电气工程学报, 2015, 10(9): 87-93 doi: 10.11985/2015.09.014

电气工程新技术专刊——本专刊由沈阳工业大学电气工程学院供稿，组稿人为张凤阁教授

基于电流预测的微网下垂控制策略研究

李博, 杨俊友, 王海鑫

沈阳工业大学电气工程学院 沈阳 110870

Research on Droop Control Strategy of Microgrid Based on Current Prediction

Li Bo, Yang Junyou, Wang Haixin

Shenyang University of Technology Shenyang 110870 China

责任编辑: 崔文静

收稿日期: 2015-07-28   网络出版日期: 2015-09-25

Received: 2015-07-28   Online: 2015-09-25

作者简介 About authors

李 博 男 1989年生,硕士研究生,研究方向为微电网理论与控制。

杨俊友 男 1963年生,电气工程学科教授、博士生导师,研究方向为电力电机及其控制、智能控制理论及其在电气传动中的应用。

摘要

针对微网孤岛模式下逆变器输出阻抗差异性导致功率分配不均的现象,提出一种基于电流预测的下垂控制策略。基于逆变器输出电流变化,建立电流预测模型,采用模型预测控制方法预测电流并优化控制参数,有效减小微网孤岛模式下由于负荷扰动造成的电压、频率振荡。通过仿真计算验证了所提出的电流预测下垂控制策略的正确性和有效性。

关键词： 微网 ; 下垂控制 ; 模型预测控制 ; 电流预测

Abstract

For inverter output impedance differences leading uneven distribution of power in microgrid island mode, this paper presented a control strategy based on P-U and Q-f. Based on changes in inverter output current, this paper presented the current predictive control algorithm, and used model predictive method for predicting the current and optimizing control parameters, reducing the voltage and frequency oscillation caused by disturbances. Through the simulation and calculation, this paper verifies the correctness and effectiveness of the proposed current predictive droop controller.

Keywords： Microgrid ; droop control ; model predictive control ; current prediction

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本文引用格式

李博, 杨俊友, 王海鑫. 基于电流预测的微网下垂控制策略研究. 电气工程学报[J], 2015, 10(9): 87-93 doi:10.11985/2015.09.014

Li Bo, Yang Junyou, Wang Haixin. Research on Droop Control Strategy of Microgrid Based on Current Prediction. Journal of Electrical Engineering[J], 2015, 10(9): 87-93 doi:10.11985/2015.09.014

1 引言

微电网电压和频率控制是孤岛运行时需要重点解决的问题,目前所采用的控制方法主要包括：主从控制,即仅有一个或多个分布式电源（DG）提供参考电压和参考频率[1];对等控制,即采用下垂控制方法,利用有功功率–频率和无功功率–电压下垂曲线将微电网系统的负荷功率分配给各DG [2,3];多代理控制,将多代理技术与微电网控制相结合,利用代理的自治性、响应能力和自发行为等特点构建一个能够嵌入各种控制且无需管理者经常参与的系统[4,5]。

根据微电网的结构特点以及控制要求,微网逆变器控制多采用下垂控制。但传统下垂控制方法采用低通滤波器计算每个工频周期逆变器输出的有功功率和无功功率,存在响应速度慢的缺点[6,7]。同时由于各逆变器输出连接阻抗值存在差异,从而影响功率分配效果[8,9]。文献[9]针对传统下垂控制时逆变器输出电压幅值和频率的不稳定问题,提出了改进的下垂系数自调节方法,减小了微网负荷突变情况下母线电压幅值及频率的波动,但这种方法需要选择合适的控制参数才能较好地实现控制效果。文献[10]把常规高压系统的下垂特性应用到了低压微网中,但缺乏对其应用可行性分析。文献[11]通过控制参数的选取使逆变器的等效输出阻抗呈感性,实现了精确功率解耦,但这种方法参数整定比较困难。

模型预测控制是一种基于模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法,因其具有建模直观、动态响应快且易于处理系统非线性特性和约束等优点,近年来已在变流器控制领域得到了广泛研究及应用[12]。本文采用的有限控制集模型预测控制[13,14]（Finite Control Set Model Predictive Control,FCS-MPC）算法是当前变流器模型预测控制领域研究最活跃的算法之一,其特点是控制器无需PWM调制器且一般不需要调节控制器参数,同时具有建模直观、易于理解、控制直接且易于处理系统约束等优点[15]。

针对传统下垂控制存在系统稳定性降低,功率分配不均等缺点,本文提出了一种基于P-U和Q-f的下垂控制策略,并依据模型预测控制原理,建立三相三线制电压型逆变器数学模型,构建三相三线制电压型逆变器的电流预测模型,并选择预测控制器优化性能指标函数。通过仿真计算对所提出设计方法的正确性和有效性进行了验证。

2 下垂控制策略

图1为微网简化模型,逆变器将直流电压源Udc逆变为三相交流电,通过线路阻抗Z将功率输送至交流母线。功率传输相量图如图2所示,U为逆变器输出电压幅值,I为逆变器输出电流幅值,E为交流母线电压幅值,S为逆变电源输出复功率,δ为逆变电源输出电压相量与交流母线电压相量的相角差,φ为电压电流相位角,θ为阻抗角。

图1

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图1   微电源到交流母线的功率传输结构图

Fig.1   Structure diagram on power transmission from micro-source to AC bus


图2

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图2   微电源到交流母线的功率传输相量图

Fig.2   Phase diagram on power transmission from micro-source to AC bus


逆变器输出的复功率表达式为

对于低压输电线路下的微网,线路参数RX,电感X可以忽略不计,Z = R,θ = 0°,假设功率角δ很小,sin δ ≈ δ,cos δ ≈ 1,则功率为

可以得出,低压输电系统有功功率的传输主要决定于电压幅值U,无功功率的传输决定于δ。而微网一般连接在低压配电网侧,此时的下垂特性如图3所示。

图3

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图3   P-U和Q-f下垂特性

Fig.3   P-U and Q-f droop property


基于P-U和Q-f控制的下垂特性,微电源输出电压的幅值和频率为

式中,a为有功功率的下垂系数;b为无功功率的下垂系数,其中

式中,Pmax为微电源在电压下降时允许输出最大功率;Pn为额定有功输出功率;Un为输出额定功率时电压;Umin为电压幅值最小允许值;fn为电网额定频率;fmax为运行频率最大允许值;Qmax为最大允许频率值时的无功功率。

3 模型预测控制器设计

基于下垂特性的模型预测控制原理如图4所示,功率控制器采用下垂控制,并通过电压控制器得出电流参考值。在电流控制器中,假设某一时刻控制逆变器的变量S(k)存在n种可能,且n有限,根据电流预测控制算法,得到下一个采样周期电流的n种预测结果。电流预测的n种结果分别与电流参考变量进行价值函数运算得到n个不同的价值函数值,在下一个采样周期采用使价值函数最小的控制变量值。电流控制器中应用预测控制,使电流参数快速、准确地跟随电流参考值,有效减小电压、频率波动。

图4

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图4   基于下垂特性的模型预测控制

Fig.4   Model predictive control based droop


图4中,C、L分别为三相滤波电路的电容、电感,Uabc为三相逆变器PWM模块输出电压瞬时值,iabc为三相滤波电感电流瞬时值,Uoabc为三相逆变器输出负载电压瞬时值,ioabc为三相逆变器输出负载电流瞬时值,U*oabc为三相逆变器输出负载电压参考值,i*abc为三相滤波电感电流参考值。

3.1 逆变器数学模型

三相三线制电压型逆变器结构如图5所示。三相逆变器通过三相滤波电路向三相负载供电。

图5

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图5   三相三线制电压型逆变器结构

Fig.5   Three-phase three-wire system voltage inverter structure


图中,uoa、uob、uoc为三相逆变器输出电压瞬时值,ioa、iob、ioc为三相逆变器输出负载电流瞬时值,ia、ib、ic为三相滤波电感电流瞬时值,ua、ub、uc为三相逆变器PWM模块输出电压瞬时值,S1〜S6为逆变器中6个IGBT单元。

由图5可得三相三线制电压型逆变器交流电压电流方程

式中,R为三相滤波电路电感的串联等效电阻。

选取状态变量X = (uoauobuociaibic)T,输入量U* = (uaubuc)T及扰动量Us = (ioaiobioc)T,由式（6）定义三相逆变器在abc旋转坐标系的状态方程

其中

选取输出量为Y = (iaibic)T,则

式中,C* = [O3E3]3×6;O3为3维零阵;E3为3维单位阵;D为3维零阵。

设定控制信号si(i = 1,…,n)为逆变器的开关驱动信号,且si的二值逻辑关系为

则三相逆变器PWM模块输出电压瞬时值与控制信号si的关系式为

当输入量选为U′ = (sasbsc)T时,三相逆变器在abc旋转坐标系的状态方程变为

其中

3.2 电流预测模型

假定采样周期Ts远小于电网电压周期,微分di/dt可以近似为

在模型预测中,将式（11）离散化可得

式（12）构成了逆变器的电流预测模型。由于电压U0(k + 1)未知,考虑到采样周期Ts远小于电网电压周期,可以近似地认为其等于在线估算值

将式（13）代入式（12）得出电流预测模型

已知电压Uabc与控制信号si的关系,根据控制信号有限的不同组合,可以得到有限的电流预测结果,从而减少计算量。

3.3 优化性能指标函数

由式（14）的电流预测模型可知,对于控制信号的不同组合,可得到不同的电流预测结果。为达到逆变器输出电流对参考电流准确跟踪的控制目的,定义一个价值函数g,使控制性能最优。

为使电流输出误差最小,选择价值函数为

在某一时刻,逆变器的n个控制变量值导致n个不同的价值函数值gi,使价值函数gi最小的控制变量值将在下一个采样周期被应用。此优化过程是在线反复进行,其优化目标随着时间推移变化,仅基于该采样时刻的在线局部优化控制,而不是采用不变的全局优化控制,从而提高了系统的鲁棒性。

4 仿真分析

4.1 仿真模型及参数

在Matlab中建立如图6所示的双分布式电源微网孤岛运行仿真模型。分别针对传统下垂控制和基于模型预测的下垂控制策略进行仿真实验。

图6

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图6   双分布式电源微网结构图

Fig.6   Chart on microgrid of double distributed power


仿真系统中各DG额定功率为PDG1 = 30kW,PDG2 = 20kW,各负荷初始功率为Pload1 = 30kW,Qload1 = 3kvar,Pload2 = 20kW,Qload2 = 2kvar,Pload3 = 30kW,Qload3 = 3kvar。系统其他参数见下表。

表   系统参数

Tab.  System parameters

系统参数数 值
电网电压幅值U/V380
直流侧电压Udc/V800
电网频率fn/Hz50
线路参数(Rline/Xline)/(Ω/km)0.642/0.083
滤波电感L/mH15
滤波电容C/mF1.6
滤波电阻R/Ω0.01
下垂系数1/a0.002 42
下垂系数1/b0.000 002
仿真采样周期Ts/μs100

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4.2 仿真结果及分析

对基于模型预测的下垂控制方法进行仿真,并与传统下垂控制方法进行对比和分析。

仿真过程中,设定0.2s时接入负荷3,并在0.4s时断开负荷3,恢复到初始状态。分别选取DG1输出电压、频率和DG1、DG2的有功、无功功率进行分析。

图7为分别采用两种方法得到的DG1输出电压波形。由图7a可见,采用传统下垂控制方法时,输出电压波形在0.2s时出现了电压暂降,幅值暂降了20 V左右,在0.4s时出现电压骤升,幅值骤升了30 V左右。由图7b可见,采用基于模型预测的下垂控制方法,当负荷变动时通过预测控制电流变化能保证电压基本无波动。

图7

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图7   DG1输出电压波形

Fig.7   DG1 output voltage waveform


图8为分别采用两种控制方法得到的微网频率变化波形。由图8a可见,对于传统下垂控制方法,负荷变化时,输出频率有较大波动。由图8b可见,对于基于模型预测的下垂方法,无功下垂因子较小,无功功率变化对频率影响较小,而且频率保持在(50±0.2) Hz之内,满足我国电力工业技术法规规定。

图8

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图8   DG1输出频率波形

Fig.8   DG1 output frequency waveform


图9~图12分别给出了两种控制方法下各DG的输出功率对比。传统下垂控制方法下负荷功率增加时,DG1有功功率增加约10kW,无功功率约增加1.2kvar,DG2有功功率增加约20kW,无功功率增加约1.8kvar。基于模型预测的下垂控制方法下负荷功率增加时,DG1和DG2平均分配负荷功率,有功功率均增加约15kW,无功功率均增加约1.5kvar。

图9

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图9   DG1输出有功功率

Fig.9   DG1 output active power


图10

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图10   DG2输出有功功率

Fig.10   DG2 output active power


图11

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图11   DG1输出无功功率

Fig.11   DG1 output reactive power


图12

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图12   DG2输出无功功率

Fig.12   DG2 output reactive power


上述仿真结果表明,负荷功率变化,传统下垂控制方法下电压和频率发生较大波动,且分布式电源功率分配不均;本文所提出的电流预测控制下垂控制器不仅能更精确平稳地在各分布式电源之间分配负荷,同时在出现较大干扰时能较好地抑制系统电压幅值和频率的波动,保证了系统具有良好的动态特性和稳定性。

5 结论

针对逆变器采用传统下垂控制导致系统稳定性降低,功率分配不均的现象,本文提出了具有模型预测控制的下垂控制方法,并设计了电流预测控制下垂控制器。仿真结果表明：

（1）在系统出现负荷波动时,电流预测控制下垂控制方法比传统下垂控制方法能更好地抑制电压幅值和频率的波动,提高系统稳定性。

（2）相较于传统下垂控制方法,电流预测控制下垂控制方法在稳态运行时能进行更精确的功率分配,且具有跟随快速、稳定性强等优点,可更好地满足微网孤岛模式下系统控制的要求。

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