CN113889999B - 一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 - Google Patents
一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113889999B CN113889999B CN202111243715.6A CN202111243715A CN113889999B CN 113889999 B CN113889999 B CN 113889999B CN 202111243715 A CN202111243715 A CN 202111243715A CN 113889999 B CN113889999 B CN 113889999B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- disturbance
- voltage
- value
- control
- grid
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 title description 5
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 56
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 4
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 22
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 7
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 6
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 5
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 2
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 2
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000004836 empirical method Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J1/00—Circuit arrangements for dc mains or dc distribution networks
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/60—Arrangements for transfer of electric power between AC networks or generators via a high voltage DC link [HVCD]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Electrical Variables (AREA)
- Dc-Dc Converters (AREA)
Abstract
本发明公开了一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统,构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;建立电压外环控制的扰动方程;根据小信号模型和扰动方程建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;通过电压控制外环得到下一时刻的占空比d;直流微网的母线观测电压值vo依据下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
Description
技术领域
本发明属于中低压直流微电网技术领域,具体涉及一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统。
背景技术
电气化对人类社会生产生活、经济发展起着重要作用。目前,人类基本活动离不开电力供应,如照明、取暖、电脑、家用电器的使用等。电力也成为了衡量国家贫困指数之一。随着电力电子和配电网的快速发展,传统电网面临着巨大的挑战。一方面,为了缓解化学能源带来的环境污染的问题的发展,光伏、风电等新能源受到了众多学者的关注。另一方面,由于电力电子器件的大规模应用,交直流配电网相互耦合,导致电能质量现象的来源更加复杂。在一些新能源较为充沛的地区或者传统配电网受限制的区域,微电网技术可以为该地区提供持续可靠的用电。但是由于新能源的间歇性出力与不可预测性,负载波动的随机性,对微电网的电能质量造成了一定程度的冲击。
直流微电网是充分利用新能源发电的一种有效形式,具有经济、高效、功率转换少、易于管理等优点。此外,直流电源和负载的大量使用也增加了直流微电网的应用。为了维持直流母线电压的稳定,需要采用储能系统对直流微电网进行电源管理。储能系统在近些年得到了迅速的发展,储能模块现在用于配电网中,进行电网削峰填谷的电能质治理。储能模块对微电网至关重要。微电网并网时,储能模块可以协调整体的功率分配,在新能源发电能量较多时,将多余的的能量储存在储能模块中;在微电网离网时,储能作为整体的能源模块,可以协同新能源一起为负载供能,而在新能源出力不足时,储能模块可以支撑母线电压,保证微电网的电能质量。由于储能模块在系统不同工作状态时,能量流动的方式不同。因此,储能端口应具备双向传输的要求。传统的储能端口为BUCK/BOOST双向端口,该结构具有控制、建模简单,成本低廉等优势。然而,随着直流微电网电压等级的发展,尤其是能量路由器的发展,使得储能应用的电压等级迅速上升。因此,考虑到电压等级的等级与安全性,以DAB拓扑为DC-DC变流器的储能结构逐渐进入大众的视野。以DAB等隔离型拓扑所构成的储能模块有较高的传输效率,而且相比于非隔离型拓扑,其电压等级改变灵活,拓展性强,具有一定优势。
自抗扰控制技术是对传统反馈技术中一些问题独特的见解,例如高频噪声、线性组合、反馈扰动等。传统PI控制通过系统输出的误差来进行反馈调节,具有一定的滞后性,且反馈调节可能会存在超调等问题,对一些需要精密控制的场合来说不太适合。其最大的优点就是它将系统内外所有因素的影响归结为总扰动,通过总扰动来预测下一时刻的扰动,从而补偿扰动。通过改造其控制器的结构,提出了一种更加实用的线性自抗扰控制技术,该技术简化了控制器与控制函数,因此具有更强的普适性。现在,自抗扰控制技术已经广泛应用于无人机、机械控制中,甚至一些需要精密控制的航天器也采用自抗扰控制技术。
通过扰动消除扰动的核心思想较好的契合了直流微电网抑制电压扰动的要求。因此,利用自抗扰技术来抑制直流微电网的电压波动,可以有效提升系统的稳定性,对直流微电网的电能质量治理具有一定效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统,利用自抗扰控制器采集母线电压波动及微分,通过储能端口DAB变换器抑制直流微电网的电压波动。
本发明采用以下技术方案:
一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,包括以下步骤:
S1、构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;
S2、建立电压外环控制的扰动方程;
S3、根据步骤S1得到的小信号模型和步骤S2得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;
S4、通过步骤S3得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
S5、直流微网的母线观测电压值vo依据步骤S4得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
具体的,步骤S1中,DAB变换器通过电压闭环控制稳定母线电压,设定DAB变换器工作在SPS模式,得到系统的传输功率P,根据传输功率P确定输出电流io;对输出电流io进行扰动分析,确定DAB变换器的输出电流扰动与输入电压的扰动系数λ以及输出电流扰动与输入占空比的扰动系数μ,即构建电流扰动下的DAB变化器的小信号模型。
进一步的,对输出电流io进行扰动分析如下:
其中,D与vbat是DAB变换器电路运行的稳态值,为函数f的偏导,为输入端电压的偏导,为输入端电压的扰动,为占空比的扰动,d为占空比。
进一步的,DAB变换器的输出电流与输入端的扰动以λ及输入占空比的扰动μ为:
其中,D与vbat是DAB变换器电路运行的稳态值,为函数f的偏导,Vbat为输入端电压稳态值,n为DAB变化器增益比,Ts为系统开关的时间周期,Lr为系统传输电感,为占空比的扰动,为f函数对占空比d的偏导,d为占空比。
具体的,步骤S2中,电压外环控制的扰动方程具体为:
其中,为输出侧电压的扰动,Gvs(s)为输出电压到占空比的传递函数,为占空比的扰动,Zout(s)为DAB变换器的输出阻抗,为输出侧电流的扰动。
具体的,步骤S3中,根据步骤S2中得到的扰动方程建立的控制外环,自抗扰控制器包括扩张状态观测器与非线性误差反馈控制率,扩张状态观测器为二阶观测器,扩张状态观测器用于产生输入信号的追踪值z1和母线电压的微分预测值z2,非线性误差反馈控制率为误差信号的整合与扰动的补偿;扩张状态观测器的输入为直流微网的母线电压得到观测电压值vo与设定的直流微网下一时刻母线参考电压值voref;经过扩张状态观测器后得到微电网直流母线电压的追踪值与微分的预测值,自抗扰控制器以直流母线电压为主要控制目标,通过扩张状态观测器内部的b0系数补偿占空比d的扰动,通过观察微分预测值z2确定负载电流的变化,将负载电流前馈到控制回路,快速补偿系统扰动。
进一步的,储能工作在放电模式,通过限幅环节限制DAB变换器的输出功率在正方向,并限制DAB变换器的占空比为0~0.5。
进一步的,扩张状态观测器具体为:
其中,e1为电压追踪值与实际值的差,为的电压追踪值的微分,为系统预测的总扰动,z1电压追踪值为,z2为微分预测值,vo为输出侧电压,β1、β2为增益系数,μ为占空比d的补偿系数。
具体的,步骤S4具体为:
扩张状态观测器通过内部运算与对输入信号的观测,得到输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2,以及系统总体的扰动z3;输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2送入反馈控制率,与直流微网下一时刻母线参考电压值voref进行乘积、微分运算,得到反馈控制率的总输出uo,再与扩张状态观测器预测的总体扰动z3运算,减去系统预测的总扰动,得到下一时刻的占空比输入值d。
本发明的另一技术方案是,一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制系统,包括:
构建模块,构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;
扰动模块,建立电压外环控制的扰动方程;
控制模块,根据构建模块得到的小信号模型和扰动模块得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;
计算模块,通过控制模块得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
自抗扰模块,直流微网的母线观测电压值vo依据计算模块得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益效果:
本发明一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,相比于传统的DAB变换器单环控制,自抗扰控制方法通过采集输出端的电压预测下一时刻的扰动,再进行前馈补偿,可以改善DAB变换器的动态特性,增加直流微电网的抗扰动能力。
进一步的,步骤S1中,通过DAB小信号模型的分析,寻找在某一近似稳态工作点时,电流、电压、功率、占空比等变量的函数关系,通过函数关系来确定输出电流io与占空比d之间的定量关系。
进一步的,对输出电流io进行扰动分析的目的在于确定输出电流扰动与占空比扰动的关系,简化DAB变化器的小信号模型,将电流与电压、功率、增益、电路参数之间的关系简化为电流与占空比之间的单变量关系。
进一步的,DAB变换器的输出电流与输入端的扰动系数λ以及输入占空比的扰动系数μ是由电流与占空比之间的函数关系求导得到的,它们是跟电路参数相关的一个常量,通过系数可以更加简洁的进行DAB变换器的数学分析。
进一步的,步骤S2中,电压外环控制的扰动方程的构建是为了扩张状态观测器的数学模型的构建,将自抗扰控制技术中各个模块的模型实际化,构建适用于DAB变换器电压控制外环的自抗扰控制模型。
进一步的,步骤S3中构建的以自抗扰控制器为核心的电压控制外环是直流微电网抵抗扰动的具体实现方式。上述的数学分析构建了自抗扰控制的模型,需通过步骤S3的电压控制外环实现对DAB变换器占空比的调制。
进一步的,储能工作在放电模式,即通过限幅环节限制DAB变换器的输出功率在正方向可以简化场景,事实上不管储能工作在放电模式或者是充电模式,即无论是否通过限幅环节限制并限制DAB变换器的输出功率在正方向,本发明中提出的自抗扰控制方法均适用。。
进一步的,DAB变换器的占空比为设置为0~0.5是因为DAB变换器的效率曲线在占空比为0~0.5这一区间是单调增加的。如果占空比超过0.5,那么当前时刻占空比所对应的传递功率必然与0~0.5这一区间中的某一占空比下的传输功率一致。为避免函数关系错乱,因此限制DAB的占空比为0~0.5。
进一步的,扩张状态观测器的构建可以对检测的输出电压进行调理,得到输出电压的追踪值与微分预测值,再通过输出电压的追踪值与微分预测值得到系统总扰动的估计,最后通过前馈环节进行扰动的补偿。
进一步的,步骤S4中通过电压控制外环,得到下一时刻的包含占空比d、传输功率的一个函数值,再通过功率-占空比的函数关系进行求解,得到下一时刻DAB变化器开关管的占空比控制信号。
综上所述,本发明将自抗扰控制技术应用于直流微电网的DAB变换器,通过DAB变换器的小信号模型分析输出电流与占空比d之间的扰动关系,简化DAB的小信号模型。利用简化的小信号模型进行自抗扰控制器数学模型的构建,并通过电压控制外环进行具体控制方式的实现。自抗扰控制器通过检测输出电压,预测并补偿系统扰动,输出下一时刻的占空比d,改善DAB变换器输出的动态特性,并增加直流微电网的抗扰能力,改善直流微电网的电能质量。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明中应用自抗扰控制的拓扑形式图;
图2为本发明的控制器总体结构示意图;
图3为本发明的控制器中扩张状态观测器内部的结构示意图;
图4为本发明中扩张状态观测器的仿真输出图;
图5为母线电压扰动情况图,其中,(a)为采用传统PI控制;(b)为采用自抗扰控制器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的,其中为了清楚表达的目的,放大了某些细节,并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的,实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差,并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
直流微电网的母线电压由储能端口DAB变换器支撑,直流微电网包括储能模块,光伏模块,功率负载;
规定能量从储能传输至直流母线为正方向。在直流微电网运行的过程中,可能存在的光伏的功率波动,或是功率负载的投切造成的功率变化。储能模块检测到光伏出力大于功率负载出力时,能量流动方向为负,此时为光照充足且功率负载需求功率较低;储能模块检测到光伏出力不足时,储能端功率流动方向为正,此时可以视作光照不足,储能模块与光伏模块一起维持直流母线的电压稳定。在以上情况中,由于系统功率的波动,导致直流母线出现电压波动的现象,轻则影响用户侧用电品质,重则造成故障,对整个微电网稳定性造成一定影响。
本发明提供了一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,直流微电网的光伏模块连接boost电路,光伏模块的输出功率受温度与光照强度影响,在一定光照强度与温度下,通过扰动观测法使得光伏的输出功率最大;储能模块通过DAB变换器连接至直流母线,根据整个系统的能量平衡情况判断能量流动的方向。
自抗扰控制技术是通过扩张状态观测器将系统的总扰动扩张为新一维度的向量,再通过前馈的方法进行扰动的补偿,达到抑制扰动的效果。请参阅图1,过渡过程指的是微分-跟踪器,v代表输入信号,v1是v的追踪信号,v2为v1的微分信号,对输入信号作调制,可以得到输入信号的信息,例如微分,二阶微分等,通过这些信息可以对输入信号作以调理,增加滤波环节抑制噪声等杂散因素,因此该控制器需要具有一定的快速性与精确性。
扩张状态观测器的输入是系统的控制输入u与实际输出y,输出根据控制器阶数的不同而不同,以电路的二阶系统为例,输出z1为输入信号的y的预测量,而z2为输入信号y微分的预测量。最重要的部分是z3,该输出是系统总体扰动的估计量。在得到这三个输入量之后进入非线性误差反馈控制率,进行扰动的调理与抑制。扩张状态观测器的作用是通过对输入信号以及调理信号的检测,提取输入信号的导数,将所有的扰动扩张为新一阶的状态。
在该电路二阶系统中:
其中,f(x..)为系统内外总扰动的表达式,u为控制输入量,扩张状态观测器将该总扰动扩展为新一维度的状态:
x3=f(x1,x2,w(t)) (2)
最终得到新的电路系统总体表达式如下:
通过建立的新一维度的表达式,电路系统的扰动也被表达了出来,再通过非线性组合方式将系统观测到的扰动与预测的扰动进行补偿,提升系统的动态特性。
而针对非线性状态误差反馈控制律,首先提出一种fal函数:
其中,fal函数是一种典型的数学拟合函数,其具有小增益,大误差;大增益,小误差的特性;fal函数中α与δ可以是系统参数的一部分,一般针对每个状态量δ相同,而ɑ可以在小范围间调整。通过该函数,系统的输出表示为:
u0=k1fal(e1,α1,δ)+k2fal(e2,α2,δ) (5)
其中,e1,e2为非线性误差反馈控制率的输入,也就是扩张状态观测器的估计量于实际量的差。
而系统的总体输出进一步表示为:
其中,z3为系统估计的扰动量。
自抗扰控制器的总体工作流程如下:
系统通过测量母线电压,得到母线电压的追踪值与微分值,追踪值送入控制器与参考电压比较得到一个反馈值的偏差,随后再根据母线电压的微分值,预测母线电压变化,将预测的电压变化与偏差进行计算,得到下一时刻的占空比。自抗扰控制在应用于一、二阶系统控制时控制效果较好,对于高阶系统,由于涉及到的参数过多,而参数细小的调节就可能引起控制结果变化,因此该控制技术在高阶系统中应用不多。而目前自抗扰控制的调参方法多为经验法。
整个控制系统的原理为:
根据DAB变换器端口单移相控制的功率传输方程,推导出负载电流表达式;随后,通过小信号扰动以及基尔霍夫方程建立直流母线电压外环的小信号表达式;根据储能端电压不变这一条件,简化方程;根据自抗扰控制器的特点,建立DAB变换器端口的一阶线性自抗扰电压控制器,通过对直流母线电压的检测调理,输出下一时刻的直流母线电压追踪值与微分预测值,在补偿扰动后再调理输出下一时刻的占空比d。
通过对直流微电网储能DAB变换器的电压外环应用自抗扰控制技术,可以有效的降低直流母线的电压波动,具有一定的电能质量改善效果。
本发明一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,包括以下步骤:
S1、构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;
请参阅图2,为端口的控制拓扑,vbat是储能端电压,在整个系统的控制中可以视为不变。Lr为系统传输电感,io为DAB变换器的输出,iload为负载电流输出;c为负载侧稳压电容;DAB变换器通过电压闭环控制来稳定母线电压;在微电网中,为了充分利用新能源,一般光伏模块始终工作在MPPT模式;系统的电压扰动由系统的功率扰动造成,对该系统进行分析。
首先设定DAB变换器工作在SPS(单移相调制)模式,因为该控制方法具有控制简单、效果良好的优势,在工业中广泛应用。对于双移相控制、三移相控制与拓展移相控制,本发明提出的自抗扰控制方法同样适用,只是在建模分析时稍有不同。在SPS控制模式下,系统的传输功率为:
其中,Ts为系统开关的时间周期,d为开关管的占空比。式(7)是通过对传输电感一个周期内传输的电流进行分析得到,分析过程不是本发明重点,因此不再赘述。
通过上式,系统的输出电流io表示为:
在上式中,仅有vbat,d两个变量,剩下都是在DAB变换器电路设计时考虑到的系统参数。因此,DAB变换器的输出电流io看作是vbat与d的函数,便于后续设计,为了对DAB变换器建立小信号模型,根据上式进行扰动分析:
其中,D与vbat是DAB电路运行的稳态值,从上式子可以看出,DAB变换器的输出电流与输入端的扰动以及输入占空比的扰动有关,两个系数λ,μ的表达式如下:
系数的取值跟整个系统参数有关,而与扰动无关,因此得到DAB变换器输出的电流扰动与输入扰动的关系,便于后续电压外环方程的建立。
事实上,得到的DAB变换器小信号模型并非精确模型,在DAB变换器电路控制中,没有所谓的“稳态运行值”。常见的DC-DC变化器如buck,boost电路,在输入输出电压一定的情况下,其占空比为定值,因此该点作为小信号扰动的稳态运行值。而由DAB变换器电路的功率传输方程可知,其占空比与负载侧电压,传输功率均有关。因此在控制DAB变换器输入输出电压一定的条件下,占空比D跟输出功率有关。在负载功率改变后,占空比有新的稳定值。但是,分析方法仍然适用,在直流微电网系统稳定的条件下,功率的改变会有限额,因此占空比下一时刻的稳态值在当前稳态值的附近。此外,得到的系数通过后续过程的参数调节进行弥补。
S2、建立电压外环控制的扰动方程;
由DAB变换器的输出侧电容两端的基尔霍夫定律得到节点的电流方程如下:
而由上述分析中可知,储能端电压在实际正常工作的范围内,可以视为恒压源,因此,上式化简为:
经过调整,建立针对DAB变换器端口输出电压的扰动方程:
根据上式建立电压外环控制框图请参阅图3,由于voref为定值,因此过渡过程这一环节可以省略,整个系统的输入是实际电压观测值,输出是占空比d。
S3、根据步骤S1得到的小信号模型和步骤S2得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;
自抗扰控制器由扩张状态观测器与非线性误差反馈控制率组成。扩张状态观测器为二阶观测器,fal函数具有小增益大误差、大增益小误差的特点,是一应用良好的非线性函数;观测器内部的增益函数β1、β2为系统参数,非线性误差反馈控制率为误差信号的整合与扰动的补偿,β影响系统的响应速度与超调,参数b0影响系统的补偿效果。
具体控制流程请参阅图3,voref是电压外环的参考电压,vo是直流母线的测量电压,扩张状态观测器的作用是产生输入信号的追踪值z1和母线电压的微分预测值z2,β1,β2,β3是设定的参数,类似于PI控制器里面的PI参数,b0是扰动的补偿系数。三个参数均需在一定范围内。b1过大会使得输出振幅增加,而过小的β1会影响自抗扰控制器的追踪速度。b2过小会增加系统的振幅与振动次数,过大的β2则会增加系统的高频噪声。b3同样影响系统的跟踪速度。b0由两部分组成,一部分根据系统算出来的扰动的系数,在本发明中即为电容等构成;另一部分则是系统的调制系数。b0决定的扰动的补偿范围。在补偿扰动的过程中,如果补偿效果不理想则可以适当增加补偿系数。在直流微电网工作过程中,储能通过检测直流母线电压情况来判断储能模块工作在充电模式或者是放电模式,直流母线电压过高,储能即工作在充电模式;直流母线电压低于阈值,储能模块工作在放电模式。
为了便于说明本发明的工作原理,仅使储能工作在放电模式。限幅环节有两个功能,一个是为了限制DAB变换器输出功率在正方向,便于控制变量;第二是由于DAB变换器拓扑的输出功率曲线为二次函数,在占空比达到0.5时输出功率最大,因此限制DAB变换器的占空比在0至0.5之间,该区间DAB变换器的输出功率单调增加,不会产生占空比改变方向的误判。D之后的调制函数是根据开关频率等设定的,调制后的输出即为系统需要的输出。
扩张状态观测器系统的输入是直流微网的母线电压得到观测电压值vo与设定的直流微网下一时刻母线参考电压值voref;经过扩张状态观测器后得到微电网直流母线电压的追踪值与微分的预测值。线性自抗扰系统以直流母线电压为主要控制目标。占空比d与直流电压之间存在一定的关系,因此可以通过扩张状态观测器内部的b0系数来补偿d的扰动,负载电流被认为是整个系统的整体扰动。通过观察负载电流z2的微分,可以预测负载电流的变化,将负载电流前馈到控制回路,快速补偿系统扰动。
最终的扩张状态观测器数学表达式如下:
S4、通过步骤S3得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
扩张状态观测器通过内部的运算与对输入信号的观测,得到输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2,以及系统总体的扰动z3;其中,输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2送入反馈控制率,与voref进行乘积、微分运算,得到反馈控制率的总输出uo,再通过与扩张状态观测器预测的总体扰动z3,减去系统预测的总扰动,得到下一时刻的占空比输入值d;
S5、直流微网的母线观测电压值vo依据步骤S4得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制,抵抗系统功率波动带来的冲击。
本发明再一个实施例中,提供一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制系统,该系统能够用于实现上述抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,具体的,该抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制系统包括构建模块、扰动模块、控制模块、计算模块以及自抗扰模块。
其中,构建模块,构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;
扰动模块,建立电压外环控制的扰动方程;
控制模块,根据构建模块得到的小信号模型和扰动模块得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;
计算模块,通过控制模块得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
自抗扰模块,直流微网的母线观测电压值vo依据计算模块得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
本发明再一个实施例中,提供了一种终端设备,该终端设备包括处理器以及存储器,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等,其是终端的计算核心以及控制核心,其适于实现一条或一条以上指令,具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能;本发明实施例所述的处理器可以用于抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法的操作,包括:
构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;建立电压外环控制的扰动方程;根据小信号模型和扰动方程建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;通过电压控制外环得到下一时刻的占空比d;直流微网的母线观测电压值vo依据下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
本发明再一个实施例中,本发明还提供了一种存储介质,具体为计算机可读存储介质(Memory),所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备,用于存放程序和数据。可以理解的是,此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质,当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间,该存储空间存储了终端的操作系统。并且,在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令,这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是,此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器,也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令,以实现上述实施例中有关抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法的相应步骤;计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤:
构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型;建立电压外环控制的扰动方程;根据小信号模型和扰动方程建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环;通过电压控制外环得到下一时刻的占空比d;直流微网的母线观测电压值vo依据下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如一低压直流微电网,母线电压为220V,光伏功率、储能功率与负载功率始终平衡;光伏模块通过Boost模块连接至直流母线,Boost模块的作用是对光伏端口输出电压进行升压,以及MPPT工作模式的调节,光伏模块的输出功率跟温度、光照强度有关,光伏模块始终工作在MPPT模式以最大化利用能源;储能模块通过隔离型DAB变换器连接至直流微电网母线,DAB变换器模块的作用是对储能端电压进行升压,通过隔离型拓扑对电池进行一定程度的保护,储能模块为电池,其端电压在一定时间内可以视为不变,储能模块始终工作在放电模式。负载为直流电阻负载,直接连接于直流母线。
储能端电压在一定时间内可视为不变,开关管Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q7、Q8、需在安全耐压范围内选择,C1为储能端滤波电容,C2为负载端稳压电容,DAB变换器各参数的设计以端口传输功率为准,端口传输功率需要满足整个微电网的系统功率平衡;储能端电流需要限额在一定范围之内,起到保护储能电池寿命的作用。
通过单移相控制传输功率推导电流小信号表达式,再通过基尔霍夫方程推导出电压外环小信号表达式,该表达式表明直流微电网电压的扰动与副边电容大小、负载电流的扰动、原边电压的扰动以及输入占空比的扰动相关,通过限制副边电容与原边电压,得到母线电压扰动与输入占空比扰动、负载电流扰动的关系,建立DAB变换器电压外环的自抗扰控制系统,在maltlab中建立能量路由器直流储能端口进行验证。
首先,为了观察扩张状态观测器的跟踪功能,将观测模块添加到电压信号的输入和输出中。从图4可以看出,当电压vo变化时,扩张状态观测器的输出z1可以跟踪输入电压的变化。部分纹波也被扩张状态观测器模块滤掉,显示出该系统良好的电压跟踪功能。
从图5(a)看出,当负载功率从1.5kW变化到2.5kW时,直流母线电压在0.02s内从220V下降到214V,然后缓慢上升到设定电压。调节过程持续0.08s。按直流电能质量标准,波动率不超过10%。
在控制回路中加入LADRC后,如图5(b)所示,与PI控制器相比,LADRC方法的起始超调量较小,跟踪速度也较快。当负载功率变化时,电压在0.005s内由220V下降到219V,然后在219V附近振荡。振荡幅度约为1V,不影响直流微电网中器件的工作状态。
仿真结果表明,当负载功率变化时,采用LADRC控制策略的直流微电网波动幅度减小,调节时间显著缩短,使直流母线电压具有较好的动态特性。提高了微电网的直流电能质量。
为了验证所提出的控制策略,首先调整PI参数,使直流纹波与线性自抗扰控制一致。电路拓扑中的其他参数尚未更改。负荷功率在开始时设置为1.5kW,然后在0.2s(模拟时间)切换至2.5kW。0.4s时,负荷功率降至1.5kW。
仿真结果如下:
表1能量路由器仿真参数
综上所述,本发明一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统,在负载与新能源功率变化的条件下,直流微电网在孤岛模式下的母线电压波动幅值减小,持续时间降低,对直流微电网电能质量的改善具有一定意义。
以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型,DAB变换器通过电压闭环控制稳定母线电压,设定DAB变换器工作在SPS模式,得到系统的传输功率P,根据传输功率P确定输出电流io;对输出电流io进行扰动分析,确定DAB变换器的输出电流扰动与输入电压的扰动系数λ以及输出电流扰动与输入占空比的扰动系数μ,构建电流扰动下的DAB变化器的小信号模型;
S2、建立电压外环控制的扰动方程;
S3、根据步骤S1得到的小信号模型和步骤S2得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环,根据步骤S2中得到的扰动方程建立的控制外环,自抗扰控制器包括扩张状态观测器与非线性误差反馈控制率,扩张状态观测器为二阶观测器,扩张状态观测器用于产生输入信号的追踪值z1和母线电压的微分预测值z2,非线性误差反馈控制率为误差信号的整合与扰动的补偿;扩张状态观测器的输入为直流微网的母线电压得到观测电压值vo与设定的直流微网下一时刻母线参考电压值voref;经过扩张状态观测器后得到微电网直流母线电压的追踪值与微分的预测值,自抗扰控制器以直流母线电压为主要控制目标,通过扩张状态观测器内部的b0系数补偿占空比d的扰动,通过观察微分预测值z2确定负载电流的变化,将负载电流前馈到控制回路,快速补偿系统扰动;
S4、通过步骤S3得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
S5、直流微网的母线观测电压值vo依据步骤S4得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1中,对输出电流io进行扰动分析如下:
其中,D与vbat是DAB变换器电路运行的稳态值,为函数f的偏导,为输入端电压的偏导,为输入端电压的扰动,为占空比的扰动,d为占空比。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1中,DAB变换器的输出电流与输入端的扰动以λ及输入占空比的扰动μ为:
其中,D与vbat是DAB变换器电路运行的稳态值,为函数f的偏导,Vbat为输入端电压稳态值,n为DAB变化器增益比,Ts为系统开关的时间周期,Lr为系统传输电感,为占空比的扰动,为f函数对占空比d的偏导,d为占空比。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2中,电压外环控制的扰动方程具体为:
其中,为输出侧电压的扰动,Gvs(s)为输出电压到占空比的传递函数,为占空比的扰动,Zout(s)为DAB变换器的输出阻抗,为输出侧电流的扰动。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3中,储能工作在放电模式,通过限幅环节限制DAB变换器的输出功率在正方向,并限制DAB变换器的占空比为0~0.5。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3中,扩张状态观测器具体为:
其中,e1为电压追踪值与实际值的差,为的电压追踪值的微分,为系统预测的总扰动,z1电压追踪值为,z2为微分预测值,vo为输出侧电压,β1、β2为增益系数,μ为占空比d的补偿系数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S4具体为:
扩张状态观测器通过内部运算与对输入信号的观测,得到输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2,以及系统总体的扰动z3;输入信号的追踪值z1与输入信号的微分预测值z2送入反馈控制率,与直流微网下一时刻母线参考电压值voref进行乘积、微分运算,得到反馈控制率的总输出uo,再与扩张状态观测器预测的总体扰动z3运算,减去系统预测的总扰动,得到下一时刻的占空比输入值d。
8.一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制系统,其特征在于,包括:
构建模块,构建以储能DAB变换器为基础的小信号模型,DAB变换器通过电压闭环控制稳定母线电压,设定DAB变换器工作在SPS模式,得到系统的传输功率P,根据传输功率P确定输出电流io;对输出电流io进行扰动分析,确定DAB变换器的输出电流扰动与输入电压的扰动系数λ以及输出电流扰动与输入占空比的扰动系数μ,构建电流扰动下的DAB变化器的小信号模型;
扰动模块,建立电压外环控制的扰动方程;
控制模块,根据构建模块得到的小信号模型和扰动模块得到的扰动方程,建立以自抗扰控制器为核心的电压控制外环,根据扰动方程建立的控制外环,自抗扰控制器包括扩张状态观测器与非线性误差反馈控制率,扩张状态观测器为二阶观测器,扩张状态观测器用于产生输入信号的追踪值z1和母线电压的微分预测值z2,非线性误差反馈控制率为误差信号的整合与扰动的补偿;扩张状态观测器的输入为直流微网的母线电压得到观测电压值vo与设定的直流微网下一时刻母线参考电压值voref;经过扩张状态观测器后得到微电网直流母线电压的追踪值与微分的预测值,自抗扰控制器以直流母线电压为主要控制目标,通过扩张状态观测器内部的b0系数补偿占空比d的扰动,通过观察微分预测值z2确定负载电流的变化,将负载电流前馈到控制回路,快速补偿系统扰动;
计算模块,通过控制模块得到的电压控制外环,得到下一时刻的占空比d;
自抗扰模块,直流微网的母线观测电压值vo依据计算模块得到的下一时刻占空比d进行电压幅值调节,实现自抗扰控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111243715.6A CN113889999B (zh) | 2021-10-25 | 2021-10-25 | 一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111243715.6A CN113889999B (zh) | 2021-10-25 | 2021-10-25 | 一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113889999A CN113889999A (zh) | 2022-01-04 |
CN113889999B true CN113889999B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=79014115
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111243715.6A Active CN113889999B (zh) | 2021-10-25 | 2021-10-25 | 一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113889999B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117578390B (zh) * | 2024-01-15 | 2024-03-29 | 中国人民解放军国防科技大学 | 混合储能供电系统电压惯性支撑控制方法、系统和设备 |
CN117895460B (zh) * | 2024-03-14 | 2024-07-16 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 微电网储能变流器线性自抗扰控制参数整定方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104158215A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-11-19 | 中国科学院电工研究所 | 基于正交滤波器的逆变器无交流电压传感器控制方法 |
WO2015165191A1 (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | 湖南大学 | 一种三相双模式逆变器的稳态控制方法 |
CN110018638A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-16 | 江苏大学 | 交流径向磁轴承用神经网络自抗扰控制器及其构造方法 |
CN115528665A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-27 | 山西大学 | 一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略 |
-
2021
- 2021-10-25 CN CN202111243715.6A patent/CN113889999B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015165191A1 (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | 湖南大学 | 一种三相双模式逆变器的稳态控制方法 |
CN104158215A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-11-19 | 中国科学院电工研究所 | 基于正交滤波器的逆变器无交流电压传感器控制方法 |
CN110018638A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-16 | 江苏大学 | 交流径向磁轴承用神经网络自抗扰控制器及其构造方法 |
CN115528665A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-27 | 山西大学 | 一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
光伏储能双向DC-DC变换器的自抗扰控制方法研究;杨惠;骆姗;孙向东;张琦;钟彦儒;;太阳能学报(第05期);全文 * |
基于前馈自抗扰控制方法的蓄电池储能控制策略;刘志坚;李晓磊;梁宁;刘杰;;电机与控制应用(第06期);全文 * |
基于自抗扰控制器的无刷直流电动机速度控制;任海鹏;张继祖;李琦;刘丁;;电气传动(第04期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113889999A (zh) | 2022-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Fei et al. | Fuzzy double hidden layer recurrent neural terminal sliding mode control of single-phase active power filter | |
Mosayebi et al. | Intelligent and fast model-free sliding mode control for shipboard DC microgrids | |
CN113889999B (zh) | 一种抑制直流微电网电压波动的自抗扰控制方法及系统 | |
CN110380403B (zh) | 一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法 | |
Lešo et al. | Survey of control methods for DC-DC converters | |
Ahmed et al. | Scaling factor design based variable step size incremental resistance maximum power point tracking for PV systems | |
Martinez-Lopez et al. | A robust nonlinear PI-type controller for the DC–DC buck–boost power converter | |
Nguimfack-Ndongmo et al. | Adaptive neuro-synergetic control technique for SEPIC converter in PV systems | |
Ehsani et al. | Comparisons between generalized predictive control and linear controllers in multi-input DC-DC boost converter | |
Darvill et al. | An ANFIS-PI based boost converter control scheme | |
de Dieu Nguimfack-Ndongmo et al. | Adaptive terminal synergetic-backstepping technique based machine learning regression algorithm for MPPT control of PV systems under real climatic conditions | |
Nizami et al. | Time bound online uncertainty estimation based adaptive control design for DC–DC buck converters with experimental validation | |
Gheisarnejad et al. | Reducing impact of constant power loads on DC energy systems by artificial intelligence | |
Sel et al. | Comparative analysis of performance of the SEPIC converter using LQR and PID controllers | |
Nagarajan et al. | Performance Analysis of PSO DFFP Based DC-DC Converter with Non Isolated CI using PV Panel. | |
Awada et al. | Robust sliding mode controller for buck DC converter in off-grid applications | |
Velez-Ramirez et al. | Buck converter current and voltage control by exact feedback linearization with integral action | |
Xu et al. | A novel adaptive backstepping controller for stabilization of DC/DC converter feeding constant power load | |
Abhishek et al. | Performance evaluation of a 500 W bidirectional converter for DC microgrid | |
Song et al. | Decentralized Adaptive Control Strategy of DC-DC Boost Converter for Hybrid Energy Storage Systems Feeding CPLs | |
Liu et al. | A Novel Integral Reinforcement Learning-Based H∞ Control Strategy for Proton Exchange Membrane Fuel Cell in DC Microgrids | |
Zirkohi | Decentralized adaptive neuro-fuzzy dynamic surface control for maximum power point tracking of a photovoltaic system | |
Madhavi et al. | A robust H-infinity controller for an isolated boost converter used in fuel cell application | |
Bento et al. | Model-Free Predictive Control of Multilevel DC–DC Converters for Energy Storage Applications | |
Chen et al. | Modeling and quantitative design of a controller for a bidirectional converter with high voltage conversion ratio |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |