文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.182348
中文引用格式: 許文錢,邵如平,袁東林. 基于新穎粒子群算法高效VIENNA整流器的研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(3):122-126,130.
英文引用格式: Xu Wenqian,Shao Ruping,Yuan Donglin. Research on high efficiency VIENNA rectifier based on novel particle swarm optimization[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(3):122-126,130.
0 引言
功率因數(shù)校正(Power Factor Correction,PFC)引起國內(nèi)外許多研究者的關(guān)注,與傳統(tǒng)的三相PFC拓?fù)湎啾龋?a class="innerlink" href="http://ihrv.cn/tags/VIENNA整流器" target="_blank">VIENNA整流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有開關(guān)器件較少、開關(guān)應(yīng)力小、無死時(shí)間、效率高等優(yōu)點(diǎn)[1]。新型VIENNA整流器中的LCL濾波器,它可以有效降低輸入電流諧波,在單位功率下高效運(yùn)行。該拓?fù)鋺?yīng)用在非車載充電機(jī)前級等領(lǐng)域有著重要的地位。
文獻(xiàn)[2]采用改進(jìn)的準(zhǔn)直接功率控制的雙環(huán)結(jié)構(gòu)抑制LCL濾波的諧振峰值,整流器的性能得到提升。文獻(xiàn)[3]運(yùn)用DSP控制芯片內(nèi)部的數(shù)字延時(shí)設(shè)置諧振頻率;前饋占空比控制,對PFC的LCL濾波中出現(xiàn)過渡補(bǔ)償進(jìn)行修正。文獻(xiàn)[4]從工程設(shè)計(jì)的角度優(yōu)化控制環(huán)路中指定次諧波,減小輸入電流畸變。
傳統(tǒng)的參數(shù)整定方法存在整定耗時(shí)、設(shè)計(jì)復(fù)雜等缺點(diǎn)。隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展,文獻(xiàn)[5]~[7]運(yùn)用智能算法對逆變器或整流器的控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,校正結(jié)果顯著,其中粒子群優(yōu)化性能獨(dú)特。
本文通過VIENNA整流器的建模,設(shè)計(jì)LCL濾波器和PI控制器,提出了一種多目標(biāo)多群體多位置多速度粒子群優(yōu)化(MMMMPSO)算法,對其參數(shù)整體優(yōu)化。建立離線優(yōu)化模型,仿真對比標(biāo)準(zhǔn)粒子群(PSO)下的VIENNA整流器的優(yōu)化效果。搭建一臺5 kW三相整流器實(shí)驗(yàn)樣機(jī),證明該方案的可靠性和正確性。
1 三相VIENNA整流器的設(shè)計(jì)
1.1 LCL濾波器的數(shù)學(xué)模型及設(shè)計(jì)
LCL濾波器的VIENNA整流器拓?fù)淙鐖D1所示[1]。LCL濾波器可改善傳統(tǒng)L濾波器的缺點(diǎn),但參數(shù)設(shè)計(jì)復(fù)雜且工作量較大。簡化LCL濾波模型及設(shè)計(jì)如下。
將a相電路建立其數(shù)學(xué)模型為:
1.2 PI數(shù)字控制器的設(shè)計(jì)
為降低模型的復(fù)雜度,按傳統(tǒng)L濾波器的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),即L=Lg+Lr。VIENNA整流器在abc軸系下各相間較強(qiáng)的耦合性不利于控制器設(shè)計(jì)。內(nèi)環(huán)電流經(jīng)過坐標(biāo)變換后,dq軸間的耦合影響較小,可看成具有對稱性的控制,只需單獨(dú)考慮一個(gè)軸。以d軸為例,d軸控制有外環(huán)直流電壓控制,q軸則沒有,其指令電流為給定值,PI控制的三相整流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。
圖中udref、ed(s)、edn(s)、idref、RL(s)、id、ido、udc分別為直流電壓指令信號、外環(huán)指令電壓信號與反饋電壓信號的誤差、內(nèi)環(huán)指令電流信號與反饋電流信號的誤差、交流側(cè)輸出信號、直流側(cè)負(fù)載、電流指令信號、直流側(cè)負(fù)載電流、直流側(cè)負(fù)載電壓。KPv、KIv分別為電壓環(huán)比例、積分系數(shù);KPi、KIi分別為電流環(huán)比例、積分系數(shù);Ts、Kpwm分別為采樣周期和PWM模塊等效增益。
2 MMMMPSO和離線優(yōu)化模型
2.1 MMMMPSO的原理和設(shè)計(jì)
本文提出一種新穎MMMMPSO算法。多目標(biāo)優(yōu)化克服了傳統(tǒng)單目標(biāo)的局限性獲得最優(yōu)解。主種群和若干輔助種群構(gòu)成整個(gè)種群。每個(gè)輔助種群剔選單個(gè)目標(biāo)類中的粒子獨(dú)立優(yōu)化,保證了種群的多樣性;由信息交叉選擇演變給主種群優(yōu)化整體目標(biāo),保證算法的收斂性。多位置多速度能夠更好權(quán)衡局部和全局最優(yōu),進(jìn)一步提高迭代范圍。此算法的整體構(gòu)架如圖3所示。
2.1.1 主種群與多位置更新方式
主種群更新方程基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群[8],定義如下:
其中wmax、wmin、t、tmax、k和r3分別為最大慣性權(quán)重、最小慣性權(quán)重、當(dāng)前迭代、最大迭代、常數(shù)和隨機(jī)區(qū)間[0,1]。
2.1.2 輔助種群與多速度更新方式
輔助種群使粒子群中較差的粒子通過多次迭代信息選擇獲得最小適應(yīng)值,形成新的種群增強(qiáng)主種群的多樣性。多速度由改進(jìn)的壓縮因子更新法及混沌更新法組成。
(1)利用壓縮因子改進(jìn)的速度更新如下式:
式中τ為經(jīng)驗(yàn)值。
混沌變量為:
2.2 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
2.2.1 LCL濾波器的參數(shù)優(yōu)化
粒子群優(yōu)化的個(gè)體粒子由一組4維向量表示為:X=[Lg Lr Cf F],其最后一項(xiàng)為粒子的適應(yīng)值。目標(biāo)函數(shù)為式(2)、式(3);約束條件為式(4)~式(8)。
2.2.2 PI數(shù)字控制器的參數(shù)優(yōu)化
三相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的控制為直流量,為保證ed(s)、edn(s)的值及id的總諧波畸變率都盡可能小,將總諧波畸變率(THD)和時(shí)間乘以誤差絕對值積分(ITAE)作為三相PI控制的整流系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。該組合公式為:
2.3 系統(tǒng)的離線優(yōu)化模型
基于MMMMPSO的三相整流系統(tǒng)離線優(yōu)化模型如圖4所示。
3 仿真與實(shí)驗(yàn)
3.1 仿真結(jié)果分析
根據(jù)上述分析建立MATLAB/Simulink仿真模型,主要參數(shù)為輸入三相相電壓220 V,額定輸出電壓560 V,直流側(cè)電容(c1=c2)0.6 mF,開關(guān)頻率100 kHz?;赑SO與MMMMPSO的系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)下的電網(wǎng)側(cè)電壓電流均高度近似正弦波且同相位,但后者紋波較小,明顯改善了波形。然后分別對輸入電流快速傅里葉分析(FFT)如圖5所示。PSO的THD為20.65%,MMMMPSO的THD為1.88%。表明MMMMPSO能有效避免粒子群陷入局部最優(yōu)區(qū)域而無法跳出的情況出現(xiàn),有高效的抑制諧波能力。
圖6是兩者的直流輸出電壓波形。圖6(a)為輸出電壓在0.35 s左右時(shí)趨于穩(wěn)定,響應(yīng)和超調(diào)都較為理想。圖6(b)為輸出電壓在0.17 s左右達(dá)到平衡且穩(wěn)態(tài)性更好。
在0.03 s時(shí)MMMMPSO系統(tǒng)下切載動態(tài)響應(yīng)如圖7所示。直流輸出電壓躍變后迅速恢復(fù)于給定值560 V。負(fù)載擾動下網(wǎng)側(cè)電壓電流波形如圖8所示,可知網(wǎng)側(cè)電流突增1倍而網(wǎng)側(cè)電壓不變,仍然接近同相脈動。
3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
本文采用DSP控制芯片TMS320F28033,基于MMMMPSO優(yōu)化算法,搭建一個(gè)5 kW三相VIENNA整流器實(shí)驗(yàn)樣機(jī)平臺,樣機(jī)參數(shù)和仿真參數(shù)相同。
穩(wěn)態(tài)時(shí)a相網(wǎng)側(cè)電壓電流及輸出電壓波形如圖9所示;負(fù)載突變從2.5 kW到5 kW時(shí)網(wǎng)側(cè)電壓電流和輸出電壓波形如圖10所示。同步狀態(tài)下整流器功率因數(shù)基本是1且諧波含量滿足設(shè)計(jì)要求;網(wǎng)側(cè)電流始終呈正弦化且過渡平穩(wěn);輸出電壓紋波較小且動態(tài)響應(yīng)良好。
4 結(jié)論
本文設(shè)計(jì)一種基于新穎粒子群算法應(yīng)用在三相VIENNA整流器中。主要利用MMMMPSO算法對整流器的前端LCL濾波器和PI數(shù)字控制器參數(shù)的優(yōu)化,通過與傳統(tǒng)PSO的仿真對比表明,改進(jìn)的算法有效改善了網(wǎng)側(cè)電流波形且降低了其總諧波畸變率,整流器輸出電壓獲得了良好的穩(wěn)態(tài)與動態(tài)性能。由實(shí)驗(yàn)樣機(jī)驗(yàn)證,當(dāng)負(fù)載突變時(shí),輸入電流和輸出電壓都在極短時(shí)間獲得動態(tài)平衡,輸入電壓電流始終保持同步,表明VIENNA整流器在該方案下有較強(qiáng)的魯棒性和優(yōu)越性。
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作者信息:
許文錢,邵如平,袁東林
(南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京211816)