一種新型的太陽能逆變器并網控制方案

張彬，李圣清，徐天俊，楊峻

（湖南工業大學電氣與信息工程學院，湖南株洲412007）

一種新型的太陽能逆變器并網控制方案

張彬，李圣清，徐天俊，楊峻

（湖南工業大學電氣與信息工程學院，湖南株洲412007）

提出了一種新型的太陽能逆變器并網控制方案，即迭代學習控制方法。分析了迭代學習控制的基本原理；采用D型迭代學習控制來改善太陽能逆變器輸出電流波形。仿真結果驗證了該方法的有效性和可行性。

太陽能并網逆變器；迭代學習控制；電流控制方法

0 引言

太陽能具有清潔、資源豐富等優點，是理想的可再生能源。太陽能并網發電技術成為一種緩解能源危機的途徑。逆變器并網控制方法在提高太陽能并網發電系統的運行效率、可靠性、電能質量等方面有重要作用。因此，近年來國內外學者從不同方面研究逆變器并網控制方法。

文獻[1]提出一種電壓環、電容電流環和功率環的并網控制策略，推導了系統的閉環傳遞函數，分析了控制參數對系統閉環極點分布和穩定性的影響，但是在控制參數設計過程中，沒有考慮引入調節通道對系統穩定性的影響。文獻[2]提出了新的三角波-三角波調制方法，將導抗變換器和并網逆變系統有機結合，運用變換器的電壓源-電流源變換特性，使光伏電池陣列的電壓變換為正弦包絡線的高頻電流，經過高頻DC-DC變換來傳輸功率，再通過工頻逆變器逆變后并到電網；另外，采用電網電壓的過零信號來控制工頻逆變器，使其并網輸出電流和電網電壓同步，降低并網電流諧波分量，進一步提高光伏逆變并網系統功率因數，實現正弦電流并網，但是該控制策略適用范圍較小，僅適合分散式的小型家用光伏并網發電系統。文獻[3]提出基于諧波電壓重復控制的逆變器新型并網策略，通過快速諧波檢測算法來檢測并網電感兩端電壓諧波，且加到指令信號中，采用重復控制主動發出相應的諧波電壓來補償諧波電流、縮小輸出電抗的諧波電壓差和改善并網輸出電流波形質量，但是該方法很難降低并網電流總體諧波畸變率。

在太陽逆變器并網控制中，由于直流電壓擾動，逆變器開關控制死區時間以及內部不對稱等因素的影響，其輸出電流波形會產生畸變。雖然傳統的PI控制器設計簡單、易于實現，但其參數在調節過程中保持初始值不變，因此，控制器很難滿足抑制周期性擾動信號、實時跟蹤給定值和減小穩態誤差的需求。

綜上所述，本文提出將迭代學習控制方法應用到太陽能逆變器并網控制中，通過迭代修正改善太陽能逆變器的輸出波形，從而有效抑制太陽能逆變器并網輸出電流的諧波擾動。該方法便于模塊化設計，且系統穩定性好。

1 太陽能并網逆變器模型

單相太陽能并網逆變器的主電路如圖1所示。該電路主要由光伏陣列、DC/DC變換器（常用Boost變換器）、DC/AC逆變器等組成[4]。逆變橋由功率器件VT1～VT4組成。本文采用單極性脈寬調制方式（SPWM）驅動DC/AC逆變橋，其輸出經過濾波電感L2連接到電網，再通過相應控制使并網電流Io是與電網電壓同頻同相的正弦波。后級DC/AC 逆變器實現直流側穩壓控制以及單位功率因數正弦波電流控制。

圖1 太陽能并網逆變器主電路Fig. 1Main circuit of solar grid-connected inverter

2 迭代學習控制方法

2.1 迭代學習控制原理

針對具有重復運動特性的被控對象，迭代學習控制是一種很好的控制方法。該方法的控制原理為：對在一定時間內執行跟蹤給定軌跡的控制器，通過前一次或前幾次運行時測得的誤差信息來修改其輸入值，使被控對象向著期望值調整，使該目標在下一次的運行中做得更好，不斷重復反饋，直至在整個時間間隔內輸出波形跟蹤上參考輸出波形[5]。

令被控對象的動態過程為：

式中：x∈Rn, u∈Rr, y∈Rm分別為系統的狀態、輸入變量和輸出變量；g(·), h(·)為具有一定維數的向量函數，其結構及參數均未知。假如所需要的控制ud(t)存在，則迭代學習控制的目的為：給定參考輸出yd(t)和每次運行的初始狀態xk(0)，在一定時間t∈[0, T]內按照學習控制算法，通過多次重復操作使其控制輸入值uk(t)→ud(t)，則并網系統輸出yk(t)→yd(t)。迭代學習控制算法流程[6]如圖2所示。

圖2 算法流程圖Fig.2Flow chart of algorithm

算法具體步驟如下：

1）當k=0時，給定期望軌跡為yd(t)，初始輸入值為u0(t)。

2）將輸入值uk(t)施加到被控對象，收集并儲存為yk(t)。

3）計算輸出誤差ek(t)=yd(t)-yk(t)，運用迭代學習控制律，計算下一次控制輸入值，并存入存儲器。

4）檢驗停止條件。如果滿足式（2），則迭代停止，得出跟蹤誤差軌跡。令w為設定的允許跟蹤精度，停止條件為

如果不滿足，則k=k+1，跳至步驟2）。

2.2 迭代學習控制器

迭代學習控制方法分為開環學習和閉環學習2種[7]。開環迭代學習流程如圖3所示。

圖3 開環迭代學習結構框圖Fig. 3Structure diagram of open-loop iterative learning

開環迭代學習是將第k次的控制輸入值加上第k次的輸出誤差校正項來作為第k+1次的控制輸入值，即

閉環迭代學習流程如圖4所示。閉環迭代學習是將第k+1次控制的誤差作為學習的修正項，即

式（3）～（4）中，P為線性或非線性算子。

圖4 閉環迭代學習結構框圖Fig.4Structure diagram of closed-loop iterative learning

1984年，Arimoto等人率先提出了線性時變連續系統的D型迭代學習控制律[8]，

式中，K是常數增益矩陣。從D 型算法逐步演變出了P 型、PI 型、PD 型的迭代學習控制律，通常情況下均屬于PID型迭代學習控制律的特殊形式。其表達式為

式中：P, Q是增益矩陣。若輸出誤差信號用ek(t)，則為開環迭代學習控制；若用ek+1(t)，則為閉環迭代學習控制；若同時采用ek(t)和ek+1(t)，則為開閉環迭代學習控制。

本文采用基于反饋的指數變增益D型迭代學習控制律。設太陽能并網逆變控制系統的初始狀態為x0(0)，被控對象為輸出電流I，其參考軌跡為Iref(t)，第k次輸出為Ik(t)，則ek(t)=Iref(t)-Ik(t)。通過迭代學習控制律式（7）設計uk+1(t)，從而使第k+1次的運動誤差ek+1(t)減小，即

式中：Kp和Kd是D型迭代學習控制律系數。

系統將要并網的電流給定參考值Iref和實際并網電流Iout相比較得到差值e，經過處理產生相應的SPWM信號來控制功率管開關[9]，使并網逆變器輸出為與電網同頻同相的正弦波電流。

3 仿真分析

為驗證迭代學習控制方法的有效性，搭建了系統仿真模型。系統仿真參數如下：直流側母線電壓為400 V，電網電壓為220 V/50 Hz，IGBT Bridge為全橋逆變形式，開關頻率為20 kHz。仿真時，模擬網側電壓具有較大波動，其諧波總畸變率（total harmonic distortion，THD）為5.2%，組件溫度為45℃，光照強度為800 W/m2。本文分別對傳統PI控制和迭代學習控制進行仿真分析。

兩種控制算法的并網電壓和電流波形如圖5所示。由圖a可看出，采用傳統PI控制時，并網電壓和電流幅值和相位存在靜差，太陽能輸出電流出現比較嚴重的毛刺現象，且波形出現畸變。由圖b可看出，采用迭代學習控制時，太陽能輸出電流能較好地與電網電壓保持同頻同相，輸出電流波形的質量有所改善，達到太陽能并網的要求。由于功率因數較小，并網電流幅值變大。

圖5 并網電壓和電流波形Fig.5Grid-connected voltage and current waveform

圖6是采用傳統PI控制和迭代學習控制時太陽能輸出參考電流Iref和實際輸出電流Iout的穩態仿真效果。由圖可看出，采用傳統PI控制時的輸出電流波形明顯畸變；而采用迭代學習控制時的實際輸出并網電流與參考電流波形基本重合，其高頻諧波基本被濾除，輸出波形質量較好。

圖6 并網參考電流和輸出電流穩態波形Fig.6The steady-state waveforms of grid-connected reference current and output current

4 結語

在傳統的PI基礎上，本文采用迭代學習控制方法來改善太陽能逆變器的并網輸出電流質量。仿真結果表明，該方法能無靜差跟蹤周期重復量，較好地改善了太陽能逆變器輸出電流的波形質量，具有較高的工程實用價值。

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（責任編輯：鄧彬）

A New Grid-Connected Control Scheme of Solar Inverter

Zhang Bin，Li Shengqing，Xu Tianjun，Yang Jun
（School of Electrical and Information Engineering，Hunan University of Technology，Zhuzhou Hunan 412007，China）

A new grid-connected control scheme of solar inverter was proposed, that is iterative learning control method. Analyzes the basic principle of iterative learning control; Applies D-type iterative learning control to improve the solar inverter output current waveform. The simulation results verify the validity and feasibility of the scheme.

solar grid-connected inverter；iterative learning control；current control method

TM464+.9

A

1673-9833(2014)03-0052-04

10.3969/j.issn.1673-9833.2014.03.011

2014-02-30

國家自然科學基金資助項目（51077046），湖南省自然科學基金資助項目（14JJ2116），湖南省重點建設學科基金資助項目（201176）

張彬（1990-），男，安徽安慶人，湖南工業大學碩士生，主要研究方向為電能質量控制與逆變系統，E-mail：zhangb27@163.com

李圣清（1961-），男，湖南永興人，湖南工業大學教授，博士，碩士生導師，主要從事電力系統諧波的分析與治理，電能質量調節與控制方面的研究，E-mail：lsq1961@sohu.com