模糊自適應控制器在高壓直流輸電逆變側的應用

張立偉， 安向勇， 李　峰， 樊習英

（國網山西省電力公司經濟技術研究院， 山西　太原　030006）

引言

隨著西電東送以及全國聯網的發展，高壓直流輸電起著越來越重要的作用。直流輸電系統一個很重要的優點就是它的快速可控性，直流控制在直流輸電系統中占有重要的地位，它決定著直流運行點的正常工作，協調整流和逆變的過程，對于整個直流輸電系統起著至關重要的作用。對高壓直流輸電系統控制器的研究一般側重于整流控制器的研究與設計，而研究設計先進的逆變側控制器具有同樣重要的意義。高壓直流輸電系統是一個典型的非線性時變動態系統，系統的運行工況隨時都會發生變化，而且在大擾動下交直流系統間的相互作用特性十分復雜，這些因素使得常規PI控制器不能很好地滿足系統的要求。針對目前傳統HVDC控制器的特點及局限性，將模糊邏輯與PI控制思想相結合，設計了模糊自整定PI控制器，實現PI參數的最佳調整。

1　控制器的設計

1.1　模糊自適應控制器控制原理

模糊自整定PI控制器以誤差和誤差變化作為輸入，可以滿足不同時刻的對PI參數自整定的要求。利用模糊控制規則在線對PI參數進行修改，便構成了模糊自適應PI控制器。模糊自整定PI控制器結構如圖1所示。

PI參數模糊自整定是找出PI兩個參數與和之間的模糊關系，在運行中通過不斷檢測和，根據模糊控制原理，即利用模糊規則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表來對三個參數進行在線修改，以滿足不同和時對控制參數的不同要求，而使被控對象有良好的動、靜態性能。

圖1　模糊自整定PI控制器結構

模糊控制器由PI控制器和模糊自調整機構組成，它根據輸入的誤差和誤差變化率通過模糊推理作出相應的決策，在線調整PI參數的大小。以誤差和誤差的變化率作為模糊控制器的輸入量，以和控制量變化作為輸出變量。這一過程的實現步驟為首先對每一次采樣得到誤差和誤差的變化率進行量程轉換，即分別乘以比例因子，然后進行量化和模糊化，將輸入的物理信號值轉換為輸入論域上的點，最后經過模糊推理、反模糊化后輸出和。進行修正后分別相加得到調整后的和參數，實現PI參數在線調整的目的。

1.2　PI參數模糊自整定原則

模糊自整定PI參數的目的是為了使參數和，隨著偏差和偏差變化率的變化而自行調整，因而必須首先建立起它們之間的關系。根據實際經驗，參數和在不同的和下的調整要滿足如下調整原則：

1）系統啟動瞬間，e為最大、ec為零，為加快系統的響應速度，應取較大的kp；為防止因e的瞬間變大可能引起的積分溢出，取ki=0；

2）在響應過程中期，e中等大小、ec較大時，為使系統靜態誤差盡快消除，應取較大的ki；為使超調小，kp取值應適當減小；

3）當響應接近標定輸出值時，e很小而ec較大，為使系統響應的超調減小，系統性能穩定，應取較小的kp和較大的ki。

1.3　模糊控制器的設計

1.3.1　確定各變量論域、隸屬函數以及去模糊方法

逆變側：電壓偏差及其變化率以及輸出控制的變化量的量化論域均為{-3，-2，-1，0，1，2，3}輸入輸出的模糊子集均為{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，子集元素代表負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。其隸屬函數選擇三角形隸屬函數，去模糊方法采用加權平均法。

1.3.2　建立模糊控制規則表

根據對象的特性以及實際調節經驗，總結出如下規則表：

表1　kp模糊規則表

表2　模糊規則表

kp，ki的模糊控制規則表建立好以后，可根據如下方法進行，的自適應校正。

其中，k'p、k'i分別為當前控制器的整定值。

在線運行過程中，控制系統通過對模糊邏輯規則的結果處理、查表和運算，完成對PI參數的在線自校正。

2　仿真分析

本文采用一個12脈波HVDC輸電系統模型.模型如圖2所示。

圖2　12脈波高壓直流輸電系統仿真模型

Matlab中的Fuzzy-Logic工具箱提供了建立和測試模糊邏輯系統的一整套功能函數，根據上面所述，可以方便地建立所設計的模糊自適應PI控制器模型。模型如圖3所示。

圖3　模糊自整定PI控制器的設計框圖

其中，k1、k2為量化因子，k3、k4為比例因子。在控制系統中，量化因子和比例因子的確定非常關鍵。實際的輸入量為其變化范圍為要求的模糊論域為[xmin，xmax]，采用線性變換，則量化因子k=經過模糊化求得清晰值z0的變化范圍為[zmin，zmax]，實際控制量的變化范圍為[umin，umax]，采用線性變換，則比例因子

基于以上分析，對系統分別采用如下兩種控制方式進行仿真：

1）整流、逆變側均為傳統PI控制；

2）整流側為傳統PI控制而逆變側為模糊自整定PI控制。

整流側交流母線對地故障時間設置為[0.6 s，0.62 s]，整個仿真時間為1 s,仿真算法采用ode23tb。圖4分別給出了在兩種控制方式下，系統發生單相交流接地故障時的直流系統動態響應曲線。

圖4　直流線路單相接地故障時HVDC系統仿真曲線

仿真結果分析：

系統啟動過程中，模糊自整定PI控制器控制的系統能更快速地跟隨參考量的變化，并且超調也小；系統穩態運行過程中，在0.3 s，使電流參考值下降到0.8 pu，在0.4 s電流參考值恢復到1 pu。此期間，控制方式（2）下的系統能更快的響應系統的變化，恢復時間短，超調較小，由此說明，對于較小的波動，模糊自適應PI控制在精度和快速性方面滿足系統要求；在0.6 s，發生交流線路接地故障，在0.62 s故障排除，控制方式（1）下的系統在0.71 s恢復穩定，而控制方式（2）下的系統在0.64 s即恢復穩定，并且超調量小于控制方式（1）。從仿真圖可以看出，模糊自整定PI控制的系統動態響應曲線比較好，超調較小，響應速度快，系統遇到干擾時能很快地恢復穩態，這說明常規PI控制器中引入模糊控制確實能很好地適應系統要求。

3　結論

本文將模糊控制方法中的規則和推理機制應用于常規PI控制器的參數校正，從而獲得了模糊PI控制器。該控制器不僅具有模糊控制智能化的特點，而且具有常規PI控制器結構簡單、明確和實用等優點，因而具有較為重要的研究價值和較好的應用前景。仿真結果表明，模糊自適應PI控制具有較小的超調量，較短的調節時間，良好的動、靜態特性，更好的適應性和魯棒性，使得系統具有優于常規PI控制系統的跟蹤性能和抗干擾能力。

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