多电平级联H桥逆变器的模型预测控制策略

针对多电平级联H桥三相逆变器的控制性能提高问题,设计了一种新型的模型预测控制(model predictive control,MPC)策略。MPC控制器基于预测模型对系统未来状态进行预测,然后将计算得到使所设计成本函数最小化的开关矢量进行输出。不同于传统两电平逆变器,多电平级联H桥逆变器的数学模型较为复杂,包含有大量电压矢量,导致计算负担较重。为此,通过设置和选择有效电压矢量子集,显著减少了得到最优电压矢量所需的计算量,同时不影响控制性能。搭建了五电平和九电平三相级联H桥逆变器实验平台开展了相关实验,实验结果验证了新型MPC控制器具有较优的控制性能。     

模型预测控制三相逆变器的研究

模型预测控制利用系统离散模型预测负载电流,根据评估函数选择电压矢量,进而选择最优开关状态。评估函数用来判断最优电压矢量和开关状态,以达到最佳预测效果。本文在静止坐标系下分析三相逆变器的模型预测控制(MPC)原理,讨论了评估函数、参数误差、采样频率对模型预测控制的影响,最后通过dSPACE/DS1104作为控制器搭建了MPC实验平台。结果显示,相比于其他控制策略,模型预测控制具有控制简单、动态响应好、效率高等优点。     

三相逆变器并联系统的无互连线预测控制

对于三相逆变器并联系统,下垂控制是一种有效的控制算法,它可以确保各并联逆变器对系统负载功率的均分,并具有无互连线分布式控制的优点。而对于三相电压型逆变器,新兴的有限控制集模型预测控制算法(finite control set model predictive control,FCS-MPC)具有系统动态响应快、处理系统约束灵活等优势。将逆变器并联系统的下垂控制与三相电压型逆变器的模型预测控制结合起来,由下垂控制器提供模型预测控制器的参考电压信号,以并联逆变器输出电压对参考电压的跟踪误差构建模型预测控制器的优化性能函数,实现了三相电压型逆变器并联系统的无互连线模型预测控制。仿真及实验结果表明:所构建的无互连线模型预测控制器在三相电压型逆变器并联系统由空载投入负载、负载突变及某一并联逆变器切除等工况下均能有效运行,且与传统的逆变器并联系统三环控制器相比,显著地改善了三相逆变器并联系统的均流性能。     

基于简化FCS-MPC的风电并网逆变器研究

三相风力发电并网逆变器的模型预测控制存在大量计算问题,导致控制指令的时间延迟,影响控制系统性能,严重阻碍系统应用。为克服上述难点,提出了一种在线简化有限控制集模型预测电流控制算法。该方法通过坐标变换构建αβ坐标下逆变器输出电流的预测模型,利用目标函数对逆变器输出的不同电压矢量进行评估,而无需使用脉宽调制模块。同时,结合电压空间矢量等效变换的原理,引入矢量扇区判断法,进而实现了预测控制过程的在线简化。最后,以带阻感负载三相并网逆变器为控制对象,建立了有限控制集模型预测控制仿真模型,分析了输出电流的稳态与动态性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

三相并网逆变器模型预测控制研究

三相并网逆变器是连接新能源系统与电网之间的重要环节，针对传统电压电流双闭环并网控制中由于比例积分（Proportionl Integral,PI）调节器饱和造成的稳态性能较差和控制精度不足的问题，采用模型预测控制器代替传统的PI控制器，提出一种三相并网逆变器的模型预测控制策略。建立三相逆变器在两相静止坐标系下的数学模型，分析模型预测的控制过程并对目标函数进行优化，增加逆变器的限流环节。建立离散动态电流方程，对下一时刻的电流值进行预测，根据目标函数最小原则选择最优的空间电压矢量，将其对应的开关状态作用于逆变器实现并网控制。利用MATLAB/Simulink进行仿真分析，验证了模型预测控制策略的可行性，该控制策略提高了并网过程的稳态性能，有效减小了并网电流的谐波畸变。     

逆变器驱动电机系统共模电压抑制模型预测控制EI北大核心CSCD

针对传统三相电压源逆变器驱动电机系统存在较高共模电压的问题,提出了抑制共模电压的模型预测控制(SCMV-MPC)方法,只利用非零电压矢量来抑制共模电压同时控制负载电流。在SCMV-MPC方法中,每个周期内通过评价函数选出两个非零矢量,并且对两个矢量的作用时间进行优化配置,以达到负载电流和参考电流值之间误差最小的目的;而不像传统的调制方法在一个周期只选择一个包括零矢量在内的控制矢量。因此,与传统的模型预测控制方法相比,SCMV-MPC方法可以将共模电压限制在±V_(dc)/6的同时减小负载电流波动,使负载电流具有快速的瞬态响应和较好的纹波性能。仿真和实验结果验证了所提出的SCMV-MPC方法的有效性。     

永磁同步电机双环模型预测控制研究

有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)算法对永磁同步电机(PMSM)的8个电压矢量进行预测计算,根据建立的成本函数选择出最优电压矢量并应用,计算量较大。针对该问题,提出一种基于先择扇区原则的改进型模型预测电流控制算法。该算法减少了计算的电压矢量数,缩减了计算时间,对微处理器的性能要求降低。将控制外环速度环的PI控制也改为模型预测控制设计了二阶扩展状态观测器,改善了速度控制的动态性能,电机的速度控制响应更快。以PMSM控制的摇臂装置为研究对象,建立仿真模型,并搭建相应的实验平台,仿真和实验验证了该算法的伺服动态响应性与稳定性。通过实验证明了双环MPC算法比双环PI算法对逆变器的损耗更小,温升更低。     

有限集预测控制减少三相电压源逆变器共模漏电流方法

为了解决光伏并网发电系统漏电流问题,针对三相电压源逆变器,提出一种新型有限集模型预测控制减少逆变器共模电压的方法,即对光伏并网发电系统进行建模分析。研究发现只有非零矢量用于减少共模电压,故将非零矢量带入价值函数得到最优的矢量并在下一个周期使用。该新型有限集模型预测控制将共模电压限制于±1/6Vdc,可以减少光伏发电系统中漏电流,保证人身安全。和传统PI控制方法相比,模型预测控制可以提高电流跟踪的速度和精度。实验结果表明,该新型有限集模型预测控制能够减少共模电压和控制负载电流,具有快速的动态响应。     

光储微电网逆变器有限集模型预测控制

针对光储微电网并网稳定问题提出了一种有限集模型预测控制（FCS-MPC）方案。储能系统双向DC/DC变换器采用电压电流双环控制,以稳定直流母线电压。建立并网逆变器离散化数学模型,将逆变器输出电流作为成本函数控制量,构建电流预测控制器。逆变器电流采用前2步预测,并使用矢量角补偿法对控制过程进行延时补偿。利用MATLAB/Simulink搭建光伏储能微电网仿真模型,对比分析传统控制和模型预测控制的电压电流响应。结果显示,所提方案在负载变化和光伏功率波动情况下,能提高直流母线电压稳定性,减小并网电流畸变率。     

低转矩脉动和共模电压的永磁同步电机模型预测脉冲序列控制

文中以三相永磁同步电机(permanentmagnet synchronous machine,PMSM)为研究对象,以降低共模电压及转矩脉动为目的,提出一种模型预测脉冲序列控制(model predictivepulsepatterncontrol,MP~3C)算法。首先,通过电流预测和目标函数最小化得到初始矢量;然后,结合所选初始矢量及逆变器调制度,设计并选择对应的脉冲序列;最后,基于电流无差拍预测控制原则,求解待选序列中基本矢量的作用时间,确定最优序列并作用于逆变器。文中对传统两矢量模型预测控制(modelpredictivecontrol,MPC)、三矢量MPC、基于共模电压抑制的MPC及所提MP~3C4种算法进行实验对比研究。实验结果表明：所提算法能有效地抑制共模电压和转矩脉动,并简化了算法复杂度。     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.     

Model predictive control of grid-connected PV power generation system considering optimal MPPT control of PV modules

Because of system constraints caused by the external environment and grid faults, the conventional maximum power point tracking (MPPT) and inverter control methods of a PV power generation system cannot achieve optimal power output. They can also lead to misjudgments and poor dynamic performance. To address these issues, this paper proposes a new MPPT method of PV modules based on model predictive control (MPC) and a finite control set model predictive current control (FCS-MPCC) of an inverter. Using the identification model of PV arrays, the module-based MPC controller is designed, and maximum output power is achieved by coordinating the optimal combination of spectral wavelength and module temperature. An FCS-MPCC algorithm is then designed to predict the inverter current under different voltage vectors, the optimal voltage vector is selected according to the optimal value function, and the corresponding optimal switching state is applied to power semiconductor devices of the inverter. The MPPT performance of the MPC controller and the responses of the inverter under different constraints are verified, and the steady-state and dynamic control effects of the inverter using FCS-MPCC are compared with the traditional feedforward decoupling PI control in Matlab/Simulink. The results show that MPC has better tracking performance under constraints, and the system has faster and more accurate dynamic response and flexibility than conventional PI control.     

基于扰动抑制的三相逆变器模型预测控制策略

为了提高三相逆变器的鲁棒性,设计了一种基于扰动抑制的模型预测控制(MPC)策略.新型MPC控制器采用了扰动观测器(DOB)以简化预测模型,同时具有无约束和有约束两种工作模式.无约束模式MPC控制下三相逆变器稳态电压可得到精准调节,而在约束模式下通过优化调制可使系统快速进入到无约束模式,这确保了在系统所有运行条件下的较优...     

基于预测控制技术的逆变-电机系统共模干扰抑制

共模电压幅值大小是衡量电磁干扰强弱的重要指标,较大的共模电压会对电机绕组间绝缘和电机轴承产生严重的危害。通过电压源逆变器驱动的三相电机共模电压的建模控制与分析,发现模型预测控制可以有效减小共模电压,比传统的屏蔽滤波技术有减少成本与体积等优势,但会带来输出电流波形的畸变。在传统的三相感应电机电流预测控制基础上,引入共模电压幅值的影响,通过调节代价函数相应影响因子的权重,达到低输出电流畸变与低共模电压的平衡。通过仿真分析验证了此控制策略的有效性与可行性。     

分布式发电系统中并网逆变器比例谐振控制

比例谐振(PR)控制器能够在静止坐标系下对交流信号实现无静差控制,将此控制器应用于分布式发电系统中并网逆变器.采用电网电压定向的矢量控制和PR控制,实现了d轴和q轴电流的解耦控制以及功率任意可调.对静止坐标系下的PR控制器进行了静态和动态实验.最后,对电网电压不平衡时PR控制器的三相并网逆变器进行了实验,并与同步旋转坐...     

具有精确非线性补偿的三相光伏并网逆变器滑模变结构控制策略

三相并网逆变器中,由于死区效应和开关延时带来的非线性将导致逆变器输出电压的严重失真,以致并网电流的总谐波失真增加。提出了一种新型的具有精确非线性补偿的三相光伏并网逆变器滑模变结构控制策略,以抑制并网电流谐波,并提高其动态响应速度和鲁棒性。该控制策略将d-q坐标变换下的非线性补偿实现于离散积分滑模控制中。分析了逆变器输出电压的非线性,并建立了相应的非线性效应模型。根据此新模型设计了离散积分滑模控制策略。该控制策略既实现了精确的非线性补偿,也保证了整个系统的强鲁棒控制,并在一个100 kW的三相光伏并网逆变器样机上得以证实。仿真和实验结果表明:所提控制策略实现了系统全局稳定性控制、动态响应快速、鲁棒性强以及优良的电流谐波抑制能力。     

基于前馈控制的有源电力滤波器研制

提出了一种有源电力滤波器的前馈控制策略。基于开关平均模型设计了前馈控制器和电流控制器,并利用功率模型对电压控制器进行了设计。由于电网电压在系统启动时会产生很大冲击电流,通过引入前馈控制有效地降低了作为扰动的电网电压和直流电压对被控电流的影响,提高了系统的动态性能,同时利用直流电压控制环直接获取电流参考信号对电网电流进行控制,简化了控制算法。所提方法无需检测负载电流和逆变器输出电流,且无需锁相环电路,降低了成本。利用模拟器件实现控制电路并进行了实验研究,实验结果证明了所提方法的可行性。     

High Performance Modified Model Predictive Control of a Voltage Source Inverter

This paper proposes a modified model predictive control (MMPC) method for a two-level voltage source inverter (VSI) by applying ‘Midpoint Euler's Approximation’ technique to achieve a high performance. Therefore, a new predictive mathematical modeling is derived and presented in this paper to predict the future behavior of the inductive load model, which is compared with the reference signal to determine the cost function of the system. In this MMPC method, all the possible switching vectors of the converter are utilized to obtain the cost functions, and the corresponding switching vector for minimum cost function is selected to actuate the power converter in the next sampling time interval. The proposed MMPC method and the traditional MPC schemes are verified in MATLAB-Simulink. The experimental validation is performed in DS1104 R&D Controller Board to justify and confirm the performance of the system. Simulation and experimental results validate the robustness of the proposed MMPC method, and improve the results compared to traditional MPC method in terms of total harmonic distortion (THD) and current reference tracking mean error.