一种三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法与流程

本发明涉及逆变器控制技术领域，更具体地说是三电平逆变器的无模型预测电流控制方法的技术领域。

背景技术：

近年来，随着处理器计算速度的不断提高，模型预测控制mpc(modelpredictivecontrol)在电力电子变换器方面的应用受到了广大国内外学者越来越多的关注。按照控制变量的不同，mpc可以分为模型预测电流控制mpcc(modelpredictivecurrentcontrol)和模型预测直接功率控制mpdpc(modelpredictivedirectpowercontrol)。mpcc根据不同情况获得参考电流值，然后通过模型预测控制器使输出电流跟踪参考电流。该控制方法在整个实现过程中，不使用pwm电路和pi调节器，无需调节相应参数，具有控制结构设计简单、动态响应快、控制灵活等优点。

但是传统的mpcc依赖于精确的系统数学模型，尤其是对负载参数的变化极其敏感。标题为三相电压型pwm整流器模型自校正预测控制(电工技术学报，2014,29(8))的文献中提出了一种自校正mpcc策略，实时修正预测模型，有效消除了模型参数时变对控制系统的影响，但在观察电感参数过程中使用的是低通滤波器，会直接影响电感的观测效果。有学者通过构造扰动观测器减少模型参数失配对控制系统造成的影响，提高系统的鲁棒性，但观测器带来的计算延时问题会严重影响整个系统的控制性能。也有学者提出一种无模型预测电流控制mfpcc(model-freepredictivecurrentcontrol)，该方法在不使用电机参数的情况下，只利用定子电流与过去时刻的电流差分来实现电流预测。但该方法在每个采样周期中，必须对电流进行两次采样，在两次采样的固定延时时间选择不当的情况下，会导致检测到电流尖峰。而关于延迟时间的选择更多的是依赖于研究者的经验，缺乏确定的指导准则，从而限制了mfpcc的普及和使用。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的是提出一种有利于消除模型失配对控制系统造成的不良影响的三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法。

本发明为了解决上述技术问题而采用的技术解决方案如下：

一种三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法，包括以下步骤：

步骤s1：测量逆变器三相负载电流，并做clark变换，得到两相静止αβ坐标系下的电流信号ix(k)|s(k-1),x∈{α,β}；

为了得到电流差分且避免检测到由于开关动作而产生的电流尖峰，在第k个控制周期中，负载电流应该在开关状态应用之前进行采样；ix(k)|s(k-1)表示在开关状态s(k-1)作用下k时刻的采样电流值；

步骤s2：应用最优开关状态sopt；

步骤s3：计算上一个控制周期的最优开关状态所对应的电流差分：

式中，ix(k-1)|s(k-2)表示在开关状态s(k-2)作用下k-1时刻的采样电流值；

步骤s4：更新电流差分：

式中，δix,pre为长度为27的数组，用于存储不同开关状态下的电流差分；

步骤s5：估计当前控制周期最优开关状态sopt对应的电流差分矢量：

步骤s6：计算负载电流预测值：

式中，m∈{1,2,...,27}；s1,s2,...,s27表示逆变器的27种开关状态；

步骤s7：选取工频正弦电流为参考电流，计算tk+2时刻的参考电流矢量：

式中，i^*(k)＝i^*e^jθ(k)，i^*为参考电压幅值，θ(k)为参考电压的矢量角；ω为参考电压矢量i^*旋转的角速度；ts为采样时间；

步骤s8：建立代价函数：

步骤s9：在逆变器27种开关状态s1,s2,...,s27作用下，选择一个使代价函数值最小的开关状态作为sopt1，sopt1∈{s1,s2,...,s27}：

步骤s10：引入开关状态更新计数因子r，若开关状态sopt2，sopt2∈{s1,s2,...,s27}在连续r个采样间隔中未被使用时，在r+1时刻，将sopt2作为逆变器的最优开关状态；否则，将步骤s9得到的sopt1作为逆变器的最优开关状态；

步骤s11：存储最优开关状态sopt∈{sopt1,sopt2}，等待下一采样时刻，返回步骤s1。

进一步地，所述步骤s1中，逆变器采用三相三电平中性点钳位(neutralpointclamped,npc)逆变拓扑结构。

进一步地，所述步骤s10中，开关状态更新计数因子r＝60。

与现有技术相比，本发明具有以下2个突出优点：

1、本发明方法无需依赖逆变器负载模型，可以有效减小模型失配给控制系统带来的不良影响。

2、本发明方法在一个控制周期内仅对负载电流进行一次采样，降低了硬件系统的设计要求。

附图说明

图1为本发明的工作原理图；

图2为本发明的方法流程图；

图3为本发明方法的三电平npc逆变器带动态阻感负载电路图；

图4为电阻增加40％时两种模型预测控制算法的响应情况图；

图5为电感增加40％时两种模型预测控制算法的响应情况图；

图6为两种模型预测控制算法的负载电流rmse曲线图。

具体实施方式

由图1和图2所示，一种三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法，包括以下步骤：

步骤s1：测量逆变器三相负载电流，并做clark变换，得到两相静止αβ坐标系下的电流信号ix(k)|s(k-1),x∈{α,β}；

为了得到电流差分且避免检测到由于开关动作而产生的电流尖峰，在第k个控制周期中，负载电流应该在开关状态应用之前进行采样；ix(k)|s(k-1)表示在开关状态s(k-1)作用下k时刻的采样电流值；

步骤s2：应用最优开关状态sopt；

步骤s3：计算上一个控制周期的最优开关状态所对应的电流差分：

式中，ix(k-1)|s(k-2)表示在开关状态s(k-2)作用下k-1时刻的采样电流值；

步骤s4：更新电流差分：

式中，δix,pre为长度为27的数组，用于存储不同开关状态下的电流差分；

步骤s5：估计当前控制周期最优开关状态sopt对应的电流差分矢量：

步骤s6：计算负载电流预测值：

式中，m∈{1,2,...,27}；s1,s2,...,s27表示逆变器的27种开关状态；

步骤s7：选取工频正弦电流为参考电流，计算tk+2时刻的参考电流矢量：

式中，i^*(k)＝i^*e^jθ(k)，i^*为参考电压幅值，θ(k)为参考电压的矢量角；ω为参考电压矢量i^*旋转的角速度；ts为采样时间；

步骤s8：建立代价函数：

步骤s9：在逆变器27种开关状态s1,s2,...,s27作用下，选择一个使代价函数值最小的开关状态作为sopt1，sopt1∈{s1,s2,...,s27}：

步骤s10：引入开关状态更新计数因子r，若开关状态sopt2，sopt2∈{s1,s2,...,s27}在连续r个采样间隔中未被使用时，在r+1时刻，将sopt2作为逆变器的最优开关状态；否则，将步骤s9得到的sopt1作为逆变器的最优开关状态；

步骤s11：存储最优开关状态sopt∈{sopt1,sopt2}，等待下一采样时刻，返回步骤s1。

在本实施例中，所述步骤s1中，逆变器采用三相三电平中性点钳位(neutralpointclamped,npc)逆变拓扑结构。

在本实施例中，所述步骤s10中，开关状态更新计数因子r＝60。

在本实施例中，如图3所示，电路主要参数如下：直流侧电压vdc＝600v，直流侧电容c1＝c2＝4700μf，负载电阻r＝10ω，负载电感l＝10mh，参考电流i^*的幅值和频率分别为6a和50hz，采样频率fs＝40khz。为了说明模型参数变化对系统控制性能的影响，分别做了三个仿真，结果如图4、图5和图6所示。可以看出，传统mpcc策略对参数的变化更加敏感，而本发明的改进无模型预测电流控制(imfpcc)方法在预测电流过程中未使用任何负载参数，在相同条件下，rmse几乎恒定不变。

综上所述，本发明方法的整个过程无需使用系统模型参数，可以有效减小模型失配给控制系统造成的不良影响，增强了控制系统的鲁棒性。