本发明专利技术涉及光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法。用前次迭代后输出的PID控制参数控制光伏逆变器输出实际波形，对实际波形进行拟合得到拟合波形，将前次迭代后输出的PID控制参数、实际波形以及拟合波形输入BP神经网络，以实际波形相较于拟合波形的整体畸变率作为BP神经网络的误差，以误差减小为期望对PID控制参数进行迭代，在误差足够小时完成迭代得到最佳PID控制参数，并持续检测光伏发电系统所处环境，在环境改变后重新进行迭代确定新的最佳PID控制参数，实现对不同环境条件下光伏发电系统最适用的PID控制参数的确定，使光伏逆变器输出波形更加平滑稳定，提高光伏发电并网质量。提高光伏发电并网质量。提高光伏发电并网质量。
【技术实现步骤摘要】
一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法
[0001]本专利技术涉及光伏发电
，具体涉及一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法。
技术介绍
[0002]随着能源消耗日趋严重以及生态环境的逐渐恶化，清洁能源的开发利用越来越受到人们的重视，光伏发电应运而生。光伏发电是利用半导体材料的光生电效应进行能量转换，将太阳能转化为电能而进行的发电，但由于光伏板所发出的电能为直流电，所以在将光伏发电所得电能输入到交流电网进行传输之前，便需要对光伏板所产生的直流电转换为符合要求的交流电，直流转交流的这一重要过程，便是依靠光伏发电系统中的逆变器实现。
[0003]光伏发电系统中逆变器输出侧也即交流侧所产生的电压电流波形，会因光伏发电系统所处环境，如光照强度和温度改变，以及光伏发电系统中大量非线性器件的影响，而产生谐波，导致逆变器输出的电压电流波形不够平滑与稳定，使光伏发电并网质量较差。
[0004]现有技术中虽然意识到了逆变器输出电压电流波形所包含的谐波问题而进行了改善，但实际上忽略了对逆变器进行控制的PID控制参数对消除逆变器输出波形中谐波的有利效果，也即不同环境下，采用不同的PID控制参数才能够最大化地消除逆变器输出波形中的谐波，但当前光伏发电系统中对逆变器进行控制的PID控制参数是保持不变的，所以无法更好地改善逆变器输出波形，更没有明确给出简单有效的针对不同环境确定最佳PID控制参数的具体方法，使输出波形更为平滑、稳定从而提高光伏发电并网质量。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法，用以解决现有光伏发电系统中逆变器输出电压电流波形不够平滑、稳定从而导致光伏发电并网质量较低的问题，所采用的技术方案具体如下：
[0006]本专利技术的一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法，包括以下步骤：
[0007]以初始PID控制参数控制光伏发电系统中的光伏逆变器输出波形，以设定采样时间采集光伏逆变器输出的波形获取第一迭代周期中的实际电压波形以及实际电流波形，对所获取的实际电压波形以及实际电流波形分别进行拟合得到第一迭代周期中的拟合电压波形以及拟合电流波形；
[0008]将初始PID控制参数、第一迭代周期中的实际电压波形、实际电流波形、拟合电压波形以及拟合电流波形作为输入量输入BP神经网络，调整BP神经网络的权值输出第一次迭代后的PID控制参数；
[0009]以第一次迭代后的PID控制参数控制光伏发电系统中的光伏逆变器输出波形，以设定采样时间采集光伏逆变器输出的波形获取第二迭代周期中的实际电压波形以及实际电流波形，对所获取的实际电压波形以及实际电流波形分别进行拟合得到第二迭代周期中的拟合电压波形以及拟合电流波形；
[0010]将第一次迭代后的PID控制参数、第二迭代周期中的实际电压波形、实际电流波形、拟合电压波形以及拟合电流波形作为输入量输入BP神经网络，以BP神经网络的误差减小为期望调整BP神经网络的权值，输出第二次迭代后的PID控制参数；
[0011]所述BP神经网络的误差为每个迭代周期中实际电压波形与拟合电压波形之间以及实际电流波形与拟合电流波形之间的整体畸变率；
[0012]重复以前次迭代后输出的PID控制参数为本次迭代过程中BP神经网络输入量的迭代过程并，直至作为BP神经网络的误差的整体畸变率小于设定畸变率阈值，以该次迭代后所输出的PID控制参数为最佳PID控制参数，以最佳PID控制参数控制光伏逆变器；
[0013]当光伏发电系统范围内光照强度的变化量大于光照强度变化量阈值，或者光伏发电系统范围内温度的变化量大于温度变化量阈值，再次执行PID控制参数的迭代过程，确定新的最佳PID控制参数。
[0014]本专利技术的有益效果为：
[0015]本专利技术以前次迭代后输出的PID控制参数控制本次迭代过程中光伏逆变器输出实际电压电流波形，并以实际电压电流波形与对应拟合得到的拟合电压电流波形的差距也即整体畸变率作为BP神经网络的误差，以误差减小为期望对PID控制参数进行多个迭代周期的迭代，实现了PID控制参数向当前环境下所对应的最佳PID控制参数的有效且快速的收敛，以所确定的最佳PID控制参数对光伏发电系统进行控制，准确且高效地实现了对光伏逆变器输出波形的更平滑与稳定的改善，最终提高了光伏发电并网质量的提高。
[0016]进一步的，确定所述整体畸变率的方法为：
[0017]计算实际电压波形的不光滑程度：
[0018][0019]其中，α1表示实际电压波形的不光滑程度，V表示实际电压波形上横坐标值的总数量，li表示第i个横坐标值处实际电压波形与拟合电压波形在纵坐标上的差值；
[0020]计算实际电压波形的不稳定度：
[0021][0022][0023][0024]其中，β1表示实际电压波形的不稳定度，K
p,i
表示实际电压波形在第i个横坐标值处的斜率，K
q,i
表示由实际电压波形拟合得到的拟合电压波形在第i个横坐标值处的斜率，S
i+1
与S
i
分别表示第i+1个横坐标值处以及第i个横坐标值处实际电压波形的纵坐标值，S
′
i+1
与S
′
i
分别表示第i+1个横坐标值处以及第i个横坐标值处拟合电压波形的纵坐标值，d
i+1
与d
i
分别表示实际电压波形以及拟合电压波形的第i+1个以及第i个横坐标值；
[0025]按照实际电压波形的不光滑程度α1以及不稳定度β1的计算方法，计算得到实际电流波形的不光滑程度α2以及不稳定度β2，然后计算整体畸变率：
[0026]δ＝k1(α1+β1)+k2(α2+β2)
[0027]其中，δ表示当前迭代周期下光伏逆变器所输出电压电流波形的整体畸变率，k1表示实际电压波形的权重系数，k2表示实际电流波形的权重系数，权重系数k1与权重系数k2的取值凭经验设置。
[0028]进一步的，以最速下降法确定网络权值的调整方向。
[0029]进一步的，所述设定畸变率阈值的设置方法为：
[0030]将每个迭代周期中所确定的光伏逆变器所输出波形的整体畸变率进行归一化处理，并对应设置畸变率阈值为0.05。
[0031]进一步的，所述设定采样时间为0.1s，所述光照强度变化量阈值为5000Lux，所述温度变化量阈值为2℃。
附图说明
[0032]图1是本专利技术该种光伏系统的逆变器智能电流控制方法的流程图；
[0033]图2是本专利技术该种光伏系统的逆变器智能电流控制方法的期望波形示意图。
具体实施方式
[0034]本专利技术的构思为：
[0035]本专利技术该方法以前次迭代后输出的PID控制参数控制光伏逆变器输出实际波形，然后对实际波形进行采集并拟合得到对应的拟合波形，将得到实际波形所采用的前次迭代后输出的PID控制参数、实际波形以及拟合波形作为输入量输入BP神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光伏系统的逆变器智能电流控制方法，其特征在于，包括以下步骤：以初始PID控制参数控制光伏发电系统中的光伏逆变器输出波形，以设定采样时间采集光伏逆变器输出的波形获取第一迭代周期中的实际电压波形以及实际电流波形，对所获取的实际电压波形以及实际电流波形分别进行拟合得到第一迭代周期中的拟合电压波形以及拟合电流波形；将初始PID控制参数、第一迭代周期中的实际电压波形、实际电流波形、拟合电压波形以及拟合电流波形作为输入量输入BP神经网络，调整BP神经网络的权值输出第一次迭代后的PID控制参数；以第一次迭代后的PID控制参数控制光伏发电系统中的光伏逆变器输出波形，以设定采样时间采集光伏逆变器输出的波形获取第二迭代周期中的实际电压波形以及实际电流波形，对所获取的实际电压波形以及实际电流波形分别进行拟合得到第二迭代周期中的拟合电压波形以及拟合电流波形；将第一次迭代后的PID控制参数、第二迭代周期中的实际电压波形、实际电流波形、拟合电压波形以及拟合电流波形作为输入量输入BP神经网络，以BP神经网络的误差减小为期望调整BP神经网络的权值，输出第二次迭代后的PID控制参数；所述BP神经网络的误差为每个迭代周期中实际电压波形与拟合电压波形之间以及实际电流波形与拟合电流波形之间的整体畸变率；重复以前次迭代后输出的PID控制参数为本次迭代过程中BP神经网络输入量的迭代过程并，直至作为BP神经网络的误差的整体畸变率小于设定畸变率阈值，以该次迭代后所输出的PID控制参数为最佳PID控制参数，以最佳PID控制参数控制光伏逆变器；当光伏发电系统范围内光照强度的变化量大于光照强度变化量阈值，或者光伏发电系统范围内温度的变化量大于温度变化量阈值，再次执行PID控制参数的迭代过程，确定新的最佳PID控制参数。2.根据权利要求1所述的光伏系统的逆变器智能电流控制方法，其特征在于，确定所述整体畸变率的方法为：计算实际电压波形的不光滑程度：其中，α1表示实际电压波形的不光滑程度，V表示实际电压波形上横坐标值的总数量，l<...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘智君，刘妲妲，陈献晓，
申请(专利权)人：嘉兴索罗威新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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