H橋串聯型靜止無功發(fā)生器的多目標電流跟蹤控制策略的研究與設計

1、H橋串聯型靜止無功發(fā)生器的多目標電流跟蹤控制策略的研究與設計摘要-本文介紹了一種H橋串聯型靜止無功發(fā)生器（SVG）改進的電流跟蹤控制策略。這種控制策略不僅可以提高動態(tài)響應速度和電能質量，而且還提高了電網的可靠性。分析了無功補償的工作原理，建立H橋串聯型SVG的數學模型，模型離散為離散數學模型。構建離散時間靜態(tài)觀測器，提出了一種改進的死區(qū)電流控制策略。通過比較死區(qū)控制和電流前饋耦合控制，這種死區(qū)控制具有多目標的特點。通過測試2mvar 10KV無功補償系統，檢測出了死區(qū)電流跟蹤控制的優(yōu)點。仿真和實驗結果表明，該控制策略能有效改善波形的動態(tài)特性和正弦度。I.引言綠色電力已引起越來越多的關注，電能質

2、量越來越大。由于大量的非線性負載和終端，電能質量不能滿足要求。為了提高電網電能質量，提高電網的功率，主要途徑是采用動態(tài)無功補償裝置和有源電力濾波器。所有的措施中，級聯H橋SVG已成為主流，對它的研究受到了廣泛的關注和討論。SVG的特點是總損失低，動態(tài)響應快，低諧波電流，儲能裝置小和低成本。級聯H橋SVG的優(yōu)點是模塊化結構，當時的水平是需要改變的，它可以通過增加功率單元串聯連接到每個階段完成相同的號碼。由于其模塊化的設計，級聯H橋SVG實現更好的安裝能力和可維護性。此外，相同數量的水平輸出時，級聯H橋SVG保留更少的元件，更少的諧波電流，而且成本比其他方法低。電流控制策略是決定SVG的靜態(tài)和動態(tài)

3、性能的關鍵。對SVG的電流控制方式包括三角波比較，滯環(huán)控制，電流前饋解耦控制、重復控制、滑模變結構控制、模糊控制、神經網絡控制、專家控制系統、節(jié)奏控制和無差拍控制。由于系統的控制目標是不同的，將有不同的方法混合，為一個互補的優(yōu)勢，并提出了一些復雜的控制方法。三角波比較控制策略中有相位角誤差。雖然滯環(huán)控制具有更好的動態(tài)性能，但其在開關頻率范圍已成為最大的障礙在級聯H橋拓撲的應用。然而，比例調節(jié)器的延遲是三角波比較控制和滯環(huán)控制的共同缺點。不同電路參數的影響帶來的問題是不正確的控制。電流前饋解耦控制在抑制諧波的過程中會使動態(tài)響應速度慢。魯棒性和快速響應是滑模變結構控制的優(yōu)點，但在補償后的電源電流會

4、包含高次諧波。無差拍控制可以結合載波移相脈寬調制(CPS-PWM)技術在H橋級聯型SVG的應用。它使整個系統具有快速的動態(tài)響應和確認的頻率。死區(qū)控制是一種數學控制策略，其跟蹤精度高，動態(tài)響應快。在參考文獻3中，作者設計了一種新的死區(qū)控制策略，它可以與模型預測控制相結合。這種控制可以實現在SVG系統的平衡直流電容器。它也可以減少開關損耗，使系統具有很寬的帶寬?？刂频挠嬎愫唵?。在參考文獻13中，新的輸出變量被收購的切換期間的中間瞬時采樣，并通過它的觀察者的錯誤被糾正。該方法消除了時間延遲的影響不僅使穩(wěn)定性提高也無差拍控制在電流環(huán)的充分實現。但控制策略復雜，計算量更大。在參考文獻14中，該方法采用重

5、復控制來預測下一個控制周期中的平均網格電壓，以提供優(yōu)良的動態(tài)控制。該控制條件是在電網電壓畸變下。但在本文中不考慮網格電壓的失真。在參考文獻17中，這個死區(qū)控制不能受源電壓的失真的影響。但這種控制影響的開關頻率高。如果頻率很低，電流波形的影響就不好。本文提出了一種新型的基于瞬時功率理論的死區(qū)控制。首先，對無功補償原理進行了分析。由級聯H橋的數學模型。然后，它是離散的數學。推導出一種新的死區(qū)控制策略。該控制可以使補償電流跟蹤當前的命令?？刂菩Ч粫绊懺措妷旱氖д?。真正的總諧波失真很小，準確度高。它也可以減少總損失。由于耦合電路參數的耦合，在基礎上增加了預測因子對基本死區(qū)控制策略的影響，避免了參數

6、的影響。仿真和實驗的基礎上的控制策略的代表。它的穩(wěn)定性和動態(tài)性能良好。 II.系統結構與原理如圖1所示，為H橋串聯型SVG系統框圖。Usa, Usb 和Usc是電網的三相電壓。isa， isb和 isc是電網的三相電流。系統的負載通常是非線性的。iLa， iLb和 iLc是負載的三相電流。串聯H橋SVG通過電感L并聯到電網上。R是SVG等效損耗電阻。每相串聯著N個H橋。從圖1 可以看出電力單元Ha1的輸出連接Ha2的輸入。電網是星型連接。N是三相SVG的公共連接點。每個H橋由四個IGBT V1 ，V2， V3 ，V4和一個圖1. H橋串聯型SVG系統框圖電容器C組成。V dc是直流電容電壓。i

7、ca， icb， icc是SVG的三相電流。uca ，uca， uca是SVG的三相電壓。usk，isk， iLk ，Vdc是縮寫形式。無功功率的瞬時電流是基于瞬時功率理論檢測的。SVG的控制電路包含兩環(huán)。內環(huán)是電流控制回路。外環(huán)為電壓控制回路。該系統采用載波相移調制方式。ica , i cb , i cc等于負載的無功電流的大小。ica , i cb , i cc與負載的無功電流方向相反。所以SVG能動態(tài)高效地對電網進行無功補償。根據基爾霍夫電壓定律，SVG系統的微分方程如下：假設SVG轉換器的輸出電壓為：H是變流器的調制比。是電網的源電壓和SVG輸出電壓之間的夾角。在能量關系方程中，考慮（

8、1）和（2），推導出SVG在三相坐標系中的數學模型。將推導的數學模型變化到d-q坐標系得到（3）。 III. 前饋解耦控制策略 SVG是一種解耦系統。SVG輸出電壓的變化會影響SVG的補償電流。d-q坐標系的系統參數應該解耦。本文提出的前饋解耦控制原理是將有功功率電流和無功電流解耦為id , iq 。這些電流被分別控制。id是確定SVG直流側電容電壓的有效部分。iq是流動于SVG與電網之間的無功電流分量。在本文中，對經典的前饋解耦電流控制策略進行了改進，增加了阻力系數，使控制性能更好。圖2是一種前饋解耦電流控制框圖。 圖2. 一種新型前饋解耦電流控制的框圖。圖2表示該系統的兩個控制環(huán)，分別是外

9、部電壓環(huán)和內部電流環(huán)。電壓環(huán)控制直流電容電壓?？偟闹绷麟娙蓦妷簎dc_ref和實際電容電壓udc之間的參考值差異是PI_1控制器的輸入。PI控制器的輸出電流是有功電流的參考值。SVG的三相電流通過d-q變換轉化為瞬時電流id和iq。然后指令與它們的瞬時電流值分別進行比較。指令和瞬時電流的差異是PI_2或PI_3的輸入。由于電流id或iq這個差異被加在電感的解耦電壓中。為了提高控制精度，阻力系數被加PI_2或PI_3的輸入中。然后通過兩個加法器計算SVG輸出電壓指令ud-ref，uq-ref。兩個參考電壓逆變?yōu)槿嚯妷旱膮⒖贾祏a_ref，ub_ref，uc_ref。這些信號轉換成PWM控制信號

10、驅動SVG的電源開關。該解耦電流控制存在一個問題，即有三個電壓控制器和一個直流電壓控制器。這會影響系統的動態(tài)速度。SVG輸出電流隨著電流命令緩慢變化。電壓環(huán)和電流環(huán)之間的PI參數相互影響。在d-q坐標系下的解耦是部分的。如果d-q坐標系統完全解耦，系統不可能穩(wěn)定。在第五節(jié)中展示了去耦電流控制的仿真和實驗。本文這節(jié)中描述了一種利用新型死區(qū)控制的解耦電流控制。 IV一種新型的死區(qū)電流控制策略死區(qū)的原理是，SVG的三相參考電壓通過電壓回路方程與電流誤差計算得到。然后1KHz三角載波通過各相的調制比的產生。通過在d-q坐標系下轉化（3），控制電壓矩陣方程如下：id , iq是SVG在d-q坐標系下的瞬

11、時補償電流。ud，uq為SVG電壓有功分量和無功分量。udref，uqref是電網電壓命令。從（4）推導出的離散方程如下：在KT時刻的SVG輸出電壓指令是由采樣i(kT) , u(kT) , i(k +1)T計算得到。由于數學控制，死區(qū)電流控制有數學系統滯后。電壓指令計算的時刻，實際上是一個開關周期的采樣時刻。因此電壓指令（K + 1）t時刻通過采樣電壓在KT時刻計算。然后（5）推導出為（6）。構建離散狀態(tài)觀測器。KT的電流采樣是用來預測當前在命令(k +1)T。方程（1）轉化為（7）顯示如下：方程（7）是由dq變換在dq坐標的數學模型。推導過程如下：根據d-q變換的定義，（8）變?yōu)椋?）。方

12、程（9）變?yōu)椋?0）。根據連續(xù)時間系統的離散方法，方程（10）是離散的（11）。方程（11）變?yōu)镾VG的離散數學模型。SVG輸出電流設置為狀態(tài)變量。所以，SVG的離散時間的數學模型如下：比較（12）和（13），得到（14）?；赟VG的狀態(tài)可控性，建立離散時間狀態(tài)觀測。將等式（13）拖進等式（15）。在（16）式，x(kT)是離散狀態(tài)觀測器的狀態(tài)變量。y(kT)是觀察輸出變量。I是該觀測器的誤差反饋矩陣。設E(kT) = y(kT) -y(kT)予以總結，觀察者的誤差反饋矩陣。根據線性系統的穩(wěn)定性理論，預測誤差為零，（17）為如下：I = G(T) （17）SVG的電壓方程： 在經典的死區(qū)電流

13、控制中加入死區(qū)控制的預測因子。通過許多模擬實現理想的因素。u(k+1)T是(k+1)T時刻的電壓指令。T是開關時間。i(k+1)T是在(k+1)T時刻的瞬時電流指令。i(k -1)T是在(k -1)T時刻的電流。u(k -0.5)T是(k -1)T 和 kT中間時刻的瞬時電壓。u(kT)是kT時刻的電壓。u(k + 0.5)T是kT 和(k+1)T中間時刻的瞬時參考電壓。離散狀態(tài)觀測器在電流環(huán)中的死區(qū)控制結構如圖3所示。 圖3. 離散狀態(tài)觀測器的死區(qū)控制結構在經典的死區(qū)電流控制的基礎上，改進了死區(qū)控制。它可以實現多目標控制。它使無功電流很好地跟蹤電流指令。死亡節(jié)拍控制的另一個目標是減少轉換器的

14、損失。在試驗中，通過控制降低THD。此外，無差拍控制使SVG是一個寬的帶寬。最重要的是這個控制只關心當前的采樣值。這提高了動態(tài)性能。也可以縮短計算時間和計算時間。 V仿真與實驗結果在MATLAB中的仿真條件下建立SVG仿真模型，檢定校正和驗證高性能控制方法。仿真參數如下。在每一個階段有三個H橋功率單元。電網頻率為50Hz?？偣β蕟卧绷鲄⒖茧妷?50V。等效損耗電阻是5。A. 解耦電流控制仿真為了驗證改進的解耦電流控制策略，系統的負載是有功負載和無功負載。 圖4.實際的有功電流和SVG的有功電流指令電流解耦控制波形。圖4表示實際有功電流和SVG的有功電流指令電流解耦控制。圖4顯示出id是小波動

15、。在1.5s后的瞬時有功電流很好地遵循電流命令。調整時間比死區(qū)控制在本文中的時間更長。圖5表示實際的無功電流和SVG無功電流命令中的波形電流解耦控制。要反映的性能，以下的反應性命令的負載條件變化是模擬。 圖5.仿真結果表示在電流解耦控制SVG動態(tài)過程的動態(tài)性能。當時間為00.3s，負載的有功功率為100kW。工作頻率為50Hz。當時間為0.3s到1s，有功負荷500kW和容性無功功率是300Kvar。即使負載變化很快，該反應電流也遵循該命令。調整時間很短。當系統穩(wěn)定時，反應的誤差可以接受。 圖6. 在電流解耦控制SVG實際三相電流和電流之間的誤差波形。圖6表示SVG實際三相電流和電流指令之間的

16、誤差電流解耦控制。誤差穩(wěn)定在一個較小的誤差帶后1.85s。穩(wěn)態(tài)電流誤差是可以接受的。但是動態(tài)速度很慢。這使得補償電流不能按照當前的命令。B. 死區(qū)電流控制在相同的系統條件下，模擬了死區(qū)的電流控制。圖6表示實際有功電流遵循有功電流指令。 圖7. 實際的有功電流和SVG的無差拍電流控制有功電流指令的波形。圖7表示0.23s后瞬時有功電流遵循當前的命令。這一調整時間比電流的解耦控制非常短。恒流控制的動態(tài)性能優(yōu)于解耦控制。 圖8. 補償前的一個相位的柵極電壓和電流。 圖9. 死區(qū)電流控制補償后的相位補償電流。 圖10. 在無差拍電流控制電流的FFT分析和THD。圖8顯示電壓和電流之間的相位差異大。電流

17、的相位延遲了電壓的相位。圖9顯示無差拍電流控制補償后電網電壓和相電流。圖10顯示無差拍電流控制電流的FFT分析和THD。電網電壓和電流之間幾乎沒有相位誤差。諧波分量明顯減小。總諧波失真是下降4.21%到1.88%。C. 對SVG電流的比較試驗 為了驗證本文提出的控制校正，10kV SVG的實驗裝置的構造。實驗條件如下。在每一個階段有10個H橋功率單元。而且有2個冗余電源單元。電網頻率為50Hz。直流參考電壓1500V。 圖11. 沒有無差拍電流控制SVG輸出電流的試驗。 圖12. 在無差拍電流控制SVG輸出電流的試驗。圖11表示SVG輸出電流波形無無差拍電流控制。圖12顯示無差拍電流控制SVG

18、輸出電流波形。三個相的波形是一個相位，相位和相位的電流。通過比較圖和圖，輸出電流的諧波分量明顯減少和正弦水平的提高。在本文中所描述的死區(qū)電流控制的補償電流可以按照當前的命令。 圖13. SVG無功電流的試驗，補償電流和剩余電流無靜差拍電流控制。圖14. 在無差拍電流控制SVG無功電流實驗。構建高性能負載高功率雙拖網試驗驗證無差拍電流控制的有效性。有兩個SVG，一個SVG產生大量的無功功率，另一個SVG補償使電網避免污染。圖13顯示的無功電流，補償電流與電網剩余電流無靜差拍電流控制。圖14顯示了這三個電流的無差拍控制。比較圖13與圖14表明無功補償誤差很小。補償電流與無功電流相位重合。諧波分量很

19、低。正弦水平好。THD的無功電流從4.32%降低到1.86%。 VI結論為了提高恒流控制的動態(tài)性能，抑制輸出電流的諧波，增加了預測因子，并建立了離散狀態(tài)觀測器，對經典的恒流控制進行了改進。這種控制策略可以使SVG實現多目標控制。瞬時無功電流遵循電流指令。仿真和實驗結果表明，該死區(qū)控制具有很高的性能。 參考文獻1 G. R. Zhang, Z.X. Shao, L. Chen, “Deadbeat control strategy of shuntactive power filter based on repetitive predictor theory,” Transactions oft

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