关于电压无功控制系统模糊控制器的设计的文献综述

从图可以看出, 控制器总体由DSP芯片和与之相互连接的上位机构成。DSP芯片外围主要设有采样电路、键盘显示电路、PWM 隔离驱8动输出、通信电路及控制保护电路。上位机与DSP进行通信联系, 工作过程中对其进行监控, 记录相关数据, 实现打印报表,故障报警功能。运行中, 信号依次通过采样电路中的互感器、前置放大电路、低通滤波器、信号调理电路完成电量变换、电气隔离和滤波, 最后调制成符合TMS320F2812要求的0~ 3 V的单极模拟信号, 所需信号送给模糊- PI 控制器, 在控制器中进行运算与控制, 最后得出输出量, 发出相应的PWM 脉冲, 驱动各双向晶闸管。 4、软件设计

系统软件的模块结构如图7所示。整个软件模块包括下位机软件模块和上位机软件模块。

系统下位机的软件采用DSP编程软件CCS2000实现, 编程用C 与汇编语言混合编程。系统上位机的软件采用W indow s环境下Borland 公司的可视化软件Delph i做工具, 主要完成数据显示、控制及参数调整等功能。

控制器上电后, 开始初始化和自检再判断采样中断信号, 产生中断就及时进行信号采样, 再将所得数据进行处理, 得出电感和电容器的投切指令, 控制PWM脉冲输出。上位机软件则记录各组数据, 实现数据查询功能, 故障检测, 并负责发出报警信号, 从而有效地保护了SVC 控制器。

5、仿真结果及分析

为验证所述方法的正确性和有效性, 用Ma tlab对SVC进行了仿真验证, 给出了仿真结果分析。仿真电路见图8(以单向电路为例)。

在仿真过程中, 响应电压u 以标么值表示。图中负荷Load1 为固定负荷, Load2 负荷

可变, 用来模拟接入电路的容性或是感性负荷。系统参数设置如下:母线电压: 220 V, 频率50H z; 负载Load1 容量100kW, 负载Load2 容量50 kvar, 感性; SVC 容量? 100kvar。PI控制参数的选择: 增大比例系数, 一般将加快系统的影响速度, 在有静差的情况下则有利于减小静差; 但过大的比例系数又会加大系统超调, 甚至产生振荡, 使系统不稳定。增大积分时间常数(积分变弱)有利于减小超调, 减小振荡, 使系统更稳定, 但同时要延长系统消除静差的时间。积分时间常数太小会降低系统的稳定性, 增大系统的振荡次数。经过综合考虑和不断修正, 选择PI控制参数为: kp: 0. 1, ki: 0. 02。仿真过程中, 首先屏蔽SVC, 调整负荷参数, 可以得到无SVC 下的节点电压响应曲线。图9 中可以看出0. 2 s前节点电压趋于稳定, 0. 2 s时突加了感性无功负荷, 节点电压下降, 在t= 0. 4 s时感性无功负荷切 除, 节点电压又逐渐恢复到原来状态。

以上介绍了基于模糊- PI控制的SVC 电压控制器的设计实现过程, 给出了相关理论研

究和软硬件设计思想。实验仿真表明, 所提方法综合了模糊控制和PID控制的优点, 具有较高的响应速度和鲁棒性, 能够提高系统的动态性能, 是一种较为理想的控制方法, 控制简单, 易于工程实现, 实用性强, 是行之有效的。

三、在变电站电压中的应用

电力系统的电压是衡量电能质量的重要指标，而系统无功对电压影响极大，无功功率的不足或过大都将引起系统电压的下降或上升。变电站电压无功控制的目标是在保证电压合格，无功基本平衡的前提下，尽量减少有载调压变压器有载分接开关和并联补偿电容器的调节次数，因此研究电压无功综合控制对提高电压质量，保证系统安全、可靠和经济运行有重要的意义[5] 。

目前国内外电压无功控制方法有九区图综合控制法〔‘口、基于人工神经元网络的方法、模糊逻辑控制法L“，3〕及基于人工智能的动态规划法闭。传统的九区图控制法克服了单以电压作为调节判据所造的无功补偿效果差的问题，但存在造成设备调节振荡的区域，导致设备频繁调节。人工神经元网络具有分布式存储信息、集体运算和自适应学习的能力，有预测性、指导性和灵活性的特点，缺点是需要大量的历史数据(训练样本)来完善权值，求解容易陷人局部极小值点，另外运算速度较慢造成实时性差。模糊逻辑控制法不需要精确的数学模型，而是建立在语言经验基础上，适用于不确定的、有不同量纲、相互冲突的多目标优化问

题。模糊逻辑控制法中关键的隶属度函数的选择、控制规则的总结是其实现中的难点。基于人工智能的动态规划法是通过人工智能的方法寻找一组变压器分接头和电容器组投切量变量，使根据实际运行要求构造的目标函数有最优解。由于国内的计算机水平、数据库技术、通信、实时监控系统等软硬件设备还需要发展，要实现全网的动态规划存在困难，只能在部分变电站实现局部电网的电压无功优化控制电力系统的电压是衡量电能质量的重要指标，而系统无功对电压影响极大，无功功率的不足或过大都将引起系统电压的下降或上升。变电站电压无功控制的目标是在保证电压合格，无功基本平衡的前提下，尽量减少有载调压变压器有载分接开关和并联补偿电容器的调节次数，因此研究电压无功综合控制对提高电压质量，保证系统安全、可靠和经济运行有重要的意义。目前国内外电压无功控制方法有九区图综合控制法〔‘口、基于人工神经元网络的方法、模糊逻辑控制法L“，3〕及基于人工智能的动态规划法闭。传统的九区图控制法克服了单以电压作为调节判据所造的无功补偿效果差的问题，但存在造成设备调节振荡的区域，导致设备频繁调节。人工神经元网络具有分布式存储信息、集体运算和自适应学习的能力，有预测性、指导性和灵活性的特点，缺点是需要大量的历史数据(训练样本)来完善权值，求解容易陷人局部极小值点，另外运算速度较慢造成实时性差。模糊逻辑控制法不需要精确的数学模型，而是建立在语言经验基础上，适用于不确定的、有不同量纲、相互冲突的多目标优化问题。模糊逻辑控制法中关键的隶属度函数的选择、控制规则的总结是其实现中的难点。基于人工智能的动态规划法是通过人工智能的方法寻找一组变压器分接头和电容器组投切量变量，使根据实际运行要求构造的目标函数有最优解。由于国内的计算机水平、数据库技术、通信、实时监控系统等软硬件设备还需要发展，要实现全网的动态规划存在困难，只能在部分变电站实现局部电网的电压无功优化控制。

四、控制器控制方法研究

模糊控制理论相比于其他人工智能控制应用要广泛和成熟，模糊控制可以不依赖于被控对象的精确数学模型，能够克服非线性因素的影响幽]，因此本章将模糊控制中的一种复合控制方式模糊一PID控制方法应用到统一潮流控制器的潮流调节上面。

对于电力系统这个非线性复杂系统而言，人工智能具有很大的潜力，目前人工智能在电力系统的一些成功应用的例子已经涉及到如短期负荷预报、故障诊断、机组最优规划、电力系统控制等多方面，因此将该种先进的人工智能应用于UPFC的控制对于改善UPFC控制效果有一定的帮助。本章对模糊理论进行了介绍，在此基础上将模糊一PID控制方式应用到UPFC的控制当中，这种控制方式在大偏差范围内采用模糊控制，以获得更快，更好的瞬态性能;在小偏差范围内采用PID控制，以获得更好的稳态性能。并且对于模糊控制算法中的模糊集，模糊推理规则进行了较详细推导，建立了该种模糊控制方法下的模糊控制算法，由Matlab建立了仿真模型，用模糊一PID模块代替原来的PI调解器，进行了仿真，结果表明:在进行功率调整时，模糊一PID控制方式下的控制效果要好于应用PI调节器时的控制，从上升速度方面有很好的改善，并且在超调方面有类似于PI调节器控制的效果，既提高了潮流调解的速度，同时系统的稳定性得到了保证。[4]

五、在同步电机中的应用

目前，在各式各样的伺服系统中，直流电机的使用最为广泛，但永磁同步电机取代其成为电机伺服系统成为一种的必然趋势。而且，近些年，科学技术不断的发展，数字化、小型化、高效化、智能化俨然成为伺服系统的发展方向。这样促使，对电机的控制提出了更高的要求。为了提高永磁同步电机的控制性能，主要进行以下几方面的研究：

1.电机模型的建模研究

永磁同步电机是一个参数多、耦合性强、典型的非线性系统[18]，通过使用非线性状态反馈理论来提高系统的控制精度，但由于理论的复杂性，不能使其很好的推广到电机控制系

统中。而另一种分析非线性系统常用方法——逆系统法，其实质是对于给定系统，通过对象的模型能够生成可用于反馈原系统的\阶积分拟系统\，然后将被控对象补偿为线性的传递关系，且己经解耦的规范化系统

(伪线性系统），最后将线性系统的各种设计理论来完成对系统的综合。此方法由于在理论上形式统一且概念清晰直观，因此被人们所接受。[3、4、10] 2.电机控制策略的研究

矢量控制技术在1971年由德国西门子公司首次提出，通过磁通和转矩的解 稱，将交流电机的控制转化为直流电机，从而大大提高了交流电机的调速系能。

但是由于转子磁链数据难于观测，且该控制技术受电机模型和参数的影响以及复杂的矢量变化，使得将其用于实际控制中，得不到理论分析的效果。 3.新兴技术引入到电机控制

在近些年控制理论的发展过程中，新型的现代控制理论被提出，例如自适应控制['9_23]、鲁棒控制[24]、变结构控制[25—33]等，为了克服矢量控制[34]的不足，上述方法考虑对象的结构与参数变化情况、非线性影响以及运行过程中干扰和时变等不确定因素对系统的影响。自适应控制技术建立在一定的数学模型基础上。在系统运行时，通过参数辨识或模型参考等方式，实时得改变有关参数，改变其运行程序，从而能够使被控对象在运行状态发生变化后依然能保持良好的动态性能。在交流电机伺服系统中，最经典、应用最广泛的是传统的PID控制[35—39]，主要是由于其动态控制过程中能够蕴含过去、现在和将来的控制信息。在许多控制领域里，通过将其与新型的控制思想相结合，取得了很多优秀控制方式。但是在一些对系统要求更高的场合，仅仅通过这种控制方式，很难达到所要求的控制性能。总之，无论是经典的控制理论还是现代控制理论都太依赖于电机的数学模型，而近年来新兴的智能控制，成功摆脱了对被控对象模型的依赖，成为研究的热点。通过在控制策略中引进模糊控制、模糊神经网络控制等智能控制策略|40]，运用其不依赖数学模型、鲁棒性强等优点，能够解决系统模型参数变化、运行环境改变以及非线性不确定因素对电机的影响，从而调高电机的动态性能。

4.无传感器控制算法的研究

对于高性能的交流伺服系统，为了实现转速和位置的双闭环控制，需要在电机转轴上加入相应的传感器提供反馈信号。这样不仅会增加系统的成本，而且限制了电机在一些恶劣环境中的使用，对传感器后期的维护和设计时外界环境对传感器影响都要考虑。通过无传感器算法研究，能够很好地解决以上问题。

参考文献：

[1] 吉智； 詹国兵； 扈书光； 林蒙丹模糊PID控制器在开关电源充电机控制系统中的应用；徐州工业职业技术学院机电工程系；2005-11-30。

[2] 韩安太； 王树青；基于DSP的实时T-S型模糊控制器设计及其在直流无刷电机控制中的应用 ；浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所。

[3] 邢丰 ；基于DSP的永磁同步直线电机数字化控制系统的研究；沈阳工业大学。 [4] 吴利刚；基于模糊逻辑的永磁同步电机控制算法研究；大连海事大学。 [5] 李慧星；基于模糊—粗糙理论的变电站电压无功控制；大连理工大学。 [6] 吴立董；统一潮流控制器控制方法研究；山东大学。

[7] 戚志东 彭富明 刘猛 张旭 刘士剑；基于模糊PID的质子交换膜燃料电池输出电压控制；《南京理工大学学报：自然科学版》 EI 2012年第36卷第3期。

[8] 戴元海 彭建春 董凯；基于模糊-PI控制的SVC电压控制器的设计与实现；《测控技术》 2009年第28卷第9期。

[9] A. Abbadi L. Nezli, D. Boukhetala；International Journal of Electrical Power & Energy Systems；Laboratoire de Commande des Processus, Département d’Automatique, Ecole Nationale Polytechnique, El Harrach, Algeria.

[10] R. Belaidia, b A. Haddouchea, H. Guendouza；Energy Procedia；Laboratoire des Systémes Electromécaniques, Université Badji Mokhtar.