分布式电源并网谐波抑制自动控制方法研究

李 玮，武晓峰，王怀俊，段 炜

（国网吴忠供电公司，吴忠 751100）

0 引言

电力能源已经成为了当下社会发展的必需能源，随着生产规模的扩大，对于电能的需求量也在不断增大，对于电能的依赖程度也呈现上涨趋势。传统发电厂中主要依靠化石燃料的燃烧产生电能，但是随着生态环境的污染以及一次能源的日渐枯竭，人们不得不转变能源的供给方式，从依靠燃烧化石燃料的传统火力发电转换为一些可再生的清洁能源发电，目前比较常用的新型能源有太阳能、水利、风力等[1]。根据我国大部分城市所处的地理位置，光伏发电成为了大面积使用的清洁能源，光伏发电能够高效利用太阳能，对环境基本没有影响且占地面积小，具有多种发电优势。但是光伏发电项目要想成为民用电的来源之一，就需要与传统电网进行并网。光伏发电由于其自身的独特性能，与传统的火力发电相比，供电稳定性较差。当外界环境出现变化时，例如太阳的光照强度、光伏电源温度发生变化时，分布式光伏电源的发电量会受到不同程度的影响，使得光伏发电存在波动性，且其输出的电流是直流的，因此需要经过逆变器才能与传统电网进行并网，传统电网中的电压是正弦型，与非线性的逆变器结合之后，就会产生谐波[2]，导致分布式电源并网之后产生大量谐波，对于电能质量产生了极大的威胁。

针对这种现象，一般需要采取一些手段对并网后产生的谐波进行抑制控制。但是传统的谐波抑制自动控制方法中，对于低压的分布式电源并网中产生的微小谐波抑制效果较差，对此本文设计一种针对低压环境下分布式电源并网谐波抑制自动控制方法。

1 分布式电源并网谐波抑制自动控制方法

1.1 分布式电源并网建模

分布式电源主要是依靠其功率的大小进行型号的划分，当分布式电源的功率小于80MW时，一般应用在单集电线路中的情况比较多[3]。大型的太阳能光伏发电设备在电力系统电子元件中接入适用于分布式电源的变压器后，光伏发电站的每个独立的发电单元都需要依次通过不同的电力电子装置之后，接入分布式变压器。不同的分布式发电光伏中，主要是将太阳辐射能量转化成直流电能，经过电流汇聚之后能够输出稳定的直流电能，这些直流电能需要经过逆变器转换为交流电之后，才能并入到传统电网中为用户提供电能。在分布式电源并网建模过程中，直流稳压侧是重点的分析对象。假设直流电压的输入端的电流中不存在纹波，即输出的电流为质量较好的电流，此时多个分布式光伏电源在并网过程中从母线上进行汇流后，输入到传统电网中。假设并网中的电流调制信号以及输出的有功功率已知或可计算，那么逆变器中的参考输出电流在计算是能够获取到稳定的直流侧电压。因此在整体的分布式电源并网过程中，需要补偿的电流Ipf可以表示为：

式(1)中，Upcc表示电压的有效值，upv表示电压采样值，ipv表示电流采样值。逆变器在完成滤波之后，输出的计算电流波形中的幅值与幅值的控制量需要完成相位同步。在电流谐振控制中，根据不同次数的谐波分量，按照比例进行电流控制。对于电流分量所展示出的基础波情况，计算出正弦载波的最大幅值，并得到直流稳压在输出侧的电压采样值。为了获取到不同次的谐波分量，需要提高电流和特征谐波的调控精度。至此完成分布式电源并网建模。

1.2 优化谐波检测算法

在完成分布式电源的并网建模之后，想要对谐波进行抑制自动控制，首先要对谐波进行检测。因此在本章中对谐波检测算法进行优化，算法中基于瞬时无功功率理论上得到有源电力滤波器在工作中所产生的谐波[4]。在检测过程中，假设分布式电源并网之后，测量得到电源三相的瞬时电压值分别为ua，ub，uc，得到的同时间点各自所对应的电流值分别为ia，ib，ic，以上几个电力测量值满足以下方程：

为了便于分析谐波位置以及各参量，将三相的值在坐标系中进行变化，得到两相坐标系并求出相应的值。两坐标系之间的转换电流电压矢量图如图1所示：

图1 两相坐标系和三相坐标系之间电流电压矢量转换图

在三相电流电压转化为两相电流电压的过程中，依靠坐标系进行变换是准确、高效的手段。在两相坐标系中，将三相坐标系在不同线上的投影进行计算，能够获取或依据角度各自合成出电压值和电流值，在旋转角的计算下，得到旋转电压和电流矢量。图1中瞬时有功电流ip矢量与α方向上的夹角记作ψu，与i方向上的夹角记作ψ，i方向与α方向上的夹角记作ψi，且存在：

根据以上条件，能够得到三相电路条件下的瞬时有功功率P与无功功率Q之间存在的矩阵形式为：

假设在三相情况下的电压和电流均为标准的正弦波时，并取相电压和相电流的有效值，计算出基波正序分量后完成反变换，得到谐波参数。至此完成谐波检测算法的优化。

1.3 谐波抑制自动控制方法的实现

在完成谐波检测之后，针对谐波的参数等条件进行抑制自动控制。光伏发电设备在与传统电网进行发电并网时，影响光伏电能输出的外界环境主要是光照强度和辐射温度。根据谐波产生的原因来看，一旦外界条件环境发生变化时，对于有源逆变器来说也会产生输出变化，令并网系统中产生谐波[5]。当分布式电源系统中的有关于电压的变化函数应用在并网之后的线性电路中时，电流会保持其原有的频率，并以正态波的形式出现。当并网之后的线路为非线性状态时，频率则会改变为非正弦波。但是此时的非正弦波会出现一定的压降，影响负载端的电压波形。在这样的情况下，一旦出现低压环境，则控制过程会对微小的谐波产生免疫。

为了有效实现谐波的抑制自动控制，本文在此过程中以电压电流闭环控制PWM为基础进行优化，从电压谐波基础上进行控制，保证在低压环境下的控制精度。传统的PWM谐波抑制技术中，一般是以电流为主要优化对象进行补偿。但是低压环境下，电流的变化范围比较小，无法引起控制方法的敏感性，因此本文通过控制电压的稳定输出为突破口，以求降低逆变器元件在输出过程中产生的波动与谐波。在电压跟踪自动控制的过程中，还能将产生的波动与谐波作为控制参考的指令信号，电感电流闭环控制以输出电流为依据对补偿电流进行控制，以电感电流采样基准进行调制可以提高系统的动态响应能力和抗负载干扰能力。在以上的电压控制中，其控制流程如图2所示：

图2 电压谐波控制过程示意图

图2中的光伏系统的输出量主要是由MPPT进行控制的，输出电压在经过PI控制器之后会生成补偿电压。其中的AVR能够实现有功功率部分的补偿，在控制中以串联的形式连接，能够将不同位置的电压进行分流，将大部分的微小谐波电流引入到电源并网的滤波器中，实现谐波的抑制自动控制。至此完成分布式电源并网谐波抑制自动控制方法的研究。

2 方法性能测试

2.1 实验环境与平台设计

为了验证本文设计的谐波抑制自动控制方法对于低压环境下分布式电源并网谐波的控制有效性，在本章中模拟工程的实际环境，搭建实验平台。利用实验室中380V的供电电源进行测试，搭建的实验平台框图如图3所示：

图3 实验平台系统框图

图3中，380V的市电在经过电力滤波器以及单相的有源电力滤波器协调治理集电线路的包含谐波的电流，流经整流二极管，经过处理之后，输出的是谐波振幅较大的电压，给负载的电阻供电。APF是实验中设置的波形发生器，能够通过特定的算法产生能够消除负荷侧谐波和无功功率。在以上实验环境下，实验平台的系统参数如表1所示：

表1 实验平台参数

在以上参数的支撑下，有源电力滤波器输出的电压频率能够达到上千赫兹，并且能够作为开关信号。但是由于实验系统中一些功率元件在进行开关操作过程中，会使电流波形产生毛刺。为了保证控制结果的精准度，需要去除波形中的毛刺。经过处理后，输出的波纹电流ΔIL与其他参数之间存在以下函数关系：

式(5)中，Udc表示储能电容两端的电压，u0(t)表示在t时间序列内交流输出瞬时电压的变化函数，L表示电流流经的总长度，fc表示开关的频率。在上式中，当u0(t)的值为Udc的一半时，此时的电流振幅能够达到最大，在电流波形的输出情况中，能够有效避免波形毛刺的产生。经过以上的预处理之后，设计实验中自动控制的流程框图，如图4所示：

图4 实验控制测试流程图

在以上实验环境和实验流程下，分别使用本文设计的分布式电源并网谐波抑制自动控制方法和传统的基于DSP的谐波抑制自动控制方法进行测试，并将实验结果进行对比与分析。

2.2 实验结果对比与分析

经过测试，得到本文方法和传统基于DSO控制方法下的分布式电源并网谐波抑制自动控制结果，如图5所示：

图5 两种控制方法调节后的电压波形与原始波形对比图

分别使用两种方法对谐波进行抑制控制之后，得到电压波形图，从上图的波形图可以看出，在对谐波进行抑制控制之前，电压波形受到了实验平台中电阻的非线性负载的影响，电压波形图发生了严重的畸变，且其中包含了不同次数的谐波分量。经过本文方法进行抑制控制后，正弦图像的振幅有效降低，其中的谐波分量明显减少。为了更加直观的看出不同方法的控制差距，对上图进行频谱分析，得到的结果如表2所示：

表2 频谱分析结果对比

从表2的频谱分析结果可以看出，在两种谐波抑制控制方法下，对于降低母线电压总畸变率THD均有降低的作用，但是本文方法下得到的电压波形图的畸变率更低，且高频谐波电压基本不存在，在谐波治理方面，本文方法的效果与传统的基于DSP的谐波抑制自动控制方法相比更加显著。

3 结语

分布式光伏电源的发展有效解决了目前能源短缺的现状，这种可再生能源能够在一定程度上缓解传统化石燃料发电所带来的一些问题。本文针对分布式电源并网之后所产生的谐波进行研究，得到一种适用于低压环境下谐波抑制自动控制的精准方法。本文通过建立分布式电源并网模型，对谐波进行检测并实现抑制自动控制，经过实验验证了本文方法的有效性。本文设计的方法虽然取得了一定的成绩，但是由于一些客观原因，还存在一些有待改进之处。在方法的验证过程中，主要是基于分布式电源并网的稳态运行条件，实验平台的状况单一，在后续的研究中，需要针对不同程度扰动或运行状态下进行测试，并将其脱离实验环境，真正应用到实际环境中。