控制器对特定次谐波电流值进行补偿：本发明采用基于PVPI的特定次谐波补偿控制器，由于数字和模拟原件的精度有限，理论上的对各次谐波电流In的动态调节和快速追踪效果难以有效实现，实际谐振频率和设计谐振频率存在误差时，特定次谐波补偿控制器的增益会大幅度下降。为此，本发明利用一个具有低通滤波功能的陷波器对所采用的谐波补偿控制器的积分环节进行代替，使得谐波补偿控制器的带宽可调，在特定次谐波In的频率谐振点附近一定带宽的频率范围内，具有较高的增益，有效地提高特定次谐波的补偿控制效果，其改进控制传递函数为
Figure GDA0003514234070000042
其中，ωc为影响控制器截止频率频率带宽的角频率，KP0为补偿控制的并联比例控制系数，Kp补偿控制器比例系数，KI为积分系数，s为频域的复数，ω0为基波角频率。
如图5所示，补偿控制器的输入信号为电流跟踪误差Ierror，定义电流跟踪误差为
Figure GDA0003514234070000051
其中，待补偿的各次谐波电流值In和并网电流参考值
Figure GDA0003514234070000052
复合成补偿控制器的参考电流，ILabc为谐波补偿后电网反馈电流值。
在谐波补偿过程中，确定需要补偿的特定次谐波信号，将该次谐波频率对应的控制模块并联即可实现对该特定次频率的谐波电流的补偿控制，具有频率选择性。其控制算法的分频输出量UPVPI(s)表达式为
Figure GDA0003514234070000053
其中，n为谐波次数，N表示谐波次数的合集。
分频控制输出量UPVPI(s)与三角波进行调制，即可产生开关器件的触发脉冲即PWM信号，用于控制储能变流器(PCS)，向配电网注入相应的谐波补偿电流。同时，谐波补偿后的电网电流值ILabc反馈至电流跟踪误差Ierror处，进一步产生补偿控制器的输入Ierror，通过反馈不断进行补偿精度的调整。
在并网电流参考值
Figure GDA0003514234070000054
发生变化时，补偿控制器会延迟一个基波周期对其进行响应，补偿控制器的动态响应能力较差。为解决这个问题，提高整个系统的动态响应速度和控制精度，本发明在特定次谐波补偿控制器的中引入基于BP神经网络的多参数自整定控制器，实现PVPI控制器的参数在线实时整定。
如图6所示，根据系统的采集信息，将获取的跟踪电流误差Ierror作为特定次谐波补偿控制器的输入，为达到最佳的控制效果，将获取的跟踪电流误差Ierror和其求导计算的误差变化率Δe输入至基于BP神经网络的多参数自整定控制器中，实现对PVPI参数KP0、KP以及KI进行实时在线整定。对于BP网络的层级结构，本发明设置输入层的神经元个数为2个，分别对应输入电流跟踪误差Ierror和电流跟踪误差变化率Δe；输出层神经元个数为3个，分别对应KP0、KP以及KI三个待调整参数；隐藏层神经元个数由经验公式
Figure GDA0003514234070000055
q为隐藏层神经元个数，n为输入层个数，m为输出层个数，f为[1,10]中的整数，本发明中取为3，确定隐藏层神经元个数为5(取整数)，可得BP神经元结构如图7所示。输出层神经元的激发函数取非负的Sigmiod函数，其表达式为
Figure GDA0003514234070000056
隐含层激发函数取正负对称的Sigmiod函数，其表达式为
Figure GDA0003514234070000061
在补偿控制器进行特定次谐波补偿的过程中，设置一个阈值εI(该值可根据电网实际状况与谐波治理标准设置)，若补偿控制器的输入电流跟踪误差Ierror<＝εI，则控制器的输出电流满足谐波治理的要求；如果控制器的输出电流不满足谐波治理的要求，即补偿控制器输入电流跟踪误差Ierror>εI，则开始BP神经网络的学习，以输出误差作为修正依据，不断地对网络各层的连接加权系数进行调整，实现KP0、KP以及KI自整定，直到设定好的学习次数完成或者输出误差达到可接受的程度，学习过程结束。

Claims (5)

1.一种用于微电网特定次谐波补偿的储能变流器控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对微电网中的电流值进行采样、A/D转换，得到原始电流数字信号；
(2)对原始电流数字信号进行小波包谐波检测，通过小波包分解、滤波及小波包重构，得到各次谐波信号；
(3)对所述各次谐波信号进行D/A转换，得到各次谐波电流In；
(4)利用基于矢量比例积分控制(PVPI)的谐波补偿控制器对特定次谐波电流进行补偿，所述谐波补偿控制器由多个控制模块并联而成，各传递函数为
Figure FDA0003514234060000011
其中，ωc为影响控制器截止频率频率带宽的角频率，KP0为补偿控制的并联比例控制系数，Kp补偿控制器比例系数，KI为积分系数，s为频域的复数，ω0为基波角频率；补偿步骤包括：
(41)确定所述谐波补偿控制器的输入为电流跟踪误差Ierror,定义电流跟踪误差
Figure FDA0003514234060000012
其中各次谐波电流In与并网电流参考值
Figure FDA0003514234060000013
复合为谐波补偿控制器的参考电流，ILabc为谐波补偿后电网电流反馈值；
(42)将需要补偿的特定次谐波对应的控制模块并联，将所得电流跟踪误差Ierror作为输入信号输入至谐波补偿控制器，得到分频控制输出量UPVPI(s)，
Figure FDA0003514234060000014
其中，n为谐波次数，N为谐波次数的合集；
(5)将分频控制输出量UPVPI(s)与三角波进行调制，产生开关器件的触发脉冲信号，用于控制储能变流器，向配电网注入相应的谐波补偿电流。
2.根据权利要求1所述的储能变流器控制方法，其特征在于，通过BP神经网络对所述谐波补偿控制器的参数KP0、KP以及KI进行实时整定。
3.根据权利要求2所述的储能变流器控制方法，其特征在于，所述BP神经网络的输入层包括2个神经元，分别输入电流跟踪误差Ierror和电流跟踪误差变化率Δe；输出层包括3个神经元，分别对应KP0、KP以及KI三个待调整参数；隐藏层包括5个神经元；输出层神经元的激发函数取非负的Sigmiod函数，其表达式为
Figure FDA0003514234060000015
隐含层激发函数取正负对称的Sigmiod函数，其表达式为
Figure FDA0003514234060000016
4.根据权利要求1所述的储能变流器控制方法，其特征在于，所述步骤(2)进一步包括，采用肖维勒准则剔除重构的各次谐波信号中的异常信号，包括：
(21)计算重构的各次谐波信号的平均值I(d)av和标准差σi；
(22)根据公式di＝|I(d)(t)-I(d)av|计算所述各次谐波信号的绝对误差，I(d)(t)代表各次谐波信号t时刻取样的信号值，I(d)av为各次谐波信号的平均值；
(23)计算残值di/σi，根据肖维勒准则标准表确定残值阈值，将残值大于阈值的情形所对应的谐波信号剔除。
5.根据权利要求1所述的储能变流器控制方法，其特征在于，所述步骤(1)还包括，在对微电网中的电流采样之前，先通过低通滤波器对其进行滤波。
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