针对脉宽调制电流源型换流器(pulse-width modulated current source converter,PWM-CSC)的超导磁储能(superconducting magnetic energy storage,SMES)系统,设计了一款自适应分数阶滑模控制(adaptive fractional-order sliding-mode co...针对脉宽调制电流源型换流器(pulse-width modulated current source converter,PWM-CSC)的超导磁储能(superconducting magnetic energy storage,SMES)系统,设计了一款自适应分数阶滑模控制(adaptive fractional-order sliding-mode control,AFOSMC)策略。首先,将SMES系统的非线性、参数不确定性、未建模动态、以及外部扰动聚合成一个广义扰动,并利用滑模状态扰动观测器(sliding-mode state and perturbation observer,SMSPO)在线估计该扰动值。随后,通过分数阶滑模控制(fractional-order sliding-mode control,FOSMC)实时地对该扰动进行完全补偿,从而显著提高SMES系统的鲁棒性并获得全局一致的控制性能。同时,AFOSMC仅需测量SMES系统的d-q轴电流,并且采用扰动的实时估计值替代上限值进行补偿,因而其易于实现且具有更为合理的控制成本。该文进行了4种算例研究,即:1)有功功率和无功功率调节;2)电网故障下的系统恢复;3)新能源接入的功率波动平抑;4)参数不确定时的鲁棒性。仿真结果表明,AFOSMC相较于其他算法,具有最强的鲁棒性和最佳的动态响应性能。最后,基于dSpace的硬件在环(hardware-in-loop,HIL)实验验证了其硬件可行性。展开更多
文摘针对脉宽调制电流源型换流器(pulse-width modulated current source converter,PWM-CSC)的超导磁储能(superconducting magnetic energy storage,SMES)系统,设计了一款自适应分数阶滑模控制(adaptive fractional-order sliding-mode control,AFOSMC)策略。首先,将SMES系统的非线性、参数不确定性、未建模动态、以及外部扰动聚合成一个广义扰动,并利用滑模状态扰动观测器(sliding-mode state and perturbation observer,SMSPO)在线估计该扰动值。随后,通过分数阶滑模控制(fractional-order sliding-mode control,FOSMC)实时地对该扰动进行完全补偿,从而显著提高SMES系统的鲁棒性并获得全局一致的控制性能。同时,AFOSMC仅需测量SMES系统的d-q轴电流,并且采用扰动的实时估计值替代上限值进行补偿,因而其易于实现且具有更为合理的控制成本。该文进行了4种算例研究,即:1)有功功率和无功功率调节;2)电网故障下的系统恢复;3)新能源接入的功率波动平抑;4)参数不确定时的鲁棒性。仿真结果表明,AFOSMC相较于其他算法,具有最强的鲁棒性和最佳的动态响应性能。最后,基于dSpace的硬件在环(hardware-in-loop,HIL)实验验证了其硬件可行性。
