一种同步发电机励磁控制方法与流程

本发明涉及一种同步发电机励磁控制方法。

背景技术：

灵敏快速的励磁调节系统，不仅可以提高发电机在外界扰动下的静态稳定和暂态稳定，还可以在事故时通过迅速灭磁保护发电机的安全。因此发电机励磁系统是电力系统的重要组成部分，它的运行是否可靠直接影响到同步发电机乃至整个电力系统运行的稳定性和供电质量。因此，对发电机励磁系统进行有效地控制，对整个电力系统的高品质、高可靠的稳定运行至关重要。

励磁系统本身是一个强非线性和时变性的系统，工业上常用的pid控制具有结构简单、稳健性好、容易实现等优点，但难以适应发电机受到急剧干扰下的复杂工况，因而一些基于数学模型的先进控制方法被引入到励磁控制中，但由于其依赖于精确的数学模型，难以满足发电机励磁系统的鲁棒性要求。因此，有必要研究一种新的控制方法，进一步提高控制系统的参数自适应性和鲁棒性，确保发电机系统优良的静态和动态响应能力。

迭代学习及其在励磁控制系统中的应用研究(http://www.docin.com/p-1385703127.html)，其通过迭代学习改善励磁控制器的特性，使其具有较强的维持同步发动机机端电压的能力，但是，单纯的迭代学习控制只利用了系统当前运行的信息，对不可重复的干扰不具有鲁棒性，对于发电机励磁系统的突变干扰，迭代学习控制即便收敛也可能产生较大的跟踪误差。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种同步发电机励磁控制方法，结合滑模控制和迭代学习控制的特点，提出一种复合滑模迭代学习控制器，利用滑模变结构控制，增强系统的鲁棒性；采用迭代学习控制，提高系统的控制精度。结构简单，不依赖于精确的数学模型，能够明显增强系统的鲁棒性，随着迭代次数的增加，可得到较高的控制精度，且自适应能力较强。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种同步发电机励磁控制方法，包括如下步骤：

步骤1、建立同步发电机励磁系统各单元简化模型、滑模迭代学习控制器模型，其中：

同步发电机励磁系统各单元简化模型包括同步发电机单元的数学模型、功率放大单元的数学模型和电压测量单元的数学模型；

滑模迭代学习控制器模型包括滑模控制部分和迭代学习控制部分，滑模控制输出usmc和迭代学习控制输出uilc叠加后输出；

步骤2、将同步发电机机端反馈电压u与给定电压u0的误差e1分别作为滑模控制部分和迭代学习控制部分的输入；

步骤3、滑模控制输出usmc和迭代学习控制输出uilc叠加后得到励磁电压uf；

步骤4、将励磁电压uf经过功率放大单元得到控制同步发电机的励磁电压uf；

步骤5、将uf作为同步发电机单元的输入，得到同步发电机实际输出电压ug，其中，将同步发电机实际输出电压ug作为电压测量单元的输入得到同步发电机机端反馈电压u。

优选，步骤1中：

将同步发电机单元的数学模型简化为一阶滞后环节，其传递函数gg(s)为：

式中：kg是同步发电机放大系数，t′d0是发电机时间常数。

将功率放大单元的数学模型简化为一阶惯性环节，其传递函数gp(s)为：

式中：kp是电压放大系数，tp是电压放大时间常数，uf是励磁电压，uf是功率放大后的同步发电机所需励磁电压。

将电压测量单元的数学模型简化为一阶惯性环节，其传递函数gu(s)为：

式中：ku是比例系数，tu是滤波回路时间常数。

优选，步骤1中，建立滑模控制部分的模型包括如下步骤：

01、确定滑模控制器的输入：将同步发电机的给定电压与实际电压的误差作为滑模控制器的输入；

02、设计滑模面；

03、设计指数趋近律；

04、设计滑模控制量；

05、得到滑模控制器。

优选，建立迭代学习控制部分的模型包括如下步骤：

a、确定迭代学习控制器的输入：将同步发电机的给定电压与实际电压的误差作为滑模控制器的输入；

b、设计p型控制器；

c、通过迭代学习得到发电机实际机端电压；

d、验证系统的稳定性；

e、验证迭代是否满足停止条件，若满足则迭代结束，确定迭代学习控制输出uilc。

本发明的有益效果是：

本发明结合滑模变结构和迭代学习控制的优点，提出一种滑模迭代学习控制器，利用滑模变结构控制增强系统的鲁棒性，在趋近运动段采用指数趋近律，加快系统响应速度；采用迭代学习控制，通过不断的迭代学习过程获得系统的经验知识，使电压偏差和波动随着迭代次数的增加而明显减小，提高了系统的控制精度。利用本发明方法获得的励磁控制器不依赖于精确的数学模型，具备滑模控制和迭代学习的各自优势，克服了迭代学习控制鲁棒性弱和滑模控制特有的抖振现象，结构简单，响应速度快，具有较强的自适应能力，为改善电力系统稳定性提供了一种新方法。

附图说明

图1是本发明一种同步发电机励磁控制方法的结构框图；

图2是本发明控制方法和单纯滑模控制对系统受到3％阶跃扰动先下后上的电压仿真对比曲线图；

图3是本发明控制方法和单纯滑模控制对线路三相短路延迟切除的电压仿真对比曲线图；

图中：u0—同步发电机的给定电压；u—同步发电机的机端反馈电压；ug—同步发电机的输出电压；uf—励磁电压；uf—控制同步发电机的励磁电压；e1—同步发电机的给定电压与实际机端电压的误差；uilc—迭代学习控制输出；usmc—滑模控制输出。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

一种同步发电机励磁控制方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤1、建立同步发电机励磁系统各单元简化模型、滑模迭代学习控制器模型，其中：

同步发电机励磁系统各单元简化模型包括同步发电机单元的数学模型、功率放大单元的数学模型和电压测量单元的数学模型；

滑模迭代学习控制器模型包括滑模控制部分和迭代学习控制部分，滑模控制输出usmc和迭代学习控制输出uilc叠加后输出；

步骤2、将同步发电机机端反馈电压u与给定电压u0的误差e1分别作为滑模控制部分和迭代学习控制部分的输入；

步骤3、滑模控制输出usmc和迭代学习控制输出uilc叠加后得到励磁电压uf；

步骤4、将励磁电压uf经过功率放大单元得到控制同步发电机的励磁电压uf；

步骤5、将uf作为同步发电机单元的输入，得到同步发电机实际输出电压ug，其中，将同步发电机实际输出电压ug作为电压测量单元的输入得到同步发电机机端反馈电压u。

下面进行详细描述。

本实施例选取常用的发电机励磁控制系统，以励磁系统动态特性为基础，各单元简化模型如下：

忽略发电机磁路饱和现象，将同步发电机单元的数学模型简化为一阶滞后环节，其传递函数gg(s)为：

式中：kg是同步发电机放大系数，t′d0是发电机时间常数。

励磁调节器输出的控制信号uf经过功率放大单元得到满足发电机输入要求的输出信号uf，可以将功率放大单元的数学模型简化为一阶惯性环节，其传递函数gp(s)为：

式中：kp是电压放大系数，tp是电压放大时间常数，uf是励磁电压，uf是功率放大后的同步发电机所需励磁电压。

将电压测量单元的数学模型简化为一阶惯性环节，其传递函数gu(s)为：

式中：ku是比例系数，tu是滤波回路时间常数。

建立滑模控制部分的模型包括如下步骤：

01、确定滑模控制器的输入(将同步发电机的给定电压与实际电压的误差作为滑模控制器的输入)：

e1＝u0-u

式中，u0为同步发电机的给定电压，u为同步发电机的机端反馈电压，e1为同步发电机的给定电压与实际机端电压的误差；

02、设计滑模面σ为：

式中，c为积分常数，为e1的一阶导数。

其中：

03、为了使系统的动态品质更佳，设计指数趋近律为：

式中：ξ＞0、k＞0且都是常数，sgn(σ)是关于σ的符号函数；

04、采用等效控制法来设计滑模控制量usmc，通过采用等效控制法来减小切换控制量的幅值：

usmc＝ueq+us

式中，usmc为滑模控制量，ueq为滑模等效控制部分，us为滑模切换控制部分。

系统在时所需要的控制量就是滑模等效控制部分ueq，用来控制发电机励磁控制系统的确定部分，则滑模控制量的等效控制部分为：

为了使系统状态趋向滑模面，滑模切换控制部分us通过高频切换控制，可以保证状态沿着滑模面滑向稳定点，并使系统具有很强的鲁棒性，确定滑模控制量的切换控制部分为：

us＝-ξsgn(σ)

05、由此得到滑模控制器为：

式中，

可以通过lyapunov函数验证系统的稳定性。

建立迭代学习控制部分的模型包括如下步骤：

a、确定迭代学习控制器的输入(将同步发电机的给定电压与实际电压的误差作为滑模控制器的输入)：e1＝u0-u；

b、设计p型控制器模型为：

uilc(t)＝k(ur(t)-u0(t))

式中，t表示时间，uilc(t)表示t时刻时控制器输出电压，u0(t)为t时刻时发电机机端电压给定值，ur(t)为t时刻时系统迭代第r次发电机实际机端电压，k表示比例系数；

c、通过迭代学习得到发电机实际机端电压，其中，系统迭代第r次发电机实际机端电压：

ur(t)＝ur-1(t)+ler-1(t+1)

式中，er-1(t+1)表示t+1时刻时系统迭代第r次机端电压跟踪误差，l表示学习增益矩阵；

d、验证迭代是否满足停止条件：

||ur(t)-u0(t)||＜ε

式中，ε表示允许跟踪误差，||·||表示范数；

若满足停止条件，则迭代结束，确定迭代学习控制输出uilc。

如图1所示，采用滑模迭代学习控制器，将滑模变结构控制smc作为前向通道控制，同步发电机的给定电压与实际机端反馈电压的误差作为滑模变结构控制smc的输入。采用指数趋近律，使系统快速到达切换面，且接近滑模面时以一个较小的速度，可以有效地减小抖振现象。同时将同步发电机给定电压与实际机端反馈电压的误差e1作为迭代学习控制ilc的输入，通过反复迭代学习、修正，得到迭代学习控制输出uilc。

为了验证本算法的效果，进行了下述对比试验：选取常用的发电机励磁控制系统，同步发电机参数：kg＝1，t′d0＝8.6s，kp＝5.97，tp＝3.33ms，ku＝1，tu＝15ms。利用matlab/simulink进行仿真，在其他条件相同的情况下，对仿真结果从阶跃干扰和三相短路干扰等方面加以对比分析。

图2和3分别是在小扰动(3％阶跃扰动)和大扰动(三相短路延迟切除)情况下，本发明控制方法和单纯滑模控制的电压仿真曲线对比图，两种控制方式是在相同发电机参数条件下进行对比。从对比结果可以看出，单纯的采用滑模变结构控制时，系统超调量较大且存在抖振现象；而采用滑模迭代学习控制算法，系统响应速度加快，鲁棒性较强且可以很好地抑制抖振。

1、本发明采用滑模控制和迭代学习控制相结合的复合控制方法，采用迭代学习控制，通过不断的迭代学习过程，获得系统的经验知识，使控制效果随着迭代次数的增加而逼近所要达到的精度，但是由于不确定的各种扰动，系统的鲁棒性不能保证，而滑模变结构控制可以很好地解决鲁棒性问题。因此，这种复合控制方法可以有效地提高系统稳态与动态性能。

2、本发明控制方法在趋近运动段采用指数趋近律，使系统快速到达切换面，且接近滑模面时以一个较小的速度，减小了系统的抖振现象。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换，或者直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。