電動汽車充電站的無功補償控制策略研究

閆婧

摘 要：為改善電動汽車充電站接入電網后引起的電壓波動、無功不足等電能質量問題，提出了一種對電網進行無功補償的控制策略。利用晶閘管投切電容器（TSC）無功補償裝置與模糊控制相結合，采用專家經驗的方法，通過模糊控制器的雙輸入量來控制輸出量，從而控制TSC的投切。仿真結果表明，通過該控制策略補償后的電壓維持在正常允許范圍內，電網中所需的無功功率明顯減少，且仿真速度加快。說明電動汽車充電站接入電網后TSC無功補償的模糊控制控制策略有效、可行。

關鍵詞：電動汽車充電站；晶閘管投切電容器；無功補償；模糊控制

中圖分類號：TM7 文獻標識碼：A

Abstract：In order to improve the electric vehicle charging station connected to the electricity grid caused by the voltage fluctuation and the shortage of reactive power quality problems， this paper proposes a grid for reactive compensation control strategy. Conbining the thyristor switched capacitor （TSC） reactive power compensation device and fuzzy control， using the method of expert experience， output is under control through the double input and the cutting of the TSC will be controlled. Simulation results show that the voltage will maintain in the normal after the control strategy compensation，the required reactive power in power grid decreased significantly and the simulation will speed up，which means the strategy of fuzzy control is effective and feasible，

Key words：The electric car charging stations，Thyristor switched capacitor，Reactive power compensation，Fuzzy control

0引言

電動汽車的普及引起了人們的廣泛關注，與之配套使用的基礎設施的應用也成為了焦點。電動汽車充電站接入電網后的電能質量問題也相繼出現，需引起足夠的重視。目前出現的影響電網中的電能質量的主要問題就是無功不足和諧波污染。無功功率的變化會影響電網中的電壓波動，造成電能的消耗，甚至會影響電路中電氣設備的使用壽命等。晶閘管投切電容器（TSC）是無功補償裝置中最基本的一種，本文將模糊控制技術與TSC相結合，應用于電動汽車充電站。通過對控制策略的研究驗證對接入電網中無功功率的補償效果。

1 電動汽車充電站模型

電動汽車充電機的工作原理：將三相電路中的交流電經二極管進行濾波和整流，整流后的直流電通過高頻的功率變換電路將輸出的電流作為二次濾波蓄電池的直流電源。其高頻充電機工作原理圖如圖1所示。

2 晶閘管投切電容器（TSC）

晶閘管投切電容器主要由電容器和一對極性相反的晶閘管串聯而成。電抗器主要用來抑制電路中因誤操作而引起的沖擊電流，電容器會因為這種誤操作進行不適當的投切。電抗器與電容器搭配使用可以避免系統發生諧振。晶閘管投切電容器工作在動態發出無功功率的工作狀態，TSC投入后，相反極性的晶閘管導通，投入電容器組，并發出容性無功功率；TSC斷開后，相反極性的晶閘管阻斷，晶閘管投切電容器不投入電容器組，不發出無功功率。其工作原理如圖2所示。

3 模糊控制無功補償原理

3.1 模糊控制的設計思想

模糊控制器是以模糊集合化、模糊語言變量以及模糊邏輯推理構成的一種計算機數學控制，通過對控制器語言變量即輸入和輸出變量以自然語言形式給出的變量。一般將誤差及其變化率作為模糊控制的語言輸入變量。將帶有自調整因子的模糊控制在MATLAB仿真軟件下進行仿真和對比，來確認加入模糊控制策略后在穩定時間、超調及魯棒性等幾方面的優勢。

單變量模糊控制器的輸入量個數稱為模糊控制器的維數，一般人們靠觀測被控對象輸出和輸出變化率或輸出變量和輸出變量的總和來設定控制量的大小，因此，確定模糊控制器的重點就是確定模糊控制器的輸入和輸出選取哪些變量。

一維模糊控制器的輸入、輸出變量是系統的偏差量和控制量的變化值，常用于一階被控對象，此系統的動態性能不佳。

二維模糊控制器的輸入變量是某個對象的偏差量和偏差變化量，輸出變量是控制量，二維控制器比一維控制器相對穩定，有較好的控制效果。

三維控制器的三個輸入變量分別為系統的偏差量、偏差的變化量和偏差變化的變化率，輸出變量為控制量的變化值。這種模糊控制器結構復雜，計算機運行速度慢。

3.2 TSC模糊控制技術

TSC模糊控制策略設計的思想是當電壓升高、無功功率過補償時，切除電容器，并發出電壓下降的指令，當電壓下降、無功功率欠補償時，發出升壓指令同時投入電容器。因此將無功和電壓相對于標準值的偏差作為模糊控制器的輸入，輸出的電容器投切作為控制器輸出。

TSC模糊控制采用二維模糊控制器，其模糊條件語句為“if A and B then C”。A、B和C分別是二維模糊控制器的輸入模糊集合和輸出模糊集合。其中的模糊關系R則根據模糊條件語句來確定，本文由TSC模糊控制系統雙輸入單輸出原理圖如圖3所示

圖中TSC模糊控制系統雙輸入為電壓偏差和無功偏差。控制系統單輸出為無功補償量。模糊集合U和Q的論域分別屬于A和B。這種模糊控制系的控制規則為模糊條件語句的“if A and B then C”。

3.3 模糊系統的語言變量賦值表

TSC模糊控制系統雙輸入分別為電壓偏差和無功偏差，將模糊集合論域分成7個級別，對應的模糊語言值為：{NB，NM，NS，NO，PS，PM，PB}，將雙輸入單輸出的模糊集合U、Q、C的論域取為{3，2，1，0，-1，-2，-3}，表示現在的無功功率狀態：極低、很低、較低、正好、較高、很高、極高。表1、2、3為模糊集合的語言變量賦值表。

從上述仿真圖中可以看出，電動汽車充電站加裝無功補償裝置控制策略后的無功功率明顯比未加補償的無功功率減小，說明TSC模糊控制系統可以補償電動汽車充電站的無功，達到理想的效果。

5 模糊神經網絡的控制

模糊神經網絡的控制器可以通過處理模糊信息完成模糊推理，而神經網絡則是通過訓練的過程達到學習的目的。神經模糊控制系統可由正向前饋網絡、反向前饋網絡、模糊神經網絡等多種神經網絡來實現，帶有神經網絡的模糊控制結構圖利用記憶神經網絡來記憶模糊控制規則。

上述的模糊控制運行后通過查表做出控制決策的“經驗”規則表只能按照已經編入的規則進行進行控制，在運行中占用了一定的內存空間。而神經模糊控制是利用離線訓練好的網絡，通過在線計算得到最優輸出，這種控制方式反應速度快，可以優化模糊控制控制規則。而神經模糊控制器和普通模糊控制沒有多大區別，只是運用模糊控制規則過程中神經網絡采用了有聯想記憶的離線訓練，加快了程序的運行。從表4知有7*7=49條控制規則，每條規則對應一對樣本，則共有49對樣本，將它們依次送入神經網絡根據目標樣本進行離線訓練。訓練結束后，神經網絡就記憶了模糊控制規則，使用時就有聯想記憶功能。分別對目標樣本和輸入樣本存入MATLAB軟件下的.dat文件下，進行神經網絡離線訓練的編程，以下圖7、圖8是神經網絡對模糊控制器中控制規則的離線訓練結果。

6 結論

通過對電動汽車充電站數學模型的分析、TSC晶閘管投切電容器控制策略的研究、模糊控制規則的離線優化訓練，由模糊控制器的輸出控制晶閘管投切電容器的觸發脈沖來補償電動汽車充電站接入電網后的無功功率，通過MATLAB模糊控制Fuzzy工具箱和SIMULINK軟件進行仿真試驗，仿真結果證明TSC晶閘管投切電容器無功補償控制策略可以實現對電動汽車充電站電網無功功率的補償；并利用MATLAB軟件人工神經網絡對模糊控制規則進行離線訓練的編程，從訓練結果圖中可以看出只有個別樣本的輸出與神經網絡的不同，而其他值完全符合。

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