基于滑模自抗扰的储能变流器并离网控制策略

陈权; 汪海; 李蕊; 丁津津; 李国丽

doi:10.12404/j.issn.1671-1815.2505114

科学技术与工程 ›› 2026, Vol. 26 ›› Issue (21) :9146-9155 DOI: 10.12404/j.issn.1671-1815.2505114

电工技术

基于滑模自抗扰的储能变流器并离网控制策略

陈权 ¹ ,
汪海 ¹^,^* ,
李蕊 ² ,
丁津津 ³ ,
李国丽 ¹

作者信息 +

Sliding Mode Active Disturbance Rejection Control for Grid-connected/Islanded Operation of Energy Storage Converters

CHEN Quan ¹ ,
WANG Hai ¹^,^* ,
LI Rui ² ,
DING Jin-jin ³ ,
LI Guo-li ¹

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摘要

针对储能变流器在并离网切换工况下产生的功率突变和冲击电流问题,在恒功率(power quality,PQ)控制和虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制并联运行且共享电流内环的基础上,提出了滑模自抗扰(sliding mode active disturbance rejection control, SM-ADRC)的内环控制策略。首先,针对传统扩张状态观测器(extended state observer,ESO)扰动估计能力不足问题,引入误差变量重构观测器结构,优化了扰动观测的动态特性。其次,为改善传统自抗扰控制鲁棒性不足的问题,将双积分滑模控制(double integral sliding mode control, DISMC)替代原有的比例微分(proportional-derivative, PD)环节,并设计了一种改进的指数趋近律,旨在增强控制系统稳定性,同时有效削弱滑模控制的固有抖振效应。进一步基于Lyapunov理论证明了本文控制的稳定性。最后,通过系统仿真实验结果表明,该方法相较于比例积分(proportional-integral,PI)控制和传统的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)在并离网切换时有更小的电流冲击和更优越的动态性能,并降低了并网时的谐波含量。

Abstract

In order to address the issue of power fluctuations and impact currents generated by the energy storage converter during the on-grid and off-grid switching conditions, based on the parallel operation and shared current inner loop of constant power (power quality, PQ) control and virtual synchronous generator (VSG) control, a sliding mode active disturbance rejection control (SM-ADRC) inner loop control strategy was proposed. Firstly, to address the issue of insufficient disturbance estimation capability of the traditional extended state observer (ESO), an error variable reconstruction observer structure was introduced, which optimized the dynamic characteristics of disturbance observation. Secondly, to improve the insufficient robustness of the traditional active disturbance rejection control, the double integral sliding mode control (DISMC) was substituted for the original proportional-derivative (PD) link, and an improved exponential convergence law was designed, aiming to enhance the stability of the control system and effectively weaken the inherent chattering effect of the sliding mode control. Further, based on the Lyapunov theory, the stability of the control was proved. Finally, the results of system simulation experiments show that this method has smaller current impact and better dynamic performance compared to proportional-integral (PI) control and traditional active disturbance rejection control during the switching between grid-connected and off-grid operation, and reduces the harmonic content during grid connection.

Graphical abstract

关键词

储能变流器 / 自抗扰控制 / 双积分滑模控制 / 改进指数趋近律

Key words

energy storage inverter / active disturbance rejection control / double integral sliding mode control / improvement index convergence rate

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陈权, 汪海, 李蕊, 丁津津, 李国丽. 基于滑模自抗扰的储能变流器并离网控制策略[J]. 科学技术与工程, 2026, 26(21): 9146-9155 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2505114

CHEN Quan, WANG Hai, LI Rui, DING Jin-jin, LI Guo-li. Sliding Mode Active Disturbance Rejection Control for Grid-connected/Islanded Operation of Energy Storage Converters[J]. Science Technology and Engineering, 2026, 26(21): 9146-9155 DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2505114

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全球能源需求激增与化石能源的有限性加剧了能源安全危机。构建以可再生能源为主的新型电力系统是实现碳中和的关键路径^[1]。光伏发电凭借清洁、低运行成本等优势,正重塑能源供给结构^[2]。但其固有的间歇性与功率随机波动特性严重威胁电网稳定性^[3]。研究表明,储能系统通过动态功率调节,可有效提升高比例分布式能源并网运行稳定性^[4-5]。其中储能变流器(power conversion system,PCS)作为储能系统的核心枢纽部分,不仅在并网条件下向主电网提供有功和无功功率,还需要在孤岛模式下稳定电压和频率^[6]。然而,两种模式的切换往往会产生功率突变和电流瞬态冲击,因此研究微电网在并网/孤岛模式下的平滑切换具有重要理论价值和工程意义。

为提升切换过程的平滑性与系统的稳定性,研究人员在PCS控制策略上进行了深入探索。文献[7]提出基于模型预测控制的无缝切换策略,但计算量较大,不适用于实际应用。文献 [8-9]提出基于控制器状态跟随的并行切换方法,但仍存在一定的功率波动和电流冲击。文献[10]采用基于下垂技术的统一控制结构以适应不同模式,然而其缺乏阻抗自适应机制,导致切换过程存在超调现象。文献[11]结合虚拟同步发电机 (virtual synchronous generator,VSG) 控制与恒功率(power quality,PQ)控制,共用电流内环,提出基于频率扰动的微网预同步控制,实现了逆变器并离网模式间电压电流平滑过渡,但其有效性目前仅通过仿真验证。

值得注意的是,上述方案中,内环比例积分(proportional-integral, PI)控制在双模切换过程中,对内外部强扰动的主动观测与补偿能力存在局限。相较而言,自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)凭借其独特的扰动估计与动态补偿机制,为PCS平滑切换提供了新的途径。文献[12]首次将ADRC引入PQ/VSG切换控制中,同时通过扩张状态观测器(extended state observer, ESO)实时估计切换过程中的突变量并前馈补偿,显著降低电流冲击,证实了ADRC在解决此类问题上的理论优势。然而,传统ESO的观测能力有限,无法进行精确估计,且比例微分(proportional-derivative, PD)控制作为误差反馈律,存在鲁棒性不高、响应速度较慢的问题。因此有学者对传统ADRC控制策略进行了改进,文献[13 -15]将滑模算法与ADRC结合,有效提高了系统的鲁棒性,但未考虑滑模控制引起的抖振问题。文献[16 -18]引入第二级观测器进行观测补偿,并将级联观测器对总扰动的估计值反馈到控制器进行消除,但其结构冗余性制约了工程适用性。

基于上述控制策略的研究,提出基于双积分滑模控制的改进滑模自抗扰控制策略,并将其应用到储能变流器系统中。首先,该控制策略在传统ESO结构基础上,通过构建新型复合误差变量重构观测器输入通道,实现观测精度与动态响应的协同优化,有效提升系统抗扰能力。其次,利用双积分滑模控制(double integral sliding mode control, DISMC)算法优化误差反馈律,进一步提升系统的鲁棒性,并通过改进指数趋近律抑制滑模固有的抖振现象,进而提升电能质量。最后通过仿真和实验验证所提策略在提升系统抗干扰性能与动态响应能力方面的优越性。

1 储能变流器并离网控制策略

1.1 储能变流器结构

储能变流器的系统模型如图1所示,当公共耦合点处开关(circuit breaker,CB)处于闭合状态时,PCS工作在并网模式,采取恒定PQ控制。当CB处于断开状态时,PCS工作在孤岛模式,采取VSG控制,为孤岛模式提供电压和频率支撑。

根据基尔霍夫定律可以推导双向DC/AC变流器在d-q坐标系的电流方程为

(1)

$\left\{\begin{array}{l}\frac{\mathrm{d}{i}_{d}}{\mathrm{d}t}=-\frac{R}{L}{i}_{d}+\omega {i}_{q}+\frac{1}{L}{e}_{d}-\frac{1}{L}{u}_{\mathrm{o}d}\\ \frac{\mathrm{d}{i}_{\mathrm{q}}}{\mathrm{d}t}=-\frac{R}{L}{i}_{q}-\omega {i}_{d}+\frac{1}{L}{e}_{q}-\frac{1}{L}{u}_{\mathrm{o}q}\end{array}\right.$

式(1)中:ω为电网电压的角频率;u_o_d、u_o_q分别为d-q坐标系下网侧输出电压;e_d、e_q、i_d、i_q分别为储能变流器逆输出电压及电流在d-q坐标系下的分量。

1.2 PQ控制

PQ控制是PCS在并网时的基础控制架构,可将电网的预设功率基准值作为参考调节微网输出恒定有功功率和无功功率,使PCS处于并网状态下具有较好的稳态精度和动态响应特性。并网时,d-q坐标系下的电流环参考电流与双向DC/AC变流器输出恒定有功功率P_ref与无功功率Q_ref的关系为

(2)

$\left\{\begin{array}{l}{i}_{d\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}=\frac{2}{3}\frac{{P}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}{u}_{d}+{Q}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}{u}_{q}}{{u}_{d}^{2}+{u}_{q}^{2}}\\ {i}_{q\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}=-\frac{2}{3}\frac{{P}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}{u}_{q}+{Q}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}{u}_{d}}{{u}_{d}^{2}+{u}_{q}^{2}}\end{array}\right.$

式(2)中:u_d、u_q为三相电网电压在d-q坐标系下的分量。

1.3 VSG控制

VSG通过模拟同步发电机机电暂态特性与励磁调节机制,自主构建稳定电压/频率基准,为PCS在孤岛运行下提供高动态稳定性与自愈能力。

参考同步发电机的二阶模型^[19],可得储能变流器VSG的转子运动表达式为

(3)

$\left\{\begin{array}{l}J\frac{\mathrm{d}\omega }{\mathrm{d}t}=\frac{{P}_{\mathrm{m}}}{{\omega }_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}}-\frac{{P}_{\mathrm{e}}}{{\omega }_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}}-D({\omega }_{\mathrm{m}}-{\omega }_{\mathrm{g}})\\ \frac{\mathrm{d}\delta }{\mathrm{d}t}={\omega }_{\mathrm{m}}-{\omega }_{\mathrm{g}}\end{array}\right.$

式(3)中:J为虚拟转动惯量;D为虚拟阻尼系数;ω_m为逆变器的实际输出角频率;ω_g为电网同步角频率;ω_ref为VSG的参考输出角频率;P_m为VSG的虚拟机械功率; P_e为VSG的输出有功功率;δ为逆变器的输出相角。

由同步发电机的工作原理^[20]可得储能变流器VSG的输入机械功率P_m和无功电压E为

(4)

$\left\{\begin{array}{l}{P}_{\mathrm{m}}={P}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}+{K}_{\omega }({\omega }_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}-{\omega }_{\mathrm{m}})\\ E={U}_{\mathrm{n}}+{K}_{q}({Q}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{f}}-Q)\end{array}\right.$

式(4)中:U_n为电压参考值;K_ω和K_q分别为频率调节系数和下垂系数。

由式(3)和式(4)可得储能变流器VSG控制器控制策略图如图2所示。

2 储能变流器并离网无缝切换策略

储能变流器具有并网与孤岛两种典型运行模式,在运行过程中不仅需要确保两种模式下的稳定运行,还需实现不同模式间的无缝平滑切换。

2.1 预同步控制

在孤岛运行模式下,微电网PCS需实时动态调节输出电压幅相特性,其与大电网的相位偏差将随运行时长产生累积效应。若未采取同步控制措施直接并网,将导致电压波形畸变,严重时并网瞬间产生的暂态过电流将致使并网失败。

储能变流器输出单相电压与电网电压之间的瞬时差值Δu表达式为

(5)Δu=u_oa-u_ga=U₁sin(ωt+θ)-U₂sin(ω₀t+θ_g)

式(5)中:u_oa为孤岛时微网a相电压;u_ga为电网a相电压;U₁和U₂分别为u_oa和u_ga的电压幅值;ω和ω₀分别为u_oa和u_ga的角频率;θ和θ_g分别为u_oa和u_ga的初始相位。

一般来说,即使微电网运行在孤岛状态下,也可以认为其电压幅值与电网电压幅值相差不大,故假设U₁≈U₂=U,则式(5)可化简为

(6)Δu≈2Usin$\left(\frac{\omega -{\omega }_{0}}{2}+\frac{\theta -{\theta }_{\mathrm{g}}}{2}\right)$cos$\left(\frac{\omega +{\omega }_{0}}{2}+\frac{\theta +{\theta }_{\mathrm{g}}}{2}\right)$

由式(6)可知,孤岛运行的微电网与大电网间存在电压相位差,其最大差值可达2U,当大电网故障恢复或需重新并网时,须采用预同步控制策略实现微电网与大电网电压相位同步,以抑制并网瞬间的电压电流冲击。根据需求,预同步控制单元可分为幅值预同步和相位预同步。该控制器将幅值预同步信号和相位预同步信号分别叠加到E₀和θ₀链路上。通过对E和θ的调节,完成微电网与大电网的幅相精确同步。其控制原理表达式为

(7)

$\left\{\begin{array}{l}E={E}_{0}+\mathrm{\Delta }E={E}_{0}+\left({K}_{\mathrm{p}E}+\frac{{K}_{\mathrm{i}E}}{S}\right)({E}_{\mathrm{g}}-E)\\ \theta ={\theta }_{0}+\mathrm{\Delta }\theta ={\theta }_{0}+\left({K}_{\mathrm{p}\theta }+\frac{{K}_{\mathrm{i}\theta }}{S}\right)({\theta }_{\mathrm{g}}-\theta )\end{array}\right.$

式(7)中:E_g和θ_g分别为大电网的电压幅值和相位; E和θ分别为微电网电压幅值和相位;K_p_E、K_i_E、K_p_θ、K_i_θ分别为电压幅值和相位的比例积分系数。

2.2 PQ/VSG控制模式的无缝切换

考虑PQ控制和VSG控制的优点,采用双模式并联控制架构:并网采取PQ控制实现精确功率追踪,离网采取VSG控制以维持系统惯性。同时为降低控制复杂度,两种模式共享统一电流内环结构。但考虑到内环电流状态量在模式切换时会产生一个较大的突变,导致PCS输出呈现瞬态冲击,严重影响系统稳定性与供电质量。鉴于自抗扰控制在扰动估计补偿方面的优势,以及滑模控制对外部干扰的强鲁棒特性,二者结合可协同提升系统动态响应性能。因此提出了基于滑模自抗扰(sliding mode active disturbance rejection control, SM-ADRC)的内环控制策略,如图3所示,有效提升系统的动态稳定性并改善输出功率及电流波形质量。

3 SM-ADRC控制器设计

通过ESO观测储能变流器系统内外部扰动,同时将PQ控制器和VSG控制器输出i_d_ref和i_q_ref的暂态突变归类为系统的总扰动,将其扩展成新的状态变量并在线补偿,并通过对ESO结构的改进,提升状态变量和扰动的估计速度和精度;在反馈控制中采用改进DISMC以提高控制器的响应速度和抗干扰能力。改进型SM-ADRC控制器简化图如图4所示。

3.1 观测器设计

以d轴为例,根据观测器的设计思想,将PCS状态电流方程改写为

(8)

$\left\{\begin{array}{l}{\stackrel{·}{i}}_{d}={d}_{d}+{b}_{d}{u}_{d}\\ {d}_{d}={b}_{d}(-R{i}_{d}+\omega L{i}_{q}-{u}_{\mathrm{o}d})+{f}_{d}\end{array}\right.$

式(8)中:b_d=1/L;f_d为实际的未知总扰动。

定义状态变量y=x₁=i_d,x₂=d_d系统的状态方程为

(9)$\left.\left[\begin{array}{l}{\stackrel{·}{x}}_{1}\\ {\stackrel{·}{x}}_{2}\end{array}\right.\right]$=$\left[\begin{array}{ll}0& 1\\ 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{x}_{1}\\ {x}_{2}\end{array}\right]$+$\left[\begin{array}{ll}{b}_{d}& 0\\ 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{u}_{d}\\ {d}_{d}\end{array}\right]$

(10)y=[$\begin{array}{ll}1& 0\end{array}$]$\left[\begin{array}{l}{x}_{1}\\ {x}_{2}\end{array}\right]$

针对式(9)设计的ESO为

(11)$\left[\begin{array}{l}{\stackrel{·}{z}}_{1}\\ {\stackrel{·}{z}}_{2}\end{array}\right]$=$\left[\begin{array}{ll}-2{\omega }_{0}& 1\\ -{{\omega }_{0}}^{2}& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{z}_{1}\\ {z}_{2}\end{array}\right]$+$\left[\begin{array}{ll}{b}_{0}& 2{\omega }_{0}\\ 0& {\omega }_{0}^{2}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{u}_{d}\\ y\end{array}\right]$

式中:ω₀为观测器带宽;b₀为控制量增益的估计值;z₁、z₂分别为x₁、x₂的估计值。

在ADRC设计中,ESO对状态变量及总扰动的估计精度影响着系统动态性能,传统ESO在理论层面要求z₁优先跟踪x₁,随后让z₂跟踪x₂的串行收敛过程。这就会使得状态变量的观测x₂存在滞后,影响系统总扰动观测速度与精度。为了提高扰动估计速度,减小相位滞后, 通过重构观测器增益矩阵实现状态跟踪与扰动估计的并行优化,有效提升扰动观测的动态响应性能。设计改进的ESO为

(12)$\left[\begin{array}{l}{\stackrel{·}{\varphi }}_{1}\\ {\stackrel{·}{\varphi }}_{2}\end{array}\right]$=$\left[\begin{array}{ll}-{\omega }_{0}& 1\\ 0& -{\omega }_{0}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{\varphi }_{1}\\ {\varphi }_{2}\end{array}\right]$+$\left[\begin{array}{lll}{b}_{0}& {\omega }_{0}& 0\\ -{\omega }_{0}{b}_{0}& 0& {\omega }_{o}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{u}_{d}\\ y\\ \stackrel{·}{y}\end{array}\right]$

式(12)中:ϕ₁和ϕ₂分别为改进的ESO结构中x₁和x₂的估计值。

由式(9)和式(12)可得z₂与x₂的误差为ω₀e₁+

${\stackrel{·}{e}}_{1}$

,以此作为新的复合误差变量来调整z₂的导数,进而加快z₂对x₂的跟踪速度,最终构建的改进型ESO的结构图如图5所示。

3.2 改进的ESO扰动估计能力分析

对式(11)和式(12)进行Laplace变换,能够推导出传统的ESO和改进的ESO在复数频域中针对扰动估计值的传递函数为

(13)$\frac{{z}_{2}}{f}$=$\frac{{\omega }_{0}^{2}}{{s}^{2}++2{\omega }_{0}s+{\omega }_{0}^{2}}$

(14)$\frac{{\varphi }_{2}}{f}$=$\frac{{\omega }_{0}}{s+{\omega }_{0}}$

式中:f为系统的实际扰动。

为验证改进ESO对扰动估计能力,分别绘制了两种观测器估计包含阶跃扰动及斜率为50的斜坡扰动的对比输出曲线,如图6所示。可以看出,采用改进ESO后,观测器对两种扰动估计能力有所提升,不仅加快了估计速度,同时也提高了扰动估计精度。

3.3 滑模控制器设计

状态误差反馈可用于实现跟踪误差的有限时间收敛及复合扰动抑制。传统的二阶ADRC系统状态误差反馈律由PD控制实现,鲁棒性较差。将双积分滑模控制代替ADRC中的PD控制,提高此环节的鲁棒性,降低稳态误差,采用改进的指数趋近律来削弱控制系统的抖振影响。

定义双积分滑模面为

(15)S=K₁∫∫edtdt+K₂∫edt+e

式(15)中:e=i_k_ref-z₁,为电流参考值和电流观测值z₁之间的误差;K₁、K₂为大于0的变量。

对滑模面进行求导可得

(16)$\stackrel{·}{S}$=K₁∫edt+K₂e+$\stackrel{·}{e}$

在滑模控制中,指数趋近可以减少滑模面的到达时间,传统指数趋近律可表示为

(17)$\stackrel{·}{S}$=-k₁sgn(S)-k₂S

式(17)中: k₁、k₂为趋近律正系数。为实现滑模面的有限时间可达,需要设计较大的切换增益k₁,但易引起显著抖振及偏差。此外,符号函数sgn(S)在零点的不连续性会使控制系统产生时间和空间的滞后。因此提出改进的指数趋近律,表达式为

(18)

$\left\{\begin{array}{l}\stackrel{·}{S}=-{\lambda }_{1}\frac{1-{e}^{-\left|X\right|}}{{e}^{-\epsilon \left|S\right|}}\varphi \left(S\right)-{\lambda }_{2}S\\ \varphi \left(S\right)=\left\{\begin{array}{ll}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\left(S\right),& \left|S\right|\ge \rho \\ \mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\left(S\right){\left(\frac{\left|S\right|}{\rho }\right)}^{\rho },& \left|S\right|<\rho \end{array}\right.\end{array}\right.$

式(18)中:X为状态变量,X=e=i_k_ref-z₁;λ₁>0,λ₂>0,ε>0,0<ρ<1且为整数。

从式(18)可知,当系统状态远离滑模面时,

$\left|S\right|$

值较大,此时按照-λ₁(1-e^-|^X^|)ϕ(S)/ e^-^ε^|^S^|和-λ₂S两种速率趋近于滑模面,与常规趋近率相比,趋近速度会有一定提升。随着系统状态接近滑模面时,此时λ₂S接近于0,e^-^ε^|^S^|趋近于1,此时滑模面的趋近律可以简化为-λ₁(1-e^-|^X^|)ϕ(S)。其中1-e^-|^X^|是有界的,可以减小靠近滑模面时趋近速度过大造成的抖振,同时ϕ(S)可以有效避免sign(S)的不连续性,进一步实现抖振的抑制。图7为sign(S)和ϕ(S)图像对比,可以看出当ρ越小,系统ϕ(S)鲁棒性越好,但会导致抖振增强。反之ρ越大,抖振抑制效果变好,但鲁棒性减弱。因此选取合适的ρ可以在不牺牲鲁棒性的前提下有效地抑制抖振。

由式(8)、式(15)和式(18)可得控制律为

(19)$\begin{aligned} u_{d}= & \frac{1}{b_{d}}\left[\lambda_{1} \frac{1-e^{-|X|}}{e^{-\varepsilon|S|}} \varphi(\mathrm{s})+\lambda_{2} S+K_{2} e+\right. \\ & \left.K_{1} \int_{0}^{t} e \mathrm{~d} t+\dot{i}_{\text {dref }}-z_{2}\right] \end{aligned}$

4 稳定性分析

4.1 观测器稳定性分析

根据式(11)将改进ESO的状态变量观测误差定义为:e₁=x₁-z₁,e₂= x₂-z₂。

对观测误差进行微分并联立式(9)~式(12),可得

(20)$\left[\begin{array}{l}{\stackrel{·}{e}}_{1}\\ {\stackrel{·}{e}}_{2}\end{array}\right]$=$\left[\begin{array}{ll}-{\omega }_{0}& 1\\ 0& -{\omega }_{0}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}{e}_{1}\\ {e}_{2}\end{array}\right]$-$\left[\begin{array}{l}0\\ {\stackrel{·}{d}}_{d}\end{array}\right]$

令ϕ₁= e₁,ϕ₂= e₂-ω₀ e₁,则式(20)可转化为

(21)$\left[\begin{array}{c} \dot{\varphi}_{1} \\ \dot{\varphi}_{2} \end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc} 0 & 1 \\ -\omega_{0}^{2} & -2 \omega_{0} \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} \varphi_{1} \\ \varphi_{2} \end{array}\right]-\left[\begin{array}{c} 0 \\ \dot{d}_{d} \end{array}\right]$

根据文献[20]可取Lyapunvo函数V₁为

(22)V₁=${\omega }_{0}^{4}{\varphi }_{1}^{2}$+${\omega }_{0}^{2}{\varphi }_{2}^{2}$≥0

对式(22)求导可得

(23)${\stackrel{·}{V}}_{1}$=-4${\omega }_{0}^{3}{\varphi }_{2}^{2}$-2${\omega }_{0}^{2}$ϕ₂

${\stackrel{·}{d}}_{d}$

由式(22)和式(23)可得V₁>0,为便于理论分析,同时基于非剧烈扰动假设,约束扰动微分项有界性条件,

${\stackrel{·}{d}}_{d}$

≤h,h为正的常数。当

${\stackrel{·}{d}}_{d}$

=0时,可得

$\stackrel{·}{V}$

≤0,因此改进ESO的误差系统以零点为平衡点全局渐近稳定。当

${\stackrel{·}{d}}_{d}$

≠0时,当系统达到稳态后可得

(24)${\stackrel{·}{\varphi }}_{1}$=${\stackrel{·}{\varphi }}_{2}$=0

联立式(20)、式(21)和式(24)可得改进ESO的观测误差范围为

(25)$\left|{e}_{1}\right|$≤R/${\omega }_{0}^{2}$,$\left|{e}_{2}\right|$≤R/ω₀

4.2 滑模控制器稳定性分析

选取能量函数为

(26)V=$\frac{1}{2}$S²

对式(26)进行求导可得

当

$\left|S\right|$

≥σ时,

(27)$\stackrel{·}{V}$=$\stackrel{·}{SS}$=S$\left[-{\lambda }_{1}\frac{1-{e}^{-\left|X\right|}}{{e}^{-\epsilon \left|S\right|}}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\left(S\right)-{\lambda }_{2}S\right]$=-λ₁$\frac{1-{e}^{-\left|X\right|}}{{e}^{-\epsilon \left|S\right|}}$sign(S)S-λ₂S²≤0

当

$\left|S\right|$

≤σ时,

(28)$\stackrel{·}{V}$=$\stackrel{·}{SS}$=S$\left[-{\lambda }_{1}\frac{1-{e}^{-\left|X\right|}}{{e}^{-\epsilon \left|S\right|}}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\left(S\right){\left(\frac{\left|S\right|}{\rho }\right)}^{\rho }-{\lambda }_{2}S\right]$=S$\left[-{\lambda }_{1}\frac{1-{e}^{-\left|X\right|}}{{e}^{-\epsilon \left|S\right|}}\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{n}\left(S\right){\left(\frac{\left|S\right|}{\rho }\right)}^{\rho }\right]$-λ₂S²≤0

因此,所设计滑模控制律在李雅普洛夫意义上稳定。

5 仿真分析及实验

5.1 仿真分析

为验证所提控制策略的有效性,基于MATLAB/Simulink仿真软件搭建仿真电路。重点研究了并网-孤岛切换暂态过程和电能质量问题,同时为了更好地验证所设计控制器的动态性能和稳定性,在电气模型参数保持一致性的情况下,将PI控制、传统的ADRC控制及SM-ADRC控制进行了对比。系统电路参数如表1所示,控制参数如表2所示,各参数含义与前文相同。

5.1.1 输出功率动态响应

在0.1 s前,储能变流器处于并网运行,其负荷功率为5 kW,保持储能变流器的输出功率为10 kW。0.1 s时,主电网发生故障,储能变流器从并网运行转入孤岛运行,其输出功率调整至5 kW。0.2 s时,重新进行并网,经过18 ms的预同步调节,0.218 s时成功并网,微储能变流器从孤岛运行转入并网运行。并网成功后,其输出功率恢复至10 kW。图8给出了3种控制策略下的输出功率响应对比曲线,根据仿真结果,SM-ADRC策略在并离网表现最为优越,其功率曲线最为平滑,PI控制策略存在明显动态响应迟滞现象并且伴随一定的超调,ADRC控制策略其次。

5.1.2 并网电能质量分析

为了验证所设计的控制策略对储能变流器输出电流电能质量的影响,在并网PCS输出功率为10 kW的情况下,对其输出电流的3个稳态周期进行了傅里叶分析,不同控制策略下的总谐波失真(total harmonic distortion,THD)对比如图9所示。可知,其中PI控制策略下的THD为3.15%,ADRC控制策略下的THD为2.34%,其中SM-ADRC控制策略效果最好,THD为1.47%。由此可知,本文策略相比其他两种策略,谐波含量少,电能质量更好。

5.2 实验验证

为进一步验证所设计控制策略和仿真,以主控芯片DSP28335的储能变流器实验平台进行验证,结果如图10所示。实验平台包括示波器、上位机、DSP28335、多能互补装置和并网柜。

5.2.1 并网运行转离网运行实验波形

初始时微电网运行在并网状态,负荷为5 kW的纯有功负荷,此时PCS采用PQ控制,输出功率和上述仿真相同为10 kW。以典型a相电路为例,储能变流器输出电流最大值i_am达到22.5 A,同时网侧电流最大值i_gam为12.2 A。当微网系统脱离主电网进入离网运行模式后,PCS切换至VSG控制策略,此时储能变流器输出电流最大值i_am降至10.8 A,而网侧电流最大值i_gam归为0 A。但在并/离网模式切换暂态过程中,系统可能产生显著的电流冲击现象,其动态特性如图11所示,PI控制冲击电流幅值最大,i_am和i_gam为突变量,分别达到19.4 A和18.2 A,ADRC控制策略次之。表明本文策略可平滑地由并网切换至孤岛运行。

为进一步探究系统输出功率的动态特性,鉴于PCS输出功率的直接测量存在困难,采用d轴电流作为功率变化的观测指标。图12展示了运行模式切换过程中的d轴电流波形与输出a相电压u_oam波形。实验结果表明,采用传统PI控制的系统由于缺乏扰动观测及补偿机制,其d轴电流呈现一定的振荡特性,同时输出电压波形出现可观测的畸变现象。

5.2.2 孤岛运行转离网运行实验波形

在系统初始阶段,微电网处于离网运行模式,PCS采用VSG控制策略,其输出有功功率维持在5 kW。同样以典型a相电路为例,储能变流器输出电流最大值为10.8 A,而网侧电流因微电网与主网断开处于零电流状态。当接收到并网指令后,系统首先启动预同步控制环节,在完成预同步控制调节后,逆变器进入电网同步运行阶段。PCS控制模式由VSG策略切换至PQ恒功率控制策略,模式切换后,储能变流器输出电流最大值i_am提升至22.5 A,网侧电流最大值i_gam同步上升至10.8 A,系统输出有功功率从5 kW上升至10 kW。同样,在并网暂态过程中存在显著电流冲击现象,其动态响应特性如图13所示。对比分析可得,PI控制策略下并网冲击电流最为显著,i_am和i_gam突变量分别达到14.2 A和13.5 A,ADRC控制策略使突变量分别降低至8.8 A和8.6 A。这表明本文控制策略可平滑地由孤岛切换至并网运行。

当储能变流器从离网模式切换至并网模式时,采用传统PI控制策略时,d轴电流在模式切换瞬间呈现显著振荡,并伴随可观测的电压波形畸变现象。由图14(b)可见,应用ADRC策略后,相较于PI控制,切换过程中电流振荡得到显著抑制,电压波形畸变基本消除,但由于控制器鲁棒性限制,d轴电流仍存在一定的超调现象。图14(c)同时表明,本文控制策略在切换瞬态条件下,有效减小了d轴电流的超调幅度,由8.2 A降至3.6 A,显著提升了系统的动态响应性能与鲁棒性。

6 结论

聚焦于解决储能变流器在并网与离网模式切换时引发的暂态功率波动和电流冲击问题。通过提出并验证一种基于SM-ADRC的电流内环控制策略,提升了系统在切换工况下的性能。该策略在保留VSG与PQ控制并联运行及电流内环共享架构优势的基础上重构了ESO以提升系统扰动的动态估计能力,同时采用DISMC替代传统状态反馈,结合改进型指数趋近律设计,有效克服了传统自抗扰控制鲁棒性不足的缺陷,同时抑制了滑模控制的抖振现象。通过理论分析、仿真和实验验证,得到结论如下。

(1)在输出功率动态响应方面,相较于PI和ADRC控制策略,所提的SM-ADRC控制策略在并离网切换过程中实现了更平稳的功率动态响应。结果显示,其功率超调量较PI控制降低约 2.5%,调节时间缩短约 20%,表现出更优的动态跟踪能力。

(2)在抑制电流冲击方面,所提控制策略有效降低了暂态电流幅值。实验结果表明,在并网转离网过程中,SM-ADRC将变流器输出冲击电流从PI控制的19.4 A 降至0 A;在离网转并网过程中,冲击电流由 14.2 A 降至0 A,显著提升了切换过程的平滑性与系统安全性。

(3)在改善电能质量方面,所提控制策略在并网运行时显著降低了电流谐波含量。FFT分析表明,SM-ADRC控制下的总谐波畸变率为 1.47%,优于PI控制(3.15%)和传统ADRC(2.34%),有效提升了并网电流波形质量。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

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2025-07-08	2026-07-28	2026-01-07
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2026-08-14

摘要

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引用本文

1 储能变流器并离网控制策略

1.1 储能变流器结构

1.2 PQ控制

1.3 VSG控制

2 储能变流器并离网无缝切换策略

2.1 预同步控制

2.2 PQ/VSG控制模式的无缝切换

3 SM-ADRC控制器设计

3.1 观测器设计

3.2 改进的ESO扰动估计能力分析

3.3 滑模控制器设计

4 稳定性分析

4.1 观测器稳定性分析

4.2 滑模控制器稳定性分析

5 仿真分析及实验

5.1 仿真分析

5.1.1 输出功率动态响应

5.1.2 并网电能质量分析

5.2 实验验证

5.2.1 并网运行转离网运行实验波形

5.2.2 孤岛运行转离网运行实验波形

6 结论

参考文献

基金资助