本发明涉及用于控制电力转换系统的方法和电力转换系统的控制设备。
背景技术：
电力转换器是下述装置，其能够例如在ac(交流电)与dc(直流电)之间和/或从一个电压电平到另一个电压电平和/或从一个频率到另一个频率进行电能转换。这种电力转换器的示例包括例如整流器、逆变器和频率转换器。
作为示例，逆变器是能够将来自dc电源的dc电力转换成ac电力的电气装置。术语“逆变器”通常是指能够将直流电转换成交流电的电气装置或电路系统。逆变器的一个示例是借助诸如igbt(绝缘栅双极型晶体管)或fet(场效应晶体管)的可控半导体开关实现的半导体桥，可控半导体开关是根据所使用的调制或控制方案来控制的。
包括一个或更多个逆变器的电气系统的一个示例是诸如光伏发电设施或发电机的光伏系统，其中，一个或更多个光伏板向逆变器供应dc电力，逆变器将dc电力转换成ac电力，其可以例如进一步经由ac网络供应给各种ac负载。大型光伏发电设施可以包括多个并联的逆变器，每个逆变器从光伏板阵列接收dc电力。
诸如光伏发电设施的常见发电设施或者利用逆变器或其他电力转换器的其他系统可以包括按订单制造或批量制造的转换器。因此，这些转换器可以被特意制造得彼此非常相似，并且可能仅偶尔针对个体转换器做出一些特定的修改或变更。
与这样的系统有关的问题在于：该系统作为整体可能没有被充分优化并且该系统包括一组仅经次优化的电力转换器。此外，这样的系统可能无法恰当或适当地适应影响该系统的新情况或状况。
技术实现要素：
因此，本发明的目的是提供一种方法和一种用于实现该方法的设备，以克服以上问题或者至少使该问题得以缓解或者提供替选的解决方案。通过以下来实现本发明的目的：其特征在于独立权利要求中陈述的内容的方法、计算机程序产品、设备和系统。在从属权利要求中公开了本发明的优选实施方式。
本发明基于下述构思：通过使用所获得的与电力转换系统有关的数据来模拟包括多个电力转换器的电力转换系统，然后基于该模拟对电力转换器重新编程，使得实现电力转换系统中的每一个电力转换器的最优配置。
本发明的解决方案的优点在于：可以针对当时条件更好地优化电力转换系统。
附图说明
以下将参照附图借助优选实施方式更详细地描述本发明，在附图中，
图1是根据一种实施方式的设备的图；
图2是根据一种实施方式的图；
图3是根据一种实施方式的流程图；
图4是根据一种实施方式的流程图；以及
图5是根据一种实施方式的流程图。
具体实施方式
在本文中描述的各种实施方式的应用不限于任何特定系统，而是其可以结合包括电力转换器的各种电力转换系统而使用。此外，在本文中描述的各种实施方式的用途不限于例如采用任何特定基频或任何特定电压电平的系统。
图1示出了根据一种实施方式的用于控制电力转换系统10的设备的简要示例。该图仅示出了理解本发明所必需的部件。电力转换系统10可以是包括多个电力转换器11的任何类型的电力转换系统。作为示例，电力转换系统10可以是光伏发电设施或向电网20(例如ac网络)供电的另一种发电设施，或者仅仅是用于这样的光伏发电设施或另一种发电设施的电力转换设备。例如，电力转换系统10中的电力转换器11可以是任何类型的电力转换器，例如逆变器、整流器、频率转换器或其组合。电力转换器11优选地各自包括控制器12，控制器12包括用于控制转换器的正常操作的至少一个处理器。这样的控制器12还可以包括存储器。术语“处理器”通常是指能够进行数据处理的处理单元，例如微处理器、通用dsp(数字信号处理器)或现场可编程门阵列(fpga)。每个电力转换器11的控制器12优选地至少包括该电力转换器的固件以用于该控制器的控制转换器的操作。电力转换器11的控制器12还可以包括用于转换器的操作的其他类型的软件和数据。图1的示例还示出了可以用于控制电力转换系统10的控制设备30。控制设备30可以包括例如一个或更多个计算机31或相应的数字信号处理(dsp)设备。此外，图1的示例还示出了云计算系统40，其可以连接到控制设备30或者作为控制设备30的一部分。
根据一种实施方式，对电力转换系统10的控制包括收集与电力转换系统10有关的数据。与电力转换系统10有关的这种数据可以包括例如电力转换系统10的数据和/或由电力转换系统10供电的电气系统20的数据和/或向电力转换系统10供电的电气系统的数据。在图1的示例中，例如，控制设备30可以从各个实体例如电力转换系统10、由电力转换系统10供电的电气系统20和/或向电力转换系统10供电的电气系统接收至少部分所收集的数据101。所收集的数据可以包括测量数据，并且控制设备30可以被配置成执行至少一些测量以获得这样的测量数据。为此，控制设备30可以包括合适的测量设备。然后，根据一种实施方式，基于所收集的数据通过对电力转换系统10进行模拟来确定电力转换系统10中的每一个电力转换器11的最优配置。在图1的示例中，控制设备30可以执行上述模拟。例如，控制设备30可以为此目的利用可能的云计算系统40。例如，可以将一些数据从控制设备30传输102a至云计算系统40以对其进行处理，并且可以由控制设备30从云计算系统40获得102b结果数据或其他数据。根据一种实施方式，电力转换系统10中的每一个电力转换器11的最优配置使得优化电力转换系统10的功率输出。作为示例，电力转换器11的配置可以包括：转换器的一个或更多个操作值、转换器的电流控制器类型和/或转换器的调制器类型。然后，根据一种实施方式，针对每一个电力转换器11，基于对所涉及的电力转换器确定的最优配置来生成电力转换器11的固件的源代码，并且利用针对所涉及的电力转换器生成的相应的源代码对每一个电力转换器重新编程。在图1的示例中，控制设备30可以针对每一个电力转换器11执行这样的源代码生成和对电力转换器11的重新编程103。源代码的生成方式和电力转换器11的重新编程方式取决于每一个电力转换器11中的控制系统的类型和架构，因而可以变化。根据一种实施方式，电力转换系统至少在收集数据期间以及在对电力转换器11重新编程之后保持运行。根据一种实施方式，根据各种实施方式的上述过程可以是以预定间隔和/或响应于满足一个或更多个预定条件而执行的。
图2示出了根据一种实施方式的电力转换系统10(例如pv设施)的基于模拟的示例性固件生成的图。首先，收集201与电力转换系统10有关的数据202。在图2的示例中，所收集的数据202可以包括下述数据，其来自诸如所涉及的pv设施10的设施和/或直接或经由网络连接到所涉及的pv设施10的其他设施(例如电网20)。此外，这样的数据可以包括例如来自各种传感器的数据、预测数据和来自电网20运营商的数据。如图2的示例所示，数据202可以包括下述各种数据：电力转换系统10的数据和/或由电力转换系统供电的电气系统20的数据和/或向电力转换系统供电的电气系统的数据，例如电网阻抗、短路比、thd(总谐波失真)、最优q(无功功率)补偿比和/或pv板模型。接下来，基于所收集的数据202，通过对电力转换系统进行模拟来确定203电力转换系统10中的每一个电力转换器11的最优配置204。一般地，电力转换器11的这样的配置204可以包括或者可以由以下来限定：转换器的一个或更多个操作值、转换器的电流控制器类型和/或转换器的调制器类型。如图2的示例所示，每一个电力转换器11的配置204可以包括例如下垂因数、电流控制器参数、mppt(最大功率点跟踪)设置、斜坡值、有源阻尼参数和/或电压限制。应当注意的是，所收集的数据202的类型和内容以及配置204的类型和内容可以变化，并且可以取决于例如电力转换器11的类型和系统10、系统20的类型。在确定每一个电力转换器11的配置204之后，可以针对每个转换器设置205相应的配置值206，并且可以针对每个转换器生成207各自的固件包208。然后，可以经由合适的传送路径210利用电力转换器11各自的固件包对其重新编程209。根据一种实施方式，对每一个电力转换器11的重新编程包括对每一个电力转换器11的控制器12重新编程。在图2的示例中，直到步骤209的任何步骤都可以通过使用例如如图1所示的控制设备30或云计算系统40来执行。
在下文中，针对电力转换器11各自包括逆变器的情况给出了一些基于模拟的示例性方案。这些示例性方案可以单独使用，或者也可以将其中的部分或全部一起使用：
1)电网阻抗->下垂因数
可以通过模拟来估计电网阻抗，并且可以基于这样的模拟结果来计算各个逆变器的下垂因数。可以基于逆变器的输出中存在的模拟的电网阻抗来针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。
2)电网阻抗->电流控制器参数
可以通过模拟来估计电网阻抗，并且可以基于这样的模拟结果来计算各个逆变器的电流控制参数(例如带宽、电网谐振控制器频率和/或有源阻尼参数)。可以基于逆变器的输出中存在的模拟的电网阻抗来针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。
3)短路比->电流控制器参数
可以通过模拟来估计短路比(scr)，并且可以基于这样的模拟结果来计算各个逆变器的电流控制参数(例如带宽、环路增益和/或有源阻尼参数)。可以基于逆变器的输出中存在的短路比来针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。scr(不直接)与电网阻抗相关。
4)thd->mppt设置(以允许较低的dc链路电压)
可以通过模拟来估计每个逆变器和整个逆变器区的thd。可以基于这样的模拟结果来设置最低的允许的dc链路电压。可以针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。可以与方案1、2、3和/或5同时使用。
5)pv板模型->mppt设置
可以模拟pv板行为并且可以估计在pv场的不同位置处(例如考虑阴影效应)的预期行为。可以基于这样的模拟结果来计算每个逆变器的mppt设置并且可以针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。
6)每个逆变器的最优下垂因数->预先限定的逆变器下垂因数
逆变器的输出中的电压升高是逆变器在传输线路中的位置的函数。当功率因数为1时效果更明显。可以基于模拟结果来针对每个逆变器计算并设置最优下垂因数和/或可以基于模拟结果计算q补偿项。可以针对每个单独的逆变器创建并发送相应的固件包。
7)最优q补偿比->预先计算的一组逆变器用于q补偿
并非所有的逆变器都必须用于q补偿。可以基于模拟将q模式固件设置为用于补偿的期望的逆变器。然后，只有选定的q补偿逆变器被用于无功发电，而其余逆变器则产生功率。不一定需要pv板。
应当注意的是，用于对电力转换系统10进行模拟以确定电力转换系统中的每一个电力转换器11的最优配置的模拟方法可以变化，并且其取决于例如电力转换系统10的类型和特性和/或控制设备30的类型和特性。通常，可以使用例如能够确定电力转换系统10中的每一个电力转换器11的最优配置的任何已知的模拟方法或其程序。在下文中给出了关于可以如何进行模拟的一些示例。
图3示出了根据一种实施方式的流程图。在图3的示例性实施方式中，假设诸如pv设施的电力转换系统10被设计或建模并模拟为m乘n矩阵，其中，n为这样的系统中的诸如逆变器的电力转换器11的行，并且m为电力转换器11的列。首先，设置301设施级优化标准。这可以包括定义设施级优化算法的成本函数，其中
f设施(x1，x2，x3，...xn)(1)
为设施的多变量成本函数，并且
f＝{x∈r)(2)
为该成本函数的允许范围，并且x可以从所限定的范围r中取值。
接下来，设置302初始值。在该步骤中设置用于模拟和所使用的优化算法的初始值。从设施和/或相关设施收集的历史数据可以用作额外的已知数据作为用于模拟的输入参数。针对单个逆变器设置303优化标准。这可以包括定义优化算法的成本函数，其中
f逆变器(x1，x2，x3，...xn)(3)
为单个逆变器的多变量成本函数，并且
f＝{x∈j}(4)
为该成本函数的允许范围，并且x可以从所限定的范围j中取值。
选择304逆变器m，并且从列m起开始遍历逆变器矩阵。选择305逆变器n，并且从行n起开始遍历逆变器列。因此，针对每个逆变器优选地执行循环300。在循环300中，首先修改306(一个或多个)配置值。该步骤可以包括例如基于所使用的优化算法来修改逆变器的一个或更多个操作值。然后模拟307设施并从逆变器m,n收集模拟数据以用于评估优化标准。可以为此计算逆变器级成本函数(3)。此后，评估308是否满足逆变器优化标准。例如，是否满足逆变器级优化标准，或者是否满足逆变器级优化函数的输入范围(4)？如果不满足，则返回到步骤306。如果满足，则检查309该逆变器是否为行n中最后一个逆变器，并且进一步检查310该逆变器是否为列m中最后一个逆变器。当在循环300中已经模拟了所有逆变器之后，可以计算出311设施级优化标准，其包括计算设施级成本函数(1)。可以检查312是否完成了所允许的优化范围，即，是否完成了矢量x的允许值(2)。如果未完成，则进行到步骤318，其中可以修改用于模拟和优化的初始值，之后可以返回进行到步骤303。如果完成，则可以基于成本函数(1)的最小值来选择313最优解，因而其是设施10的每一个逆变器11的最优配置。此后，可以为各个逆变器生成314相应的固件的源代码，其可以包括编译该源代码。然后，可以利用所得到的各个(即装置特定的)软件配置对逆变器11重新编程315。因此，软件配置对于每个转换器装置可以是唯一的。在重新编程315之后，可以操作316装置11并且可以收集性能数据。例如，可以从在设施10中运行的装置11收集性能数据和环境数据，以调整设施模型并生成经更新的初始值。该过程可以响应于触发器317而重复。这样的触发器可以是例如用于执行设施级优化的外部触发器或基于时间的触发器。
图4示出了根据一种实施方式的流程图。图4中的实施方式类似于图3的更一般的示例，但是在图4的示例中特别优化了短路比和电流控制器算法。在图4的示例性实施方式中，再次假设诸如pv设施的电力转换系统10被设计或建模并模拟为m乘n矩阵，其中，n为这样的系统中的诸如逆变器的电力转换器11的行，并且m为电力转换器11的列。首先，设置401设施级优化标准。这可以包括将设施级优化算法的成本函数定义为该设施的pcc(公共耦接点)中的scr(短路比)水平，其中该设施能够稳定操作。接下来，设置402初始值。在该步骤中设置用于模拟和优化算法的初始值。从设施和/或从相关设施收集的历史数据可以用作额外的已知数据作为用于模拟的输入参数。在该示例中，初始值可以是例如具有现行值的公知的空间矢量控制。电流控制器算法的其他允许值可以是例如pr控制、滞环控制和状态空间控制。针对有功功率步骤的建立时间为单个逆变器设置403优化标准。已知建立时间与相位裕度有关，因而与系统稳定性有关。选择404逆变器m，并且从列m起开始遍历逆变器矩阵。选择405逆变器n，并且从行n起开始遍历逆变器列。因此，针对每个逆变器优选地执行循环400。在循环400中，首先修改406(一个或多个)配置值。该步骤可以包括将电流控制算法改变成另一类型(例如电流矢量控制、pr控制、滞环控制和状态空间控制)。如果该控制器的所有允许的调谐参数并未都被测试，则优选地修改所选控制器的参数。然后模拟407设施并从逆变器m,n收集模拟数据以用于评估逆变器级成本函数。此后，评估408是否满足逆变器优化标准。例如，是否满足逆变器级优化标准，或者是否满足逆变器级优化函数输入的范围(4)？如果不满足，则返回到步骤406。如果满足，则检查409该逆变器是否为行n中最后一个逆变器，并且进一步检查410该逆变器是否为列m中最后一个逆变器。当在循环400中已经模拟了所有逆变器之后，可以计算出411设施级优化标准，其中模拟了设施级scr。可以检查412是否完成了所允许的优化范围，即，是否完成了矢量x的允许值(2)。如果没有，则进行到步骤418，其中可以修改用于模拟和优化的初始值，之后可以返回进行到步骤403。如果是，则可以基于最小值scr来选择413最优解，因而其是设施10的每一个逆变器11的最优配置。此后，可以为各个逆变器生成414相应的固件的源代码，其可以包括编译该源代码。然后，可以用所得到的各个软件配置对逆变器11重新编程415。因此，软件配置对于每个逆变器可以是唯一的。在重新编程415之后，可以操作416装置11并且可以收集性能数据。例如，可以从在设施10中运行的装置11收集性能数据和环境数据，以调整设施模型并生成经更新的初始值。该过程可以响应于触发器417而重复。这样的触发器可以是例如用于执行设施级优化的外部触发器或基于时间的触发器。
图5示出了根据一种实施方式的流程图。图5中的实施方式类似于图3的更常规的示例，但是在图5的示例中特别优化了thd、总效率和调制方案。在图5的示例性实施方式中，再次假设诸如pv设施的电力转换系统10被设计或建模并模拟为m乘n矩阵，其中，n为这样的系统中的诸如逆变器的电力转换器11的行，并且m为电力转换器11的列。首先，设置501设施级优化标准。这可以包括定义设施级优化的成本函数，其包括thd和总设施级效率。接下来，设置502初始值。在该步骤中设置用于模拟和优化算法的初始值。从设施和/或从相关设施收集的历史数据可以用作额外的已知数据作为用于模拟的输入参数。针对单个逆变器设置503优化标准。单个逆变器的成本函数可以被定义为包括该单个逆变器的输出中的thd和效率。选择504逆变器m，并且从列m起开始遍历逆变器矩阵。选择505逆变器n，并且从行n起开始遍历逆变器列。因此，针对每个逆变器优选地执行循环500。在循环500中，首先修改506(一个或多个)配置值。该步骤可以包括改变调制器的类型，例如svpwm(空间矢量脉宽调制)、零矢量修改的svpwm变型和/或其他可能的变型。此外，可以改变调制器的操作参数，例如调制频率。然后模拟507设施并从逆变器m,n收集模拟数据以用于评估thd和效率从而用于计算逆变器级成本函数。此后，评估508是否满足逆变器优化标准。例如，是否满足逆变器级优化标准，或者是否满足逆变器级优化函数输入的范围？如果不满足，则返回到步骤506。如果满足，则检查509该逆变器是否为行n中最后一个逆变器，并且进一步检查510该逆变器是否为列m中最后一个逆变器。当在循环500中已经模拟了所有逆变器之后，可以计算出511设施级优化标准，其中计算了设施级成本函数。可以检查512是否完成了所允许的优化范围，即，是否完成了调制器以及参数的允许值。如果没有，则进行到步骤518，其中可以修改用于模拟和优化的初始值，之后可以返回进行到步骤503。如果是，则可以基于成本函数的最小值来选择513最优解，因而其是设施10的每一个逆变器11的最优配置。此后，可以为各个逆变器生成514相应的固件的源代码，在该示例中其包括例如使用vhdl(超高速集成电路硬件描述语言)或verilog为各个装置的调制器生成源代码。然后，可以用所得到的各个软件配置对逆变器11重新编程515。在此示例中，其可以包括例如利用在步骤514中生成的合成的二进制文件对装置的fpga电路重新编程。因此，软件配置对于每个逆变器可以是唯一的。在重新编程515之后，可以操作516装置11并且可以收集性能数据。例如，可以从在设施10中运行的装置11收集性能数据和环境数据，以调整设施模型并生成经更新的初始值。该过程可以响应于触发器517而重复。这样的触发器可以是例如用于执行设施级优化的外部触发器或基于时间的触发器。
执行本文中的任一实施方式或其一部分或其组合的控制设备30或其他手段可以被实现为一个物理单元或被实现为被配置成实现各种实施方式的功能的两个或更多个独立的物理单元。在本文中，术语“单元”通常指物理或逻辑实体，例如物理装置或其一部分或软件例程。例如，根据任一实施方式的控制设备30可以至少部分地借助于一个或更多个计算机31或设置有合适软件的相应的数字信号处理(dsp)设备来实现。这样的计算机或数字信号处理设备优选地至少包括：为算术运算提供存储区域的工作存储器(ram)，以及诸如通用数字信号处理器的中央处理单元(cpu)。cpu可以包括一组寄存器、算术逻辑单元和控制单元。cpu控制单元由从ram传输到cpu的一系列程序指令来控制。cpu控制单元可以包含许多用于基本操作的微指令。微指令的实现可以根据cpu设计而变化。程序指令可以由编程语言编码，编程语言可以是诸如c、java等的高级编程语言，或者诸如机器语言的低级编程语言，或者汇编语言。计算机31还可以具有操作系统，其可以向用程序指令编写的计算机程序提供系统服务。实施本发明或其一部分的计算机31或其他设备还可以包括用于接收例如用户命令以及测量数据和/或控制数据的合适的输入装置，以及用于输出例如控制数据或其他数据的输出装置。也可以使用特定的集成电路或多个电路或者分立的电子组件和装置来实现根据任一实施方式的功能。
如果本发明的功能的至少一部分是通过软件来实现的，则这样的软件可以被设置为包括计算机程序代码的计算机程序产品，该计算机程序代码在计算机上运行时使该计算机或相应的设备执行根据如本文所述的实施方式的功能。这样的计算机程序代码可以被存储或者通常包含在计算机可读介质(例如合适的存储器、例如闪存或光存储器)上，上述程序代码可以从该计算机可读介质加载到执行该程序代码的一个或多个单元。此外，实现本发明的这样的计算机程序代码例如可以经由合适的数据网络被加载到执行该计算机程序代码的一个或多个单元，并且其可以代替或更新可能存在的程序代码。
对于本领域技术人员而言将明显的是，随着技术的进步，可以以各种方式来实现本发明构思。本发明及其实施方式不限于上述示例，而是可以在权利要求书的范围内变化。