关于自适应控制的论文带文献

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电力系统继电保护技术问题及对策论文

1前言

近年来，电力系统继电保护技术在各种高新技术的支撑下实现了长足发展，越来越多新技术被应用于 电力 系统继电保护技术中，对维持整个电力系统实现安全、高效、稳定运行有着重要意义，尤其是计算机网络技术、综合自动化技术等先进技术的普遍应用，有效实现了继电保护技术的智能网络监测、实时在线诊断等功能。然而，由于各种传统和新兴继电保护技术在电力系统应用中存在一定局限性，导致继电保护技术发展中需要面临一系列常见问题，能否解决继电保护技术在具体应用中的常见问题不仅关系到保护效能，同时也决定了能否为用户营造一个安全、稳定、高效的用电环境。

2电力系统继电保护技术在应用中的常见问题

近年来，以微机继电保护技术为代表的各种新兴继电保护技术的应用，对进一步提高我国电力系统的总体保护效能有着重要意义，但是由于各种继电保护技术受到自身局限性等因素影响，所以导致其在具体应用中暴露出了较多常见问题，具体表现在以下几个方面：

电流互感饱和

我国电力系统中配电系统的终端设备负荷受到用户用电习惯改变影响而不断增容，如果在这种情况下整个电力系统在运行中发生短路，短路造成的过大电压会在靠近终端设备区时产生电流互感饱和，即靠近终端设备区的电流甚至会达到电流互感器单次额定电流的百倍以上。为此，就继电保护技术在电力系统中的应用来说，一旦出现电流互感饱和则势必会影响到整体电力系统的正常运行。

谐波

我国经济发展过程中使高耗能用电量开始不断上升，并且在当前依旧保持着一个较高的上升趋势，在这种情况下电力系统的冲击性负荷、非线性负荷开始大幅度提升，导致整个电力系统在运行过程中受谐波问题的影响开始不断增强。相关研究结果显示，在谐波长时间影响下会造成电缆寿命平均降低60%左右，而且谐波的分量还会造成电流过零时的DI/DT的值变大，从而影响到电力系统中继电保护系统运行效能的发挥。我国电力系统中的高耗能用户都安装了并联电容器，并联电容器在特定条件下容易放大整个电力系统中的谐波，电力系统中电压的上升会导致变压器软芯饱和、励磁电流谐波增加，进而造成整个电力系统中的谐波电压水平上升。无论是哪种情况造成的谐波都会对电力系统产生影响，同时也说明了电力系统继电保护技术在应用中必须要克服谐波的影响。

超高压电网

我国电力系统在建设过程中开始通过各种超高压电网建设来满足用电需求，而超高压电网的建设给继电保护技术的应用带来了很大挑战，要求继电保护技术在发展中要将基于电阻性差流分量的差动保护新原理作为基础，运用差电流的电阻性分量来实现对超高压电网中继电保护系统的影响，这样才能确保超高压电网中的继电保护系统在运行中避免受到电容电流的影响，这也是超高压电网中继电保护技术创新与应用的一个必然趋势。

3解决电力系统继电保护技术中常见问题的对策及措施

针对电力系统继电保护技术在具体应用中暴露出的各种问题，不仅要在各种新兴技术的.支撑下来着力解决上述问题，同时也要进一步提高继电保护技术在应用中的总体性能，这样才能确保继电保护技术的应用可以满足电力系统需求。

计算机网络技术措施

电力系统继电保护技术的计算机化、网络化以及智能化已经成为必然发展趋势，并且在上述几个方面上已经取得了较多成绩，将计算机网络技术措施应用到继电保护技术中，可以提高电力系统中继电保护系统的自动化水平和控制性能，各种远程终端单元和监控系统等均可以实现自动化，在此基础上运用串行口与终端装置通信协议等方式来传递信息。如果电力系统在运行过程中采用全分散式的变电站自动化，将计算机网络技术应用到继电保护系统中，对进一步提高继电保护系统在运行过程中的效率、准确度等有着重要意义，对提高整个继电保护系统的总体控制效能有着重要作用。

新型互感器措施

光学电压互感器（OTV）和光学电流互感器（OTA）作为两种新型互感器措施，对电力系统继电保护技术的应用与发展有着重要意义，国外很多经济发达国家开始将OTV、OTA等先进技术应用其中，就上述两种新型互感器与传统技术相比其具有十分明显的优势，例如，光纤疏松信号过程中可以避免受到电磁干扰。同时，新型互感器措施在电力系统继电保护技术的具体应用中，可以实现高压和弱点等方面的完全隔离和绝缘，这样有助于减少整个电力系统的占地面积，同时对降低整个电力系统在建设中的生产成本有着重要意义，所以将新型互感器措施应用到电力系统继电保护技术中，对进一步提高电力系统继电保护技术的应用效率有着重要意义。

继电保护自适应控制措施

自适应继电保护这一概念最早诞生于上世纪80年代，其开始被作为一种新型继电保护措施应用到电力系统中，继电保护自适应控制措施可以根据整个电力系统的故障状态变化，以及整个电力系统运行方式的变化，来对继电保护系统的保护性能和特性进行调整。同时，继电保护自适应控制措施可以更好的处理电力系统中的各种突发情况，对提高用户的用电安全有着重要作用，可以说继电保护自适应控制措施作为一种新兴的继电保护技术，其对提高整个继电保护技术的保护效率有着重要意义，在国内外电力系统中的应用发挥出了应有的效果，为此，可以将继电保护自适应控制措施应用其中来解决继电保护技术的常见问题。

4结语

综上所述，我国电力系统继电保护技术在具体应用中依旧面对较多的常见问题，具体包括电流互感饱和、谐波以及超高压电网等方面的影响而产生的问题，可以将计算机网络技术措施、新型互感器措施以及继电保护自适应控制措施的应用来解决上述问题。

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留下邮箱吧 给你下了几篇© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化仪表》第31卷第2期 2010年2月上海市重点学科建设基金资助项目(编号: B504) 。修改稿收到日期: 2009 - 08 - 26。第一作者熊祥,男, 1984年生,现为华东理工大学控制科学与控制工程专业在读硕士研究生;主要从事先进控制和自适应控制方面的研究。基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究Study on MRAS2based Variable2frequency Driving System of AC AsynchronousMo to rs熊 祥 郭丙君(华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237)摘 要: 依据矢量控制的基本原理和方法,在基于转子磁场定向的旋转坐标系下,采用Matlab /Simulink模块构建了一个具有转矩、磁链闭环的交流异步电机矢量控制系统仿真模型。在此基础上,应用模型参考自适应方法,对无速度传感器矢量控制系统的转速估计进行研究,并针对常规速度辨识器中的基准模型易受积分初值和漂移影响的问题,对传统的MRAS方法进行改进,并对其进行建模仿真。仿真结果表明,该设计具有较强的可行性,且其推算转速能够很好地跟踪实测转速。关键词: Matlab /Simulink MRAS 矢量控制 变频调速系统 神经网络 无速度传感器中图分类号: TM343 文献标志码: AAbstract: In accordance with the basic p rincip le and method of vector control, by usingMatlab /Simulink module, a simulation model of vectorcontrol system that is offering torque and magnetic link for AC asynchronous motor is built based on rotor flux directional rotating the basis, with model reference adap tive method, the rotating speed estimation for vector control system with no2speed sensor is studied. Inaddition, aiming at the p roblem that the reference model is easily influenced by the initial value and drift of integral in normal speed recognizer,the traditionalMRAS is imp roved, and modeling simulation is also conducted. The result of simulation verifies the feasibility of the design andthe calculated rotating speed can well trace the measured rotating : Matlab/Simulink Model reference adaptive system Vector control Variable2frequency driving system Neural network No2speed sensor0 引言随着电力电子技术的发展,交流异步电机控制技术已由标量控制转向了矢量控制。在矢量控制系统中,转速的闭环控制环节一般是必不可少的。为了实现转速闭环控制和磁场定向,通常采用速度传感器来进行转速检测。而速度传感器在安装、维护等方面易受环境影响,从而严重影响异步电动机的简便性、廉价性和可靠性。因此,无速度传感器的矢量控制系统成为交流调速的主要研究内容。目前,人们提出了各种速度辨识的方法来取代速度传感器,如动态估计法、模型参考自适应方法、扩展卡尔曼滤波法、神经网络法等。其中模型参考自适应方法的转速观测具有稳定性好、计算量小等特点[ 1 ]。本文从转子磁场定向的矢量控制理论出发,在静止坐标系上提出了一种基于模型参考自适应法理论的速度推算法, 并利用Matlab /Simulink 软件对系统进行了仿真。1 交流异步电机矢量控制根据用于定向的参数矢量的不同,矢量控制可以分为按转子磁场定向和按定子磁场定向的矢量控制。按转子磁场定向的矢量控制方法是目前应用较为广泛的一种高性能的交流电动机控制方法[ 2 ]。当两相同步旋转坐标系按转子磁链定向时,应有ψrd =ψr ,ψrq = 0,即得:Te = npLmLrisqisd =1 + Tr pLmψrψr =Lm1 + Tr pisdλ =LmTrψrisq ( 1)式中: Lm =32M 为d2q坐标系同轴等效定子与转子绕组间的互感; Lr =Lrl +Lm为d2q坐标系等效二相转子绕组的自感;λ为d2q坐标系相对于转子的旋转角速度;p为求导算符, 即p = d /dt; s表示定子; r表示转子; d表示d轴; q表示q轴; m 表示同轴定、转子间的互感;np 为极对数; Tr =Lr /Rr 为转子时间常数。51基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20102 变频调速系统仿真模型图1为交流异步电动机无速度传感器矢量控制系统框图。系统由电机、逆变器、磁链观测器、转速辨识等环节组成,是一个带电流内环的转速、磁链闭环矢量控制系统。图1 无速度传感器矢量控制系统框图Fig. 1 Block diagram of the vector control system with no2speed sensor基于矢量控制变频调速系统的仿真模型,其具体实现步骤是:先将异步电机在三相坐标系下的定子电流Ia、Ib、Ic 通过三相/二相(Clarke)变换,再通过二相/二相旋转( Park)变换得到同步旋转坐标系d2q下的电流Id、Iq ,然后模仿直流电动机的控制方法,求得直流电动机的控制量,最后,经过相应的坐标反变换,实现对异步电动机的控制。其实质是将交流电动机等效为直流电动机, 分别对速度( speed control) 、磁场( phircontrol)两个分量进行独立控制。通过控制转子磁链,分解定子电流而获得转矩和磁场两个分量,然后经坐标变换,实现正交或解耦控制[ 3 ]。2. 1 基于MRAS的转速辨识2. 1. 1 基本模型参考自适应系统要实现按转子磁链定向的矢量控制系统,磁链观测是非常重要的。在无速度传感器控制中,通常采用基于两相静止α2β坐标系下定子电压和定子电流的电压模型对转子磁链进行估计[ 4 - 5 ]。根据两相静止坐标系下异步电动机的基本方程,可以得到电压和电流这两种形式的转子磁链估算模型。电压模型计算如下:ψrα =LrLm[ ∫( usα - Rs isα ) dt - σLs isα ]ψrβ =LrLm[ ∫( usβ - Rs isβ ) dt - σLs isβ ] ( 2)在计算得到电压模型值后, 基本模型参考自适应系统的电流模型计算如下:pψrα =LmTrisα -ψrαTr- ωrψrβpψrβ =LmTrisβ -ψrβTr- ωrψrα ( 3)式中:ψrα、ψrβ分别为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的转子磁链; isα、isβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电流; usα、usβ为两相静止α2β坐标系下α轴和β轴的定子电压;σ为漏感系数。参考模型与可调模型输出(转子磁链) 的差值定义为:e =ψr - ψ3r ( 4)利用波波夫超稳定理论推导得出估算转子的自适应收敛率为[6 ] :ωr = kp +kiSe ( 5)式中: kp、ki 分别为自适应结构PI调节器中的比例系数和积分常数。基于MRAS的转速、辨识的具体步骤为:选取电压模型为参考模型、电流模型为理想模型,构造一个模型参考自适应系统,并选择合适的自适应规律,使可调模型的转速逼近真实的电机转速。该方法结构框图如图2所示。52基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 《自动化仪表》第31卷第2期 2010年2月图2 模型参考自适应系统框图Fig. 2 Block diagram ofMRAS自适应机构采用PI调节器,即选择比例积分作为自适应规律。在模型参考自适应系统中,参考模型应该是理想的,即式( 2)应能始终映射出电动机的真实状态。该方程中定子电阻Rs 是一个变化的参数, Rs若不准确,对低频积分结果影响会很大。另外,采用低通滤波器来代替纯积分环节,可以有效克服积分器的部分缺陷,如误差积累或直流漂移问题;但在频率接近或低于截止频率时,所产生的幅度和相位偏差会严重影响磁链估计的精确性。2. 1. 2 改进型模型参考自适应系统模型参考自适应结构的优势在于模型的输出不必是实际的转子磁链,只要是与其相关的辅助变量即可。因此,可采用新的辅助变量作为模型的输出,构造出其他的MRAS速度辨识方法。将图2进行改进,可以得出相应的原理方框图,如图3所示。图3 改进型模型参考自适应系统框图Fig. 3 Block diagram of imp rovedMRAS参考模型的定子电压矢量方程可写成以下形式,即:LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtLmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(6)式中: Ls =Lsl + Lm 为d2q坐标系下的等效二相定子绕组的自感。在基于转子磁场定向的矢量控制中, 由其等效电路可以看出,εr =LmLrdψrdt为转子磁链矢量生成的感应电压,于是式(6)可以转换为:εrα =LmLr×dψrαdt= usα - Rs isα - σLs ×disαdtεrβ =LmLr×dψrβdt= usβ - Rs isβ - σLs ×disβdt(7)2. 2 转速控制模块在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳控制效果。基于上述问题考虑,本文利用RBF神经网络对PID 控制器的参数进行在线调整。基于RBF神经网络的PID控制系统如图4所示。图4 基于RBF神经网络的P ID控制系统Fig. 4 P ID control system based on RBF neural network系统的控制误差为:e ( k) = r( k) - y ( k) (8)PID的输入为:x ( 1) = e ( k) - e ( k - 1)x ( 2) = e ( k)x (3) = e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) (9)采用增量式PID的控制算法具体表达式为:u ( k) = u ( k - 1) + kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ]Du = kp [ r( k) - y ( k) ] + ki [ e ( k) ] +kd [ e ( k) - 2e ( k - 1) + e ( k - 2) ] ( 10)神经网络整定性能指标函数为:J ( k) =12[ r( k) - y ( k) ]2 ( 11)由梯度下降法,可得[ 7 ] :Δkp = - η9J9kp= - η9J9y×9y9Du×9Du9kp=ηe ( k)9y9Dux ( 1)Δki = - η9J9ki= - η9J9y×9y9Du×9Du9ki=ηe ( k)9y9Dux (2)Δkd = - η9J9kd= - η9J9y×9y9Du×9Du9kd=ηe ( k)9y9Dux (3)(12)式中:η为学习速率。被控对象的输出对控制输入变化的灵敏度信息Jacobian阵信息算法为:9y9Du≈9yL ( k)9Du=∑mj = 1ωj hjcji - u ( k)b2j(13)式中: hj为第j个隐含层点输出; cji为高斯转换函数的中心位置参数; bj 为第j个隐节点高斯函数的宽度参数。该神经网络的结构为3 - 6 - 1,即输入层有3个节点,隐含层有6个节点,输出层有1 个节点,学习率为53基于MRAS的交流异步电机变频调速系统研究 熊 祥,等© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol131 No12 February 20100. 25, a = 0. 05,β= 0. 01, PID初值= [ 0. 03, 0. 001, 0. 1 ] ,权重初值= [ 3, 4, 1 ] ,采样周期为0. 001。由于RBF神经网络PID控制器不能直接用传递函数加以描述,若简单地应用Simulink,则将无法对其进行仿真。本文中RBF神经网络PID控制器采用Matlab中的s2function实现[ 8 ]。2. 3 转矩控制模块和磁链控制模块转矩控制器和磁链控制器均采用PI控制算法,可得:Iq3= kp ( T3e - Te ) + ki ∫( T3e - Te ) dt ( 14)I3d = kp ( phir3- phir) + ki ∫( phir3- phir) dt (15)式中: kp、ki 分别为比例增益系数和积分增益系数。2. 4 仿真实验结果及分析采用上述仿真模型,对矢量控制变频调速系统进行空载及恒速加载运行仿真。当负载转矩值为0 时,得到的异步电机定子电流、转速、转矩仿真图形如图5所示。图5 定子电流、转速、转矩仿真图形Fig. 5 Simulation curves of current, rotating speed,torque of the stator选用的异步电动机有关参数如下: 额定数据为41 kW、380V、4极、50 Hz、转动惯量J =1. 662 kg·m2、Rs =0. 087Ω、Rr =0. 228Ω、Ls =Lr =0. 8mH、Lm =34. 7mH。逆变器电流直流母线电压为780V;转子磁链参考值取0. 96Wb;在powerful中指定所有的状态变量初始条件为0,或者对异步电机设定初始条件为[ 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0 ] ,这样就可以在停止状态启动电机。为了加快仿真速度,采用ode23 t仿真算法。电机启动阶段,磁链和电磁转矩处于上升阶段,在开始空载状态下,电磁转矩最后下降为0。在t =0 s、1 s时,由于转速给定的量从60 rad / s瞬间跳到80 rad / s,而在启动时,转子转速在0. 5 s已经趋于稳定状态,因此,定子电流在启动时有较大的变化,转矩电流和电磁转矩在启动及给定速度指令改变时有超调。在系统的自动调节下,转矩电流和电磁转矩量开始慢慢降低并趋于稳定。从仿真可以看出,在该控制系统所采用的控制方法下,系统具有良好的静态性能和动态性能,定子电流正弦度较好;且估计的转速稳态精度好,能准确地跟踪电机转速的变化;电机的机械角速度能够很快跟踪给定机械角速度的变化,电机具有良好的启动性能。实际转速与辨识转速仿真图形比较如图6所示。图6 实际转速与辨识转速仿真图形比较Fig. 6 Comparison between actual and identification rotating speed3 结束语本仿真试验利用易于测量的电机定子电压和电流,结合矢量控制和MRAS原理,实时辨识电机转速。通过理论分析和仿真研究,应用模型参考自适应方法估算交流异步电机转子转速,计算量小,收敛速度快。仿真结果验证了该系统的可行性和有效性。参考文献[ 1 ] CirrincioneM, PucciM. 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