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[發(fā)明專利]一種適用于逆變器的改進型有限集模型預測控制方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710431294.7 申請日: 2017-06-09
公開(公告)號: CN107171587B 公開(公告)日: 2019-04-05
發(fā)明(設計)人: 曹鑫;王雪瑞;袁瑞;郝振洋 申請(專利權(quán))人: 南京航空航天大學
主分類號: H02M7/5387 分類號: H02M7/5387
代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司 32200 代理人: 姜慧勤
地址: 210016 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 適用于 逆變器 改進型 有限 模型 預測 控制 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種適用于逆變器的改進型有限集模型預測控制方法,該方法在有限集模型預測控制的基礎上,通過預測輸出電流的紋波,同時引入電流紋波的前饋環(huán)節(jié),消除電流的交流偏置,減小了并網(wǎng)逆變器輸出電流的總諧波含量,從而有效提高電能變換的質(zhì)量。本發(fā)明基于全橋L型并網(wǎng)逆變器,研究一種具有通用性的有限集模型預測控制改進算法,在單相并網(wǎng)逆變器的有限集模型預測控制基礎上可以有效地降低輸出電流的總諧波含量。本發(fā)明方法可以良好適應各種有限集模型預測控制算法在逆變器上的應用。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及一種適用于逆變器的改進型有限集模型預測控制方法,具體涉及一種適用于逆變器的基于電流紋波預測和紋波前饋的新型有限集模型預測控制算法,屬于逆變器控制技術(shù)領域。

背景技術(shù)

隨著有限集模型預測控制(FCS-MPC)在功率變換器中的研究越來越深入,其一些固有缺陷也逐漸暴露出來。離散型的控制方式帶來的較大的電流紋波便是其中一個亟需解決的難題。有限集模型預測控制下逆變器工作的開關(guān)頻率不固定,因此帶來的較大的電流紋波嚴重影響了逆變器輸出的電能質(zhì)量;如不加以改進,當這些電流紋波較大的逆變器大量接入電網(wǎng)后,甚至會危害電網(wǎng)運行的安全與穩(wěn)定。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是:提供一種適用于逆變器的改進型有限集模型預測控制方法,減小了有限集模型預測控制下并網(wǎng)逆變器輸出電流的電流紋波,提高了電能質(zhì)量。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案:

一種適用于逆變器的改進型有限集模型預測控制方法,包括如下步驟:

步驟1,獲取上一時刻逆變器輸出電流的相關(guān)參數(shù),將相關(guān)參數(shù)代入輸出電流的預測模型,并結(jié)合網(wǎng)側(cè)電壓,計算出逆變器當前時刻各個開關(guān)狀態(tài)對應的輸出電流預測值以及輸出電流紋波預測值;

步驟2,根據(jù)控制要求建立代價函數(shù),并將當前時刻電流參考值與輸出電流紋波預測值的平均值做差,得到新的電流參考值,將新的電流參考值代入代價函數(shù),選擇出使代價函數(shù)值最小的最優(yōu)開關(guān)狀態(tài)應用于控制系統(tǒng)。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,步驟1所述輸出電流的預測模型為:

其中,i(k+1)為k+1時刻輸出電流預測值,i(k)為k時刻輸出電流,Ts為采樣周期,L為電網(wǎng)側(cè)濾波電感,r為電路等效串聯(lián)阻抗,uo(k)為k時刻逆變器輸出電壓,vg(k)為k時刻網(wǎng)側(cè)電壓。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,步驟2所述輸出電流紋波預測值的平均值為:

其中,為k時刻輸出電流紋波預測值的平均值,Ts為采樣周期,L為電網(wǎng)側(cè)濾波電感,vg(k)為k時刻網(wǎng)側(cè)電壓。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,步驟2所述新的電流參考值為:

其中,i*'(k)為k時刻新的電流參考值,i*(k)為k時刻電流參考值,Ts為采樣周期,L為電網(wǎng)側(cè)濾波電感,vg(k)為k時刻網(wǎng)側(cè)電壓。

作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述逆變器的拓撲由輸入直流源、單相逆變橋、輸出濾波器、交流電網(wǎng)四部分組成。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下技術(shù)效果:

1、本發(fā)明減小了有限集模型預測控制下并網(wǎng)逆變器輸出電流的電流紋波,有效降低輸出電流的總諧波含量,提高了電能質(zhì)量。

2、本發(fā)明改進的算法與原有限集模型預測控制相比計算量增加較少,對軟硬件的要求不高。

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