CN114336742B - 一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应神经网络的太阳能光伏***控制器，它由依次相连的自适应模糊神经网络控制器模块、直流链路电容器模块以及LCL滤波器模块组成。本发明克服了目前已有的传统控制器不稳定的不足，振荡小、动态响应快，能更有效地快速跟踪不同气候条件下太阳能光伏阵列的最大功率。

Description

一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器

技术领域

本发明涉及太阳能光伏***领域，尤其涉及一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器。

背景技术

传统化石燃料消耗造成的环境问题越来越引发人们的关注，以太阳能光伏发电为代表的新型发电技术成为新的科技前沿。然而，太阳能光伏发电受太阳辐射和温度等多方面影响。亟需更有效快速地跟踪不同气候条件下的太阳能光伏阵列的最大功率。

发明内容

针对目前传统的太阳能光伏***对于太阳辐射和温度等一系列环境变化无法实时最优控制最大输出功率的问题，本发明提供一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器，本发明能够有效快速跟踪不同气候条件下的太阳能光伏阵列的最大功率。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器，包括自适应模糊神经网络控制器模块、直流链路电容器模块以及LCL滤波器模块，各模块依次相连；所述自适应模糊神经网络控制器模块，用以进行最大化光伏阵列的转换效率，直流链路电容器模块，用于缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器，LCL滤波器模块，用于衰减过多的开关频率谐波。

本发明的技术构思为：本发明采用自适应神经网络来进行最大功率点追踪，采用直流链路电容器，以缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器，设计有效的LCL滤波器模块，以衰减过多的开关频率谐波。

本发明的有益效果主要表现在：1、考虑到了太阳光照和温度等因素的不稳定性，第一次创新性的引入基于自适应神经网络的最大功率点追踪技术；2、通过直流链路电容器，以缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器；3、通过设计有效的LCL滤波器模块，以衰减过多的开关频率谐波。

具体实施方式

本发明提供一种基于自适应神经网络的太阳能光伏控制器，包括自适应模糊神经网络控制器模块、直流链路电容器模块以及LCL滤波器模块。各模块依次相连，所述自适应模糊神经网络控制器模块，用以进行最大化光伏阵列的转换效率，直流链路电容器模块，用于缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器，LCL滤波器模块，用于衰减过多的开关频率谐波。

所述自适应模糊神经网络控制器模块，用以进行最大化光伏阵列的转换效率，其网络结构如下：

(1.1)第一层网络：训练数据的每个节点都是自适应的节点，节点函数表示如下：

A_1,i＝μX_i(x)for i＝1,2 (1)

A_1,i＝μY_i-2(y)for i＝3,4 (2)

其中，A_1,i表示输出的隶属值，下标1和i分别表示训练数据的层数和节点数，μ表示隶属函数，X_i，Y_i表示每个节点的隶属度函数，x，y表示第一层中节点i的输入。

(1.2)第二层网络：每个节点都是基于一个模糊规则的固定节点。输出值由下式给出：

A_2,i＝ω_i＝μX_i(x)μY_i(y)for i＝1,2 (3)

其中，A_2,i表示输出的隶属值，下标2和i分别表示训练数据的层数和节点数，ω_i表示输出的隶属值，下标i表示训练数据的节点数，μ表示隶属函数，X_i，Y_i表示每个节点的隶属度函数，x，y表示第一层中节点i的输入。

(1.3)第三层网络：每个节点都做归一化处理：

其中，A_3,1表示输出的隶属值，下标3和1分别表示训练数据的层数和节点数，ω_i表示输出的隶属值，下标i表示训练数据的节点数。

(1.4)第四层网络：每个节点都根据规则结果进行调整和计算，如下所示：

A_4,1＝ω_if_i＝ω_i(p_ix+q_iy+r_i) (5)

其中，ω_i表示输出的隶属值，f_i表示p_ix+q_iy+r_i，p_i、q_i和r_i是需要在训练操作中优化的后续参数，x，y表示第一层中的输入。

(1.5)第五层网络：所有输入节点相加得到最终输出：

其中，ω_i表示输出的隶属值，f_i表示p_ix+q_iy+r_i。

所述直流链路电容器模块，用于缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器，其设计步骤如下：

(2.1)计算有功功率：提供给公用电网的有功功率如下：

P_ac(t)＝P[1-cos(2ωt)]-Qsin(2ωt) (7)

其中，P_ac表示提供给公用电网的有功功率，P表示最大瞬时功率，ω表示基频，t表示时间，Q表示无功功率。

(2.2)设计模块参数：直流链路电容器处的能量振荡Δe(t)可以表示为：

其中，Δe(t)表示直流链路电容器处的能量振荡，T表示时间间隔，P_ac表示提供给公用电网的有功功率，P表示最大瞬时功率，t表示时间，C_dc表示电流的有源分量所需的电容，V_{dc_max}表示最大直流链路纹波，V_{dc_min}表示直流链路纹波的最小值。

电流的有源分量所需的电容C_dc可以用下式计算：

其中，P表示最大瞬时功率，ω表示基频，V_dc表示额定直流母线电压，ΔV_dc表示二阶谐波的峰值。

所述LCL滤波器模块，用于衰减过多的开关频率谐波，其设计步骤如下：

(3.1)设计传递函数：LCL的传递函数为：

其中，i_g表示电网侧电流，V_c表示转换器侧电压，s表示拉普拉斯变换，L_f表示LLCL滤波器情况下的电感，C_f表示滤波电容，L₁表示转换器侧总电感，L₂表示电网侧总电感，R_f表示阻尼电阻。

(3.2)计算滤波电容：滤波电容C_f可用下式计算：

C_f＝x.C_b (12)

其中，C_f表示滤波电容，x表示无功功率的百分比，设定为5％，C_b表示电容。

(3.3)计算电容：电容C_b可用下式计算：

C_b＝1/ω_g×Z_b (13)

Z_b＝V_r ²/P_r (14)

其中，C_b表示电容，ω_g表示电网频率，Z_b表示阻抗，V_r表示额定电压，P_r表示额定功率。

上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于自适应神经网络的太阳能光伏***控制器，包括自适应模糊神经网络控制器模块、直流链路电容器模块以及LCL滤波器模块，各模块依次相连；

所述自适应模糊神经网络控制器模块，用以进行最大化光伏阵列的转换效率，其网络结构如下：

(1.1)第一层网络：训练数据的每个节点都是自适应的节点，节点函数表示如下：

A_1,i＝μX_i(x)for i＝1,2 (1)

A_1,i＝μY_i-2(y)for i＝3,4 (2)

其中，A_1,i表示输出的隶属值，下标1和i分别表示训练数据的层数和节点数，μ表示隶属函数，X_i，Y_i表示每个节点的隶属度函数，x，y表示第一层中节点i的输入；

(1.2)第二层网络：每个节点都是基于一个模糊规则的固定节点；输出值由下式给出：

A_2,i＝ω_i＝μX_i(x)μY_i(y)for i＝1,2 (3)

其中，A_2,i表示输出的隶属值，下标2和i分别表示训练数据的层数和节点数，ω_i表示输出的隶属值，下标i表示训练数据的节点数，μ表示隶属函数，X_i，Y_i表示每个节点的隶属度函数，x，y表示第一层中节点i的输入；

(1.3)第三层网络：每个节点都做归一化处理：

其中，A_3,1表示输出的隶属值，下标3和1分别表示训练数据的层数和节点数，ω_i表示输出的隶属值，下标i表示训练数据的节点数；

(1.4)第四层网络：每个节点都根据规则结果进行调整和计算，如下所示：

A_4,1＝ω_if_i＝ω_i(p_ix+q_iy+r_i) (5)

其中，ω_i表示输出的隶属值，f_i表示p_ix+q_iy+r_i，p_i、q_i和r_i是需要在训练操作中优化的后续参数，x，y表示第一层中的输入；

(1.5)第五层网络：所有输入节点相加得到最终输出：

其中，ω_i表示输出的隶属值，f_i表示p_ix+q_iy+r_i；

所述直流链路电容器模块，用于缓冲功率波动损耗并解耦直流转换器和交流逆变器，其设计步骤如下：

(2.1)计算有功功率：提供给公用电网的有功功率如下：

P_ac(t)＝P[1-cos(2ωt)]-Qsin(2ωt) (7)

其中，P_ac表示提供给公用电网的有功功率，P表示最大瞬时功率，ω表示基频，t表示时间，Q表示无功功率；

(2.2)设计模块参数：直流链路电容器处的能量振荡Δe(t)表示为：

其中，Δe(t)表示直流链路电容器处的能量振荡，T表示时间间隔，P_ac表示提供给公用电网的有功功率，P表示最大瞬时功率，t表示时间，C_dc表示电流的有源分量所需的电容，V_{dc_max}表示最大直流链路纹波，V_{dc_min}表示直流链路纹波的最小值；

电流的有源分量所需的电容C_dc用下式计算：

其中，P表示最大瞬时功率，ω表示基频，V_dc表示额定直流母线电压，ΔV_dc表示二阶谐波的峰值；

所述LCL滤波器模块，用于衰减过多的开关频率谐波，其设计步骤如下：

(3.1)设计传递函数：LCL的传递函数为：

其中，i_g表示电网侧电流，V_c表示转换器侧电压，s表示拉普拉斯变换，L_f表示LLCL滤波器情况下的电感，C_f表示滤波电容，L₁表示转换器侧总电感，L₂表示电网侧总电感，R_f表示阻尼电阻；

(3.2)计算滤波电容：滤波电容C_f用下式计算：

C_f＝x·C_b (12)

其中，C_f表示滤波电容，x表示无功功率的百分比，设定为5％，C_b表示电容；

(3.3)计算电容：电容C_b用下式计算：

C_b＝1/ω_g×Z_b (13)

其中，C_b表示电容，ω_g表示电网频率，Z_b表示阻抗，V_r表示额定电压，P_r表示额定功率。