电网不平衡情况下并网逆变器多目标协调控制策略研究∣本刊学术
湖南城市学院信息科学与工程学院、中南大学信息科学与工程学院的研究人员阳同光、桂卫华，在2015年第11期《电工技术学报》上撰文，在电网电压不平衡情况下，并网逆变器输出有功功率和电流将存在二次脉动和畸变。为了提高电网不平衡时并网逆变器并网电流质量，有效降低并网逆变器对电网的冲击，提出了一种基于神经网络的电网不平衡情况下并网逆变器多目标协调控制策略。
该策略根据瞬时功率计算参考电流矢量，建立多控制目标的统一解析表达式，并利用ADALINE神经网络对参考电流矢量表达式系数进行优化。为了提高系统的抗干扰性，采用增量式PI控制器进行电流控制，并利用RBF神经网络在线调整PI控制器参数。仿真和实验结果验证所提方法的有效性和适用性。
近年来，随着光伏、风力发电等新能源技术的不断发展，有关绿色能源并网的相关技术成为研究热点。并网逆变器作为可再生能源发电、大规模储能系统的并网接口，其控制是实现电能高效安全应用的基础。
电网不平衡是电力系统中最常见的故障之一，大功率单相负载的接入、单相负荷在三相系统中的不均衡分配和单相负载用电的随机性等因素，都会造成电网三相电压不平衡[1]。
当电网电压不平衡时，电网电压中将含有负序分量，由于基于平衡电网情况下的并网逆变器控制策略缺乏负序电压控制，导致并网逆变器并网电流将失去单纯正弦特性[2]，谐波含量急剧增加[3]，并将在直流母线电压、有功和无功功率中产生不可控的二次脉动，严重时会引起系统性能急剧恶化[4]。
此时，如果不对基于电网电压平衡情况设计的控制策略进行调整，并网逆变器的输出性能将严重下降，电网不平衡进一步恶化并对并网负载产生很大的影响。
近年来，不平衡电网状态下并网逆变器控制引起广大科技工作者的重视，成为研究的热点。韩国学者Song等[5]为解决电网电压跌落情况下并网逆变器输出功率波动的问题，在同步旋转坐标系下分别对正负序电流分量进行控制，即双矢量电流控制（Dual vector current control, DVCC）。
但当逆变器容量较高、不平衡电流较大时将导致直流侧电容电压产生脉动[6]，降低并网功率质量。此外，在静止坐标系下由于不需要坐标变换便可实现电网不平衡下并网逆变器控制，得到越来越多的重视，但在静止坐标系下并网逆变器输出电流为正弦量，此时，采用传统PI控制器就会存在稳态误差的问题[7]。
为改进这种不足，文献[8，9]采用谐振控制器PR取代PI控制器，取得较好的控制效果。上述方法虽然是直接电流控制，但从本质上讲，这些控制算法都属于恒定输入功率调节，因此，如何根据给定功率计算电流参考矢量成为实现控制目标的关键。
文献[10，11]采用虚拟导纳方法根据不同并网导则对并网逆变器控制要求，提出5种有功功率和无功功率控制策略。
文献[6-8]则根据电网不平衡情况下瞬时功率分别实现保持输出有功功率恒定、消除无功功率波动和消除负序电流3种控制目标。但是这些控制方法都属于极端控制[12]，即只能满足其中一种控制目标，无法取得多个控制目标之间优化。
基于此，文献[12-14]提出协调控制的方法，对五种控制策略采用统一的参考电流表达式，通过设置参数取得不同控制目标之间的平衡，使控制性能达到最优。
本文提出一种基于ADALINE神经网络的电网不平衡情况下并网逆变器的多控制目标的协调控制策略。该方法采用瞬时功率直接计算电流参考矢量，建立基于不同控制目标的统一电流参考矢量解析表达式，并利用ADALINE神经网络对表达式系数进行优化。电流控制采用增量式PI控制，并利用RBF神经网络PI控制器参数进行在线调整。
结论
针对不平衡电网情况下并网逆变器控制无法同时实现有功功率恒定、消除负序电流和消除无功功率脉动等三个控制目标的问题，提出一种基于ADA -LINE神经网络和RBF神经网络的多目标协调控制策略。建立基于多控制目标统一参考电流矢量表达式，利用ADALINE神经网络在线辨识表达式最优系数，从而实现多控制目标协调控制。
为提高内环电流控制的自适应性，采用RBF神经网络在线整定PI控制器参数。仿真和实验结果表明该方法能较好兼顾多个控制目标，使整体控制性能达到最优，并具有较强的鲁棒性。
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