基于RBF 神經網絡控制的微電網諧波抑制策略

朱鵬鵬，張欽臻

（上海電力大學 電子與信息工程學院，上海 200090）

引言

隨著用戶用電能力的提升，對供電電能質量的要求也在不斷提高。尤其各種電力電子接口的微電網，其相對容量較小，同時存在各種非線性或不對稱負載，都進一步產生更多的電能質量問題。

電能質量的下降不但會嚴重危害微電網中的各個用電設備，同時也會干擾VSC 的穩定運行[1-2]。本文主要考慮短期指標，討論電壓質量（Voltage Quality）。即各微電源輸出的實際電壓波形與額定三相電壓波形的差別，其主要指標包括電壓的幅值波動與電壓諧波（Voltage Harmonics）等。當微電網處于孤網運行狀態時，缺乏外部電網的支撐，對于電壓諧波的抑制能力降低。并且由于分布式電源通常缺少慣性與阻尼，其大量接入微電網會帶來很多危害，包括電能傳輸和利用效率的降低、產生噪聲與振動，以及電氣設備使用壽命減少等。

針對帶三相不平衡負載的VSC 接口微電網，文獻[3-4]提出增加一個△/Y 變壓器來解決逆變器輸出電壓不平衡的問題，但成本有所增加。文獻[5]提出增加充當電流源的從逆變器，利用其剩余可用容量來補償負載的諧波與負序電流分量，但額外增加電力電子器件，會進一步加大成本與控制策略的壓力。文獻[6]運用CMAC 神經網絡與PID 算法結合控制有源濾波器（APF），然而，需要增加大量的補償裝置。文獻[7]首次提出虛擬同步機的概念，使逆變器具有同步發電機的并網運行外特性，使其等效為電流源；但處于孤網運行狀態時無法保證頻率穩定。

本文通過對現有文獻的研究，分析微電網中的電壓諧波產生原因，并討論對諧波的有效抑制方法。主要通過徑向基神經網絡（RBF Neural Network）改進控制策略，減小輸出電壓的諧波含量，從而降低對用電設備供電電壓質量的影響。最后通過仿真驗證該策略的有效性。

1 微電網諧波分析

1.1 孤網電壓諧波原因

微網中的電壓諧波主要有三個來源：電力電子開關諧波、非線性負載產生的諧波和補償裝置引起控制器不穩定產生的諧波[8]。

在微電網中，非線性負荷設備的電壓與流過這些設備的電流不成比例關系，也會使得電流中產生大量諧波。這些諧波電流流過系統阻抗時，會進一步導致電壓畸變。以典型的三相不控整流非線性負載為例，直流側帶阻性負荷時，交流側相電流表達式為

可以看出，其中主要包含5、7、11 等奇數次諧波。

此外，負載通常需要消耗一定的無功功率，一般會就近安裝無功補償裝置，如并聯電容器。在實際應用中，為避免諧振通常會給并聯電容器串接電抗器。即便VSC 控制器參數經整定使得微電源控制系統穩定，也會由于無功補償裝置等干擾其穩定性。通常電壓不但會發生振蕩，而且電壓諧波含量也很大。這就需要對控制器參數進行重新調整。

1.2 孤網電壓諧波抑制方法

微電網中PWM 型電力電子設備產生的開關諧波主要集中在開關頻率及其倍頻附件。小容量VSC 的開關頻率通常為十幾到幾十千赫茲之間，中大容量的VSC 開關頻率通常在幾千到十幾千赫茲之間。開關諧波次數較高且頻率范圍穩定，其抑制手段已經相對成熟[8]。

在系統中帶有非線性不平衡負載時，必然存在諧波電流。為了減小諧波電流的影響，通常有兩方面的抑制措施：（1）抑制諧波電流；（2）減小諧波電流對微電源輸出電壓的影響。

VSC 采用下垂控制時輸出電壓是通過轉換為dq 坐標系實現解耦控制的，可以通過改變控制器結構來達到改善電能質量的目的。以d 軸為例，VSC 輸出電壓與輸出電流的戴維南等效關系為

式中Gu（s）為電壓增益，Z0（s）為等效阻抗。電路形式為一個表示基波分量的理想電壓源和等效阻抗串聯而成，如圖1 所示。由電路分析可得知，減小等效阻抗可有效降低輸出電壓受諧波電流的影響。

圖1 VSC 等效輸出模型

2 RBF 神經網絡控制

對于孤網狀態運行的VSC，通常采用電壓電流雙閉環形式的下垂控制策略，可以維持頻率和電壓穩定。

同時，通過采用RBF 神經網絡控制來減小諧波電流對輸出電壓的影響[9]。本文使用的RBF 神經網絡包含3個隱含層，若x=[xi]T為網絡的輸入，h＝[hj]T為隱含層輸出，hj為第j 個神經元輸出。

其中，c=[cij]為隱含層第j 個神經元高斯基函數中心點坐標向量，i=1，2，...，n，j=1，2，...，m，b=[b1，...，bm]T，bj為隱含層第j 個神經元高斯基函數的寬度。

RBF 神經網絡權值設置為

網絡輸出為

整體控制結構框圖如圖2。

其中，uabc為系統采樣三相電壓，uIabc為逆變器輸出電壓參考值。對于電壓電流環采用PID 控制。

網絡基于梯度下降法逼近，選用誤差指標為

通過對諧波含量的有效逼近，即可在控制器中最大程度降低對輸出電壓的不利影響。

3 仿真驗證

文中基于MATLAB Simulink 環境下搭建帶有一般負荷、補償裝置與非線性負荷的VSC 模型，驗證上述策略的可行性。其中VSC 先采用傳統下垂控制，非線性負荷由直流側帶電阻的三相不可控整流橋模擬。仿真所使用的微電網結構如圖3，實驗所使用的主電路結構見圖3，使用的電路參數見表1，控制系統參數見表2。

圖4 為VSC 負荷側電壓輸出波形，若僅接入補償裝置，電壓諧波含量并不高，從圖4（a）可以看出；接入不平衡負載后，電壓畸變嚴重，如圖4（b）；在采用RBF 神經網絡實現諧波波形逼近并在控制器中予以消除后，輸出波形如圖 4（c）。

圖2 RBF 神經網絡控制諧波抑制控制策略框圖

圖3 帶補償裝置與非線性負荷的VSC 主電路結構

表1 主電路參數

表2 控制系統參數

圖4 負荷側電壓輸出波形圖

4 結論

本文分析造成孤網中VSC 輸出電壓造成畸變的原因后，提出一種基于RBF 神經網絡逼近諧波電流在等效阻抗上造成的電壓諧波并予以消除的電能質量改善策略，并通過仿真驗證了該理論的可行性。這種控制策略可以僅通過改進控制策略抑制電壓產生的畸變，能替代傳統的在微電網中接入有源電力濾波器的方法，產生的電流諧波全部由VSC 來吸收，供給負荷的電壓質量能得到有效改善。