基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置与流程

本发明涉及电数据处理，尤其涉及一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置。

背景技术：

1、2023年发布的《电化学储能系统储能变流器技术要求》中，明确区分了电网对称和不对称电压故障，要求储能变流器根据电网的正序和负序电压水平注入相应的正序和负序无功电流，从而能够更精确地支持网压恢复，同时技术要求中也严格规定了储能变流器对电网故障的动态无功支撑电流响应时间不大于30ms，并且在网压恢复后30ms内能够退出主动提供动态无功电流。

2、针对网压不对称情况，国内外众多学者对储能变流器的模型预测控制方法进行了广泛的研究，提出的控制方法大多是通过功率补偿的方式，使储能变流器工作过程中的电压或电流等保持三相平衡或趋于理想正弦波，如使三相输出电流平衡、抑制输出功率二倍频波动等。然而，考虑到在网压不对称的情况下对储能变流器进行控制时，需要同时控制正序和负序下多个电流变量，还需要能够动态、快速的响应储能变流器不同的使用/调整需求。此外，现行的储能变流器缺少适配的控制方式以实现对储能变流器的精准控制需求，因此，如何提高对储能变流器的控制精准性，控制需求响应灵活性显得尤为重要。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置，能够提高储能变流器其输出正负序电流的控制精准性、提高各序电流的跟踪速度、减少储能变流器对电网故障的动态响应时间。

2、为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，所述方法应用于储能变流器对应的控制电路中，所述方法包括：

3、根据预设的采样参数，对所述控制电路中多个预设的电参数执行数据采集操作，得到与每个所述电参数对应的参数采集数据；所述采样参数包括采样周期及其对应的至少一个采样时刻；

4、对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，所述参数处理至少包括针对电压与电流的正负序分离；

5、根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，所述储能变流器包括多个开关模式，所述模型预测结果包括与每个所述采样时刻的在后采样时刻对应的电流数值集合，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与每个所述开关模式对应的预测电流值；

6、对于每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合，根据预设的数据筛选要求，对该电流数值集合中的每个所述预测电流值执行数据计算与数值筛选，得到该采样时刻与所述数据筛选要求匹配的目标价值数值；

7、根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，以设置所述储能变流器在所述在后采样周期中执行的所述开关模式。

8、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所有所述电参数包括所述控制电路中的电压、电流；所有所述电参数对应的参数采集数据包括多个电压采集数据、多个电流采集数据；

9、所述对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，包括：

10、根据设置的正负序分离算法，对所有所述电参数对应的参数采集数据执行正负序分离处理，得到与每个所述参数采集数据对应的目标分离数据，所有所述目标分离数据包括电压正序分离数据、电压负序分离数据、电流正序分离数据、电流负序分离数据；

11、将所有所述目标分离数据确定为与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果。

12、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述分序模型包括多个用于执行电流值预测的模型预测函数，每个所述模型预测函数匹配一种所述目标分离数据，每个所述目标分离数据的数据类型包括电压正序类型、电压负序类型、电流正序类型、电流负序类型中的任一种；所有所述模型预测函数包括电流正序函数以及电流负序函数，所述电流正序函数包括正序直轴函数以及正序交轴函数；所述电流负序函数包括负序直轴函数以及负序交轴函数；

13、所述根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，包括：

14、根据每个所述目标分离数据其对应的所述数据类型，确定与该目标分离数据匹配的目标模型预测函数；

15、对于每个所述目标分离数据，根据该目标分离数据匹配的所述目标模型预测函数，对该目标分离数据执行与所述目标模型预测函数匹配的数据计算，得到与该目标分离数据对应的目标计算结果；

16、将所有所述目标分离数据对应的所述目标计算结果确定为与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果。

17、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述正序直轴函数对应的计算公式如下：

18、

19、所述正序交轴函数对应的计算公式如下：

20、

21、所述负序直轴函数对应的计算公式如下：

22、

23、所述负序交轴函数对应的计算公式如下：

24、

25、其中，p对应正序分量，n对应负序分量，r为滤波电感等效串联电阻，ts为所述采样周期，l为储能变流器的网侧滤波电感，k为与所述采样周期对应的采样时刻，k+1为该采样时刻对应的在后采样时刻；ω为电网角频率为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的直流侧电流正负序d-q分量；为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的直流侧电压正负序d-q分量；为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的交流侧电压正负序d-q分量，为k+1时刻的电流正负序d-q分量对应的所述预测电流值。

26、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与所述正序直轴函数对应的正序直轴电流值、与所述正序交轴函数对应的正序交轴电流值、与所述负序直轴函数对应的负序直轴电流、与所述负序交轴函数对应的负序交轴电流；

27、所述对于每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合，根据预先构建的价值函数，结合预设的标准电流值以及筛选要求，对该电流数值集合中的每个所述预测电流值执行差值计算与数值筛选，得到目标价值数值，包括：

28、对于每个所述采样时刻，将该采样时刻对应的所述正序交轴电流值、所述负序直轴电流、所述负序直轴电流以及所述负序交轴电流，输入预先构建的价值函数，得到与该采样时刻对应的价值数值集合，每个所述采样时刻对应的所述价值数值集合包括多个价值数值，每个所述目标价值数值关联一种所述开关模式；

29、对于每个所述采样时刻对应的所述价值数值集合，从该价值数值集合中选取数值最小的目标价值数值，同时将与所述目标价值数值关联的所述开关模式确定为目标开关模式。

30、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述价值函数对应的计算公式为：

31、

32、其中，为电流正序分量对应的第一标准值，为电流正序分量对应的第二标准值、为电流负序分量对应的第三标准值、为电流负序分量对应的第四标准值。

33、作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，包括：

34、对于每个所述采样时刻，在所述在后采样周期中确定与该采样时刻对应的在后采样时刻；

35、将该采样时刻对应的所述目标开关模式与该采样时刻对应的在后采样时刻执行关联与模式设置，得到与该采样时刻对应的在后采样时刻对应的关联与模式设置结果。

36、本发明第二方面公开了一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制装置，所述装置应用于储能变流器对应的控制电路中，所述装置包括：

37、数据采集模块，用于根据预设的采样参数，对所述控制电路中多个预设的电参数执行数据采集操作，得到与每个所述电参数对应的参数采集数据；所述采样参数包括采样周期及其对应的至少一个采样时刻；

38、参数处理模块，用于对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，所述参数处理至少包括针对电压与电流的正负序分离；

39、预测处理模块，用于根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，所述储能变流器包括多个开关模式，所述模型预测结果包括与每个所述采样时刻的在后采样时刻对应的电流数值集合，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与每个所述开关模式对应的预测电流值；

40、价值计算模块，用于对于每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合，根据预设的数据筛选要求，对该电流数值集合中的每个所述预测电流值执行数据计算与数值筛选，得到该采样时刻与所述数据筛选要求匹配的目标价值数值；

41、设置模块，用于根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，以设置所述储能变流器在所述在后采样周期中执行的所述开关模式。

42、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所有所述电参数包括所述控制电路中的电压、电流；所有所述电参数对应的参数采集数据包括多个电压采集数据、多个电流采集数据；

43、所述参数处理模块对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，的方式具体为：

44、根据设置的正负序分离算法，对所有所述电参数对应的参数采集数据执行正负序分离处理，得到与每个所述参数采集数据对应的目标分离数据，所有所述目标分离数据包括电压正序分离数据、电压负序分离数据、电流正序分离数据、电流负序分离数据；

45、将所有所述目标分离数据确定为与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果。

46、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述分序模型包括多个用于执行电流值预测的模型预测函数，每个所述模型预测函数匹配一种所述目标分离数据，每个所述目标分离数据的数据类型包括电压正序类型、电压负序类型、电流正序类型、电流负序类型中的任一种；所有所述模型预测函数包括电流正序函数以及电流负序函数，所述电流正序函数包括正序直轴函数以及正序交轴函数；所述电流负序函数包括负序直轴函数以及负序交轴函数；

47、所述预测处理模块根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，的方式具体为：

48、根据每个所述目标分离数据其对应的所述数据类型，确定与该目标分离数据匹配的目标模型预测函数；

49、对于每个所述目标分离数据，根据该目标分离数据匹配的所述目标模型预测函数，对该目标分离数据执行与所述目标模型预测函数匹配的数据计算，得到与该目标分离数据对应的目标计算结果；

50、将所有所述目标分离数据对应的所述目标计算结果确定为与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果。

51、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述正序直轴函数对应的计算公式如下：

52、

53、所述正序交轴函数对应的计算公式如下：

54、

55、所述负序直轴函数对应的计算公式如下：

56、

57、所述负序交轴函数对应的计算公式如下：

58、

59、其中，p对应正序分量，n对应负序分量，r为滤波电感等效串联电阻，ts为所述采样周期，l为储能变流器的网侧滤波电感，k为与所述采样周期对应的采样时刻，k+1为该采样时刻对应的在后采样时刻；ω为电网角频率为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的直流侧电流正负序d-q分量；为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的直流侧电压正负序d-q分量；为所述储能变流器在不同所述开关模式对应的交流侧电压正负序d-q分量，为k+1时刻的电流正负序d-q分量对应的所述预测电流值。

60、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与所述正序直轴函数对应的正序直轴电流值、与所述正序交轴函数对应的正序交轴电流值、与所述负序直轴函数对应的负序直轴电流、与所述负序交轴函数对应的负序交轴电流；

61、所述价值计算模块对于每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合，根据预先构建的价值函数，结合预设的标准电流值以及筛选要求，对该电流数值集合中的每个所述预测电流值执行差值计算与数值筛选，得到目标价值数值，的方式具体为：

62、对于每个所述采样时刻，将该采样时刻对应的所述正序交轴电流值、所述负序直轴电流、所述负序直轴电流以及所述负序交轴电流，输入预先构建的价值函数，得到与该采样时刻对应的价值数值集合，每个所述采样时刻对应的所述价值数值集合包括多个价值数值，每个所述目标价值数值关联一种所述开关模式；

63、对于每个所述采样时刻对应的所述价值数值集合，从该价值数值集合中选取数值最小的目标价值数值，同时将与所述目标价值数值关联的所述开关模式确定为目标开关模式。

64、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述价值函数对应的计算公式为：

65、

66、其中，为电流正序分量对应的第一标准值，为电流正序分量对应的第二标准值、为电流负序分量对应的第三标准值、为电流负序分量对应的第四标准值。

67、作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述设置模块根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，的方式具体为：

68、对于每个所述采样时刻，在所述在后采样周期中确定与该采样时刻对应的在后采样时刻；

69、将该采样时刻对应的所述目标开关模式与该采样时刻对应的在后采样时刻执行关联与模式设置，得到与该采样时刻对应的在后采样时刻对应的关联与模式设置结果。

70、本发明第三方面公开了另一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制装置，所述装置包括：

71、存储有可执行程序代码的存储器；

72、与所述存储器耦合的处理器；

73、所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法。

74、本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法。

75、与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

76、本发明实施例中，提供了一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，该方法应用于储能变流器对应的控制电路中，该方法包括：根据预设的采样参数，对控制电路中多个预设的电参数执行数据采集操作，得到与每个电参数对应的参数采集数据；采样参数包括采样周期及其对应的至少一个采样时刻；对所有电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，参数处理至少包括针对电压与电流的正负序分离；根据预设的分序模型，对所有参数处理结果执行模型预测，得到与所有参数处理结果对应的模型预测结果，储能变流器包括多个开关模式，模型预测结果包括与每个采样时刻的在后采样时刻对应的电流数值集合，每个采样时刻对应的电流数值集合包括与每个开关模式对应的预测电流值；对于每个采样时刻对应的电流数值集合，根据预设的数据筛选要求，对该电流数值集合中的每个预测电流值执行数据计算与数值筛选，得到该采样时刻与数据筛选要求匹配的目标价值数值；根据每个采样时刻对应的目标价值数值，对采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，以设置储能变流器在在后采样周期中执行上述的开关模式。可见，实施本发明，设置了针对应用于储能变流器对应的控制电路中电参数的智能采集机制，继而能够对采集到的参数采集数据执行参数处理，实现了前期的电流与电压的正负序分离机制，提高了针对控制电路中电流与电压的正负序分离精准性；进一步的，在完成电流与电压的正负序分离、实现前期的数据准备功能之后，能够基于设置的分序模型，对该参数处理结果实现精准的数据计算，具体为执行模型预测，得到针对每个采样时刻对应的在后采样时刻对应的电流数值集合，且该在后采样时刻对应的电流数值集合包括了与不同开关模式对应的预测电流值，实现了针对运行中的控制电路其在下一采样周期/采样时刻对应开关模式的初步预测与计算，之后，能够对所有的电流数值集合执行数据计算与数值筛选，从而得到与每个采样时刻匹配的目标价值数值，继而，通过与该目标价值数值，对在后采样周期执行开关模式的预测设置，该在后采样周期对应开关模式的预测设置，能够提高各序电流的跟踪速度，有效减少了储能变流器对电网故障的动态无功支撑电流响应时间，更及时的对电网提供电压支撑，也即，有利于提高电网故障时的故障响应速度以及提高储能变流器对电网电压的供电稳定性与可靠性。

技术特征：

1.一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述方法应用于储能变流器对应的控制电路中，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所有所述电参数包括所述控制电路中的电压、电流；所有所述电参数对应的参数采集数据包括多个电压采集数据、多个电流采集数据；

3.根据权利要求2所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述分序模型包括多个用于执行电流值预测的模型预测函数，每个所述模型预测函数匹配一种所述目标分离数据，每个所述目标分离数据的数据类型包括电压正序类型、电压负序类型、电流正序类型、电流负序类型中的任一种；所有所述模型预测函数包括电流正序函数以及电流负序函数，所述电流正序函数包括正序直轴函数以及正序交轴函数；所述电流负序函数包括负序直轴函数以及负序交轴函数；

4.根据权利要求3所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述正序直轴函数对应的计算公式如下：

5.根据权利要求3所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与所述正序直轴函数对应的正序直轴电流值、与所述正序交轴函数对应的正序交轴电流值、与所述负序直轴函数对应的负序直轴电流、与所述负序交轴函数对应的负序交轴电流；

6.根据权利要求5所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述价值函数对应的计算公式为：

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，包括：

8.一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制装置，其特征在于，所述装置应用于储能变流器对应的控制电路中，所述装置包括：

9.一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法。

技术总结
本发明涉及电数据处理领域，公开了一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置，通过实施本发明，设置了针对应用于储能变流器对应的控制电路中电参数的智能采集机制，继而对采集到的参数采集数据执行参数处理，实现了电流与电压的正负序分离；还能够基于设置的分序模型，对该参数处理结果执行精准的数据计算，实现控制电路其在下一采样周期/采样时刻对应开关模式的初步预测与计算，之后能够对所有的电流数值集合执行数据计算与数值筛选，通过与该目标价值数值，对在后采样周期执行开关模式的预测设置，有利于提高各序电流的跟踪速度，有效减少了储能变流器对电网故障的动态无功支撑电流响应时间。

技术研发人员：曾斌
受保护的技术使用者：深圳市艾特网能电能有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5