基于PD型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法与流程

基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法
技术领域
[0001]
本发明属于微电网故障容错控制技术领域，具体涉及基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法。


背景技术：

[0002]
近年来，由于化石能源的短缺以及环境问题日益严重，以可再生能源为主的分布式发电技术得以广泛应用。然而，分布式电源存在输出功率随机性大、调控难度大等固有缺陷，因此大量分布式电源的接入在一定程度上影响着电力系统的安全稳定运行，给传统电力系统的运行与管理带来了新的问题。
[0003]
微电网中的分布式电源多为以电力电子元件为并网接口的逆变型电源，从数学角度讲，微电网的分布式发电系统是一个各部分互相强耦合的非线性系统。在并网运行模式下，分布式电源主要采用pq控制，保证分布式发电系统的输出功率能够跟随给定值，与大电网之间进行功率的传输。微电网系统的稳定运行决定着其与大电网之间功率的稳定传输，系统中出现的故障问题会导致微电网处于失稳状态，因此，容错控制策略的构造是微电网分布式发电系统设计的重要组成部分。然而保护技术作为微电网系统的应用瓶颈，仍处于理论研究阶段。针对微电网这一典型复杂非线性系统，国内外学者在研究其故障时应用了多种容错控制方法，如采用人工智能控制技术的容错控制、自适应容错控制、神经网络控制、滑模容错控制等。
[0004]
传感器作为控制系统中最重要的元件之一，其微小的故障可能引起控制系统的误操作或是故障诊断系统的误报，导致系统的性能下降。因此，传感器故障诊断研究对微电网系统性能的提高显得尤为重要。近年来，基于观测器的故障断层重建日益受到关注，各类故障重构观测器受到了广泛应用。如滑模观测器，自适应观测器和学习观测器等。
[0005]
因此，在微电网故障状态下，研究一种容错学习观测器实现故障的实时监测，利用重构的故障信号，对传感器的测量误差进行校正，以形成功率稳定跟踪参考值的方法，具有良好的工程实用意义。


技术实现要素：

[0006]
本发明针对现有技术中存在的不足，本发明的目的是保证了微电网系统并网功率传输时，iidg的安全可靠运行，对微电网传感器出现的各种故障具有广泛的适应性的基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法。
[0007]
本发明为实现上述发明目的，采取的技术方案如下：
[0008]
基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法，包括以下步骤：
[0009]
步骤1、根据微电网逆变型分布式电源的状态空间模型，建立系统闭环输出反馈控制器；
[0010]
步骤2、建立微电网系统传感器故障模型，将传感器故障模型转换为执行器故障模型形式；
[0011]
步骤3、建立传感器故障容错pd型学习观测器，求取重构后的故障信号，将经重构信号补偿后的输出反馈回输出反馈控制器，保证输出功率的稳定跟踪。
[0012]
作为本发明的优选技术方案：所述步骤1的具体步骤如下：
[0013]
步骤1.1、根据微电网的三相变换器结构，利用park模块，将三相输出转换为两相，推导出dq坐标系下的微电网系统中iidg的状态空间模型；
[0014]
步骤1.2、根据构造出的iidg的状态空间模型，建立闭环输出反馈控制器，其控制律为：
[0015]
u
dq
＝ky
ꢀꢀ
(1)
[0016]
公式(1)中，y为系统输出电流，定义为y＝[i
od i
oq
]
t
，k为控制率增益矩阵；
[0017]
步骤1.3、建立输出反馈控制器控制下的增广微电网系统模型，利用线性矩阵不等式方法来确定控制律增益矩阵k的值；定义不等式为：
[0018][0019]
公式(2)中，χ＝a
a
+b
a
kc
a
，a
a
是关于增广微电网系统中逆变器输出电流i
td
、i
tq
，滤波电容端电压v
cfd
、v
cfq
以及母线端输出电流i
od
、i
oq
的参数，b
a
是关于输入变量z的参数，c
a
是关于母线端输出电流及电压的单位矩阵参数，f
a
是关于系统扰动d的参数，i为单位矩阵。
[0020]
作为本发明的优选技术方案：所述步骤2的具体步骤如下：
[0021]
步骤2.1、在逆变型分布式电源模型的基础上，建立iidg传感器故障模型为：
[0022][0023]
公式(3)中，a是关于iidg中逆变器输出电流i
td
、i
tq
，滤波电容端电压v
cfd
、v
cfq
以及母线端输出电流i
od
、i
oq
的参数，b是关于输入向量z的参数，c是关于母线端输出电流及电压的单位矩阵参数，d是关于系统扰动向量w的参数，状态变量x＝[i
td i
tq i
od i
oq v
cfd v
cfq
]
t
，z为输入向量，w为扰动向量，f
s
＝i2为误差向量系数矩阵，是对故障的选取，f
s
代表着dq轴上的电流测量误差，可表示为：
[0024]
f
s
＝[δ
d δ
q
]
t
ꢀꢀ
(4)
[0025]
公式(4)中，δ
d
和δ
q
分别为传感器故障时，输出电流在d轴和q轴上的故障信号；
[0026]
步骤2.2、建立故障转换滤波器，定义故障转换滤波器为：
[0027][0028]
公式(5)中，x
s
表示故障转换滤波器滤波电流的状态，a
s
为hurwitz矩阵；
[0029]
步骤2.3、整合经滤波后的传感器故障模型为：
[0030][0031]
公式(6)中，表示iidg逆变器输出电流与故障转换滤波器滤
波电流的状态，为其状态矩阵参数，m表示系统的输入与扰动，为其状态矩阵参数，f
s
代表着dq轴上的电流测量误差，为其状态矩阵参数；
[0032]
所述整合经滤波后的传感器故障模型将传感器故障模型转化为执行器故障模型形式。
[0033]
作为本发明的优选技术方案：所述步骤3的具体步骤如下：
[0034]
步骤3.1、根据微电网系统传感器故障模型，建立pd型学习观测器，求取pd型学习观测器矩阵l和s以及学习时间间隔τ；定义pd型学习观测器为：
[0035][0036]
公式(7)中，以及分别为pd型学习观测器的系统状态估计、测量输出估计和传感器故障重构信号；l和s为学习观测器矩阵，σ为待确定常数，τ为学习时间间隔；
[0037]
步骤3.2、求取pd型学习观测器的故障重构信号，定义微电网iidg系统状态估计误差输出估计误差和执行机构故障重构偏差为：
[0038][0039]
公式(8)中，以及分别为pd型学习观测器的系统状态估计、测量输出估计和传感器故障重构信号；
[0040]
步骤3.3、求取系统的估计误差动力学方程为：
[0041][0042]
公式(9)中，表示微电网iidg系统状态估计误差，表示输出估计误差；
[0043]
步骤3.4、求取经重构信号补偿后的输出电流，定义为将电流反馈回输出反馈控制器，保证输出功率的稳定跟踪。
[0044]
作为本发明的优选技术方案：所述传感器故障模型经故障转换滤波器转换为执行器故障模型形式。
[0045]
作为本发明的优选技术方案：所述pd型学习观测器实现故障的实时监测，利用重构的故障信号，对传感器的测量误差进行校正。
[0046]
本发明所述的基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0047]
1、所提出的容错控制器能够在微电网系统发生传感器故障时，保证微电网系统仍能够保持电流的全局稳定输出，且输出功率能够精确跟踪外部给定的参考值。
[0048]
2、所提出的pd型学习观测器能够自主检测出传感器所发生的故障，无需外加多余的传感器，即可估计并重构出当前系统所存在的故障信号。
[0049]
3、所提出的pd型学习观测器在p型学习观测器的基础上，引入测量输出估计误差的微分项，能够更加快速精确重构微电网传感器故障。
[0050]
4、所提出的容错控制器由闭环输出反馈控制器、故障转换滤波器以及pd型学习观测器组成，这一容错控制器结构相较于单一控制器有更强的鲁棒性。
附图说明
[0051]
图1为本发明所述的三相并网变换器主电路拓扑图；
[0052]
图2为本发明所述的微电网系统pq控制原理图；
[0053]
图3为本发明所述的微电网电流输出反馈控制原理图；
[0054]
图4为本发明所述的微电网系统容错控制原理图。
具体实施方式
[0055]
下面结合附图详细的描述本发明的作进一步的解释说明,以使本领域的技术人员可以更深入地理解本发明并能够实施,但下面通过参考实例仅用于解释本发明,不作为本发明的限定。
[0056]
附图1中，v
d
为微电源简化后的直流侧电压，可以由风力发电机，太阳能光伏板，燃料电池等能源供应。c
d
为直流侧滤波电容，t1～t6为igbt功率器件，逆变器输出电压分别为v
a
，v
b
，v
c
，逆变器输出电流分别为i
a
，i
b
，i
c
，r
a
＝r
b
＝r
c
＝r为变换器及滤波器总损耗。l
1a
＝l
1b
＝l
1c
＝l1为逆变器侧电感，l
2a
＝l
2b
＝l
2c
＝l2为网侧电感，c
f
为滤波电容，v
cfa
，v
cfb
，v
cfc
分别为滤波电容端电压。逆变器输出电流经lcl滤波器后得到进网电流i
oa
，i
ob
，i
oc
，v
sa
，v
sb
，v
sc
为三相电网电压，中点为o。
[0057]
附图2中，设定有功参考值p
ref
和无功参考值q
ref
，经过计算得到d轴电流参考值i
dref
及q轴电流参考值i
qref
。v
tabc
和i
tabc
分别为变换器的输出电压和电流。变换器的输出功率经过lcl滤波器提供给电网。其中，r
n
为变换器及滤波器总损耗，l
1n
及l
2n
为滤波器的总电感，c
n
为滤波器电容，v
cf
为电容电压。输出端电压和电流分别为v
s
和i
o
。
[0058]
参见附图1和附图2，微电网并网运行时，其逆变器控制方法主要采用pq控制方法。在该运行模式下，公共电网对微电网内部频率和电压进行支撑，各分布式微电源的逆变器以公共电网的频率和电压作为参考值，并以此参考值为用户输送有功功率和无功功率，并将多余的电能输送给公共电网。微电网pq控制是基于dq坐标系下双环控制方式建立的，实质是检测逆变器输出电压并进行dq变换，设定有功参考值p
ref
和无功参考值q
ref
，经过计算得到d轴电流参考值i
dref
及q轴电流参考值i
qref
。图中使用的变换器是基于igbt的六脉冲桥，构成三相电压源转换器。v
tabc
和i
tabc
分别为变换器的输出电压和电流。变换器的输出功率经过lcl滤波器提供给电网。其中，r
n
为变换器及滤波器总损耗，l
1n
及l
2n
为滤波器的总电感，c
n
为滤波器电容，v
cf
为电容电压。输出端电压和电流分别为v
s
和i
o
。三相交流电通过锁相环spll得到电压和电流的相位θ，用于park变换中，双环控制的内环实时跟踪参考电流i
dref
及
i
qref
。通过坐标变换转换为三相，输出spwm的参考电压u
abc
。其中锁相环spll实现电流的跟踪控制，为坐标转换提供频率参考。
[0059]
微电网系统包括分布式电源、传感器、直流侧滤波电容、三相逆变器、lcl滤波器、容错控制器等部分；容错控制器由输出反馈控制器、故障转换滤波器、pd型学习观测器等部分组成，能够在微电网传感器发生故障时，重构出输出电流的故障信号，并将校正后的反馈信号输入闭环输出反馈控制器，以保证微电网输出功率的稳定；容错控制器通过外部给定的电流输入参考值r，经输出反馈控制器调节以及信号调节器(包括反park变换器和spwm调制器)后得到调制信号u，并为逆变型分布式电源的逆变器提供spwm脉冲信号，在传感器发生故障的状态下，系统输出y首先经过输出滤波器，将传感器故障模型转换为执行器故障模型的形式，再将输出输入到pd型学习观测器中，所设计的pd型学习观测器能够快速将经过滤波之后的输出电流中的故障信号重构出来，将重构的故障信号与输出电流的差值作为校正反馈信号输入到输出反馈控制器中，进而调节系统的运行状态。
[0060]
在微电网系统中，分布式电源大多由风力发电机，太阳能光伏板，燃料电池等能源供应，这里将其简化为直流电压作为系统的直流源，并且并联一个滤波电容，起到为直流源滤波的作用。连接的三相逆变器以igbt作为功率器件，将直流电转换为三相交流电，逆变器输出电流与电压经lcl滤波器后分别得到进网电流与电压，其中，采用的lcl滤波器，不仅抑制了低次谐波，也有效解决了电感值以及高次谐波的抑制问题，提高了并网质量。三相交流电通过锁相环得到电压和电流的相位θ，用于坐标变换中，同时锁相环实现电流的跟踪控制，为坐标转换提供频率参考。
[0061]
基于pd型学习观测器的微电网传感器故障容错控制方法，包括以下步骤：步骤1、根据微电网逆变型分布式电源的状态空间模型，建立系统闭环输出反馈控制器；步骤2、建立微电网系统传感器故障模型，将传感器故障模型转换为执行器故障模型形式；步骤3、建立传感器故障容错pd型学习观测器，求取重构后的故障信号，将经重构信号补偿后的输出反馈回输出反馈控制器，保证输出功率的稳定跟踪。
[0062]
附图3中，建立微电网系统pq控制下dq坐标系模型，设计输出反馈控制器，输入通过参考功率计算得出的参考电流i
dr
和i
qr
，经由输出反馈控制器与坐标变换输出spwm调制信号u，控制系统输出电流，保证输出功率稳定跟踪参考值，其步骤如下：
[0063]
步骤1.1、根据微电网的三相变换器结构，利用park模块，将三相输出转换为两相，推导出dq坐标系下的微电网系统中iidg的状态空间模型；
[0064]
步骤1.2、根据构造出的iidg的状态空间模型，建立闭环输出反馈控制器，其控制律为：
[0065]
u
dq
＝ky
ꢀꢀ
(1)
[0066]
公式(1)中，y为系统输出电流，定义为y＝[i
od i
oq
]
t
，k为控制率增益矩阵；
[0067]
步骤1.3、建立输出反馈控制器控制下的增广微电网系统模型，利用线性矩阵不等式方法来确定控制律增益矩阵k的值；定义不等式为：
[0068]
[0069]
公式(2)中，χ＝a
a
+b
a
kc
a
，a
a
是关于增广微电网系统中逆变器输出电流i
td
、i
tq
，滤波电容端电压v
cfd
、v
cfq
以及母线端输出电流i
od
、i
oq
的参数，b
a
是关于输入变量z的参数，c
a
是关于母线端输出电流及电压的单位矩阵参数，f
a
是关于系统扰动d的参数，i为单位矩阵。利用lmi最小化方法求解出线性矩阵不等式中变量γ1值最小时所对应的矩阵ν和k。上述步骤所设计的控制器通过最小化方法，将干扰对输出影响降到最低，从而达到该控制器对干扰具有鲁棒性，保证控制目标的实现。
[0070]
附图4中，通过给定电流输入参考值r，经输出反馈控制器调节以及信号调节器(包括反park变换器和spwm调制器)后得到调制信号u，并为逆变型分布式电源的逆变器提供pwm脉冲信号，在传感器发生故障的状态下，系统输出y首先经过故障转换滤波器，将传感器故障模型转换为执行器故障模型的形式，再将输出电流输入到pd型学习观测器中，所设计的学习观测器能够快速将经过滤波之后的输出电流中的故障信号重构出来，将重构的故障信号与实际输出电流的差值作为校正反馈信号输入到控制器中，进而调节系统的运行状态，其步骤如下：
[0071]
步骤2.1、在逆变型分布式电源模型的基础上，建立iidg传感器故障模型为：
[0072][0073]
公式(3)中，a是关于iidg中逆变器输出电流i
td
、i
tq
，滤波电容端电压v
cfd
、v
cfq
以及母线端输出电流i
od
、i
oq
的参数，b是关于输入向量z的参数，c是关于母线端输出电流及电压的单位矩阵参数，d是关于系统扰动向量w的参数，状态变量x＝[i
td i
tq i
od i
oq v
cfd v
cfq
]
t
，z为输入向量，w为扰动向量，f
s
＝i2为误差向量系数矩阵，是对故障的选取；
[0074]
公式(3)中，
[0075]
f
s
代表着dq轴上的电流测量误差，可表示为：
[0076][0077]
公式(4)中，δ
d
和δ
q
分别为传感器故障时，输出电流在d轴和q轴上的故障信号；
[0078]
步骤2.2、建立故障转换滤波器，定义故障转换滤波器为：
[0079][0080]
公式(5)中，x
s
表示故障转换滤波器滤波电流的状态，a
s
为hurwitz矩阵；
[0081]
步骤2.3、整合经滤波后的传感器故障模型为：
[0082][0083]
公式(6)中，表示iidg逆变器输出电流与故障转换滤波器滤波电流的状态，为其状态矩阵参数，m表示系统的输入与扰动，为其状态矩阵参数，f
s
代表着dq轴上的电流测量误差，为其状态矩阵参数；
[0084]
公式(6)中，
[0085][0086]
所述整合经滤波后的传感器故障模型将传感器故障模型转化为执行器故障模型形式。步骤3.1、根据微电网系统传感器故障模型，建立pd型学习观测器，求取pd型学习观测器矩阵l和s以及学习时间间隔τ；定义pd型学习观测器为：
[0087][0088]
公式(7)中，以及分别为pd型学习观测器的系统状态估计、测量输出估计和传感器故障重构信号；l和s为学习观测器矩阵，σ为待确定常数，τ为学习时间间隔；
[0089]
步骤3.2、求取pd型学习观测器的故障重构信号，定义微电网iidg系统状态估计误差输出估计误差和执行机构故障重构偏差为：
[0090][0091]
公式(8)中，以及分别为pd型学习观测器的系统状态估计、测量输出估计和传感器故障重构信号；
[0092]
步骤3.3、求取系统的估计误差动力学方程为：
[0093][0094]
公式(9)中，表示微电网iidg系统状态估计误差，表示输出估计误差；
[0095]
步骤3.4、求取经重构信号补偿后的输出电流，定义为将电流反馈回输出反馈控制器，保证输出功率的稳定跟踪。
[0096]
具体实施时，参见附图1和附图2，相关参数设置如表1
[0097][0098]
表1微电网系统电路
[0099]
参见附图3和附图4，相关参数设置如下：
[0100]
通过构造出增广系统模型并利用lmi最小化方法对控制器控制率求解，得到输出反馈控制器控制律即控制增益参数为：
[0101][0102]
利用lmi最小化方法优化各矩阵参数，来求解不等式的最小值，所求矩阵s及l为：
[0103][0104][0105]
本发明利用改进的pd型学习观测器检测并重构微电网系统输出测量中出现的故障，将重构的故障信号反馈给控制器，最终稳定控制微电网并网时与大电网的功率准确传输。
[0106]
本发明在分析了微电网系统并网结构及其运行控制方法的基础上，针对微电网系统中逆变型分布式电源(inverter interfaced distributed gen-erator，iidg)的传感器故障问题，建立了dq坐标系下的iidg传感器故障模型，描述其对系统性能的影响；提出了一种基于学习观测器的iidg传感器故障容错控制方法；利用所建故障模型设计一个学习观测器，实现了故障的实时监测，最后精确重构传感器故障，并利用重构的故障信号，对传感器的测量误差进行校正；所提出的容错控制方案保证了微电网系统并网功率传输时，iidg的安全可靠运行，对微电网传感器出现的各种故障具有广泛的适应性。
[0107]
以上所述的具体实施方案，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方案而已，并非用以限定本发明的范围，任何本领域的技术人员，在不脱离本发明的构思和原则的前提下所做出的等同变化与修改，均应属于本发明保护的范围。