CN111585267A - 一种基于单相光伏储能一体机的新型adrc分层协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单相光伏储能一体机的新型ADRC分层协调控制方法，包括直流母线分层控制和新型自抗扰控制两个部分。其控制效果在于：当在系统受到外部扰动时，采用新型的ADRC分层协调控制，能减少直流母线电压超调量以及响应时间，提高系统稳定性以及蓄电池的使用寿命。新型ADRC分层协调控制的实现过程为：首先对ADRC控制器中的ESO输出数据Z1和Z2进行采样；将Z1作为输入变量，Z2作为其输出变量，用FWA–LSSVM算法对其进行离线训练，得到其最优回归模型。然后将训练好的最优回归模型放入到分层协调控制系统中的ADRC控制器中，最后在分层协调控制的基础上，用新型ADRC控制器取代蓄电池双闭环控制中的电压外环的PI控制器，就得到了基于FWA–LSSVM改进ADRC的单相光伏储能一体机储能端的控制结构。
Description
技术领域
本发明涉及一种光伏储能一体机协调控制方法，尤其涉及的是一种基于直流母线电压分层协调控制的优化控制方法。
背景技术
能源危机和环境危机大大促进了风能、太阳能等可再生能源分布式发电的发展，同时可再生能源分布式发电也面临着重大挑战，主要是间歇性的影响以及连接电网带来的技术问题。例如，光伏发电系统受到可变输入和负载约束的影响，如太阳辐射的巨大变化、负载条件的突变，以及在某些情况下，公共耦合点上发生的故障。随着光伏储能一体机以及直流微网等相关技术的发展，对稳定功率变换器直流母线电压的合理管理也提出了新要求。
当光伏储能一体机在并网模式下受到一些干扰，如环境条件的变化、系统负载变化以及电网发生故障等，直流母线电压会产生波动，出现超调或负尖峰以及电压下降现象。而直流母线电压的调节不当也可能导致光伏系统效率低下。直流母线电压的不稳定性也可能传播至光伏系统，因此在某些情况下，对蓄电池储能系统进行直流母线电压分层协调控制，减少故障传递是必不可少的。
蓄电池储能系统采用分层协调控制虽然可在一定程度上起到抑制直流母线电压波动的作用，但是光储一体机分别处于辐照度阶跃变化和电网故障等临界条件下，直流母线电压也会出现类似幅度的超调与负尖峰。而采用蓄电池和超级电容构成的混合储能系统虽然能减小了直流母线电压超调与负尖峰,减少了蓄电池的循环充放电次数,延长蓄电池的使用寿命。但是蓄电池作为一种成熟的技术，在成本和性能之间进行合理的权衡，仍然是当今缓解可再生能源问题的首选。
发明内容
针对单相光伏储能一体机所采用的分层协调控制在并网模式下受到一些干扰，直流母线电压也会出现较大的超调与负尖峰等问题，本发明公开了一种新型的自抗扰分层协调优化控制策略，减小了直流母线电压的超调与负尖峰现象。
本发明主要是通过如下方案所实现：
由于光储一体机分别处于辐照度阶跃变化和电网故障等临界条件下，直流母线电压也会出现类似幅度的超调与负尖峰现象。为加强光储一体机的抗干扰能力，减小超调量和较快的响应速度，本发明提出一种基于烟花算法(FWA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)改进自抗扰控制器(ADRC)的分层协调控制。利用烟花算法优化最小二乘支持向量机的核参数和惩罚系数，得到FWA-LSSVM最优回归模型；同时，将得到的FWA-LSSVM最优回归模型与自抗扰控制器相融合来优化分层协调控制，以此提升光储一体机的鲁棒性。
新型自抗扰分层协调控制的实现过程为：首先对ADRC控制器中的ESO输出数据Z1和Z2进行采样；将Z1作为输入变量，Z2作为其输出变量，用FWA–LSSVM算法对其进行离线训练，得到其最优回归模型。然后将训练好的最优回归模型放入到分层协调控制系统中的ADRC控制器中，如图1所示。最后在分层协调控制的基础上，用新型ADRC控制器取代蓄电池双闭环控制中的电压外环的PI控制器，就得到了如图2所示的基于FWA–LSSVM改进ADRC的单相光伏储能一体机储能端的控制结构图2。
本发明的技术效果在于：当在系统受到外部扰动时，采用新型的ADRC分层协调控制，能减少直流母线电压超调量以及响应时间，提高系统稳定性以及蓄电池的使用寿命。
附图说明
图1是基于FWA–LSSVM改进ADRC控制结构图；
图2是新型自抗扰控制结合分层协调控制策略结构图
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的优化算法作进一步的详细说明。
步骤1：初始化算法基本参数。
选定烟花种群N和最大迭代次数T的值，初始化各烟花的位置；将样本集随机分为训练样本集和测试样本集两部分。
步骤2：训练样本。
根据各烟花的位置和训练样本，通过LSSVM原理计算出回归模型中的参数变量a和b的值，得到函数的回归模型为：
步骤3：测试样本。
选取RBF作为LSSVM的核函数，则回归模型变为：
由于每个烟花个体Xi的位置分别是回归模型的惩罚因子和核参数，即(γ，ζ)。根据各烟花位置、测试样本和预测模型参数变量值，可通过式(2)计算出预测输出值，并通过式(3)均方根误差作为获得LSSVM最优参数的适应度函数计算出各烟花的适应度值。
式(3)中:f(xi)代表第i个样本的适应度值，n代表样本的总数量，yi代表第i个样本的当前输出值，
是第i个样本的估算输出值。
步骤4：烟花算法寻优操作。
式(4)和式(5)中,m和d属于控制爆炸的火花和爆炸的幅度的常数；ymax和ymin属于当前烟花个体中适应度值最劣和最优；f(xi)属于个体xi的适应度值；ε属于常数。
为了防止烟花爆炸后生成的火花数目太多或者太少，需要对产生的火花数目做出约束：
式(6)中，Si属于第i个烟花能够生成的火花数目值，round()属于取整函数，am和bm属于产生火花的上界值和下界值。
1)位移操作
烟花个体位置更新公式如下：
式(7)中，random(0,Ai)表示在幅度Ai中所产生的平均任意数。
2)变异操作
FWA的变异过程数学计算公式为：
式(8)中，g属于高斯分布随机数。
对产生超出限定范围外的火花利用式(8)的映射规则将其映射到可行域范围内。
3)映射规则
映射规则的数学计算公式如下：
式(9)中，
代表在第k维中的地点；
和
分别代表第k维上的最大值和最小值。
步骤5：判断操作。
按步骤4计算适应度是否满足迭代的终止条件，若达到，则取当前种群中烟花和火花个体最小适应度值ymin＝min(f(xi))为所寻最优位置，否则将步骤5中ymin和其他当前种群中采用选择策略保留的种群组成新的种群，重复步骤2继续迭代。
步骤6：更新LSSVM中的惩罚因子γ和核函数核宽度ζ。
利用步骤4得到的最优位置对LSSVM中的惩罚因子γ和核函数核宽度ζ进行更新，得到最优回归模型。
Claims (3)
1.一种基于单相光伏储能一体机的新型ADRC分层协调控制，其特征在于包括直流母线电压分层协调控制和新型自抗扰控制两个部分。
2.基于权利要求1提出的一种基于单相光伏储能一体机储能端的新型ADRC分层协调控制，其特征在于所描述的直流母线分层协调控制是指单相光伏储能一体机在并网模式下将蓄电池荷电状态与直流母线电压相结合，并设置直流母线电压控制的上下限，只有当蓄电池直流母线电压的偏差超过一定范围时才进行充放电，其控制结构如图。
3.基于权利要求1提出的一种基于单相光伏储能一体机的新型ADRC分层协调控制，其特征在于所描述的新型自抗扰控制实施方案步骤如下：
步骤1：对ADRC控制器中的ESO输出数据Z1和Z2进行采样；
步骤2：将Z1作为输入变量，Z2作为其输出变量，用FWA–LSSVM算法对其进行离线训练，得到其最优回归模型；
步骤3：将训练好的最优回归模型放入到分层协调控制系统中的ADRC控制器中；
步骤4：在分层协调控制的基础上，用新型ADRC控制器取代蓄电池双闭环控制中的电压外环的PI控制器。
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