一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法   0    0

本发明涉及一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法，首先搭建直流微电网多模态切换系统，并采用物理学原理以及T‑S模型的方法去表达直流微电网多模态切换系统的非线性动态。考虑到网络延时通信的多模态切换对于直流微电网的稳定运行非常重要，针对直流微电网的网络延时多模态切换问题设计基于延时补偿的可达集切换控制器，使得直流微电网系统能够稳定运行，并保证其稳态性能。

1.一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1：搭建直流微电网多模态切换系统；其中，所述直流微电网多模态切换系统包括光伏发电板、DC/DC模块、双向DC/DC模块、铅酸电池和直流负载；所述光伏发电板通过所述DC/DC模块与所述直流负载连接；所述铅酸电池通过所述双向DC/DC模块与所述直流负载连接；所述光伏发电板还与所述铅酸电池连接；
步骤S2：根据物理学原理以及T-S模型的表达方法，建立直流微电网多模态切换系统模型；
步骤S3：设计基于可达集切换网络延时估计器，用以使得直流微电网系统网络延时的信号摄动被限定在一定的界限内；
步骤S4：设计基于延时补偿的可达集切换控制器，用以使得直流微电网系统能够稳定运行，并保证其稳态性能。
其中，所述步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：在欠功率模式下，建立带升压转换器的铅酸电池动态模型，如公式(1)所示：
式中，LA表示铅酸电池，φm，LA是流入电源内部的电流，φ1，LA是流入电阻R1，LA的电流，R0，LAR1，LAR2，LA是铅酸电池内部的电阻，C0，LA和C1，LA是铅酸电池内部的电容，LLA是双向DC/DC转换器的电感，u3表示双向DC/DC转换器工作在升压模式的控制输入，v0，LA表示电阻R0，LA的两端电压，vLA是铅酸电池输出端电压，Gp，LA是铅酸电池内部参数， 是它的导数，vPN，LA是电阻R0，LA和R2，LA之间的端点对地电压， 是它的导数，φp，LA是电阻R0，LA和R2，LA之间的端点对地电流；
带降压转换器的光伏发电动态模型如公式(2)所示：
式中，PV表示光伏发电板，φPV和vPV分别是光伏发电板的电流和电压，CPV和C0，PV分别是光伏发电板的输出电容和输入电容，LPV的光伏发电板的输出电感，R0，PV和RL，PV和RM，PV是光伏发电板的电阻，φL，PV是流过电感LPV的电流，VD，PV是二极管两端电压，φ0，PV和v0，PV分别是流过电阻R0，PV的电流和R0，PV两端电压，u1是表示双向DC/DC转换器工作在降压模式的控制输入；
在欠功率模式下，光伏电源和铅酸电池都可以提供给直流负载；根据戴维南定理得：
v0，LA＝φ0，LARline，LA+(φ0，LA+φ0，PV)Rload，
v0，PV＝φ0，PVRline，PV+(φ0，LA+φ0，PV)Rload，   (3)
式中Rline，LA和Rline，PV分别是铅酸电池和光伏系统中电力线的电阻，Rload是负载电阻。
为了光伏发电板达到MPPT的输出效果，可由下式计算:
其中L和C0是转换器内部的电感与电容；u表示占空比取值u∈[0，1]；φpv是太阳能光伏的输出电流，v*是最大功率追踪的参考电压误差； 其中电子储能q＝1.6
×10-19C， 是结构性的特征参数取值在φ∈[1,5]，玻尔兹曼常数K＝1.3805×10-23J/OK，T是太阳能光伏温度；np是并行发电单元与串级发电单元的数量；Irs是逆饱和电流；
令e0，LA＝v0，LA-vref，e0，PV＝v0，PV-vref,ePV＝vPV-v*；结合公式(1)—(4)，得到以下的微分方程：
令x (t)＝[φ1，LA  φm，LA  e0 ，LA  epv  φL，PV  e0 ，PV]T ,并选择
作为模糊前件变量,那么非线性
系统由以下模糊系统表达：
系统规则 如果z1是 z2是 ……，直到z10是 那么
式中 为第l个模糊推理规则； r是推理规则的数量； 是模
糊集； 和 分别表示系统状态和控制输入，其中 表示系统状态
矩阵的阶，其中 表示系统控制输入矩阵的阶； 是可测量的变量；
第l个局部模型{Al，Bl}和干扰ω(t)定义如下：
k1＝C0，LARload，k2＝C0，PVRload，k3＝Rline，LA+Rload，k4＝Rline，PV+Rload，步骤S22：在可接受功率模式下，系统模型如下：
令e0，PV＝v0，PV-vref和ePV＝vPV-v*，其中v*在式(5)中定义，vrefis输出电压参考值；x(t)＝[ePV φL，PV e0，PV]T，选择 作为模糊前件变量，得到增益的模糊系统如
下：
系统规则 如果z1是 z2是 ……，z4是 那么
式中 表示第l个模糊推理规则； r推理规则的个数； 是模糊
集； 和 分别表示系统状态和控制输入，其中 表示系统状态矩
阵的阶，其中 表示系统控制输入矩阵的阶； 是测量变量；第l个局
部模型{Al，Bl}和干扰项ω(t)得出如下：
步骤S23：在过功率模式下，系统模型如下：
在过剩功率模式下，将光伏电源提供给直流负载和铅酸蓄电池；根据基尔霍夫定律，得：
令x(t) ＝[φ1，LA  φm ，LA  φL，LA  epv  φL，PV  e0 ，PV]T并选择
作为模糊前件变量，增益模糊系统由以
下得到：
系统规则 是 z2是 ……，z9是 那么
其中 表示第l个模糊推理规则； 中r是推理规则的个数； 是
模糊集； 和 分别表示系统状态和控制输入，其中 表示系统状
态矩阵的阶，其中 表示系统控制输入矩阵的阶； 是可测量的变量；
第l个局部变量{Al，Bl}和干扰项ω(t)由下式得出：
步骤S24：基于欠功率、可接受和过功率三种模式，经过离散化进一步建立互为切换的离散系统模型如下：
x(t+1)＝Ai(μ)x(t)+Bi(μ)u(t)+Di(μ)d(t)，   (15)
式中， i∈
[1，2，3]，这里的i表示切换系统的个数。

2.根据权利要求1所述的一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法，其特征在于：所述步骤S3具体步骤如下：
步骤S31：考虑网络延时的多模态切换，输出信号为：
式中 是系统输出，其中 表示系统输出矩阵的阶，Ci是输出矩阵，∈表示
未知的网络延时；
首先将延时定义为如下的扰动：
ω(t)＝Ci[x(t-∈)-x(t)]，   (17)
从式(17)中看出，将式(16)的公式输入信号改写如下：
定义 并引入模糊变量σ(μ)；从式(15)和(18)可得：
其中，
基于增益模糊系统(19)，构造了一个观测器如下：
式中 是一个辅助系统的状态；进一步定义：
是属于非奇异矩阵，并且
从式(19)到(23)得：
由于 是非奇异矩阵，式(24)中的估计误差系统写为：
式中，
假设网络延时信号的扰动是有界的，且满足以下不等式：
式中， 是一个正数；
找到尽可能小的可达集： 和 使式(24)和(25)保持
t≥0}；
估计误差系统(24)的可达集以椭球为界：
其中，P＝PT＞0；
步骤S32：建立以下Lyapunov函数：
V(t)＝εT(t)Pε(t),   (28)
其中， 是一个正定对称矩阵；
令0＜γ＜1，则有：
其中，
当 有式(29)推出，
得出ΔV(t)＜0时，ΔV(t)＝V(t+1)-V(t)；
通过锥补定理把式(30)中转化为线性矩阵不等式，得到：
令 并提取模糊前件变量，那么得到：估计误差系统(16)的可达集
在 是 有 界的 ，如 果存 在 正 定对 称 矩阵
观测器增益矩阵 和标量 γ＞0，
所有 以下线性矩阵不等式成立：
Φl＜0，1≤l≤r，   (32)
式中，
并且
步骤S33:计算相应的模糊观测器增益，如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于网络延时补偿的直流微电网多模态切换控制方法，其特征在于：所述步骤S4具体步骤如下：
步骤S41：根据增广观测器(21)，设计补偿控制器为：
式中
将式(38)代入式(15)，得到：
其中
步骤S42：将式(36)中的闭环控制系统重构如下：
式中
根据以下Lyapunov函数：
式中
其中
由式(37)—(40)得到：
其中
此外，定义乘法 由式(37)得：
由式(41)—(43)知以下不等式成立：
其中
为了将不等式(44)转换为线性矩阵不等式，直接将 指定为：
式中 是非奇异矩阵，并且
步骤S43：由J(t)＜0，得：
得出：
定义 则有：
步骤S44：进一步得到如下结论，公式(35)中的模糊控制器保证模糊系统(36)的可达集在 内是有界的，如果存在矩阵
并且标
量 γ＞0，得到以下线性矩阵不等式成立：
Σl＜0，1≤l≤r   (49)
式中，
Φl(2)＝G(1)Bl-JG(3)，
Φl(4)＝G(2)Bl-G(3)，
Φl(6)＝G(4)Bl-JG(3)，
Φl(8)＝G(5)Bl-G(3)，
控制器增益可以被计算如下：
步骤S44：将最小化 的可达集问题转化为矩阵不等式 和(49)的求解，其
中 得到 假设扰动是有界的，即：
其中 是一个标量；
找到尽可能小的可达集，如下所示：
和 使得式(39)和(51)满足t≥0}   (53)
此时闭环控制系统(36)的可达集受以下椭球体的限制：
其中