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摘要
针对独立光储微电网经常遭受的各种变化和不确定性,提出一种基于滑模的控制策略,以增强对干扰的鲁棒性,改善系统的动态性能。为有效降低外界太阳照射对系统的不利影响,提出一种基于前置DC/DC变换器的非奇异快速终端滑模(non-singular fast terminal sliding mode control,NFTSMC)级联电导增量法(incremental conductance method,InC)的方案,控制光伏输出电压跟踪基准电压,从而提高最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)性能;为降低负载变化对系统的不利影响,提出一种基于滑模控制全桥逆变器的控制方案,从而保证系统稳态误差小、动态响应好;为保证直流母线电压稳定,采用传统的双回路PI控制方案实现双向DC/DC变换器,保证系统功率平衡。最后在Matlab/Simulink环境下进行仿真测试,验证控制策略的有效性。
01 独立光储微电网系统结构
独立光储微电网系统结构如图1所示,由光伏电池、储能装置、DC/DC升压变换器、双向DC/DC变换器、逆变器与负载组成。其中交流母线电压设计为220 V。
图1 独立光储微电网系统结构
Fig. 1 Structure of independent micro-grid system with photovoltaic and energy storage
光伏电池使用DC/DC升压变换器进行接口,并在MPPT控制下提取最大功率。蓄电池通过公共直流母线与光伏集成,用于保持直流母线电压恒定。储能装置和直流母线之间的功率交换可以通过双向DC/DC变换器来控制。最后通过单相逆变器的控制输出符合标准的交流电压。
02 两级变换器等效电路的动态模型
典型的LC型单相独立光储微电网含三级变流器,即前级DC/DC升压、后级DC/AC逆变器和双向DC/DC。本文关注的是前两种变换器的控制策略,因此将首先建立它们的动态模型,然后给出第3种变换器的经典等效电路。
2.1 DC/DC变换器动态模型
经典前级DC/DC升压等效电路如图2所示,其动态模型可用平均法描述为
图2 DC/DC等效电路
Fig. 2 DC/DC equivalent circuit
式中:upv为光伏输出电压;udc为直流母线电压;Cin为输入端电容;rpv为光伏阵列的动态电阻;L为电感;iL为电感电流;D为通过NFTSMC设计的控制信号占空比。
2.2 单相逆变器动态模型
LC型单相逆变器等效电路如图3所示,动态模型可表示为
图3 逆变器等效电路
Fig. 3 Equivalent circuit of inverter
式中:u为不连续控制信号,对于单极PWM,u为0或1以获得正半周输出,而0或–1以获得负半周输出;Lf为滤波电感;Cf为滤波电容;if为滤波电感电流;iC为电容电流;u0为输出电压,i0为负载电流;R0为负载电阻。
2.3 双向DC/DC变换器等效电路
经典双向DC/DC等效电路如图4所示,图中:L1为等效电感;C1为等效电容。
图4 双向DC/DC等效电路
Fig. 4 Bi-directional DC/DC equivalent circuit
03 独立光储协同控制策略
3.1 DC/DC升压变换器控制
为了实现光伏电池的最大功率采集,本文采用NFTSMC级联InC方案,设为光伏电池在MPPT处的输出参考电压,由传统InC的MPPT算法生成。用于DC/DC升压变换器的NFTSMC级联InC方案的目标是保证PV输出电压upv跟踪其参考值
,从而实现各种变化照射下的最大功率输出。
定义PV输出电压跟踪误差e1及其导数e2分别为
对e2求一阶导数为
联合式(3)(4),可建立二阶状态方程为
为了加快终端滑模控制的收敛速度,同时避免出现奇点,采用了由文献[23]使用的NFTSMC控制策略。因此,定义一个具有快速终端吸引子的滑模曲面s为
式中:α、β为正实数;p、q、g、h为正奇数,且满足1<p/q<2,g/h>1。
滑膜曲面s的导数为
通常,快速终端吸引子的常规趋近律为
式中:φ、γ为正实数;m、n为满足m/n<1的正奇数。
然而,NFTSMC涉及负指数因素,可能导致奇点。为了避免这一问题,本文在终端吸引子的基础上增加项,即
由式(8)(10)可得DC-DC升压变换器控制信号占空比D为
由式(11)可以看出,参数条件1<p/q<2和g/h>1可以防止NFTSMC定律出现奇点。其控制原理如图5所示。
图5 非奇异快速终端滑模控制原理
Fig. 5 Schematic diagram of non-singular fast terminal sliding mode control
3.2 单相逆变器控制
为降低负载变化对系统的不利影响,本文在后级逆变器采用了一种变结构控制方法,即滑模控制,该方法在外部负载波动下具有保证稳定性、鲁棒性和快速动态性能的特点。无论状态轨迹的初始位置如何,SMC切换律都迫使轨迹朝向一个称为切换面或滑动面的指定表面。本文将边界层中的不连续控制律替换为连续控制,可最小化出现的抖振现象。
建立状态方程为
式中:uref为电压参考值;x1、x2为状态变量。
通过取状态变量,滑模面σ(x)可以设计为
式中:λ为严格正常数。
滑动条件可以通过选择合适λ的值来建立,满足
然而,切换控制律不能通过滑模面σ(x)中的符号函数直接实现。因此,必须设计适当的控制法来实际克服它。将边界层中的不连续控制律u=−sign(σ(x))替换为输入信号σ(x)/φ。通过在滑动表面周围的窄边界内平滑控制律,可以最小化不希望出现的抖振现象。通过将σ(x)/φ与脉冲宽度调制器中的高频载波三角信号Um进行比较,可以生成逆变器的控制PWM脉冲。并且载波三角信号的斜率高于输入信号σ(x)/φ的斜率。
所提出的控制方案如图6所示,由2个控制环组成。外部电压环用于在任何条件下保持恒定的输出电压,内部电容电流用于增强瞬态响应。
图6 逆变器控制原理
Fig. 6 Inverter control schematic diagram
3.3 双向DC/DC变换器控制
由于太阳辐射和环境温度的不确定性和间歇性以及负荷需求的变化,光伏发电与负荷需求的功率不匹配时有发生。在储能装置前加入一个双向DC/DC变换器,不仅能够保证能量的双向传输,还可通过稳压控制策略,将输出电压udc控制在固定值,保证输出的稳定。本文采用电压外环,电流内环的控制策略。
将直流母线电压udc作为外环控制变量,令其与参考电压udcref进行比较,并将误差信号通过PI控制器以产生基准电流Ibref,即
式中:Kpv、Kiv分别为电压外环PI控制器中的比例增益、积分增益。
然后,将Ibref与蓄电池电流Ib进行比较,并将误差信号通过另一个PI控制器,以获得脉冲宽度的控制信号mbat,其控制原理如图7所示。
图7 双环PI控制原理
Fig. 7 Dual-loop PI control schematic diagram
式中:Kpi、Kii分别为电流内环PI控制器中的比例增益、积分增益。
04 仿真结果分析
为验证本文提出的控制策略的有效性,在Matlab/Simulink中搭建了独立光储交直流混合微电网控制模型进行验证,设定直流母线电压为300 V,交流电压为220 V,频率为50 Hz。系统参数如表1所示。
表1 系统参数
Table 1 System parameters
4.1 太阳辐照变化下MPPT性能分析
一般情况下,由于环境温度的不显著变化对光伏发电功率变化的影响较小,因此设定外界环境温度为25 ℃的恒定值。为验证其对太阳辐照变化的强鲁棒性,将NFTSMC级联InC方案(方案1)与传统InC方案(方案2)进行比较,本文采用2并3串的光伏阵列进行MPPT仿真验证。图8 a)~d)分别为2种方案下的光伏输出电压upv、输出电流ipv、输出功率ppv以及直流母线电压udc在太阳辐照在0.3 s时从1000 W/m2降低到500 W/m2、在0.6 s时升高到1000 W/m2时的动态响应。
图8 2种控制方案下太阳辐照变化时的动态响应
Fig. 8 Dynamic response to solar irradiation changes under 2 control schemes
表2~4分别为2种控制方案下upv、ipv、ppv数据分析表,表中波动幅值和响应时间为0.3 s和0.6 s这2个阶段的均值。
表2 2种控制方案下upv数据分析表
Table 2 upv data analysis under the two control schemes
表3 2种控制方案下ipv数据分析表
Table 3 ipv data analysis under the two control schemes
表4 2种控制方案下ppv数据分析表
Table 4 ppv data analysis under the two control schemes
由表2~4可以看出,方案1在波动幅值和响应时间方面都优于方案2。具体来说,方案1的波动幅值更小(1.33 V对比5.96 V),响应时间更短(0.0245 s对比0.0375 s),这表明方案1在电压稳定性和快速响应方面表现更好;方案1在电流控制方面也显示出更小的波动幅值(0.100 A对比0.335 A)和更短的响应时间(0.0165 s对比0.0360 s),这意味着方案1在电流控制的稳定性和响应速度上同样优于方案2;在功率控制方面,方案1同样展现出更小的波动幅值(3.115 W对比6.510 W)和更短的响应时间(0.0160 s对比0.0265 s)。
以上证实NFTSMC级联InC方案在电压、电流和功率的控制上都显示出比传统InC方案更优越的性能,能够更快地响应太阳辐照的变化,同时保持更小的波动幅度,有助于提高系统的稳定性和效率。
由图8 d)直流母线电压可以看出,控制方案1下,母线电压在0.08 s便已经稳定在300 V,当0.3 s和0.6 s光伏输出功率突然变化时,母线电压在2个时刻最低跌落至299.01 V,最大升高至300.92 V。在控制方案2下,母线电压在0.1 s后稳定下来,幅值在297.55~302.53 V之间波动。直流母线电压幅值波动降低61.65%左右。
由上述分析可知,相对于传统InC方案,NFTSMC级联InC方案具有更强的鲁棒性的同时也加快了系统响应,体现了双向DC/DC变换器双回路PI算法的有效性。
4.2 负荷变化时的性能分析
为了验证模型对其负载变化的抗干扰性,将基于滑模控制的全桥逆变控制(方案3)与PI控制(方案4)进行对比。保持外界太阳辐射度1000 W/m2和环境温度25 ℃不变,在0.3 s时将负载从50 Ω降低到25 Ω,在0.6 s时升高到75 Ω。
系统部分电压波形、电流波形仿真结果如图9所示。系统在0.3 s和0.6 s负载发生变化时,负载电流均能在0.02 s内稳定下来。但在方案3的调控下,负载电压最大升高到222.26 V,方案4的控制下,负载电压最大升高到231.31 V,电压幅值降低80.02%左右。同时由图10可知,在方案3控制下,系统的总谐波失真(total harmonic distortion,THD)比方案4更小。
图9 方案3、4下负荷阶跃变化时的动态响应
Fig. 9 Dynamic response of schemes 3 and 4 when load step change
图10 方案3、4控制下系统THD大小
Fig. 10 System THD under the control schemes 3 and 4
由此可见,将滑模控制边界层中的不连续控制律替换为连续控制代替传统PI控制,系统具有更强的稳定性能。
05 结论
文针对独立光储微电网的稳定性与电能质量问题,提出了一种基于滑模的综合控制策略。通过将NFTSMC与InC相结合,实现了对光伏输出电压的精准控制,显著提升了最大功率点跟踪的性能,使系统在太阳辐照强度变化时能够快速且稳定地跟踪最大功率点,有效降低了外界太阳照射对系统的不利影响。对于后级逆变器,采用基于滑模控制的全桥逆变器控制方案,提高了系统对负载变化的适应性,保证了在负载波动时仍能保持良好的动态响应和稳态输出电压,从而提供高质量的交流电源。最后在Matlab/Simulink环境下的仿真测试结果验证了所提控制策略的有效性。
注:本文内容呈现略有调整,如需要请查看原文。
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