自適應遺傳模糊雙閉環控制的微電網母線穩壓

張 玉，楊宏萬，王 鵬

(桂林理工大學機械與控制工程學院，廣西 桂林 541004)

1 引言

光伏直流微電網系統中，母線電壓是衡量系統穩定的唯一標準，但受光伏發電功率的隨機性和負荷動態變化的影響，會導致系統母線電壓發生擾動，針對如何維持系統穩定的問題，主要通過由雙向DC/DC變換器(BDC)與母線連接的儲能裝置充、放電，維持微網群系統母線電壓穩定和功率平衡，當微網中能量不足時儲能裝置提供缺額的能量，當微網能量富余時儲能裝置儲存盈余的能量[1-5]。

儲能變換器一般采用雙閉環控制，傳統的雙閉環控制以母線電壓為外環控制，以變換器的電感電流為內環控制，應用經典控制理論，通過PI控制調節，使微電網穩定運行，但是雙閉環控制的參數不可動態調整、動態響應較慢、對外界擾動抑制和自我恢復能力較差，不適合非線性時變的離網型微網控制[6]。文獻[7，8]對儲能變換器采用改進模型預測控制(MPC)的雙閉環優化控制方法，它分別對電壓外環和電流內環搭建預測模型從而構成雙閉環結構，在一定程度上提高了系統的動態響應速度，但是MPC屬于非線性控制方法，設計原理較為復雜，具有一定的局限性。文獻[9]提出了一種模糊自適應雙閉環控制，通過外界條件的變化來實時自整定電壓外環的PI控制參數，提高了系統的動態響應速度，但是，模糊控制的模糊規則和控制參數不可以動態調整，導致系統陷入局部最優。

本文對微電網中儲能裝置采用了自適應遺傳模糊雙閉環控制，自適應遺傳算法通過調節量化因子和比例因子，來實時優化PI控制參數得到全局最優解，增強了微網群的動態響應速度和對外界的抗干擾能力。

2 拓撲結構及電路圖

2.1 拓撲結構圖

直流微電網的拓撲結構如下圖1所示，微電網包含光伏電池、蓄電池和可變負載，其中光伏電池和蓄電池分別通過Boost變換器和雙向DC-DC變換器與母線相連接，可變負載通過Buck變換器與母線相連。

圖1 光伏微電網拓撲結構圖

圖2 光伏微電網電路結構圖

圖3 模糊雙閉環控制結構圖

2.2 電路結構圖

儲能裝置在維持微電網功率平衡和母線電壓穩定上起著重要作用，即可以作為補償能量的電源，也可以作為儲存能量的負載，本文中離網型光伏直流微電網的結構如圖2所示。

上圖2中ipv＿dc、iload和ib＿dc分別為微電網的光伏電池經Boost變換器輸出電流、Buck變換器輸入電流和蓄電池經BDC輸出電流；Lpv、L1和Lbat分別為微電網的Boost變換器、Buck變換器和BDC的儲能電感；udc和Cdc分別為微電網的母線電壓和濾波電容。由基爾霍夫電流定律得出微電網的電流關系式如下式(1)。

(1)

式中，ib＿dc的正負與儲能裝置的工作狀態有關，當ib＿dc為正值時，此時儲能裝置進行放電，充當電源的作用；當ib＿dc為負值時，此時儲能裝置進行充電，充當負載的作用。本文主要對微電網中的儲能變換器采用自適應遺傳模糊雙閉環控制，通過控制蓄電池的充放電抑制直流母線電壓的波動，保證系統的安全穩定運行。

3 控制策略

3.1 模糊雙閉環控制

傳統的微電網儲能變換器一般采用模糊雙閉環控制，模糊雙閉環控制結構如圖3所示。

(2)

模糊控制的設計主要在于確定好模糊規則和隸屬函數，常用的隸屬函數主要有Z形、S形、三角形、鐘形、高斯型等，其中三角形隸屬函數形式簡單、靈敏度高、響應快。本文處e與ec和△Kp與△Ki的隸屬函數都采用三角形，且模糊論域都是[-5，5]，e、ec、△Kp和△Ki的模糊子集都為{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}，隸屬函數如圖4所示。

根據模糊控制隸屬函數和控制理論，推理出△Kp和△Ki的模糊規則，如下表1和表2所示。

圖4 e、ec、△Kp和△Ki的隸屬函數圖

表1 △Kp的模糊控制規則表

表2 △Ki的模糊控制規則表

本文中模糊輸入e和ec與輸出ΔKp和ΔKi的模糊規則曲面圖如下圖5所示。

圖5 模糊輸入與輸出規則曲面圖

圖6 自適應遺傳模糊雙閉環的控制結構圖

3.2 自適應遺傳模糊雙閉環控制

針對模糊雙閉環控制中的比例因子和量化因子不可實時調整的情況，本文提出自適應遺傳模糊雙閉環控制，其控制結構如下圖6所示。

圖6中，自適應遺傳算法直接優化量化因子ke與kec和比例因子dkp與dki，實時尋找全局最優Kp、Ki，具體步驟如下：

1)確定編碼方案。遺傳算法有二進制、Gray、排列和實數編碼等多種編碼，此處遺傳算法編碼采用{0，1}集所組成的二進制編碼，ke、kec、dkp和dki都分別采用8位二進制編碼，其中樣本個數Size=40。

2)適應度函數的確定。遺傳算法以個體的適應度值為依據進行算法優化搜索，在優化搜索中基本不利用外部環境信息，故在選取適應度函數時非常重要，它決定算法的收斂速度和算法是否能夠搜索到最優解，為了優化控制系統的穩、快、準三要素，一般選取了如式(3)所示的性能指標函數

(3)

本文采用的優化算法設計了懲罰功能，當系統誤差有超調時，超調量就是系統的一項最優指標，這樣的目的可以有效地避免超調，此時最優指標函數表示如下式(4)

(4)

3)選擇。選擇過程是根據各個體適應度值的大小，將一些不符合要求的個體淘汰掉，而沒有被淘汰的個體則可以遺傳到下一代。此處采用比例選擇法，相關表達式如下式(5)

(5)

式(5)中N為種群個體數；fx為個體x的適應度值；px為個體x被選中的概率。

本文在比例選擇的基礎上采用最優個體保留策略和最優個體群體外保存策略：某一代的最優個體直接復制到下一代參與進一步進化，同時將適應度值與群體外變量temp作比較，若大于temp則temp被該最優個體及其適應度值替換，否則保持不變。

4)交叉、變異。傳統的遺傳算法中控制參數不發生變化，系統容易“早熟”，減弱了算法的收縮效率，本文交叉概率Pc和變異概率Pm始終動態變化，如式(6)所示。

(6)

4 仿真分析

根據圖2中光伏微電網結構圖，在MATLAB/ Simulink中搭建仿真模型，仿真參數如下表3所示。

表3 系統仿真參數表

由表3可知光伏直流微電網的母線電壓期望值為650V，此處對儲能變換器分別采用了模糊雙閉環控制和自適應模糊雙閉環控制，研究微網系統在初始上電、負載突增和負載突減三個不同暫態過程中母線電壓的波動情況，仿真圖如下圖7、8、9和10所示。

圖7 母線電壓圖

圖8 初始上電圖

圖9 負載突增圖

圖7為微電網在模糊雙閉環和自適應遺傳模糊雙閉環的母線電壓圖。圖8、9和10分別為母線電壓在初始上電、負載突增、負載突減三部分的放大圖。

圖10 負載突減圖

由圖8知，初始上電時，儲能變換器采用模糊雙閉環控制時，母線電壓的超調量為11.8V，經過振蕩調整后，在0.73s左右穩定至650V；儲能變換器采用自適應遺傳模糊雙閉環控制時，母線電壓的超調量為1.2V，沒有發生振蕩現象，在0.62s左右穩定至650V。負載突增時，母線電壓跌落，儲能變換器采用模糊雙閉環控制時，母線電壓跌落到644.9V，在恢復時存在超調現象，在1.9s左右穩定至650V；儲能變換器采用自適應遺傳模糊雙閉環控制時，母線電壓跌落到647.3V，在恢復過程中不存在超調現象，且在1.8s左右穩定至650V。負載突減時，母線電壓突增，儲能變換器采用模糊雙閉環控制時，母線電壓的超調量為5.8V，經過振蕩調整后，在2.93s左右穩定至650V；儲能變換器采用自適應遺傳模糊雙閉環控制時，母線電壓的超調量為3.2V，在恢復過程中沒有發生振蕩現象，在2.8s左右穩定至650V。

5 結論

針對光伏直流微電網中母線穩壓問題，本文對微電網中儲能變換器分別采用模糊雙閉環和自適應遺傳模糊雙閉環控制，通過對穩定運行的微電網分別突加負載和突減負載，研究系統在初始上電、負載突增、負載突減三個暫態過程中，母線電壓的動態性能，根據仿真分析，得出以下結論：

1)相對于模糊雙閉環控制，自適應遺傳模糊雙閉環控制能動態的調節量化因子和比例因子，實時整定PI控制參數，優化控制效果。

2)在系統初始上電、負載突增、負載突減三個不同的暫態過程中，自適應遺傳模糊控制相比模糊雙閉環控制，系統不僅動態響應較快、超調量小、抗干擾能力強，而且魯棒性好。

3)自適應遺傳模糊雙閉環控制的設計原理較為簡單，適用于非線性的微電網系統。