应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法

技术领域

本发明属于电力电子变换器技术领域，具体涉及应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法。

背景技术

进入二十一世纪以后，人们对能源的需求越来越大，然而传统的石油和煤等不可再生能源短缺问题却日益凸显，因此急需寻求新型可再生能源替代传统能源，在此背景下，使用太阳能等清洁型能源进行分布式发电变得越来越重要。由于季节、天气和温度等不可控因素影响，光伏阵列的输出功率具有较大的波动性，直接并入电网或给负载供电会降低电能质量，造成负荷发热从而降低设备使用寿命。

为了解决这一问题，需要通过储能技术对功率波动进行平抑。蓄电池具有较大能量密度，但功率密度较小，而超级电容刚好与之互补，将蓄电池与超级电容一起使用形成光伏混合储能系统能有效改善供电系统的可靠性和经济性。

常见的光伏混合储能系统如图1所示，其中储能变流器(Power ConversionSystem,PCS)是直流侧与交流侧功率流动的通道，用于稳定直流母线电压U

1)当光照强度较强时，负荷所需功率全部由光伏阵列提供，且光伏阵列产生剩余能量由储能电池吸收，即P

2)当长期处于高光照强度时，蓄电池持续吸收能量致使SOC达到上限，此时光伏阵列产生剩余能量通过储能模块补偿高频分量平抑功率波形后进行平滑并网，忽略超级电容和蓄电池的高频功率分量，即P

3)当夜晚或秋冬季时，光伏阵列提供的功率不足以维持负荷所需功率，差额部分由蓄电池和超级电容供给，即P

综上所述，如何控制储能变流器(PCS)以及双向DC/DC变换器，减小负荷随机投切和工况切换时储能系统的直流母线电压波动并提高交流侧功率响应速度具有重要的意义。传统的PI控制对性能的提升有限，因此许多学者提出了非线性控制算法，如模型预测、模糊控制、能量成型控制等，但这些非线性算法对数学模型要求较高，实际应用受限。自抗扰控制由于其不依赖数学模型的特点，具有广阔的应用前景，然而传统的自抗扰控制对系统的控制性能提升有限。

发明内容

本发明的目的是提供应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，提高了储能系统的输出电能质量并抑制了暂态过程时直流母线电压的波动。

本发明所采用的技术方案是，应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、储能系统数学模型建立；

步骤1.1、建立PCS的数学模型；

步骤1.2、建立双向DC/DC变换器的数学模型；

步骤2、设计自抗扰控制方法；

步骤2.1、改进扩张状态观测器设计；

步骤2.2、基于反步互补滑模的状态误差反馈律设计；

步骤3、设计储能系统控制方法：

步骤3.1、PCS电压外环改进自抗扰设计；

步骤3.2、双向DC/DC变换器电流内环改进自抗扰设计。

本发明的特点还在于，

步骤1.1具体为，

将光伏混合储能系统分为前级部分和后级部分两部分，其中，前级部分包括PCS与配电网，具体包括滤波电路L和C、电路等效电阻R、交流侧电流i

定义S

根据基尔霍夫定律及park变换求得PCS在两相旋转d-p坐标系下的数学方程为：

式(2)中，ω为电网电压的角频率，v

步骤1.2具体为：

光伏混合储能系统后级部分包括蓄电池、超级电容、光伏阵列和DC/DC电路，其中蓄电池和超级电容DC/DC电路的滤波电感分别为L

系统的状态空间平均方程为：

步骤2.1具体为：

对于一个控制对象，将控制对象抽象成如下二阶微分方程的形式：

对于如式(4)所示二阶系统，y为系统的输出，u为系统的输入控制，b为控制量的增益，f为系统的内外总扰动，在实际的运算中无法准确给出b的值，因此，定义y

式(5)中，f

定义z

式(7)对系统的状态变量和扰动存在不完全估计，需要加入总扰动微分的观测产生早期修正信号对ESO进行改进，改进的ESO为：

对式(8)进行降阶处理得：

式(9)中变量ψ

步骤2.2具体为：

对误差e求导得：

定义虚拟控制变量p为：

式(12)中，a为常数，定义Lyapunov函数V

对式(13)求导并联立式(11)和式(12)得：

令

当p收敛至0时，系统稳定，为使p能够快速收敛，设计互补滑模如下：

定义广义滑模面为：

设计与s

式(16)、式(17)中，η为常数，滑模面s满足s＝s

对式(18)求导，得到：

若

为使闭环系统状态变量在有限时间内到达滑模面，选用指数趋近律，传统的指数趋近律如式(21)所示：

式(21)中，sgn(.)为符号函数，ε、q为常数，由于传统指数趋近律ε选取过大会使得到达切换面的速度过快导致系统产生较大的抖振，ε选取过小又会使收敛速度过慢增加调节过程时间，针对这一问题，设计新的趋近律为：

基于式(22)所设计的切换控制律u

联立式(20)和式(23)得输入控制u为：

式(24)中，u

步骤3.1具体为：

对式(2)中的v

式(25)中，

对比式(4)所示自抗扰范式和步骤1.1所述系统可知，v

因此，PCS电压外环采用自抗扰控制，定义PCS电压外环输出目标值为v

步骤3.2具体为：

对式(3)进行小信号建模，T

根据二阶自抗扰范式，将式(26)改写为：

式(27)中，

与PCS电压外环相同，对比式(4)所示自抗扰范式和步骤1.2所述系统可知，i

定义蓄电池和超级电容的参考功率目标值分别为P

当光伏混合储能系统的工作方式为P

式(28)、式(29)中T

本发明的有益效果是：

本发明应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，更好的减小了直流母线电压波动的幅值和暂态时间，减小了储能系统输出功率的响应时间，并使得光伏并网功率更为平滑，光伏混合储能系统的整体性能得到提升。

附图说明

图1是光伏混合储能系统的整体结构图；

图2是光伏混合储能系统前级PCS与电网相连部分的拓扑结构图；

图3是光伏混合储能系统的后级直流侧拓扑结构图；

图4是本发明应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法中通用自抗扰控制方法框图；

图5是本发明应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法中PCS的控制设计框图；

图6是本发明应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法中双向DC/DC变换器的控制设计框图；

图7是传统ESO和本发明的控制方法中所设计ESO的频率特性曲线对比图；

图8是在工况一情况下不同控制策略的直流母线电压波动对比图；

图9是在工况二情况下不同控制策略的仿真对比图，其中，图9(a)是光伏输出功率波形图，图9(b)是暂态并网功率变化对比图；

图10在工况三情况下不同控制策略的功率响应速度对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

实施例1

本实施例提供一种应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，将储能变流器(PCS)电压外环以及双向DC/DC变换器电流内环更改为自抗扰控制策略来代替传统PI控制策略，具体来说，自抗扰控制策略主要包括在传统ESO的基础上设计了一种改进ESO来减小系统内外总扰动的观测误差，在反步控制和滑模控制的理论基础上设计了BCSMC状态误差反馈律取代PID控制；在设计出自抗扰控制策略理论后，将储能变流器(PCS)电压外环以及双向DC/DC变换器电流内环数学模型拟合成二阶自抗扰范式并替换成自抗扰控制方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、储能系统数学模型建立；

步骤1.1、建立PCS的数学模型；

步骤1.2、建立双向DC/DC变换器的数学模型；

步骤2、设计自抗扰控制方法；

步骤2.1、改进扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)设计；

步骤2.2、基于反步互补滑模(Backstepping ComplementarySliding ModeControl,BCSMC)的状态误差反馈律设计；

步骤3、设计储能系统控制方法：

步骤3.1、PCS电压外环改进自抗扰设计；

步骤3.2、双向DC/DC变换器电流内环改进自抗扰设计。

实施例2

本实施例提供一种应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，在实施例1的基础上，具体按照以下步骤实施：

步骤1、储能系统数学模型建立；

步骤1.1、建立PCS的数学模型；

将光伏混合储能系统分为前级部分和后级部分两部分，其中前级部分包括PCS与配电网，如图2所示，具体主要包括滤波电路L和C、电路等效电阻R、交流侧电流i

定义S

根据基尔霍夫定律及park变换求得PCS在两相旋转d-p坐标系下的数学方程为：

式(2)中，ω为电网电压的角频率，v

步骤1.2、建立双向DC/DC变换器的数学模型；

光伏混合储能系统后级部分包括蓄电池、超级电容、光伏阵列和DC/DC电路，如图3所示，其中蓄电池和超级电容DC/DC电路的滤波电感分别为L

系统的状态空间平均方程为：

步骤2、设计自抗扰控制方法；

步骤2.1、改进ESO设计；

对于一个控制对象，将控制对象抽象成如下二阶微分方程的形式：

对于如式(4)所示二阶系统，y为系统的输出，u为系统的输入控制，b为控制量的增益，f为系统的内外总扰动，在实际的运算中由于各种因素影响，系统参数实际值并不为实际值，加之系统的数学模型不一定精确，无法准确给出b的值，因此，定义y

式(5)中，f

定义z

式(7)对系统的状态变量和扰动存在不完全估计，由于传统ESO的观测性能有限，对系统的状态变量和扰动存在不完全估计，为了提高ESO的动态扰动观测能力，需要加入总扰动微分的观测产生早期修正信号对ESO进行改进，改进的ESO为：

式(8)提高了扰动观测能力，但同时也增加了系统的阶数，增加了控制实现难度，此外，由于x

式(9)中变量ψ

步骤2.2、BCSMC状态误差反馈律设计；

状态误差反馈律的作用是使系统在受到扰动后仍可以快速收敛，传统的自抗扰控制采用PID来设计状态误差反馈律，收敛速度慢，且当偏差过大时还会使系统稳定性下降，因此引入滑模控制代替PD控制；互补滑模通过增加一个互补滑模面减小了滑模所固有的抖振现象，反步法引入虚拟控制，通过递归设计方法将复杂的非线性系统分解成多个一阶系统，简化了控制量；反步互补滑模提高了控制精度，加快了控制速度。

对误差e求导得：

定义虚拟控制变量p为：

式(12)中，a为常数，定义Lyapunov函数V

对式(13)求导并联立式(11)和式(12)得：

令

当p收敛至0时，系统稳定，为使p能够快速收敛，设计互补滑模如下：

定义广义滑模面为：

设计与s

式(16)、式(17)中，η为常数，滑模面s满足s＝s

对式(18)求导，得到：

若

为使闭环系统状态变量在有限时间内到达滑模面，选用指数趋近律，传统的指数趋近律如式(21)所示：

式(21)中，sgn(.)为符号函数，ε、q为常数，由于传统指数趋近律ε选取过大会使得到达切换面的速度过快导致系统产生较大的抖振，ε选取过小又会使收敛速度过慢增加调节过程时间，针对这一问题，设计新的趋近律为：

相比于传统指数趋近律，当滑模函数在远离滑模面时式(22)所示的趋近律趋近速度更快，而当滑模函数接近滑模面时，式(22)所示的趋近律趋近速度比传统指数趋近律更慢，以此减小了抖振现象并提高了快速性，基于式(22)所设计的切换控制律u

联立式(20)和式(23)得输入控制u为：

式(24)中，u

根据步骤2.1、2.2的设计，可得改进的自抗扰控制方法框图如图4所示；

步骤3、设计储能系统控制方法：

步骤3.1、PCS改进自抗扰设计；

步骤3.2、双向DC/DC变换器电流内环设计。

实施例3

本实施例提供一种应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法，在实施例1和实施例2的基础上，具体按照以下步骤实施：

步骤1、储能系统数学模型建立；

步骤1.1、建立PCS的数学模型；

步骤1.2、建立双向DC/DC变换器的数学模型；

步骤2、设计自抗扰控制方法；

步骤2.1、改进ESO设计；

步骤2.2、BCSMC状态误差反馈律设计；

步骤3、设计储能系统控制方法：

步骤3.1、PCS改进自抗扰设计；

PCS用以抑制直流母线电压的波动，为了取得满意的控制效果，将电压外环改为通用自抗扰控制，根据步骤2中ESO的设计方法，对式(2)中的v

/>

式(25)中，

对比式(4)所示自抗扰范式和步骤1.1所述系统可知，v

因此，PCS电压外环采用自抗扰控制，定义PCS电压外环输出目标值为v

步骤3.2、双向DC/DC变换器电流内环设计；

对式(3)进行小信号建模，T

根据二阶自抗扰范式，将式(26)改写为：

式(27)中，

与PCS电压外环相同，对比式(4)所示自抗扰范式和步骤1.2所述系统可知，i

定义蓄电池和超级电容的参考功率目标值分别为P

图6中，P

当光照强度较强，负荷所需功率全部由光伏阵列提供，且光伏阵列产生剩余能量由储能电池吸收时或光伏阵列提供的功率不足以维持负荷所需功率，差额部分由蓄电池和超级电容供给时，即当光伏混合储能系统的工作方式为P

式(28)、式(29)中T

仿真分析

为了验证本发明中改进ESO相较于传统ESO的扰动估计能力，推导出传统ESO的扰动估计传递函数G

绘制式(30)的频率特性曲线如图7所示，其中ω＝300rad/s，可以看出改进ESO的相位滞后程度减小，响应速度加快；同时改进ESO的幅值增益更高，对扰动的观测能力更强。进一步的，推导出传统ESO和改进ESO关于扰动估计误差的传递函数G

由式(31)可知，当系统发生单位阶跃扰动时，两种观测器均可实现无差跟踪。当系统发生单位斜坡扰动时，改进ESO仍可实现无差跟踪，但传统ESO会存在

为了验证本发明的自抗扰控制方法在实际应用中的表现优越性，利用Matlab/Simulink对储能系统进行仿真验证，并和传统自抗扰控制进行比较，电路拓扑参数选择如表1所示：

表1电路拓扑参数

工况一：当光伏混合储能系统工作于方式1，即光照强度较强，负荷所需功率可全部由光伏阵列提供时，设定光伏阵列输出功率为22kW，负载在0.2s时由15kW突变为5kW，不同控制策略下负载突变引起的直流母线电压波动情况如图8所示。由图8可知，相较于传统自抗扰控制策略，在本发明的自抗扰控制策略下的超调更小、暂态时间更短，验证了PCS改进控制策略的优越性。

工况二：当光伏混合储能系统工作于方式2，即此时负荷所需功率仍可全部由光伏阵列提供，但蓄电池的SOC达到上限，将光伏产生剩余功率进行并网时，设定负载所需功率为10kW，光照强度在0.1s时由600W/m

工况三：当光伏混合储能系统工作于方式3，即此时光照强度较弱，负荷所需功率由光伏阵列、蓄电池和超级电容一起提供时，设定光伏阵列输出功率为14kW，剩余所需功率由蓄电池和超级电容提供，负载在0.1s时由20kW突变为30kW，不同控制策略下的功率响应速度如图10所示。由图10可知，相较于传统自抗扰控制策略，在本发明的自抗扰控制策略下的功率响应速度更快。

综合上述三种工况可知，应用于光伏混合储能系统的自抗扰控制方法进一步提升了光伏混合储能系统的控制性能。