一种基于模糊控制的改进主动式孤岛检测法

房俊龙，孙春茹，于国航，刘爽

（东北农业大学电气与信息学院,黑龙江 哈尔滨 150030）

一种基于模糊控制的改进主动式孤岛检测法

房俊龙，孙春茹，于国航，刘爽

（东北农业大学电气与信息学院,黑龙江 哈尔滨 150030）

孤岛检测是分布式发电系统中必须解决的重点问题之一，确保了电力系统的安全和稳定。但以往检测方法多存在检测效率低和检测时间长等情况，针对这些问题，提出一种改进的主动移相式孤岛检测法，并对改进后的方法展开原理分析。根据孤岛发生时，公共结合点电压频率的变化情况对频率变化量和频率变化率进行模糊控制，对改进后算法中的参数进行自动整定。基于Matlab/Simulink的仿真结果表明改进后的方案提高了检测效率，缩短了检测时间，对电能质量影响小，具有一定实用参考价值。

光伏发电系统；孤岛检测；主动移相；模糊控制

由于电气故障、误操作等情况使分布式电源未检测出脱网状态而持续供电，可能会引起设备损坏，危害检修人员人身安全等后果［1-3］。因此，考虑到电力系统运行的安全性及稳定性，孤岛检测是分布式电源中必不可少的环节。

孤岛检测常见的方法有:无源被动式和有源主动式检测。前者主要检测断电时逆变器输出的电压频率、相位等参数突变来确定孤岛状态，一般有过/欠压（over/under voltage，OUV）、过/欠频（over/under frequency，OUF）、相位突变检测等方法；后者通过向电网注入一些特定信号使电气量在孤岛时加速变化超出阀值，主要有主动频移法（active frequency drift，AFD）、滑膜频率偏移（slide-mode shift，SMS）等，这些方法检测效率较高，但可能对并网的电能质量有影响［4-9］。文献［4］阐明了关于滑膜频率偏移算法基本参数的设置；文献［5］提出了一种改进的主动移相算法使之更加简洁易控；文献［6］对频移式算法中的参数进行了模糊控制优化提高了检测速度。基于以上文献，本文提出了一种基于模糊控制的改进式主动移相法。

1 主动移相式检测法的原理分析

光伏并网逆变器与电网在正常工作状态时，逆变器输出的电流与电网电压是同频同相的。但加入主动移相式孤岛检测法后，由于主动移相式算法在电网电压的相位上加入1个微小的扰动θ，使两者的相位不完全相同。当发生孤岛效应时，由于扰动角θ的存在会使公共结合点（point of common coupling，PCC）的电压频率在逆变器输出电流的影响下持续偏移，此时逆变器输出电流可以表示为

式中:ω为PCC的角频率；θ为加入的扰动角初始相位。

当θ以电网额定频率的正弦函数的形式表示时如下式:

式中:f为PCC点频率；fm为对应最大相位角的最大频率；f0为电网的额定频率；θm为算法的最大相移角。

主动移相算法加入的微小扰动角θ与负载相位角的差值会使电流相位产生一个偏移。在正常工作并网状态时，由于电网的钳制作用逆变器输出的电流相位不会使电压相位产生变化；在孤岛状态时，电流相位的微小变化会因为电压波形的超前或滞后特性使得电压频率持续减小或增大，直至超出频率阀值，从而检测出孤岛状态。

2 主动移相式算法改进及反馈系数k的模糊控制优化

2.1 算法改进

在传统算法中，当∠G(jω)负载相位角与算法中的扰动角θ之和为零时，即θ+∠G(jω)=0时，这时无法检测出系统的孤岛状态，会出现检测盲区。为解决这一问题，基于文献［7］所提出的方法，提高了检测速度也减小了检测盲区，改进方法如下:

其中

式中:k为正反馈系数，使相角差随频率的漂移而同方向变化；θ0为1个微小常数，目的在于引入微小偏移量加速断网时的相位偏移可以有效提高检测效率。

当孤岛发生瞬间时，PCC电压和电流的相角取决于所带的负载类型。本文选取一般情况下的并联RLC负载作为本地负载，因此定义本地RLC负载的电路阻抗角为

式中:Qf为RLC负载的品质因数；f*为负载的谐振频率。

当本地负载的谐振频率与电网频率相等且功率匹配时，即断电后频率差几乎为零是孤岛检测最困难的情况。要求在此工况下检测成功就要保证逆变器电流相角变化量要比本地负载相角变化量更快。因此在f=f*=f0时，存在

得到在忽略θ0的情况下，将式（2）与式（5）带入到式（7）加以整理即可得出系数k的范围为

考虑到所带负载的特性不同会影响Qf的取值范围，在此k的范围为k∈[2.3,9.2]。

2.2 系数k的模糊控制优化

在电网断电后，未知负载特性的情况下，要及时在k的取值范围中选取对应合适当前负载的k值是存在困难的，同时根据以往的理论分析及仿真结果看，逆变器电压的频率偏移量和频率偏移率会被外部扰动所干扰。在此，本文选择二维模糊控制器，如图1所示。

图1 模糊控制框图Fig.1 Fuzzy control diagram

图1中，e为逆变器电压频率fuinv与电网额定电压f0的差值；ec为e的变化率，这两者作为控制器的输入项；控制器输出项为反馈系数k；ke和kec为输入因子；ku为输出因子。

根据GBT 15945—1995条例对小容量分布式系统的频率偏差要求，1个电网周期内的频率变化不能超过0.5 Hz，因此设置频差e∈［-0.5，0.5］，频率变化率ec∈［-50，50］，反馈系数k的范围为［2.293，9.172］。在电网断电后，PCC处电压与电网电压频率变化会由于所带负载特性不同而呈双方向变化，因此将频差和频率变化率的模糊论域均设为［-3，3］，同时分为7个对称子集即E=EC={NB（负大），NM（负中），NS（负小），ZE（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）}。反馈系数k恒为正值，设其模糊论域为［0，6］，相应其输出论域U为［0，6］，也分为7个对称子集即U={ZE（零），SS（较小），S（小），M（中），BB（较大），B（大），VB（非常大）}。由此通过各个参数的子集范围及量化因子可得出控制器的量化因子ke=6,kec=0.15,ku=1。

通过对以往实验数据的分析，结合在本算法中系数k能否在孤岛状态中及时成功检测，应用“if E and EC then U”形式的模糊控制规则，得出输入e，ec与输出k，控制规则见表1。

表1 模糊控制规则Tab.1 Fuzzy inference rule

本文中针对每条模糊条件语句都有模糊关系与之对应，在所有相对应的模糊关系都计算完毕后，得出整个与控制规则相对应的模糊关系R为

式（9）可算出输出模糊集合，对其进行加权平均法处理，可将模糊判决转变为清晰的输出量，再与量化因子ku相乘即可得实际输出量k。

3 仿真分析

为证明参数经模糊优化后本文孤岛检测方法的实效性，用Matlab/Simulink搭建光伏发电系统模型，光伏逆变器采用恒功率（P/Q）控制模式。仿真具体参数为:电网电压220 V，额定频率50 Hz，输出直流电压400 V，负载有功功率2 kW，选择最难检测的情况下的RLC负载，R=47.7 Ω，C=167.6 μF，L=61.6 mH，Qf=2.5。电网在0.1 s断开，设置过欠频保护阈值范围为49.5～50.5 Hz，对原算法和模糊优化后的情况分别进行仿真。

图2、图3分别给出了传统算法在电网断电后的逆变器电流、PCC电压及频率的变化情况。传统算法在0.243 s可以检测出并网发电系统的孤岛状态，检测时间为0.143 s。本文算法经模糊控制优化后的仿真波形如图4、图5所示。在0.1 s断电后，电网锁相环失去钳制作用，首先确定扰动方向然后持续加入改进算法产生的微小扰动偏差，并且在正反馈作用下加速了频率偏移，直至超出阈值迅速触发过欠频保护，同时切断逆变器电流，随即电压信号也衰减到零孤岛状态在0.174 s被成功检测出来，检测时间仅为0.074 s，可见提高了检测效率，缩短了检测时间。

图2 传统算法PCC电压与电流仿真波形Fig.2 Simulation waveforms of the PCC voltage and current with traditional algorithm

图3 传统算法PCC电压频率Fig.3 PCC voltage frequency of traditional algorithms

图4 改进算法参数模糊优化后的PCC电压与电流仿真波形Fig.4 Simulation waveforms of PCC voltage and current with improved algorithm after parameter fuzzy optimization

图5 改进算法参数模糊优化后的PCC电压频率Fig.5 PCC voltage frequency of improved algorithm after parameter fuzzy optimization

为了验证本文算法在系统负载不确定时依旧可以成功检测出孤岛状态，添加了2种其他算法可能检测失败的谐振频率下的偏容性和偏感性的负载情况，分别进行仿真验证。2种情况具体参数设置如下:偏感性负载R=48.4 Ω，L=60 mH，C=166.4 μF，此参数条件下并联负载的谐振频率为50.4 Hz，品质因数为2.54；偏容性负载R=48.4 Ω，L=60 mH，C=171.8 μF，此参数下的谐振频率为49.6 Hz，品质因数为2.58。分别得到改进算法检测成功下的逆变器侧电流、PCC处电压及频率波形图，检测结果波形如图6、图7所示。

图6 偏感性负载情况下仿真波形Fig.6 Simulation waveforms of inductive load

图7 偏容性负载情况下仿真波形Fig.7 Simulation waveforms of capacitive load

为保证本算法可以实现有效检测又不会给电网造成电能质量污染，用Matlab自带的快速傅里叶变换（fast fourier transformation，FFT）分析功能，在光伏发电系统并网运行状态下，对传统算法和改进后的方法展开分析，得到的结果如图8、图9所示。

图8 传统算法PCC输出电流的总谐波失真率Fig.8 The total harmonic distortion of PCC output current in traditional algorithms

图9 改进算法参数模糊优化后的PCC输出电流总谐波失真率Fig.9 The total harmonic distortion of PCC output current in improved algorithm after parameter fuzzy optimization

由图8、图9可知，在相同条件下传统算法的总谐波畸变率（total harmonic distortion，THD）为3.19%，而改进后的本文优化算法的THD为2.78%，两者比较可知，电流畸变率THD由3.19%降为2.78%，即并网电流的电能质量提高了0.41%，降低了电网的谐波污染。同时根据GB/T19939—2005在2 s内检测出孤岛效应的标准，本文方法比传统算法缩短了0.069 s满足国标要求。

4 结论

为解决在光伏发电系统中存在的传统主动移相式算法孤岛检测时间长、效率低、对电能影响大等缺点，本文提出一种改进算法并对其反馈系数k展开模糊控制优化；使之在孤岛状态下可以有效地加速相位偏移从而引起过欠频保护而检测成功。并在Matlab/Simulink平台测试进行了仿真验证，在降低检测时间和减小THD两方面阐明了本文算法的实效性，有效提高了电网的电能质量。且在反馈系数k被优化后整体系统不因k值的变化而影响系统运行稳定性，由此整体性能得到提高。

［1］徐青山.分布式发电与微电网技术［M］.北京:人民邮电出版社，2001.

［2］程启明，土映斐，程伊曼，等.分布式发电并网系统中孤岛检测方法的综述研究［J］.电力系统保护与控制，2011，39（6）:147-154.

［3］殷志峰，张元敏，张振波，等.一种光伏并网逆变器孤岛检测新方法［J］.电力系统保护与控制，2013，41（22）:117-121.

［4］刘芙蓉，王辉，康勇，等.滑膜频率偏移法的孤岛检测盲区分析［J］.电工技术学报，2009，24（2）:178-182.

［5］刘芙蓉，康勇，王辉，等.主动移相式孤岛检测的一种改进的算法［J］.电工技术学报，2010，25（3）:172-176.

［6］郑涛，袁飞，王艳萍，等.基于模糊控制的快速无盲区的频移式孤岛检测法［J］.电力系统保护与控制，2014，42（23）: 38-43.

［7］Liu F，Kang Y，Zhang Y，et al.Improved SMS Islanding Detection Method for Grid-connected Converters［J］.IET Renewable Power Generation，2010，4（1）:36-42.

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An Improved Active Phase-shift Islanding Detection Method Based on Fuzzy Control

FANG Junlong，SUN Chunru，YU Guohang，LIU Shuang
（College of Electrical and Information，Northeast Agricultural University，Harbin 150030，Heilongjiang，China）

Islanding detection is one of the important problems of distributed photovoltaic power generation，which guarantees the security and stability of the entirety power system.Most of the previous detection methods always have an inefficient detection，and cost a long time.To solve these problems，an improved active phase-shift islanding detection method was proposed，and the principle and analysis of improved method were unfolded.The parameter of improved method was set automatically due to the change condition of frequency and voltage at the point of common coupling and it took a fuzzy control to the rate of frequency change and frequency variation when the islanding occured.Simulation results based on Matlab/Simulink indicate that the improved method has increased the detection efficacy，shorten the time and has a low influence to power quality，which has practical reference value for application.

photovoltaic power generation systems；islanding detection；active phase-shift；fuzzy control

TM71

A

10.19457/j.1001-2095.20170516

2016-03-30

修改稿日期：2016-11-05

房俊龙（1971-），男，博士，教授，Email:junlongfang@126.com