基于单次电流采样的永磁同步电机无模型预测电流控制

传统的模型预测控制根据当前电流采样和电机数学模型来预测下一时刻的定子电流,对两电平逆变器需要进行7次预测才能得到使定子电流误差最小的电压矢量。其主要不足是对系统模型和电机参数的依赖性较强而且计算量大。本文在分析永磁同步电机电流预测模型的基础上,得到一种只需一次预测和比较即可选出最佳矢量的快速预测电流控制。进一步对其进行简化得到了一种不依赖于电机模型和参数的无模型预测电流控制。该方法在一个控制周期内仅需对定子电流进行单次采样,具有计算量小、鲁棒性好等优点并且动静态性能良好。本文从参数敏感性、稳态和动态性能等方面对快速预测电流控制和无模型预测电流控制进行了对比,仿真和实验结果验证了所提方法的有效性和正确性。     

两电平并网逆变器模型预测电流控制策略研究

对于并网逆变器传统的电流闭环控制存在PI参数调节对系统性能影响较大、设计复杂、追踪精度不高等问题,介绍了一种模型预测电流控制方法。该方法是在dq坐标系下建立电流预测模型,首先采样当前的并网电流值经旋转变换后预测下一时刻的并网电流,再构建价值函数选择最优电压矢量,当价值函数最小时,选择的电压矢量最优,最后将该电压矢量所对应开关状态作用于逆变器。对传统电流闭环控制和模型预测电流控制进行详细介绍,再通过Matlab/Simulink搭建仿真模型进行分析,结果显示两种控制都可以实现并网运行,畸变率满足要求,但是模型预测电流控制更为简单,追踪精度更高,响应更快,稳定性更好。     

三相电压型逆变器的延时补偿模型预测控制

模型预测控制广泛应用于三相电压型逆变器,但该方法在控制过程中存在大量计算,导致系统延时,严重阻碍系统应用。为克服上述难点,提出了一种改进的控制算法,对负载电流进行预测,并结合拉格朗日外推法,得到具有延时补偿的控制策略。以带阻感负载的三相电压型逆变器为控制对象,建立了三相电压型逆变器有限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,讨论了不同目标函数对系统性能所产生的影响。仿真结果表明:该算法能够准确地跟踪参考电流,解决了传统方法中存在的延时问题,验证了所提补偿方法的有效性。     

NPC型三电平逆变器可视化三矢量无模型预测控制策略

为了解决传统模型预测控制参数鲁棒性差、输出电流纹波大的不足,提出了一种应用于三相三电平逆变器的可视化三矢量无模型预测控制策略。该方法首先利用滑模观测器估计系统集总参数,采用无差拍控制获得参考电压矢量。该过程无需任何系统参数,提高了控制策略的参数鲁棒性。其次,在每个采样周期内施加由冗余矢量构成的三矢量组合,减少了输出电流纹波并实现了电容电压平衡。在此基础上,提出了一种新的可视化分析方法,从理论上证明了所提出的简化三矢量寻优的有效性。实验结果表明,在模型参数失配的情况下,所提策略可使NPC三电平逆变器的并网电流拥有较低的电流总谐波失真率,增强了模型预测控制的参数鲁棒性。     

基于滑模观测器的LCL型并网逆变器鲁棒预测控制研究

针对常规LCL型并网逆变器的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）参数鲁棒性差的问题,提出一种基于滑模观测器的LCL型并网逆变器鲁棒预测控制方法。首先,分析了参数变化对常规LCL型并网逆变器电网电流预测控制的影响;然后,根据超局部建模理论建立LCL型并网逆变器的一阶超局部模型,使用滑模观测器对系统的集总扰动进行估计,提高系统控制的动态性能,实现并网电流的鲁棒预测控制;最后,通过搭建Typhoon602+仿真器和PE-Expert4控制器实验平台验证了所提方法的有效性。     

基于LUT全更新的无模型预测电流控制方法

传统的模型预测控制(MPC)是一种高度依赖于系统参数的控制方法,参数失配会降低其电流控制效果。针对此问题,此处提出了一种基于查找表(LUT)的三相逆变器无模型预测电流控制(MFPCC)方法,仅使用不同时刻采样电流的测量数据,不依赖系统的模型信息,从而减小参数不确定性的影响。该方法将每个电压矢量作用于一个周期引起的不同电流梯度存储于表中,用于电流估计和预测,通过表的全更新避免表中数据的更新停滞带来的影响。构建虚拟矢量,增加有效矢量控制集,有效降低了电流总谐波畸变率(THD)。实验结果验证了所提方法的有效性。该方法促进了新能源的利用以及电能质量的改进。     

储能逆变器预测控制误差形成机理及其抑制策略

在大功率储能系统中,由于储能逆变器开关频率低,采样、计算等引入的延时将恶化输出电能质量甚至引起系统的不稳定。采用预测控制可消除储能逆变器控制中延时的影响,但预测值受模型精确程度和输入扰动的影响与实际值存在差异。在储能逆变器数字化预测控制策略的基础上,推导预测误差与直流电压、负载电流和模型参数误差之间的传递函数,然后分析预测误差对逆变器数字化控制的影响,从而提出一种基于输出误差积分量和状态预测值的全维状态反馈控制策略,其外环采用输出电压误差积分以抑制预测误差,控制器采用后向差分形式的积分环节消除输出电压反馈引入的延时影响。该控制策略可有效消除逆变器控制中的延时,并且抑制了预测控制中的误差。最后设计一台30 kW 原理样机,输出稳态误差由9%降到1%,验证了所提控制策略的正确性。     

无权重系数的三相八开关模型预测电流控制

针对三相八开关容错逆变器(ESTPI),提出一种能够抑制直流侧两电容电压不平衡同时无需调整权重系数的模型预测电流控制方法.首先,基于三电平中点钳位型逆变器,分析三相八开关逆变器的拓扑结构与数学模型、电容电压不平衡的原理及构建其数学模型;其次,利用已知的阻感负载数学模型预测电流,为使系统能够在容错控制后稳定运行,以抑制电压不平衡以及控制电流为目的,构建传统模型预测电流控制的代价函数;然后,为消去权重系数,分析与构建出无权重系数的代价函数,考虑实际应用,对系统进行延时补偿,在传统的模型预测电流控制与已分析得到的数学模型的基础上,搭建所提出方法的系统模型;最后,通过仿真验证所提算法的正确性与有效性.     

三相LCL并网逆变器无参数滑模预测控制策略

常规三相LCL并网逆变器模型预测电流控制方法存在计算量大、参数鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,提出了一种三相LCL并网逆变器无参数滑模预测电流控制方法。该方法利用滑模控制理论,建立了一种新型无参数电流控制价值函数,无需采用模型参数即可实现并网电流预测控制,从而简化了控制系统的预测过程。此外,该方法省去了逆变器侧电流传感器和电容电压传感器,节约了硬件成本,提高了系统运行可靠性。最后,根据常规模型预测电流控制和滑模预测电流控制的优点,提出了一种三相并网逆变器自适应预测控制方法,提高了并网逆变器控制对模型参数失准的适应能力。实验结果表明,在系统参数失准的情况下,所提出的控制策略具有更小的并网电流控制误差,有效地提高了系统参数鲁棒性。     

基于FPGA的三电平逆变器模型预测电流控制策略数字实现

对三电平逆变器模型预测电流控制(MPCC)策略进行了分析,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的MPCC数字实现方案.首先建立了三电平逆变器系统的离散时域数学模型,利用FPGA并行运算的特点对27种电压矢量对应的负载电流下一采样周期值进行快速预测,并将其代入电流偏差目标函数.选择使目标函数最小的电压矢量作为逆变器的输出电压矢量.最后,通过试验验证了所提方案的有效性.     

基于负载电流前馈的级联H桥整流器直流电压平衡策略

针对级联H桥整流器输出电压平衡问题,采用比例脉冲补偿法进行了建模和分析,分析了负载电流扰动对平衡环节的影响,给出了扰动下系统跌落值和调整时间与系统动态指标之间的关系曲线。针对比例脉冲补偿法在负载大范围切换时动态特性差的问题,通过将负载电流引入平衡控制环路,提出了一种基于比例脉冲补偿法的负载电流前馈电压平衡控制策略,其可以在不影响原闭环系统稳定性的基础上,大幅提高平衡控制器的动态特性,并给出了电压平衡比例-积分(PI)控制器参数的设计公式。最后,基于级联H桥整流器的仿真模型和实验样机进行了比较测试,结果显示所提方法在切载情况下各单元之间的最大电压差降低了23 V,调整时间减小了75%。     

基于负荷预测的园区供热系统运行优化技术

随着电能替代的不断深化,由"电采暖"引起的用电高峰时段电网负荷过高的问题逐步突显出来,能源系统用电负荷的预测显得尤为重要。同时,为了解决采用多阶段规划方法求解能源系统运行策略时耗时较多的问题,提出了基于负荷预测的园区供热系统运行优化技术。首先采用太阳辐射、室外温度与历史负荷作为输入参数的人工神经网络构建了热负荷预测模型;然后,通过将多阶段动态规划问题转化为线性规划问题,开发了供热系统运行优化方案快速求解方法;最后,使用该方法对北方某园区进行仿真验证,得到最优运行方案。结果显示,预测期内电采暖日运行费用可节约1.15万元,用电峰谷负荷差减小5 489 k W,所提出的优化方法可在短时间、较少的监测参数下得到可行的运行方案,适用于工程实际。     

Evaluation of transient stability limit using a transient time margin sensitivity approach

This paper addresses the issue of how to evaluate transient stability limit using a transient time margin (TTM) approach and the sensitivity of this margin to key system variables such as generation and load. This allows fast control decisions to be assessed for a power system on-line control purpose. The difference between fault clearing time and critical fault clearing time, called the TTM, is proposed as a transient stability index. The single machine equivalent system (SMES) is employed to represent the TTM as a function of system parameters such as plant generation and load, and the sensitivity of the TTM to these parameters is found. The generation or load changes that can be made while preserving stability, or the changes that are needed to restore stability in dynamically insecure systems, are next derived from this sensitivity. Test results for several real size test power systems show that the proposed approach is feasible and promising for on-line control application.     

自适应卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用

将卡尔曼滤波原理运用于电力系统负荷预测通常是针对线性定常系统,并在定常噪声协方差的前提下进行,模型的灵敏度差和预报精度不高.作者考虑了电力系统负荷自身的变化特点,根据不同日期同一时刻的负荷历史数据建立了含有时变系数的负荷系统模型、观测模型和系统参数模型,采用两段自适应卡尔曼滤波方法,同时考虑噪声协方差对预测精度的影响,运用时变噪声统计估值器对噪声协方差进行自适应估计,用预测方程预测次日的负荷.结合实际电网数据进行的预测计算取得了较好的结果.     

基于模型参考自适应的无刷双馈电机控制系统

针对无刷双馈电机直接转矩控制系统中参数变化引起的电机特性不稳定的问题,在电压-电流-磁链模型的基础上,提出了一种基于模型参考自适应的定子磁链辩识方法。考虑定子电阻的影响,准确估算磁链和转矩,并将其应用在无刷双馈电机直接转矩控制系统中。仿真结果表明:该方法有效地减少了无刷双馈电机定子电阻变化对系统特性的影响,提高了系统的稳定性,而且该系统对负载的变化具有很强的鲁棒性。     

基于局部相似与神经网络的超短期负荷预测方法

为提高超短期负荷预测精度,特别是负荷曲线在拐点处的精度,在模糊聚类分析的基础上提出了一种选取局部相似日的改进模型。通过该模型选取局部相似日,并结合RBF网络提出一种新的预测超短期负荷方法。采用该方法建立2个预测模型,分别用于预测下个时刻和下一个小时段的数据。将该方法与灰色关联分析预测方法进行比较,发现该方法在预测精度上具有显著优势,证明新的预测超短期负荷方法有较高的可靠性与有效性。仿真结果表明,新的预测超短期负荷方法在工作日或休息日负荷曲线拐点处的预测上,均具有较高精度。     

基于负载观测的直流电动机调速系统无源控制

为了提高直流电动机调速系统的性能,提出了一种基于负载观测的直流电动机调速系统无源控制实现方法。负载观测器通过检测直流电动机的电枢电流和转速重构当前工况下的负载转矩。基于系统的端口受控耗散哈密顿模型,根据负载观测器估计的实时负载,运用互联与阻尼分配的无源控制方法,并采用参数切换进一步优化控制策略,实现对给定转速的快速、稳定跟踪。仿真结果表明采用所设计的无源控制策略,能使直流电动机调速系统具有良好的动、静态性能与较强的鲁棒性。     

基于状态观测器的PWM整流器电流环无差拍控制技术

由零阶保持器及计算时间产生的控制延时是数字控制的固有缺点,将会导致系统振荡以至不稳定.传统电流状态观测器由于其本质是开环观测器,预测效果不甚理想.为补偿延时,一种基于新型状态观测器的方法被提出.该方法首先分析了一个开关周期内的电流变化情况,然后通过在一个开关周期的中间时刻采样获得新输出变量来校正观测误差,据此得到观测器从而预测下一开关周期电流值.此方法消除延时影响不仅使系统稳定,且对给定电流输入可取得无差拍响应.1kW的能量回馈型交流电子负载样机被用于验证该方法,样机采用25kHz的开关频率和TMS320F2812 DSP控制芯片,仿真和样机实验都验证了理论分析的正确性.     

基于一致性K均值聚类的电动汽车充电负荷建模方法

准确预测电动汽车充电负荷是供电规划优化设计的基础,提出一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法。将牵制一致性控制引入充电负荷数据聚类分析中,提出基于一致性理论的k均值聚类方法,利用当前时段与相邻时段充电负荷数据的不相似性度量,迭代更新聚类状态,准确计算聚类中心,完成电动汽车充电概率与充电起始时间概率分布函数的快速求取;根据识别出的电动汽车充电行为特性参数,通过求解非线性规划函数,准确预测充电高峰时期聚集负荷模型。结合典型场景下杭州电动汽车充电实际案例,验证了所提方法具有计算简单、聚类快速、建模准确的特点。     

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。