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1、(10)授权公告号 CN 102593862 B(45)授权公告日 2014.11.05CN102593862B(21)申请号 201210023332.2(22)申请日 2012.02.02H02J 3/38(2006.01)(73)专利权人广西师范大学地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号(72)发明人廖志贤 罗晓曙 闭金杰 何婷婷(74)专利代理机构桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112代理人王俭CN 101847876 A,2010.09.29,CN 201947196 U,2011.08.24,CN 102288820 A,2011.12.21,WO 2
2、009/145380 A1,2009.12.03,CN 102142693 A,2011.08.03,(54) 发明名称一种光伏并网逆变器及其控制方法(57) 摘要本发明公开了一种光伏并网逆变器及其控制方法，逆变器包括最大功率点跟踪模块、功率开关管对象、等效滤波器、锁相环、电网扰动测量模块、电流变送器、电压变送器和BP神经网络控制模块，电压变送器的输出端连接至锁相环的输入端；BP神经网络控制模块分别与最大功率点跟踪模块和锁相环的输出端、电网扰动测量模块的输出端、电流变送器的输出端相连，作为BP神经网络控制模块的三个输入端；BP神经网络控制模块的输出端与功率开关管对象输入端相连，功率开关管对象的
3、输出端与等效滤波器的输入端连接。本发明具有更高的智能和输出精度，并能适应各种电网环境，能提高光伏并网发电系统的稳定性和可靠性。(51)Int.Cl.(56)对比文件审查员 周凤权利要求书2页 说明书7页 附图7页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利权利要求书2页 说明书7页 附图7页(10)授权公告号 CN 102593862 BCN 102593862 B1/2页21.一种光伏并网逆变器的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)设置一个包括最大功率点跟踪模块、功率开关管对象、等效滤波器、锁相环、电网扰动测量模块、电流变送器、电压变送器和用于同步控制的BP神经网络控制模块的光
4、伏并网逆变器；(2)公共电网(1)电压分别与光伏并网逆变器中的电压变送器和电网扰动测量模块的输入端相连接，电压变送器输出端连接至锁相环的输入端，锁相环输出的电网电压的频率与相位信号与光伏电池板的电压和电流经最大功率点跟踪模块后输出的电流信号相乘后作为BP神经网络控制模块的一个输入信号；公共电网电压经过电网扰动测量模块后输出的电压信号作为BP神经网络控制模块的第二个输入信号；馈入电网的电流经电流变送器后得到电流信号作为BP神经网络控制模块的第三个输入信号；(3)BP神经网络控制模块的输出端与功率开关管对象输入端相连，三个输入信号经BP神经网络控制模块计算后，输出至功率开关管对象，功率开关管对象的
5、输出信号受到公共电网的扰动后，经过等效滤波器，输出电流馈入公共电网；所述BP神经网络控制模块的学习算法采用了改进的BP神经网络控制算法，即误差反向传播学习算法：在误差反向传播学习算法中，引入动量项可变速率学习算法，同时引入包含历史累积经验信息的动量项，采用的代价函数令w(k)为k时刻的连接权系数，(k)为k时刻的学习速率，为k时刻的负梯度，则连接权系数调整算法为：上式中常量为动量因子，01，常量为变速因子，学习速率在迭代过程中根据代价函数的负梯度和动量、变速因子的共同作用结果自适应进行调整，对不同的连接权系数进行不同的学习速率调整，使得代价函数在超曲面上不同方向按各自最合理的速率向极小点逼近，
6、即控制系统输出与期望输出值的误差逼近0，从而实现光伏并网逆变器输出电流与电网同步；最大功率点跟踪模块(9)输出端输出的是电流；锁相环(8)的输出端输出的是电网电压的频率与相位信号；将最大功率点跟踪模块(9)和锁相环(8)的输出端输出信号相乘得到导师信号；电网扰动测量模块(5)的输出信号为公共电网(1)电压经过电网扰动测量模块(5)后的电压信号；电流变送器(3)的输出信号为馈入电网的电流流经电流变送器(3)后产生的电流信号。2.实现权利要求1控制方法的装置，包括最大功率点跟踪模块、功率开关管对象、等效权 利 要 求 书CN 102593862 B2/2页3滤波器、电网扰动测量模块、电流变送器和电
7、压变送器，其特征是：还包括锁相环和BP神经网络控制模块，电压变送器的输出端连接至锁相环的输入端；BP神经网络控制模块分别与最大功率点跟踪模块和锁相环的输出端、电网扰动测量模块的输出端、电流变送器的输出端相连，作为BP神经网络控制模块的三个输入端；BP神经网络控制模块的输出端与功率开关管对象输入端相连，三个输入端的信号经BP神经网络控制模块计算后，输出至功率开关管对象，功率开关管对象的输出端与等效滤波器的输入端连接。3.如权利要求2所述的装置，其特征在于：所述的BP神经网络控制模块是一个三层网络结构，分为输入层、隐含层和输出层，隐含层和输出层的激活函数为Sigmoid型函数式中，0控制激活函数的
8、平坦程度，1控制激活函数的水平偏值；其中，输入层由3个神经元组成，隐含层由p个神经元组成，输出层由1个神经元组成，输入层至隐含层的连接权为wij,i1,2,3；j1,2,p隐含层至输出层的连接权为vj1,j1,2,p输入层的输入向量为Xx1,x2,x3IGrid，IREF，UF隐含层第j个神经元的输入和输出分别为bjf(sj),j1,2,p输出层的输出为权 利 要 求 书CN 102593862 B1/7页4一种光伏并网逆变器及其控制方法技术领域0001 本发明涉及电力电子非线性智能控制领域，具体涉及一种基于BP神经网络的光伏并网逆变器及其控制方法。背景技术0002 光伏并网发电是太阳能发电的
9、主流技术，该技术涉及半导体新材料、电力电子新技术、现代控制理论于一体，是当今世界新能源利用的研究热点技术之一。光伏并网逆变器是一种将太阳能电池输出的直流电转变为交流电的电路装置(DC-AC)，是一种强非线性系统。对于DC-AC开关功率逆变器这种强非线性系统，常规的线性控制算法无法取得满意的效果，线性化模型难以真实地从物理本质上揭示逆变器的各种动态特性，因而就很难进一步提高系统的各种性能。0003 目前，光伏并网逆变器的同步控制多采用线性控制方法，如PI控制、滞环控制、无差拍控制等。这些线性控制方法因算法简单而被广泛应用于光伏并网逆变器的同步控制中，但它们在实际应用中的缺陷显而易见：PI控制的缺
10、点是幅值和相位存在原理性误差，而且该误差的改善与系统的稳定性是一对矛盾；滞环控制由于开关频率不固定，开关管所承受的电压应力较大，实际设计难度大；无差拍控制则要求有精确的负载和系统模型，在具体应用中受到限制；线性控制方法存在的这些缺点很大程度上影响了光伏并网逆变器的可靠性和输出精度。0004 另外，光伏并网逆变器的负载是电网，而电网是一个复杂的非线性系统，它存在多种不确定因素，具有难以确切描述的非线性特性，这就要求光伏并网逆变器具有自组织、自学习、自适应能力以及较强的容错能力，传统的线性化控制方法已经无法满足这样的要求。发明内容0005 本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种具有更高的智能
11、和更高的输出精度，并能适应各种电网环境，能提高光伏并网发电系统的稳定性和可靠性的光伏并网逆变器及其控制方法。0006 本发明的目的是通过下述的技术方案来实现的：0007 一种光伏并网逆变器，包括最大功率点跟踪模块、功率开关管对象、等效滤波器、锁相环(PLL)、电网扰动测量模块、电流变送器、电压变送器和BP(Back Propagation)神经网络控制模块，电压变送器的输出端连接至锁相环的输入端；BP神经网络控制模块分别与最大功率点跟踪模块和锁相环的输出端、电网扰动测量模块的输出端、电流变送器的输出端相连，作为BP神经网络控制模块的三个输入端；BP神经网络控制模块的输出端与功率开关管对象输入端
12、相连，三个输入端的信号经BP神经网络控制模块计算后，输出至功率开关管对象，功率开关管对象的输出端与等效滤波器的输入端连接。0008 所述的BP神经网络控制模块为三层网络结构，分为输入层、隐含层和输出层。0009 所述的BP神经网络控制模块为DSP、FPGA或单片机。说 明 书CN 102593862 B2/7页50010 一种光伏并网逆变器的控制方法，包括以下步骤：0011 (1)设置一个包括最大功率点跟踪模块、功率开关管对象、等效滤波器、锁相环、电网扰动测量模块、电流变送器、电压变送器和BP神经网络控制模块的光伏并网逆变器，公共电网电压分别与电压变送器和电网扰动测量模块的输入端相连接，电压变
13、送器输出端连接至锁相环的输入端，锁相环输出的电网电压的频率与相位信号与光伏电池板的电压和电流经最大功率点跟踪模块后输出的电流信号相乘后作为BP神经网络控制模块的一个输入信号；0012 公共电网电压经过电网扰动测量模块后输出的电压信号作为BP神经网络控制模块的第二个输入信号；0013 馈入电网的电流经电流变送器后得到电流信号作为BP神经网络控制模块的第三个输入信号；0014 (2)BP神经网络控制模块的输出端与功率开关管对象输入端相连，三个输入端的信号经BP神经网络控制模块计算后，输出至功率开关管对象，功率开关管对象的输出信号受到公共电网的扰动后，经过等效滤波器，输出电流馈入公共电网。0015
14、所述最大功率点跟踪模块和锁相环的输出端输出的是光伏电池板的电压和电流经最大功率点跟踪模块后输出的电流信号与锁相环输出的电网电压的频率与相位信号相乘得到导师信号。0016 所述的电网扰动测量模块的输出信号为公共电网电压经过电网扰动测量模块后的电压信号。0017 所述的电流变送器的输出信号为馈入电网的电流流经电流变送器后产生的电流信号。0018 所述的光伏并网逆变器控制方法的整体过程为：0019 光伏电池板的电压UPV和电流IPV经最大功率点跟踪模块后输出IMPPT，IMPPT与锁相环的输出相乘得到导师信号IREF，所得到的导师信号IREF作为BP神经网络控制模块的一个输入量；公共电网电压UGri
15、d分别与电压变送器、电网扰动测量模块的输入端相连接，电压变送器输出端连接至锁相环的输入端，电网扰动测量模块的输出UF连接到BP神经网络控制模块的另一个输入端；馈入电网的电流IGrid经电流变送器后得到IGrid，作为BP神经网络控制模块的第三个输入，因此，本发明所采用的BP神经网络控制模块的输入信号矢量包含三个输入分量，即IGrid，IREF，UF；BP神经网络控制模块的输出与功率开关管对象输入端相连；功率开关管对象的输出受到公共电网的扰动(等效为相加)后，经过等效滤波器模块，输出电流IGrid馈入公共电网。0020 其中：0021 最大功率点跟踪模块计算出当前的最大功率点输出电流IMPPT，
16、锁相环模块计算出电网电压的频率与相位，最大功率点跟踪模块与锁相环模块的输出相乘后产生导师信号0022 0023 电网扰动测量模块实时检测电网电压信号，采样后输出作为BP神经网络控制模块的一个输入UF。功率开关管对象是从具体的功率开关电路模块抽象出来的通用模型，该模型应适用于当前的各种逆变电路拓扑结构，功率开关管对象模块受BP神经网络控制模说 明 书CN 102593862 B3/7页6块输出量的控制。0024 等效滤波器模块对输出电流进行滤波，其模型等效为0025 所述BP神经网络控制模块是一个三层网络结构，分为输入层、隐含层和输出层，隐含层和输出层的激活函数为Sigmoid型函数0026 0027 式中，0控制激活函数的平坦程度，1控制激活函数的水平偏值。0028 其中，输入层由3个神经元组成，隐含层由p个神经元组成，
