CN112217226A - 一种适用于双向dc-dc变换器的改进无模型预测控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于双向DC‑DC变换器的改进无模型预测控制方法,包括以下步骤:信号测量与处理,通过下垂控制得到蓄电池电流给定值,通过判断蓄电池电流给定值的正负来决定无模型预测控制器的工作模式,之后通过优化无模型预测得到蓄电池电流预测值,最后通过评价函数得到最优的开关状态并输出到DC‑DC换流器中。本发明中的算法简单易实现,降低了稳态运行时母线电压波动;控制过程中不需要精准的换流器电感及电容参数;同时本发明中的算法不会受***参数变换的影响,大大提高了***的精度和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及一种双向DC-DC换流器的控制方法,是一种适用于双向DC-DC变换器的改进无模型预测控制方法,属于供电控制技术领域。
背景技术
全球能源短缺、环境污染和气候变化等问题推动了风电、光伏等可再生能源的利用和发展。直流微电网由于其储能装置的优化配置和灵活的控制方法,能够降低分布式能源大规模并网对电力***稳定运行造成的冲击。
模型预测控制(Model predictive control,MPC)从上世纪70年代问世以来,已经从最初在工业过程中应用的启发式控制算法发展成为一个具有丰富理论和实践内容的新的学科分支。但是由于传统模型预测控制在实现时必须需要确定的模型参数,导致当实际***运行时,控制器可能会出现参数不匹配的情况而导致控制效果不佳。
无模型控制方法在控制过程中只需使用被控***的在线和离线输入、输出数据,控制器中不包含受控过程数学模型的任何信息,其概念是韩志刚教授在1993年首次提出的,无模型预测控制算法借鉴无模型控制器的泛模型思想,将泛模型作为预测模型,是一种无模型控制和预测控制相融合的算法借鉴无模型控制器的泛模型思想,只需使用受控对象(即蓄电池电流)的输入输出数据,用预测控制方法对泛模型的特征向量即下一时刻的蓄电池电流进行了预测,进而得到合适的蓄电池双向DC-DC变换器的开关状态。
发明内容
本发明提供一种适用于双向DC-DC变换器的改进无模型预测控制方法。
基于下垂控制的直流微电网在负荷频繁投切时母线电压会急剧波动,严重影响直流电压的电能质量。电流内环使用PI控制器时,存在着响应速度不够快的问题,而采用模型预测控制时,存在着参数不匹配和稳态电压波动过大的问题。为了解决上述问题,本发明采用下述技术方案:
步骤1:信号测量与处理:通过电压传感器测量所述直流母线的电压vdc、所述蓄电池侧的蓄电池输出电压vb,通过电流传感器测量所述直流母线的电流idc、蓄电池的输出电流 ib;对***的测量量进行处理,通过记忆环节取得前两个时刻的***测量量,即ib(k-1)、ib(k-2)、vb(k-1)、vb(k-2)、vdc(k-1)、vdc(k-2);确定一阶惯性环节的时间常数Ts,得到dvdc,即
其中k为离散积分器的增益,z为离散积分器的z变换;
步骤2:通过下垂控制得到蓄电池电流给定值ibref;并通过对其进行正负值判定来决定选择何种无模型预测控制器,即:
步骤3:通过改进的无模型预测控制器来对下一时刻时刻的蓄电池电流进行预测:
ib(k+1)=kf·(ib(k)-ib(k-1))+ib(k) (3)
其中ibat(k+1)为下一时刻蓄电池电流的预测值;kf为预测增益系数;
当选择Boost无模型预测控制器时,不同的开关状态有不同的kf,即:
其中g1、g2分别为双向DC-DC换流器中两个IGBT的开关状态(g1=1表示开关管导通,g1=0表示开关管关断;g2同理);
当选择Buck无模型预测控制器时,kf的计算方式如下:
步骤4:确定了预测电流后,通过目标函数对预测电流和给定电流的差值进行约束,不同的开关状态会输出不同的目标函数值,取其中使目标函数值最小的开关状态输出到双向DC-DC换流器中;
本发明与现有技术相比的优点在于:
1.算法简单易实现,并且降低了稳态运行时母线电压波动。
2.控制过程中不需要精准的换流器电感及电容参数,解决了实际应用中电感值和电容值测量困难且不准确的问题。
3.实际***运行时***参数会有不同幅度的变换,使用本发明中的算法不会受***参数变换的影响,大大提高了***的精度和鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的计算流程框图;
图2为直流微电网结构示意图;
图3为无模型预测控制器工作原理示意图;
图4为电流内环无模型预测控制工作流程示意图;
具体实施方式
参考图1-图4,一种适用于双向DC-DC变换器的改进无模型预测控制方法,所述直流微电网包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元均包括控制***、测量元件和换流器;所述直流微电网包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的控制***输入端分别与相应的测量元件输出端相连,其输出端与相应的换流器输入端相连;所述直流微电网中还包含直流测量元件以及交流测量元件,直流测量元件包括分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的直流母线侧电压传感器和电流传感器以及分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的分布式电源侧、储能元件侧、交流电网侧和负荷侧电压传感器和电流传感器;所述储能单元包括储能元件;
***仿真中建立六端口直流微电网***,其中网侧换流器容量为60kW,风机标准风速为12m/s,风机机组换流器容量为60kW,光伏阵列换流器额定容量为6kW,蓄电池额定容量为30kW,直流母线额定电压为400V,电网侧频率为50hz,离散***采样频率为 20us。
双向DC-DC换流器参数如下,储能电感375uH,母线连接电容0.02F,蓄电池测并联电容200uF;蓄电池初始SOC为75%,额定放电电流为120A。
具体控制中的步骤如下:
步骤1:信号测量与处理:通过电压传感器测量所述直流母线的电压vdc、所述蓄电池侧的蓄电池输出电压vb,通过电流传感器测量所述直流母线的电流idc、蓄电池的输出电流 ib;对***的测量量进行处理,通过记忆环节取得前两个时刻的***测量量,即ib(k-1)、ib(k-2)、vb(k-1)、vb(k-2)、vdc(k-1)、vdc(k-2);确定一阶惯性环节的时间常数Ts,得到dvdc,即
其中k为离散积分器的增益,z为离散积分器的z变换;
步骤2:通过下垂控制得到蓄电池电流给定值ibref;并通过对其进行正负值判定来决定选择何种无模型预测控制器,即:
步骤3:通过改进的无模型预测控制器来对下一时刻时刻的蓄电池电流进行预测:
ib(k+1)=kf·(ib(k)-ib(k-1))+ib(k) (3)
其中ibat(k+1)为下一时刻蓄电池电流的预测值;kf为预测增益系数;
当选择Boost无模型预测控制器时,不同的开关状态有不同的kf,即:
其中g1、g2分别为双向DC-DC换流器中两个IGBT的开关状态(g1=1表示开关管导通,g1=0表示开关管关断;g2同理);
当选择Buck无模型预测控制器时,kf的计算方式如下:
步骤4:确定了预测电流后,通过目标函数对预测电流和给定电流的差值进行约束,不同的开关状态会输出不同的目标函数值,取其中使目标函数值最小的开关状态输出到双向DC-DC换流器中。
Claims (1)
1.一种适用于双向DC-DC变换器的改进无模型预测控制方法,所述直流微电网包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元均包括控制***、测量元件和换流器;所述直流微电网包含的分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的控制***输入端分别与相应的测量元件输出端相连,其输出端与相应的换流器输入端相连;所述直流微电网中还包含直流测量元件以及交流测量元件,直流测量元件包括分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的直流母线侧电压传感器和电流传感器以及分布式发电单元、储能单元、大电网单元和负荷单元的分布式电源侧、储能元件侧、交流电网侧和负荷侧电压传感器和电流传感器;所述储能单元包括储能元件;
其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:信号测量与处理:通过电压传感器测量所述直流母线的电压vdc、所述蓄电池侧的蓄电池输出电压vb,通过电流传感器测量所述直流母线的电流idc、蓄电池的输出电流ib;对***的测量量进行处理,通过记忆环节取得前两个时刻的***测量量,即ib(k-1)、ib(k-2)、vb(k-1)、vb(k-2)、vdc(k-1)、vdc(k-2);确定一阶惯性环节的时间常数Ts,得到dvdc,即
其中k为离散积分器的增益,z为离散积分器的z变换;
步骤2:通过下垂控制得到蓄电池电流给定值ibref;并通过对其进行正负值判定来决定选择何种无模型预测控制器,即:
步骤3:通过改进的无模型预测控制器来对下一时刻时刻的蓄电池电流进行预测:
ib(k+1)=kf·(ib(k)-ib(k-1))+ib(k) (3)
其中ibat(k+1)为下一时刻蓄电池电流的预测值;kf为预测增益系数;
当选择Boost无模型预测控制器时,不同的开关状态有不同的kf,即:
其中g1、g2分别为双向DC-DC换流器中两个IGBT的开关状态(g1=1表示开关管导通,g1=0表示开关管关断;g2同理);
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WO2023005064A1 (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | 江南大学 | 一种基于凸空间滤波的动力电池化成过程状态估计方法 |
US11650253B2 (en) | 2021-07-30 | 2023-05-16 | Jiangnan University | State estimation method for power battery formation process based on convex space filtering |
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---|---|---|---|---|
CN105305480A (zh) * | 2015-07-13 | 2016-02-03 | 陕西省地方电力(集团)有限公司 | 混合储能直流微网分层控制方法 |
CN108631591A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-09 | 西安理工大学 | 一种双向dc-dc变换器预测电流的控制方法 |
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2019
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