一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法及系统 |
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申请号 | CN202410134314.4 | 申请日 | 2024-01-30 | 公开(公告)号 | CN117997189A | 公开(公告)日 | 2024-05-07 |
申请人 | 山东大学; | 发明人 | 张祯滨; 李思凝; 李俊达; 李真; | ||||
摘要 | 本 发明 属于永磁同步发 电机 的鲁棒控制领域。本发明针对模型预测控制对噪声和参数变化敏感的问题,以及基于扩张状态观测器的模型预测控制难以平衡参数失配和测量噪声干扰的问题,提出了一种永磁同步 风 机鲁棒预测控制方法及系统。该方法通过多个扩张状态观测器进行串并联,并对系统扰动和观测值进行加权,具有更强的参数鲁棒性,可以更有效地平衡参数失配、干扰抑制和高频噪声抑制,具有良好的动态和稳态性能,对于 风 力 发电系统在实际工况下的性能提升具有较大的应用意义。 | ||||||
权利要求 | 1.一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法,其特征是,包括以下步骤: |
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说明书全文 | 一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法及系统技术领域[0001] 本发明属于风机预测控制技术领域,具体涉及一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法及系统。 背景技术[0002] 本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。 [0003] 永磁同步发电机(PMSG)以永磁体励磁替代励磁绕组励磁,使电动机结构更为简单,具有运行可靠性高、工作风速范围大、能量转换效率高、维护简单等优点,目前已经成为海上风电的主流;而MPC通过不断滚动的局部优化,使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补,具有良好的动态响应能力、多目标优化能力和对多种工况的适应性,近些年来,在理论推导和实际应用中取得了突飞猛进的进展,并被广泛应用于PMSG背靠背变流器的控制。然而,模型预测控制(MPC)存在对噪声和参数变化敏感的缺点,在实际PMSG中,永磁体磁通、定子电感和滤波器电感等参数存在偏差,并且参数测量会产生噪声,导致MPC控制效果恶化,造成稳态误差和电流纹波。因此,提高MPC对参数失配和传感器噪声的鲁棒性已成为一个重要的研究目标。 [0005] [0006] 其中x是状态变量,u是控制变量,F是系统的总扰动,y是输出变量。如果检测y的传感器中存在噪声N,MPC的鲁棒性需要考虑参数失配导致误差 以及传感器噪声污染导致p p误差 若MPC的正常未扰动状态下状态变量的预测值为x ,则得到的预测误差总和Δx变为: [0007] [0008] 为了使系统对参数失配和噪声具有鲁棒性,有必要使Δxp为0。 [0009] 加入ESO后,系统控制框图如图1所示。此时,ESO系统鲁棒控制的变量估计模型为: [0010] [0011] 其中, y是被测系统输出变量,N是传感器的测量噪声,α是非零输入增益。 是{x,F}的估计值,{γ1,γ2}是估计和测量状态变量的ESO误差增益,其特征2 多项式为s+γ1s+γ2。根据特征多项式选取ESO误差增益的参数。控制器带宽与参数γ1,γ2之间的关系为γ1=2ω0, 其中‑ω0是ESO的极点。该控制方案的机侧、网侧控制框架分别如图2、图3所示。 [0012] 以上MPC‑ESO方法保证了在存在电流测量噪声时,在参数失配的情况下,也可以较好地实现精确的功率跟踪。但ESO无法平衡噪声抑制和参数失配,这是因为ESO一方面需要更大的α来提高其对参数失配的鲁棒性,但会产生高频噪声干扰,导致产生高阶谐波,并恶化系统的稳态性能;但是,如果降低α以衰减噪声,则瞬态性能将较差,并且对参数失配的鲁棒性降低。这一矛盾导致MPC‑ESO在参数失配的情况下可能存在电流纹波、转矩偏移、功率偏差等问题,鲁棒性有待提升。 发明内容[0013] 本发明为了解决上述问题,提出了一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法及系统,本发明通过多个扩张状态观测器(ESO)进行串并联,并对系统扰动和观测值进行加权,具有更强的参数鲁棒性,可以更有效地平衡参数失配、干扰抑制和高频噪声抑制,具有良好的动态和稳态性能,对于风力发电系统在实际工况下的性能提升具有较大的应用意义。 [0014] 根据一些实施例,本发明采用如下技术方案: [0015] 一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法,包括以下步骤: [0016] 在电机侧或/和电网侧的控制环节中,利用基于扩张状态观测器的模型预测控制方法进行控制,且在控制过程中,使用多级串联、每一级包含若干并联的扩张状态观测器的多层结构,根据电流和电压进行预测,对系统扰动进行估计。 [0018] 作为可选择的实施方式,在电网侧,采用直流电压外环,基于扩张状态观测器的模型预测控制内环,对于内环的预测控制,控制目标包含电网电流控制、中性点电压差控制和网侧变流器开关频率的控制。 [0019] 作为可选择的实施方式,所述多层结构含有M个子扩张状态观测器,每个子扩张状态观测器的子频率相同,每一级为两个子扩张状态观测器级联,每个子扩张状态观测器根据状态变量在子频率上进行估计,系统扰动为所有子扩张状态观测器的估计值之和。 [0020] 作为可选择的实施方式,在电机侧的控制过程中,控制目标中电流控制的惩罚项是dq坐标系下的定子电流id和iq,iq的参考由转矩误差获得,通过控制iq,控制转矩,进而控制转速达到参考转速,id根据最大转矩电流控制设置; [0021] 代价函数中还添加对开关动作的惩罚项,以在保证系统性能的前提下尽可能降低开关频率。 [0022] 作为进一步的,电流控制的优先级高于开关动作频率的优先级。 [0023] 作为可选择的实施方式,在电机侧的控制过程中,以代价函数最小的开关矢量作为最佳开关矢量,以最佳开关矢量在下一控制周期控制电机侧变流器。 [0024] 作为可选择的实施方式,在电网侧的控制过程中,电流控制惩罚项是dq坐标系下的电网侧电流id和iq,id参考由直流母线电压控制外环获得,通过控制id,实现对直流母线电压的控制,iq参考值为设定值; [0025] 开关频率控制的惩罚项是电网侧变换器的开关频率; [0026] 电容中性点电压控制的惩罚项是背靠背变流器的电容中性点电压不平衡量。 [0027] 作为可选择的实施方式,选择代价函数最小的开关矢量作为最佳开关矢量,并将选出的开关矢量在下一控制周期打出,控制电网侧变流器。 [0028] 一种永磁同步风机鲁棒预测控制系统,包括: [0029] 混合多级模型预测模块,被配置为在电机侧或/和电网侧的控制环节中,利用基于扩张状态观测器的模型预测控制方法进行控制,且在控制过程中,使用多级串联、每一级包含若干并联的扩张状态观测器的多层结构,根据电流和电压进行预测,对系统扰动进行估计。 [0030] 与现有技术相比,本发明的有益效果为: [0031] 本发明以MPC在PMSG控制中难以对参数失配和测量噪声具有鲁棒性的问题为出发点,提出混合级联并联扩张状态观测器无模型预测控制方法,通过多个扩张状态观测器(ESO)进行串并联,解决仅ESO串联结构对参数失配鲁棒性较差的问题,在ESO并联结构的基础上进行串联,并对系统扰动和观测值进行加权,具有更强的参数鲁棒性,可以更有效地平衡参数失配、干扰抑制和高频噪声抑制,具有良好的动态和稳态性能,对于风力发电系统在实际工况下的性能提升具有较大的应用意义。 [0032] 本发明在不牺牲计算负担或效率的情况下,具有更好的参数和噪声鲁棒性。在定子电感、网侧电感参数失配的情况下具有优异的动态和稳态性能,可以有效衰减高频噪声,与MPC、MPC‑ESO相比性能得到提升。 [0033] 本发明应用范围广泛,可推广至双馈异步风力发电系统、四象限电机驱动等场景。 附图说明[0036] 图1为MPC‑ESO的控制框图; [0037] 图2为MPC‑ESO和本实施例方法的电机侧控制框图; [0038] 图3为MPC‑ESO和本实施例方法的电网侧控制框图; [0039] 图4为本实施例的MFPPC‑CPESO的控制框图; [0040] 图5为本实施例的M=3的CPESO范例图。 具体实施方式[0041] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。 [0042] 应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。 [0043] 需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。 [0044] 在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。 [0045] 实施例一 [0046] 一种永磁同步风机鲁棒预测控制方法,包括电机侧和电网侧的控制。 [0047] 风机侧采用PI转速外环,预测控制内环的结构。对于内环的预测控制,控制目标包含定子电流控制、机侧变流器开关频率控制。电网侧采用的是直流电压外环,预测控制内环的结构。对于内环的预测控制,控制目标包含电网电流控制、中性点电压差控制和网侧变流器开关频率的控制。现分别对电机侧以及电网侧控制方法进行说明: [0048] 电机侧的控制目标是定子电流误差和机侧变流器的开关频率,控制框图如图2所示(本实施例采用的是CP‑ESO的控制方式),控制步骤说明如下: [0050] 步骤2:将电机侧电流经过park变换,转化成定子电流dq轴分量 [0051] 步骤3:将电转速ωe和参考转速 进行比较,送入PI控制器,得到q轴电流 的参考 并将 设为0。 [0052] 步骤4:ESO根据k时刻电流和电压进行预测,得到电机侧电流dq轴分量在k+1时刻的值,及系统扰动dq轴分量在k+1时刻的值: [0053] [0054] 步骤5:根据k+1时刻电机侧电流以及系统扰动的dq轴分量的值,预测得到电机侧电流dq轴分量在k+2时刻的值: [0055] [0056] 步骤6:引入CPESO,使用多个子ESO来对系统扰动 估计和求和,也使用多个子ESO来估计 其结构如图4所示。增加了串联结构的级联扩展状态观测器(CESO)与单个ESO相比,优势在于它不再是一个非线性滤波器,因此可以有效地考虑噪声抑制和动态性能,然而CESO对参数失配的鲁棒性较差,因此考虑增加并联结构,级联与并行ESO混合,解决参数失配鲁棒性较差的问题,在电力电子鲁棒性控制方面有一定的前景。 [0057] 该结构中含有M个子ESO,每个子ESO的子频率为ω0j,分为(M+1)/2级级联,每一级为两个子ESO级联。其时域模型为: [0058] [0059] 该式中,扩张状态 是状态变量xj在子频率ω0j的第j个子ESO的估计值,且ESO增益为 γ1,j=2ω0j和 带有极点‑ω0j。状态变量为 并且估计的总扰动为 [0060] 以M=3的情况为例,控制框图如图5所示。此时, 和变量 为: [0061] [0062] 步骤7:通过M=3的CPESO获得定子电流 和系统扰动 在k+1时刻的观测值,得到两步预测的定子电流: [0063] [0064] 步骤8:控制目标的惩罚项如下: [0065] 电流控制惩罚项是dq坐标系下的定子电流id和 的参考由转矩误差获得,通过控制iq,可以控制转矩,进而控制转速达到参考转速。id则根据最大转矩电流控制设定为0。这两个控制目标合为一项,优先级最高,其代价函数为: [0066] [0067] 电机侧变换器的开关频率。在大功率风电系统中,低开关频率可以降低功率损耗,从而降低设备的散热要求。因此可以通过在代价函数中添加对开关动作的惩罚项,在保证系统性能的前提下尽可能降低开关频率,为此优先级控制目标,则代价函数为: [0068] [0069] 步骤9:选出控制器代价函数最小的开关矢量作为最佳开关矢量,将选出的最佳开关矢量在下一控制周期打出,控制电机侧变流器。 [0070] 实施例二 [0071] 本实施例描述电网侧的控制的具体步骤。控制目标是网侧电流、中性点电压偏差和网侧变流器的开关频率,控制框图如图3所示(本实施例采用的是CP‑ESO的控制方式)。控制步骤如下: [0072] 步骤1:传感器采集电网侧电压和电流 及背靠背变流器直流母线电压Vdc及其参考值 和两电容电压值VC1、VC2。 [0073] 步骤2:将电网侧电流和电压经过park变换,转化到dq轴坐标系,得到 和[0074] 步骤3:将直流母线电压和参考进行比较送入PI控制器,得到参考d轴电流参考将 设为0。 [0075] 步骤4:ESO根据现有的电流和电压的dq轴分量进行电流的预测,得出电网侧电流dq轴分量在k+1时刻的值,及系统扰动dq轴分量在k+1时刻的值: [0076] [0077] 步骤5:根据k+1时刻电网侧电流以及系统扰动的dq轴分量的值,预测得到电网侧电流dq轴分量在k+2时刻的值: [0078] [0079] 步骤6:通过M=3的CPESO获得电网电流 和系统扰动 在k+1时刻的观测值,两步预测的电网电流为: [0080] [0081] 步骤7:预测下一控制周期变流器不同开关矢量状态下的各种惩罚项参数。控制目标的惩罚项如下。 [0082] 电流控制器惩罚项是dq坐标系下的电网侧电流id和iq。id参考由直流母线电压控制外环获得,通过控制id,可以实现对直流母线电压的控制。iq参考值则设定为0,保证电网侧功率因数为1。这两个控制目标合为一项,优先级最高,其代价函数为: [0083] [0084] 开关频率控制器惩罚项是电网侧变换器的开关频率。在大功率风电系统中,低开关频率可以降低功率损耗,从而降低设备的散热要求。因此可以通过在代价函数中添加对开关动作的惩罚项,在保证系统性能的前提下尽可能降低开关频率,为此优先级控制目标,则第二阶段控制目标的代价函数为: [0085] [0086] 电容中性点电压控制器惩罚项是背靠背变流器的电容中性点电压不平衡量。针对中性点钳位式三电平变流器,正常工作情况下上下两个均压电容C1、C2的电压应相等,上下桥臂的开关管所承受的最大电压为直流母线电压Vdc的一半。然而在某些工况下,中性点电压会发生偏离,从而导致输出电压波形畸变,偏离严重时会导致开关管击穿。因此需要通过控制算法来保证电容电压平衡。其代价函数为: [0087] JV=(Vc1‑Vc2)2 (16) [0088] 步骤8:选出控制器代价函数最小的开关矢量作为最佳开关矢量,并将选出的开关矢量在下一控制周期打出,控制电网侧变流器。 [0089] 实施例二 [0090] 一种永磁同步风机鲁棒预测控制系统,包括: [0091] 混合多级模型预测模块,被配置为在电机侧或/和电网侧的控制环节中,利用基于扩张状态观测器的模型预测控制方法进行控制,且在控制过程中,使用多级串联、每一级包含若干并联的扩张状态观测器的多层结构,根据电流和电压进行预测,对系统扰动进行估计。 [0092] 本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。 [0093] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。 [0094] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。 [0095] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。 [0096] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,本领域技术人员不需要付出创造性劳动所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。 |