獨立微網中并網逆變器自抗擾控制輔助調頻算法

王義 江漢紅 邢鵬翔

摘 要：針對獨立微網系統暫態頻率穩定性較差的問題，提出了典型光-風-儲交直流混合微網中并網逆變器采用自抗擾控制的暫態輔助調頻控制方法。首先，分析了常規PD控制輔助調頻算法的結構和原理。然后，從抑制系統功率擾動的角度分析了微網同步發電機調頻原理，推導了自抗擾控制器的設計。最后，通過仿真模型和實驗平臺進行驗證，對比分析了無輔助功率調頻、常規PD控制輔助調頻和自抗擾控制輔助調頻的系統頻率擾動，得出所設計的自抗擾控制器的調頻能力明顯提升，且具有一定抗參數擾動能力，在獨立微網輔助調頻控制中有較強應用價值。

關鍵詞：交直流混合微網;暫態頻率;PD控制;自抗擾控制;輔助調頻

中圖分類號：TM 743

文獻標志碼：A

文章編號：1007-449X（2019）04-0008-12

0 引 言

能源和環境問題是人們迫切需要解決的問題，如何獲取和利用好清潔新能源是學者們研究的熱點。新能源與傳統能源組建成獨立微電網后，如何提升電網的頻率穩定性，已有不少學者展開了深入的研究[1-2]。

文獻[3]研究基于負荷估計的光-柴獨立微網頻率控制，采取構造干擾觀測器的方法估計微網負荷波動，通過滑模控制器來控制柴發有功功率，優化系統頻率波動，但是沒有考慮并網逆變器參與的輔助調頻策略。文獻[4]采取Q學習方法對微網系統二次調頻方法進行研究，實現了二次調頻的智能控制，但是沒有考慮獨立微網暫態調頻方法。文獻[5]研究了虛擬同步發電機的微網一次和二次調頻方法，但是重點是研究的虛擬同步發電機調頻方法，算法相對復雜，其工程化實現有一定難度，文獻[6]研究了風力發電機虛擬慣量和槳距角聯合控制的風-光-柴微網動態頻率控制，但是研究重點是風機虛擬慣量和槳距角的控制參與系統調頻。文獻[7]研究一種帶比例-微分（proportional differential，PD）控制的雙饋抽水蓄能機組參與系統調頻的控制策略，并給出了PD控制的相關參數整定方法，通過仿真驗證了PD控制的抽水蓄能機組能夠響應頻率擾動，從而改善系統暫態頻率。文獻[8]針對直驅永磁風電機組，采取了風機虛擬慣量的PD控制，通過搭建實驗平臺驗證了風機利用虛擬慣量參與系統調頻的可行性，說明了PD控制算法調頻能改善系統頻率特性。

文獻[9]研究了自抗擾控制（auto-disturbances rejection control，ADRC）在永磁同步發電機伺服系統的應用，研究的重點是轉速的估計，及其對負載擾動的魯棒性，方法有一定借鑒意義，但重點不是輔助調頻的應用。文獻[10]針對動車組整流器設計了一階線性自抗擾控制器，用該控制器代替傳統基于線性比例-積分（proportional integral，PI）控制器的瞬態電流控制策略，通過設計跟蹤微分器和計算擴展狀態觀測器，將系統內外擾動歸算為總擾動，并設定動態線性補充器，最后通過仿真驗證了自抗擾控制器具有較好的魯棒性和抑制低頻振蕩效果。文獻[11]較系統介紹了風機線性自抗擾控制器對微網頻率控制的效果，及其控制參數的設計和選取，并通過與傳統PI控制進行比較，由理論分析和仿真得出，線性自抗擾控制器能提升風電參與調頻的力度，且其控制器的魯棒性更好。

本文采取一種基于輔助功率（PAux，auxiliary）暫態調頻的方式[12]，從微網系統功率波動造成頻率擾動的機理進行分析，設計一種自抗擾控制的方法[13-14]。ADRC調頻核心思想是通過擴張觀測器（extended state observer，ESO）實現對系統頻率擾動實時觀測，得到對系統功率擾動的觀測量，并在狀態誤差反饋控制律（state error feedback law，SEFL）中進行補償[15-16]，達到系統功率和頻率擾動的平衡，從而實現輔助調頻。

本文先推導獨立微網中常規PD控制調頻機理，然后給出ADRC調頻的設計過程，再通過仿真及實驗驗證，將ADRC調頻與無輔助調頻和常規PD控制輔助調頻進行對比，驗證了該方法的可行性和優越性。

1 獨立微網結構及其常規調頻策略

文中以一種典型的光-風-儲交直流混合微網為研究背景，如圖1所示。

圖中采用新能源光-風-儲構成直流母線，光和風能源的隨機擾動由直流側蓄電池進行平抑。新能源通過DC/AC并網逆變器與同步發電機并聯組成交流母線。同步發電機組系統為主控制電源，并網逆變器為從控電源。能量管理系統（energy management system，EMS）通過RS485串口通信獲取各個子系統參數，綜合進行功率優化調度控制，給并網逆變器發送功率指令PEMS，并結合系統運行經濟性，對系統穩態頻率偏差進行二次調頻。

1.1 常規PD控制調頻機理

微網系統常規PD控制調頻機理如圖2所示。并網逆變器在能量管理系統發送的功率指令PEMS基礎上，加入了由系統頻率偏差Δf通過PD控制換算來的輔助功率PAux。當微網系統頻率擾動時，并網逆變增發輔助功率PAux，從而模擬同步發電機參與系統一次調頻控制[17]。

圖中可得，常規同步發電機由給定功率PSG_C及PI控制調速器產生的補償功率PPI得到輸入參考功率指令P*SG，同步發電機產生并輸出功率PSG。PInv為并網逆變器輸出功率，PLoad為系統有功負荷，ΔPU為系統的不平衡功率。當系統達到穩定工作狀態下，由系統有功功率平衡有

1.2 常規PD控制調頻算法

常規PD控制主要由頻率偏差Δf的比例項（P）和微分項（D）的線性組合算法實現，比例項算法的實現方式如圖3所示，采集的頻率f與參考頻率f*的偏差Δf乘以比例系數kpf，即為比例項輔助功率ΔPP。

微分項的算法如圖4所示，采集頻率偏差Δf求取微分，經過低通濾波器后與微分系數kdf相乘，即為微分項輔助功率ΔPD。圖中低通濾波器是避免小頻率擾動造成并網逆變器頻繁參與調頻，影響系統運行的經濟性。

求取比例項和微分項輔助功率后，對兩者求和，即為調頻增發的輔助功率PAux=ΔPP+ΔPD。微網系統的常規PD控制調頻原理框圖如圖5所示。

由圖所示可得，功率指令PEMS由上層能量管理通過指令下發，并網逆變器的暫態調頻的輔助功率PAux由低層控制器通過PD控制算法獲取。輔助功率正常輸出需要確保系統無異常保護，例如同步發電機系統無異常、微電網頻率無超頻或欠頻現象、系統電壓穩定等，因此需要乘以異常保護標志位Flag。圖中并網逆變器輸出功率增加限幅器是為了避免瞬態功率過大，導致直流母線過功率保護，設置“頻率死區”是為了避免小負荷擾動造成的頻繁調頻。

2 自抗擾控制器的設計

2.1 ADRC設計過程推導

按圖2微網系統調頻原理推導系統頻率變化Δf的微分方程，本文依據微分方程設計狀態觀測器，并構造自抗擾控制器，暫不考慮負荷投切造成的系統電壓波動，因此同步發電機的Eq恒定模型為：

對比常規PD控制器，本文設計的ADRC是基于功率擾動的觀測與補償，其抑制頻率擾動的動態性更好，控制器有3個方面的優點：1）采取跟蹤微分器能夠減小頻率擾動的震顫和減小輔助調頻造成的超調;2）設計非線性狀態誤差反饋控制律，并利用飽和函數，能實現“小誤差大增益，大誤差小增益”[9]，提高誤差跟蹤效率;3）采取擴張狀態觀測器實現系統參數擾動估計和補償，使控制器具有較好的適用性和魯棒性[15]。

3 仿真分析

為了驗證ADRC輔助調頻的效果，并和常規PD控制進行對比分析，在Matlab/SIMULINK環境中搭建了仿真模型，并網逆變器的額定功率Pn=2 MW，同步發電機額定功率Sn=4.1 MW，仿真測試參數如表1所示，系統包含固定負載PLoad1=2 MW，可投切負載PLoad2=0.25 MW。

3.1 跟蹤微分器和NLSFE算法仿真

微網系統具有慣性時間常數H，系統頻率響應也即為慣性量，負荷突增或突卸是一個階躍量，讓慣性量快速跟蹤階躍量本身存在矛盾。如圖7所示對無TD處理的PD控制器輸入模擬負荷階躍信號，不采用跟蹤微分器則會出現明顯的信號抖振現象。

對階躍信號進行跟蹤微分處理，使階躍量具有一定柔性，如圖8中虛線所示。對有微分處理的階躍信號采取NLSFE跟蹤，如圖8中點畫線所示（仿真結果中虛線和點畫線幾乎完全重合），經過TD處理后的抖振現象明顯減弱。

3.2 非線性擴張狀態觀測器仿真

狀態觀測器對系統負荷擾動造成的Δf·變化準確估計，是ADRC對系統擾動進行補償或抑制的前提，如圖9（a）和圖9（b）為負荷突增和突卸觀測效果。

圖9中，實線為系統的實際擾動頻率Δf·，虛線為狀態觀測器的觀測結果z1。從圖9可見，在負荷突增和突卸情況下，狀態觀測器能夠實現對系統頻率擾動的準確估計。

由于系統內、外部參數攝動對系統特性造成一定影響，比如慣性時間常數H的改變，因此有必要通過仿真來驗證參數H擾動對控制器的影響。如圖10所示，參數H攝動時，即參數b0=1/24、b0=1/12、b0=1/6，觀測器觀測頻率擾動效果。

由圖10可知，b0取值一定幅度變化時，不會影響狀態觀測器對頻率擾動量的準確估計，也不會影響ADRC對頻率的控制效果，即ADRC能夠容許系統參數一定的攝動，減輕了控制器對系統參數的依賴，使控制器具有較強魯棒性。

3.3 調頻控制算法仿真對比

為了對比分析傳統PD控制和ADRC調頻算法的優劣，通過Matlab/SIMULINK環境搭建了仿真模型，在能量管理功率指令PEMS=0.85 MW不變的條件下，對系統負荷擾動時系統的頻率響應特性進行仿真。

在t=14 s時，將可變負載PLoad2=0.25 MW投入或切除，系統動態響應曲線分別如圖11和圖12所示。圖中f為電網頻率，PSG為同步發電機輸出功率，PInv為并網逆變器輸出功率。實線、虛線、點化線分別代表無輔助調頻、常規PD控制調頻和ADRC調頻3種情況下的響應曲線。

圖11中，突增負載時，加入常規PD控制和ADRC調頻后，系統頻率的下降速度、幅度和穩定時間均得到明顯改善，相比常規PD控制，ADRC的改善程度更大。同理，圖12中可以看出，突卸負載時，加入常規PD控制和ADRC調頻使頻率上升速度、幅度和穩定時間明顯改善，ADRC達到的效果更好。

將圖11、圖12仿真結果進行統計對比，結果如表2～表3所示。從表2～表3可見負荷擾動時，相比常規PD控制，ADRC的引入使得系統頻率偏差分別減小了0.15 Hz左右，穩定時間減小了約2 s，輔助暫態調頻效果明顯提升。

4 實驗驗證

為進一步驗證本文提出的ADRC輔助調頻方法在獨立微網中的可行性及有效性，搭建了一套額定功率為15 kW的并網逆變器，以及系統容量為30 kVA的模擬同步發電機組，其慣性時間常數H=3 s。新能源直流母線用磷酸鐵鋰電池代替，直流輸出為700 V，容量為200 kWh。實驗系統中，由阻性負載箱模擬實際電網中負荷，由電抗器（3 mH）模擬實際電網中的長距離輸電線路LLine1（約為3 km）。能量管理系統采用LabWindows/CVI編程的界面，通過RS485串口通信與底層控制器進行數據交互，并繪制實時功率和頻率曲線。搭建的實驗系統的結構和系統平臺現場如圖13所示。

在能量管理功率指令PEMS=2.5 kW不變的條件下，系統固定負載P′Load1=10 kW，可投切負載P′Load2=5 kW，在t=7.5 s時投切負載，分別針對無輔助調頻、常規PD控制調頻和ADRC調頻進行3組實驗。將不同算法的系統頻率、同步發電機功率和并網逆變器功率的實驗曲線進行對比，如圖14～圖16所示。

由圖14～圖16可得，相同負荷擾動下，常規PD控制和ADRC都能有效改善系統頻率暫態特性，系統頻率擾動最大幅值和恢復速度都有明顯提高，ADRC對頻率暫態響應的改善效果更佳。實驗結果的對比分析如表4～表5所示。

對比常規PD控制，ADRC的引入使得系統頻率偏差減小了0.14 Hz左右，穩定時間也減小了約1 s，明顯改善了系統暫態頻率特性。

另外，本文中輔助調頻對系統頻率的穩態指標并無貢獻，輔助調頻是在頻率變化過程中參與系統的調頻，暫態調頻結束后，能量管理根據系統運行的經濟性，對各電源的輸出功率進行調整，并進行二次調頻。

5 結 論

本文通過對獨立微網頻率響應特性分析，得出了一種基于ADRC的輔助調頻方法，并通過仿真和實驗，與常規PD控制方法進行對比驗證。由對比結果可的，ADRC和常規PD控制一樣，在負荷擾動條件下都能夠為系統提供一定的慣性支持和頻率支撐。

由于ADRC是通過對系統頻率擾動的觀測與補償，具有更好的動態特性，因此相比于常規PD控制，ADRC能更好地抑制系統頻率擾動，頻率的波動幅度和穩定時間都能夠得到更好改善。通過對比不同參數下ADRC的控制性能，可得控制對象的參數一定范圍內變化時，并不影響其控制效果，可見該控制算法在實際系統中具有較強的適應性和魯棒性。

參 考 文 獻：

[1]李永東，謝永流，程志江，等. 微電網系統母線電壓和頻率無靜差控制策略研究[J]. 電機與控制學報，2016，20（7）： 49.

LI Yongdong，XIE Yongliu，CHENG Zhijiang，et al.Research of non-steady state error control strategy of bus voltage and frequency in micro-grid system[J]. Electric Machines and Control，2016，20（7）： 49.

[2]謝文浩，王建賾，紀延超. 提高多逆變器并網運行穩定性的控制方法[J]. 哈爾濱理工大學學報，2018（1）：70.

XIE Wenhao，WANG Jianze，JI Yanchao. Research on control strategy for a multiple grid-connected-inverter system[J]. Journal of Harbin University of Science and Technology，2018（1）：70.

[3]米陽，王成山. 基于負荷估計的光柴獨立微網頻率優化控制[J]. 中國電機工程學報，2013，33（34），115.

MI Yang，WANG Chengshan. Frequency optimization control for isolated photovoltaic-diesel hybrid microgrid based on load estimation[J]. Proceedings of the CSEE，2013，33（34），115.

[4]茆美琴，奚媛媛，張榴晨，等. 基于Q學習的微網二次頻率在線自適應控制[J]. 電力系統自動化，2015，39（20）： 26.

MAO Meiqin，XI Yuanyuan，ZHANG Liuchen，et al. Q-learing algorithm based secondary frequecy adaptive online control in real-time operation for microgrids[J]. Automation of Electric Power System，2015，39（20），26.

[5]楊向真，蘇建徽，丁明，等. 微電網孤島運行時的頻率控制策略[J]. 電網技術，2010，34（1）： 164.

YANG Xiangzhen，SU Jianhui，DING Ming，et al. Research on frequency control for microgrid in islanded operation[J]. Power System Technology，2010，34（1），164.

[6]趙晶晶，呂雪，符楊，等. 基于雙饋感應風力發電機虛擬慣量和槳距角聯合控制的風光柴微電網動態頻率控制[J]. 中國電機工程學報，2015，35（15），3815.

ZHAO Jinjin，LV Xue，FU Yang，et al. Dynamic frequency control strategy of wind/photovoltaic/diesel microgrid based on DFIG virtual inertia control and pitch angle control[J]. Proceedings of the CSEE，2015，35（15），3815.

[7]李輝，劉海濤，宋二兵，等. 雙饋抽水蓄能機組參與電網調頻的改進虛擬慣性控制策略[J]. 電力系統自動化，2017，41（10）： 58.

LI Hui，LIU Haitao，SONG Erbing，et al. Improved virtual inertial control strategy of doubly fed pumped storage unit for power network frequency modulation [J]. Automation of Electric Power Systems，2017，41（10）： 58.

[8]侍喬明，王剛，馬偉明，等. 直驅永磁風電機組虛擬慣量控制的實驗方法研究[J]. 中國電機工程學報，2015，35（8）：2033.

SHI Qiaoming，WANG Gang，MA Weiming，et al. An experimental study method of D-PMSG with virtual inertia control[J]. Proceedings of the CSEE，2015，35（8），2033.

[9]孫凱. 自抗擾控制策略在永磁同步電動機伺服系統中的應用研究與實現[D]. 天津： 天津大學，2007.

[10]姚書龍，劉志剛，張桂南，等. 基于自抗擾控制的牽引網網壓低頻振蕩抑制方法[J]. 電網技術，2016，40（1）： 207.YAO Shulong，LIU Zhigang，ZHANG Guinan，et al. A novel approach based on ADRC to traction network voltage low frequency oscillation suppression research [J]. Power System Technology，2016，40（1）： 207.

[11]唐艷梅. 線性自抗擾控制器在孤島微網負荷頻率控制中的應用[D]. 保定： 華北電力大學，2015.

[12]時珊珊，魯宗相，閔勇，等. 微電網孤網運行時的頻率特性分析[J]. 電力系統自動化，2011，35（9）：36.

SHI Shanshan，LU Zongxiang，MIN Yong，et al. Analysis on frequency characteristics of islanded microgird [J]. Automation of Electric Power System，2011，35（9），36.

[13]韓京清. 自抗擾控制器及其應用[J]. 控制與決策，1998，13（1）： 19.

HAN Jingqing.Auto-disturbance-rejection controller and its application[J]. Control and Decision，1998，13（1）： 19.

[14]魏永清，許江寧，馬恒. 自抗擾控制器在陀螺穩定平臺控制系統中的應用[J]. 電機與控制學報，2017，21（1）：39.

WEI Yongqing，XU Jiangning，MA Heng. Application of actiive disturbance rejection controller in gyro-stabilized platform control system[J]. Electric Machines and Control，2017，21（1）：39.

[15]劉星橋，丁網芳，李慧. 復合自抗擾在三電機同步控制系統的應用[J]. 電機與控制學報，2018，22（2）：108.

LIU Xingqiao，DING Wangfang，LI Hui. Compound active disturbance rejection applied in three-motor synchronous control system[J]. Electric Machines and Control，2018，22（2）：108.

[16]李文林，李鈞濤. 不確定系統的不確定項觀測器設計[J]. 控制理論與應用，2007，24（6）： 933.

LI Wenlin，LI Juntao. Uncertainty observers for uncertain systems[J]. Control Theory and Applications，2007，24（6）： 933.

[17]ROCABERT J，LUNA A，BLAABJERG F. Control of power converters in AC microgrids[J]. IEEE Transaction on Power Electronics，2012，27（11）： 4734.

[18]劉金琨. 先進PID控制MATLAB仿真 [M].第4版. 北京： 電子工業出版社，2016： 210-243.

（編輯：劉琳琳）