CN115528665A - 一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，属于光伏混合储能微电网技术领域，涉及到混合储能系统的控制策略。针对目前光伏微电网混合储能系统控制策略中PI控制在暂态阶段的超调量较大、滑模控制母线电压波动大、传统线性自抗扰控制系统抗干扰能力受ESO增益系数限制的问题，通过将总扰动微分信号引入了扩张状态观测器中，优化了光伏储能微电网系统的抗干扰性能，针对光伏出力波动与负载投切对母线电压所造成的扰动，可以实现对系统总扰动快速跟踪，及时对扰动进行补偿。降低了直流母线电压的稳态误差，使其快速进入稳定状态，更有效地抑制直流母线的电压波动。

Description

一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略

技术领域

本发明属于光伏混合储能微电网技术领域，具体涉及一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，涉及到混合储能系统的控制策略设计。

背景技术

由于光伏分布式电源存在波动性、间歇性和不可预测性等特性，使得电力供应与需求失衡，所以需配置储能单元来平抑供需功率的失衡，保证微网的稳定。其中，直流母线电压的稳定与否，是衡量光伏微网能否正常工作的关键因素。为了稳定直流母线电压，需对储能单元进行控制。

目前，光伏储能微电网中混合储能的控制方法包括PI控制、滑模控制、自抗扰控制等。传统的PI双闭环控制可以实现平抑直流母线电压波动的目的，对于稳态阶段有不错的效果，但暂态时依旧有较大的超调量。自适应全局滑模控制，可以保证光储微电网系统的动态特性，但母线电压波动仍然较大。自抗扰控制(active disturbance rejectioncontrol，ADRC)，增强了系统的抗干扰性能，使得直流母线电压维持稳定。但是控制参数过多，使得参数调节难度大。线性自抗扰控制(LADRC)，简化了参数的整定，改善了系统的电能质量，能够更好的平抑母线电压波动，提高系统的抗干扰能力。线性自抗扰控制的抗干扰能力取决于扩张状态观测器(ESO)的增益系数，增益系数越大，抗干扰能力越强。但系数过大会增大高频噪声对系统的影响，从而限制了混合储能系统抗干扰能力的进一步提高。

发明内容

针对目前光伏微电网混合储能系统的控制策略，现有的PI控制在暂态阶段的超调量较大；而采用滑模控制可以保证光储微电网系统的动态特性，但母线电压波动仍然较大；以及采用传统线性自抗扰控制的光伏微电网混合储能系统，虽然可以较好的平抑母线电压波动，但系统抗干扰能力却受扩张状态观测器(ESO)的增益系数的限制，不能进一步提高的问题。

本发明提供了基于改进LADRC的光伏微网混合储能控制策略。该控制策略将改进LADRC作用于混合储能系统的电压外环，以增强系统的抗干扰性能。其中改进LADRC是将ESO中引入总扰动的微分信号，有效增强了ESO观测扰动的能力，进而提高了系统直流母线电压的抗干扰能力。

为了达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：

一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，包括以下步骤：

步骤1，搭建光储微网结构，构建混合储能系统控制策略；

步骤2，改进线性自抗扰控制LADRC，

步骤3，根据改进的线性自抗扰控制LADRC，设计跟踪微分器、设计改进扩张状态观测器ESO、设计误差反馈控制器和电压环的改进。

进一步，所述光储微网结构是指由光伏分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷等组成的小型发配电系统，包含有光伏电池、直流负载、超级电容和蓄电池构成的混合储能系统(hybrid energy storage system，HESS)。光伏电池通过DC-DC变换器把输出的直流电转换成稳定电压的直流电输出至直流母线给直流负载供电；混合储能系统中的储能设备分别与DC-DC变换器相连接，与直流母线进行能量双向传输。

进一步，所述混合储能系统控制策略是指对光伏微网结构中由蓄电池和超级电容两种储能装置组成的混合储能系统所采用的控制策略，该控制策略包括对混合储能系统的电压进行控制的改进LADRC控制以及对超级电容电流和蓄电池电流进行控制的PI控制两部分；其中，电压环采用改进LADRC控制，并利用低通滤波器，将电压环输出信号的低频分量作为蓄电池参考电流，高频分量作为超级电容参考电流；

当负荷消耗高于光伏输出时，混合储能系统HESS向负荷放电；当负荷消耗低于光伏输出时，多余的电能给混合储能系统HESS充电；即满足：

P_v-P_load＝P_bat+P_sc

式中：P_v表示光伏电池的输出功率；P_load表示负载所消耗的功率；P_bat表示蓄电池的输出功率；P_sc表示超级电容的输出功率。

进一步，所述改进线性自抗扰控制LADRC由跟踪微分器、改进的扩张状态观测器，反馈控制器构成。其中跟踪微分器(TD)用来事先安排过渡过程，对输入信号进行跟踪，提取出输入信号的跟踪信号；改进的扩张状态观测器(ESO)是用来估计系统内外扰动的总扰动跟踪信号，以及对输出信号的跟踪信号，并在反馈中给予补偿，用补偿的方法消除扰动的影响，从而具有抗干扰的作用；反馈控制器(LSEF)是根据跟踪微分器得出的跟踪信号与改进的扩张状态观测器观测到的输出信号的跟踪信号两者的误差，进而进行控制和扰动补偿。用v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；u表示控制量；b₀表示补偿因子；y表示输出信号；z₁表示y的跟踪信号；z₂表示总扰动的跟踪信号；u₀表示虚拟控制量。

进一步，所述跟踪微分器表示为：

x₁(t+1)＝x₁(t)-hr₀fal[e,a,δ]

e＝x₁(t)-v(t)

其中：v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；t为时间变量；h是采样周期；r₀是速度因子；fal[e,a,δ]是最优控制函数；e是x₁(t)和v(t)的误差值，a是非线性因子；δ是滤波因子。

进一步，所述改进扩张状态观测器ESO具体方法是：

首先，传统的ESO表示为：

其中：λ₁和λ₂为传统ESO的增益参数；y为输出信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；e₁为z₁与y的误差值；b₀为补偿因子；

对λ₁和λ₂配置如下：

由此可得z₁和z₂表示为：

其中：ω_o为观测器的带宽；s为微分算子。

然后，引入扰动微分项的改进ESO表示为：

式中：z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；对改进ESO进行特性分析如下：

对β₁、β₂和β₃做极点配置：

z₁、z₂和z₃的传递函数表示为：

采用一阶线性自抗扰控制LADRC，故有：

改进ESO的扰动传函为：

同理，可得传统ESO的扰动传函为：

对比得到幅相特性曲线，如图4两种ESO扰动项频域分析示意图所示。通过频域响应特性分析，本文采用的改进ESO的带宽明显增大，增强了ESO的扰动观测能力。减小了中频段的相位滞后，使得ESO的响应速度更快，实现了对总扰动量更快的跟踪。

进一步，所述误差反馈控制器表示为：

其中：k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；b₀为补偿因子；u₀为虚拟控制量；e₂表示x₁与z₁的误差值。

进一步，所述电压环的改进具体是：在LADRC控制中，输入量为给定电压参考信号

控制量为I_ref，输出量为母线电压采样信号U_dc；则电压环的改进LADRC控制模型表示为：

其中，z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；U_dc为母线电压采样信号；I_ref为电流参考值；b₀为补偿因子；k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号。

与现有技术相比本发明具有以下优点：

本发明一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，将总扰动微分信号引入了扩张状态观测器中，有效增强了扩张状态观测器观测扰动的能力。优化了光伏储能微电网系统的抗干扰性能，针对光伏出力波动与负载投切对母线电压所造成的扰动，可以实现对系统总扰动快速跟踪，及时对扰动进行补偿。降低了直流母线电压的稳态误差，使其快速进入稳定状态，更有效地抑制直流母线的电压波动。

附图说明

图1为光储微网结构示意图；

图2为控制策略整体结构示意图；

图3为LADRC控制结构示意图；

图4为两种ESO扰动项频域分析示意图；

图5为改进LADRC系统结构示意图；

图6为改进LADRC扰动项频域分析示意图；

图7为改进LADRC和传统LADRC扰动项频域分析示意图；

图8为光伏微网各单元的功率波形示意图；

图9为直流母线电压波形示意图；

图10为光伏微网各单元的功率波形示意图；

图11为直流母线电压波形示意图。

具体实施方式

实施例1

一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，包括以下步骤：

步骤1，搭建光储微网结构，构建混合储能系统控制策略；

步骤2，改进线性自抗扰控制LADRC，

步骤3，根据改进的线性自抗扰控制LADRC，设计跟踪微分器、设计改进扩张状态观测器ESO、设计误差反馈控制器和电压环的改进。

光储微网结构是指由光伏分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷等组成的小型发配电系统，包含有光伏电池、直流负载、超级电容和蓄电池构成的混合储能系统(hybrid energy storage system，HESS)。光伏电池通过DC-DC变换器把输出的直流电转换成稳定电压的直流电输出至直流母线给直流负载供电；混合储能系统中的储能设备分别与DC-DC变换器相连接，与直流母线进行能量双向传输。如图1光储微网结构示意图所示。

混合储能系统控制策略是指对光伏微网结构中由蓄电池和超级电容两种储能装置组成的混合储能系统所采用的控制策略，该控制策略包括对混合储能系统的电压进行控制的改进LADRC控制以及对超级电容电流和蓄电池电流进行控制的PI控制两部分；其中，电压环采用改进LADRC控制，并利用低通滤波器，将电压环输出信号的低频分量作为蓄电池参考电流，高频分量作为超级电容参考电流；

当负荷消耗高于光伏输出时，混合储能系统HESS向负荷放电；当负荷消耗低于光伏输出时，多余的电能给混合储能系统HESS充电；即满足：

P_v-P_load＝P_bat+P_sc

式中：P_v表示光伏电池的输出功率；P_load表示负载所消耗的功率；P_bat表示蓄电池的输出功率；P_sc表示超级电容的输出功率。如图2控制策略整体结构示意图所示。

改进线性自抗扰控制LADRC由跟踪微分器、改进的扩张状态观测器，反馈控制器构成。其中跟踪微分器(TD)用来事先安排过渡过程，对输入信号进行跟踪，提取出输入信号的跟踪信号；改进的扩张状态观测器(ESO)是用来估计系统内外扰动的总扰动跟踪信号，以及对输出信号的跟踪信号，并在反馈中给予补偿，用补偿的方法消除扰动的影响，从而具有抗干扰的作用；反馈控制器(LSEF)是根据跟踪微分器得出的跟踪信号与改进的扩张状态观测器观测到的输出信号的跟踪信号两者的误差，进而进行控制和扰动补偿。用v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；u表示控制量；b₀表示补偿因子；y表示输出信号；z₁表示y的跟踪信号；z₂表示总扰动的跟踪信号；u₀表示虚拟控制量。如图3LADRC控制结构示意图所示。

跟踪微分器表示为：

x₁(t+1)＝x₁(t)-hr₀fal[e,a,δ]

e＝x₁(t)-v(t)

其中：v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；t为时间变量；h是采样周期；r₀是速度因子；fal[e,a,δ]是最优控制函数；e是x₁(t)和v(t)的误差值，a是非线性因子；δ是滤波因子。

改进扩张状态观测器ESO：

首先，传统的ESO表示为：

其中：λ₁和λ₂为传统ESO的增益参数；y为输出信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；e₁为z₁与y的误差值；b₀为补偿因子；

对λ₁和λ₂配置如下：

由此可得z₁和z₂表示为：

其中：ω_o为观测器的带宽；s为微分算子。

然后，引入扰动微分项的改进ESO表示为：

式中：z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；对改进ESO进行特性分析如下：

对β₁、β₂和β₃做极点配置：

z₁、z₂和z₃的传递函数表示为：

采用一阶线性自抗扰控制LADRC，故有：

改进ESO的扰动传函为：

同理，可得传统ESO的扰动传函为：

对比得到幅相特性曲线，如图4两种ESO扰动项频域分析示意图所示。通过频域响应特性分析，本文采用的改进ESO的带宽明显增大，增强了ESO的扰动观测能力。减小了中频段的相位滞后，使得ESO的响应速度更快，实现了对总扰动量更快的跟踪。

误差反馈控制器表示为：

其中：k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；b₀为补偿因子；u₀为虚拟控制量；e₂表示x₁与z₁的误差值。

电压环的改进：在LADRC控制中，输入量为给定电压参考信号

控制量为I_ref，输出量为母线电压采样信号U_dc；则电压环的改进LADRC控制模型表示为：

其中，z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；U_dc为母线电压采样信号；I_ref为电流参考值；b₀为补偿因子；k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号。

实施例2改进LADRC抗扰性能分析

对传统LADRC和改进LADRC进行频域分析，通过对比两者的扰动传递函数的幅相曲线，比较两者的抗扰性能。

式中：v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；u表示控制量；y表示输出信号；k表示控制器增益系数；b₀为补偿因子；ω_o为观测器的带宽；s为微分算子。

改进LADRC系统结构如图5改进LADRC系统结构示意图所示，可以得到系统的闭环传递函数：

式中：y表示输出信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；k表示控制器增益系数；ω_o为观测器的带宽；f为系统所受的扰动信号；s为微分算子。

系统的输出y包含跟踪项与扰动项。跟踪项和k有关，k越大，跟踪效果越好；扰动项与k、ω_o有关。图6为扰动项的频域特性曲线。令k＝40，ω_o＝20、40、60、80，100，可以看出，增大ω_o，可以减小中、低频带的增益，增强系统抗干扰能力。

最后，比较传统LADRC和改进LADRC的抗干扰性能。

由图7可知，两条曲线的高频带接近重叠，表明改进LADRC对高频带不会造成影响，并且，在中低频带，改进LADRC的扰动增益较小，表明改进LADRC的抗扰能力更佳。

实施例3仿真验证

为验证所提策略的合理性，本实施例采用Matlab仿真软件，搭建了光储微网模型。光伏初始的输出功率设置为5.4kW；直流母线电压额定值为500V；蓄电池额定电压200V；超级电容额定电压220V。将改进LADRC和传统LADRC以及传统PI进行性能比较。负荷投切和光照强度均按照阶跃变化。

3.1负荷阶跃变化下的仿真分析

设定0s直流负载消耗功率为5.4kW，0.5s时负载骤降至2.4kW，1.0s时又增至6.4kW。图9为光伏、负荷以及蓄电池和超级电容的功率波形。图10是HESS在负载阶跃变化情况下，采用3种不同控制方法，所得到的直流母线电压波形。

由图8可知，0.5s前，负载消耗等于光伏输出功率，HESS既不充电也不放电；0.5s时，负载消耗小于光伏输出功率，剩余的电能由HESS存储；1s时，负载消耗高于光伏输出功率，HESS放电。并且在负载投切时，超级电容能迅速地对高频功率进行补偿；而蓄电池则可以对低频功率进行补偿。

由图9可知，HESS充电过程，母线电压在改进LADRC的控制下仅升高1.1V，只需0.03s便可恢复额定值。在传统LADRC的控制下上升了2.8V，经过0.25s后恢复至额定值。而在传统PI控制下升高了10.4V，且需要0.21s才能回到额定值。

HESS放电过程，母线电压在改进LADRC的控制下仅降低1.2V，只需0.03s便可到达额定值；在传统LADRC的控制下，下降了3.4V，0.35s后恢复至额定电压。在传统PI的控制下下降了11.3V，需要0.22s方可回到额定值。

表1不同控制策略的性能指标对比

3.2光照强度阶跃变化下仿真分析

设定直流负载消耗功率为5.4kW，初始光照强度为750W/m²，0.5s时升至1000W/m²，1s式降为500W/m²。由图11可知，0.5s时，负载消耗低于光伏输出功率，剩余的电能为HESS充电；1s时，负载消耗大于光伏输出功率，剩余的电能为HESS放电。图11为不同控制方法所对应的直流母线电压波形。

由图11可看出，HESS充电过程，母线电压在改进LADRC控制下，仅升高1.0V，只需0.01s后便可到达额定值。在传统LADRC控制下升高了1.8V，且经过0.22s后才能恢复至额定电压。在传统PI控制下升高了6.4V，且经过0.25s后才能恢复。

HESS放电过程，母线电压在改进LADRC的控制下仅降低0.9V，只需0.02s便可到达额定值；在传统LADRC的控制下，下降了3.6V，0.23s后恢复至额定电压。在传统PI的控制下下降了13.1V，需要0.31s方可回到额定值。

表2不同控制策略的性能指标对比

综上所述，在两种工况下，本发明所提改进LADRC都明显降低了系统的超调量以及调节时间，能够快速地恢复直流母线电压的稳定，能有效地抑制干扰，并保持微网的平稳运行。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (8)

1.一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，搭建光储微网结构，构建混合储能系统控制策略；

步骤2，改进线性自抗扰控制LADRC，

步骤3，根据改进的线性自抗扰控制LADRC，设计跟踪微分器、设计改进扩张状态观测器ESO、设计误差反馈控制器和电压环的改进。

2.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述光储微网结构是指由光伏分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、母线组成的小型发配电系统，包含有光伏电池、DC-DC变换器、直流负载、超级电容和蓄电池构成的混合储能系统；光伏电池通过DC-DC变换器把输出的直流电转换成稳定电压的直流电输出至直流母线给直流负载供电；混合储能系统中的储能设备分别与DC-DC变换器相连接，与直流母线进行能量双向传输。

3.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述混合储能系统控制策略，是指对光伏微网结构中由蓄电池和超级电容两种储能装置组成的混合储能系统所采用的控制策略，该控制策略包括对混合储能系统的电压进行控制的改进LADRC控制以及对超级电容电流和蓄电池电流进行控制的PI控制两部分，其中，电压环采用改进LADRC控制，并利用低通滤波器，将电压环输出信号的低频分量作为蓄电池参考电流，高频分量作为超级电容参考电流；

当负荷消耗高于光伏输出时，混合储能系统向负荷放电；当负荷消耗低于光伏输出时，多余的电能给混合储能系统充电；即满足：

P_v-P_load＝P_bat+P_sc

其中：P_v表示光伏电池的输出功率；P_load表示负载所消耗的功率；P_bat表示蓄电池的输出功率；P_sc表示超级电容的输出功率。

4.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述改进线性自抗扰控制LADRC由跟踪微分器、改进的扩张状态观测器，反馈控制器构成。其中跟踪微分器用来事先安排过渡过程，对输入信号进行跟踪，提取出输入信号的跟踪信号；改进的扩张状态观测器是用来估计系统内外扰动的总扰动跟踪信号，以及对输出信号的跟踪信号，并在反馈中给予补偿，用补偿的方法消除扰动的影响，从而具有抗干扰的作用；反馈控制器是根据跟踪微分器得出的跟踪信号与改进的扩张状态观测器观测到的输出信号的跟踪信号两者的误差，进而进行控制和扰动补偿；用v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；u表示控制量；b₀表示补偿因子；y表示输出信号；z₁表示y的跟踪信号；z₂表示总扰动的跟踪信号；u₀表示虚拟控制量。

5.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述跟踪微分器表示为：

x₁(t+1)＝x₁(t)-hr₀fal[e,a,δ]

e＝x₁(t)-v(t)

其中：v表示输入信号；x₁表示输入信号v的跟踪信号；t为时间变量；h是采样周期；r₀是速度因子；fal[e,a,δ]是最优控制函数；e是x₁(t)和v(t)的误差值，a是非线性因子；δ是滤波因子。

6.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述改进扩张状态观测器ESO具体方法是：

首先，传统的ESO表示为：

其中：λ₁和λ₂为传统ESO的增益参数；y为输出信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；e₁为z₁与y的误差值；b₀为补偿因子；

对λ₁和λ₂配置如下：

由此可得z₁和z₂表示为：

其中：ω_o为观测器的带宽；s为微分算子。

然后，引入扰动微分项的改进ESO表示为：

式中：z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；对改进ESO进行特性分析如下：

对β₁、β₂和β₃做极点配置：

z₁、z₂和z₃的传递函数表示为：

采用一阶线性自抗扰控制，故有：

改进ESO的扰动传函为：

7.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述误差反馈控制器表示为：

其中：k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号；z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；b₀为补偿因子；u₀为虚拟控制量；e₂表示x₁与z₁的误差值。

8.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰控制的光伏微网储能控制策略，其特征在于：所述电压环的改进具体是：在LADRC控制中，输入量为给定电压参考信号

控制量为I_ref，输出量为母线电压采样信号U_dc；则电压环的改进LADRC控制模型表示为：

其中，z₁为y的跟踪信号；z₂为总扰动的跟踪信号；z₃为总扰动量的微分信号；β₁、β₂和β₃为改进ESO的增益系数；U_dc为母线电压采样信号；I_ref为电流参考值；b₀为补偿因子；k表示控制器增益系数；x₁是v的跟踪信号。

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