微電網低壓接口變換器的參數尋優自抗擾控制

陶 瓏 王 萍 王議鋒 馬小勇 程鵬宇

微電網低壓接口變換器的參數尋優自抗擾控制

陶 瓏 王 萍 王議鋒 馬小勇 程鵬宇

（天津大學智能電網教育部重點實驗室 天津 300072）

混合儲能微電網的并、離網模式靈活切換可較好地容納分布式能源，但在復雜的工況下，其用電端降壓接口的電能質量會受到影響。為此，該文提出一種帶有參數自尋優的模糊自抗擾控制（FLADRC）策略對傳統雙閉環PI控制方式的外環進行改造。首先，根據需求對變換器模型進行分析與化簡，并通過狀態空間平均法進行建模；然后，依據狀態方程包含的模型信息設計了FLADRC的線性擴張狀態觀測器（LESO）矩陣；之后，在頻域分析部分，探究應用FLADRC時的系統性能，從理論上分析FLADRC的跟蹤性、收斂性和抗擾性，并基于分析結果給出參數自尋優的模糊邏輯規則；此外，運用李雅普諾夫穩定性理論證明了應用FLADRC時微電網接口變換器的穩定性；最后，在40kW的實驗平臺上進行實驗測試，得到了在多種工況下不同控制策略的動態曲線。實驗結果驗證了該文所提FLADRC方法的可行性和有效性。

微電網 狀態空間平均法 自抗擾控制 模糊邏輯 李雅普諾夫穩定性理論

0 引言

能源短缺和環境污染推動著能源結構的變革，使分布式能源得到了快速發展，并在社會的發展中扮演愈發重要的角色[1-2]。微電網技術代表了未來分布式能源供應系統的發展趨勢，而其中傳統的電能變換技術已經不能滿足未來智能配用電系統對電能變換特性的需求。隨著碳化硅、氮化鎵等寬禁帶電力電子器件的快速發展和應用，微電網系統的接口變換器正朝著小型化、高頻化的方向發展[3-4]。在微電網的運行中，寬禁帶器件具有超高頻、可靠性強和功率密度大等優良特性，這不僅降低了功率器件損耗，同時能夠大幅提高微電網接口變換器的工作頻率和效率[5-6]。

目前，主要通過對微電網接口變換器控制環節進行優化和改造來實現對擾動型輸出電壓波動的抑制。根據目前研究中的建模分析得知，蓄電池和超級電容儲能系統均具有典型的非線性特性，與此同時，接口變換器也是一個非線性結構[7-8]。特別是在基于寬禁帶器件的背景下，微電網系統中非線性、時變性將更加明顯，這就更加惡化了經典PI控制的動態響應[9]。為此，很多學者將一些先進的算法（如粒子群、神經網絡算法等）應用到變換器的控制中[10-11]。然而，由于這些算法的過程復雜，難以獲得準確的數學模型，進而難以推廣。

自抗擾控制技術[12]由韓京清提出的，是一種在傳統PID控制基礎上發展起來的新型非線性控制策略。它通過跟蹤-微分器安排閉環系統的過渡過程，在幾乎無超調的前提下實現指令的快速跟蹤；再通過擴張狀態觀測器（Extended State Observer, ESO）將含有未知擾動的非線性不確定對象用非線性狀態反饋轉化為“積分器串聯型”；非線性狀態誤差反饋控制律組合出理想的控制器。該控制方式核心是基于擾動消除擾動，具備魯棒性、抗干擾能力強的特點[13-14]。目前自抗擾控制器已初步應用于有源電力濾波器控制[15]、電機控制[16]和靜止無功發生器控制[17]。但是傳統的自抗擾控制器主要由非線性函數構成，其參數眾多、分析困難，難以在工程中推廣應用。因此高志強教授和他的團隊開發出線性自抗擾控制（Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC）策略，此方法繼承了傳統非線性自抗擾的核心功能，并將大多數參數整合，使其與帶寬線性相關，簡化了調參過程，促進了自抗擾控制的工程化應用[18-19]。

微電網的非線性、強耦合、負載擾動強等特性決定了負載側變換器需要很輕的抗擾性才能滿足用戶端對電能質量的需求。為此本文將模糊邏輯與自抗擾控制技術相結合，構造一種在運行時自動尋優的模糊自抗擾控制策略來提高微電網接口變換器的魯棒性。首先，分析了交錯并聯Buck變換器的數學模型。然后，本文基于狀態空間表達式將已知的部分模型信息集成到LESO的系數矩陣中，同時介紹了結合模糊邏輯規則的控制律，給出了模糊自抗擾控制策略的具體結構。再者，應用頻域分析法和李雅普諾夫（Lyapunov）穩定性理論分析了系統的跟蹤性、抗擾性、收斂性和穩定性，并基于動態特性與控制增益的關系給出了參數自尋優的模糊邏輯規則表。最后，在40kW實驗平臺上進行了性能測試，驗證了所提控制策略的正確性、有效性和可行性。

1 負載側低壓接口變換器的數學模型

混合儲能微電網的結構如圖1所示，在其運行中，由于分布式能源的不穩定性導致各接口變換器都需要很強的魯棒性才能維持較好的電能質量。本文以負載側低壓接口變換器的控制策略為研究目標，提高低壓負載接口變換器的魯棒性。

圖1 混合儲能微電網

圖2 變換器拓撲

式中，1為電感；i()為輸入電壓；o()為輸出電壓；out為輸出電容；load為負載電阻。

為了方便表示，令

同理，令

算得

實際應用中變換器每次動作都存在一定的損耗，隨著微電網變換器逐漸高頻化，基于SiC的變換器損耗會比較嚴重。所以對變換器建模時，應該考慮器件的寄生元件。顯然，式（7）沒有考慮寄生元件對動態過程的影響。為了達到較為理想的控制目標，本文將這些寄生參數視為內擾，同時將直流母線電壓的波動視為外擾，利用強魯棒性的一階線性自抗擾控制器對其進行控制。

2 基于FLADRC的穩壓策略

根據狀態方程的數學意義可知，輸入輸出滿足一階齊次微分方程的對應關系。為了達到較好的控制性能，應選用一階自抗擾控制器。經典的一階自抗擾控制器結構如圖3所示。

圖3 1st-LADRC控制器

2.1 基于模型信息的LESO

則式（8）又可寫為

寫成狀態空間形式為

其中

對應的連續LESO為

2.2 結合模糊邏輯的線性誤差反饋控制律

針對此二階LESO，線性狀態誤差反饋律為比例控制律，則線性狀態誤差反饋律應為

圖4 基于模型信息的FLADRC

3 性能分析

3.1 跟蹤性

由式（12）、式（14）可得

其中

根據式（12），可視被控對象為

結合式（19）、式（20），可將圖4所示結構簡化為圖5結構。進而，可得結合模型信息的FLADRC閉環傳遞函數為

（21）

圖6 wc對LADRC的影響

表1 模糊邏輯規則

Tab.1 Fuzzy control rule table

3.2 抗擾性

外部干擾項是影響FLADRC系統性能的重要因素，主要由LESO的動態觀測誤差組成。圖8為結合模型信息FLADRC和無模型FLADRC的頻域特性曲線，=0時表示無模型的FLADRC。可以看出，隨著等模型信息的引入，FLADRC的擾動抑制能力明顯增強。

圖8 改進前后FLADRC抗擾性能分析

圖9 變化帶寬對FLADRC的影響

3.3 收斂性

即

其中

其中

成立，則

由式（28）、式（32）可得

3.4 穩定性

在自抗擾控制過程中，由式（16）可知，模糊反饋控制律為

其中

4 實驗結果

為了驗證微電網負載側降壓接口在不同控制策略下的動態性能，在40kW樣機上進行了實驗驗證。其中，i為電感電流、i為輸入電壓、o為變換器輸出電壓。實驗樣機中開關管采用Infineon公司的SiC，IMZ120R045M1。直流母線電壓控制器樣機如圖10所示，其部分參數見表2。

圖10 實驗樣機

表2 系統參數

Tab.2 System parameters

表3 電氣量穩態值

Tab.3 Steady state of electrical volume

為了方便工況的設定，以直流電源代替母線輸出功率。接下來，分別對母線處電壓突增、突降以及負載側加、減載4個工況進行測試。為了驗證所提FLADRC策略的性能，將PI策略和FLADRC策略分別用作電壓外環控制器在不同的工況下進行對比分析，如圖11～圖14所示。通過最大超調量%和恢復時間v來展示實際運行中的抗擾性。從圖11可以觀察到，當6路交錯并聯Buck變換器運行在10kW的功率下，同時在輸入側出現一個電壓正向突變時，超調降至89%，恢復時間從300ms縮短至100ms。顯然，與經典PI策略相比FLADRC限制了輸出電壓的波動范圍并縮減了輸出電壓波動的恢復時間。在圖12中顯示了在輸入側電壓驟降和10kW負載運行條件下的輸出電壓比較波形。當FLADRC應用其中時，可以看出，在電壓驟降期間輸出電壓的波動幅度與PI相同，而速度響應得到了顯著的優化，即輸出電壓恢復時間得以有效縮短，這得益于擴張狀態觀測器對擾動信號的觀測、估計和補償。可以看出，無論輸入側電壓驟升還是驟降，本文提出的FLADRC策略都可以成功地增強抗擾性，這與理論分析的結論一致。圖13a、圖13b分別為輸入電壓550V、電壓環給定450V且負載增加10kW時，分別采用PI控制器、FLADRC策略的動態響應。可以看出，采用PI策略時，輸出電壓的波動幅度約為33.75V，恢復時間為260ms，在相同的運行條件下，6路交錯并聯Buck變換器的電壓響應波動和恢復時間明顯大于采用FLADRC時的響應。此外，圖14a、圖14b分別給出了PI和FLADRC在減載工況下的測試結果。可以明顯看出，無論是負載投入還是負載切出，通過對負載側功率的觀測和補償，輸出端口的電壓值都能很好的跟蹤給定。不僅縮短了調節時間也減小了波動范圍。

圖11 母線電壓突增下的動態響應

圖12 母線電壓突降下的動態響應

圖13 負載增加時的動態響應

圖14 負載減少時的動態響應

根據實驗結果的對比可知，采用FLADRC策略時，輸出電壓的超調較PI有所降低，電感電流的波動也有所減弱。此外，FLADRC的調節速度明顯快于PI。FLADRC的暫態過程時間較PI而言得到了明顯的縮短。這都表明，FLADRC策略可有效減弱地擾動對系統的沖擊。

5 結論

復雜工況下混合儲能微電網的輸出側接口變換器會出現輸出電壓惡化的情況。為解決這個問題，本文提出了一種結合模糊邏輯的自抗擾控制策略。為改善LESO的觀測性能，本文首先依據狀態空間平均法對6路交錯并聯變換器的數學模型進行了分析與化簡。并基于此，從系統層面設計了FLADRC的LESO矩陣。此外，在復頻域，分析了FLADRC的收斂性與抗擾性，揭示了控制器帶寬與跟蹤性的關聯，并以此作為模糊邏輯的構造依據。再運用Lyapunov穩定性原理，分析證明了在所建立模型情況下設計的FLADRC穩定性。最后，基于40kW的實驗平臺，在多種工況下對經典PI和FLADRC兩種策略進行實驗對比，結果顯示FLADRC的控制性能明顯優于PI控制。這表明模糊邏輯的自動尋優特性有效增強了FLADRC的魯棒性，解決了微電網在不同工況下輸出接口的電壓、功率不穩定問題，驗證了所提控制策略的正確性、有效性和可行性。希望本文的研究成果能夠為自抗擾控制技術在混合儲能微電網中的應用提供思路。

[1] Che Liang, Shahidehpour M, Alabdulwahab A, et al. Hierarchical coordination of a community microgrid with AC and DC microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(6): 3042-3051.

[2] Huenteler J, Niebuhr C, Schmidt T S. The effect of local and global learning on the cost of renewable energy in developing countries[J]. Journal of Cleaner Production, 2016, 128: 6-21.

[3] 王寧, 張建忠. 基于開關軌跡優化的SiC MOSFET有源驅動電路研究綜述[J]. 電工技術學報, 2022, 37(10): 2523-2537.

Wang Ning, Zhang Jianzhong. Review of active gate driver for SiC MOSFET with switching trajectory optimization[J]. Transactions of China Electro- technical Society, 2022, 37(10): 2523-2537.

[4] 王忠杰, 王議鋒, 陳慶, 等. 基于GaN的高頻Boost變換器優化設計[J]. 電工技術學報, 2021, 36(12): 2495-2504.

Wang Zhongjie, Wang Yifeng, Chen Qing, et al. Optimal design of high frequency Boost converter based on GaN[J]. Transactions of China Electro- technical Society, 2021, 36(12): 2495-2504.

[5] Fei Chao, Yang Yuchen, Li Qiang, et al. Shielding technique for planar matrix transformers to suppress common-mode EMI noise and improve efficiency[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(2): 1263-1272.

[6] 張輝, 梁譽馨, 孫凱, 等. 直流微電網中多端口隔離型DC-DC變換器的改進虛擬電容控制策略[J]. 電工技術學報, 2021, 36(2): 292-304.

Zhang Hui, Liang Yuxin, Sun Kai, et al. Improved virtual capacitor control strategy of multi-port isolated DC-DC converter in DC microgrid[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(2): 292-304.

[7] 李微, 周雪松, 馬幼捷, 等. 三端口直流微網母線電壓控制器及多目標控制[J]. 電工技術學報, 2019, 34(1): 92-102.

Li Wei, Zhou Xuesong, Ma Youjie, et al. Three-port DC microgrid bus voltage controller and multi- objective control[J]. Transactions of China Electro- technical Society, 2019, 34(1): 92-102.

[8] 佟子昂, 武建文, 馬速良, 等. 一種基于主動電壓擾動的直流微網負載均流控制策略[J]. 電工技術學報, 2019, 34(24): 5199-5208.

Tong Ziang, Wu Jianwen, Ma Suliang, et al. A load current-sharing control strategy for DC microgrid converters based on active voltage disturbance[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(24): 5199-5208.

[9] Zhang Wei, Zhu Huangqiu, Xu Ying, et al. Direct control of bearingless permanent magnet slice motor based on active disturbance rejection control[J]. IEEE Transactions on Applied Superconductivity, 2020, 30(4): 1-5.

[10] 陽同光, 桂衛華. 基于粒子群優化自適應反推光伏并網逆變器控制研究[J]. 中國電機工程學報, 2016, 36(11): 3036-3044.

Yang Tongguang, Gui Weihua. Research on a particle swarm optimization adaptive backstepping control method of grid-connected inverters[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(11): 3036-3044.

[11] 周振雄, 石碩. 基于DRNN自整定準PR控制的光伏并網系統研究[J]. 太陽能學報, 2017, 38(11): 2932-2940.

Zhou Zhenxiong, Shi Shuo. Research on quasi-pr control based on DRNN of selftuning for photovoltaic grid-connected system[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2017, 38(11): 2932-2940.

[12] 韓京清. 自抗擾控制技術: 估計補償不確定因素的控制技術[M]. 北京: 國防工業出版社, 2008.

[13] Zhang Chengyong, Chen Yaolong. Tracking control of ball screw drives using ADRC and equivalent- error-model-based feedforward control[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 63(12): 7682-7692.

[14] Xue Wenchao, Bai Wenyan, Yang Sheng, et al. ADRC with adaptive extended state observer and its application to air-fuel ratio control in gasoline engines[J]. IEEE Transactions on Industrial Elec- tronics, 2015, 62(9): 5847-5857.

[15] Zhong Qing, Zhang Ying, Yang Jingan, et al. Non-linear auto-disturbance rejection control of parallel active power filters[J]. IET Control Theory & Applications, 2009, 3(7): 907-916.

[16] Li Shengquan, Cao Mengying, Li Juan, et al. Sensorless-based active disturbance rejection control for a wind energy conversion system with permanent magnet synchronous generator[J]. IEEE Access, 2019, 7: 122663-122674.

[17] Xu Rong, Yu Yong, Yang Rongfeng, et al. A novel control method for transformerless H-bridge cascaded STATCOM with star configuration[J]. IEEE Transa- ctions on Power Electronics, 2015, 30(3): 1189- 1202.

[18] Gao Zhiqiang. Scaling and bandwidth-parameterization based controller tuning[C]//American Control Confer- ence, Denver, CO, 2003: 4989-4996.

[19] 李喬, 吳捷. 自抗擾控制及其在DC-DC變換器中的應用[J]. 電工技術學報, 2005, 20(1): 83-88.

Li Qiao, Wu Jie. auto-disturbance rejection control and its application to DC-DC converter[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2005, 20(1): 83-88.

Active Disturbance Rejection Control with Automatic Optimization for Low-Voltage Interface Converter in Microgrid

（Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin University Tianjin 300072 China）

Hybrid energy storage microgrid can accommodate distributed energy well with flexible switching of parallel and off-grid modes, but the power quality of its step-down interface will be affected under complex working conditions. Therefore, an active disturbance rejection control strategy with parameter optimization (FLADRC) is proposed to transform the outer loop of the traditional double closed loop PI control mode in this paper. Firstly, the converter model is analyzed and simplified according to the requirements, and the model is established by the state space averaging method. Then, the linear extended state observer (LESO) matrix of FLADRC is designed according to the model information contained in the state equation. In the frequency domain analysis part, the system performance of FLADRC is explored, and the tracking, convergence and disturbance immunity of FLADRC are theoretically analyzed. Based on the analysis results, the fuzzy logic rules of parameter optimization are given. In addition, Lyapunov theory is used to prove the stability of the microgrid interface converter when FLADRC is applied. Finally, the dynamic curves of different control strategies under various working conditions were obtained by tests on a 40KW experimental platform, which verifies the feasibility and effectiveness of the proposed FLADRC method.

Microgrid, state space average method, active disturbance rejection control, fuzzy logic, Lyapunov theory

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211456

TM46

國家自然科學基金資助項目（51977146）。

2021-09-13

2021-10-15

陶 瓏 男，1994年生，博士研究生，研究方向為混合儲能微電網的能量轉換與先進控制策略。E-mail: taolongtl@126.com

王議鋒 男，1981年生，副教授，博士生導師，研究方向為新能源發電與電能變換。E-mail: wayif@tju.edu.com（通信作者）

（編輯 陳 誠）