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一種基于多步模型預(yù)測控制的MMC環(huán)流控制方法與流程

文檔序號:11234044閱讀:1774來源:國知局
一種基于多步模型預(yù)測控制的MMC環(huán)流控制方法與流程

本發(fā)明專利涉及一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法。



背景技術(shù):

模塊化多電平換流器具有模塊化設(shè)計、高效率、低諧波輸出等優(yōu)點(diǎn),在高壓直流輸電(highvoltagedirectcurrent,hvdc)、靜止無功補(bǔ)償以及電機(jī)驅(qū)動等領(lǐng)域都對其進(jìn)行了廣泛的研究。模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)的特殊性使得相間環(huán)流抑制與子模塊電容電壓穩(wěn)定成為各類控制方法的難點(diǎn)。

模型預(yù)測控制作為一種先進(jìn)的非線性控制優(yōu)化方法,無需對控制參數(shù)進(jìn)行整定,動態(tài)響應(yīng)快,能夠消除系統(tǒng)本身帶來的非線性影響,在處理非線性有約束多目標(biāo)優(yōu)化問題時具有很大優(yōu)勢。有限控制集的模型預(yù)測控制(finitecontrolsetmpc,fcs-mpc)方法是通過構(gòu)建基于被控量的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),利用滾動優(yōu)化選取一組使優(yōu)化函數(shù)值最小的開關(guān)組合在下一控制周期作用于變換器。這種基于單步計算的模型預(yù)測控制由于每次選取的最優(yōu)開關(guān)組合狀態(tài)能保證被控量在接下來一個控制周期取得最優(yōu),而忽視了其他開關(guān)組合狀態(tài)對未來多個周期可能的最優(yōu)控制信息,增大了被控量陷入短期最優(yōu)的可能性。一般多步預(yù)測控制能夠一定程度避免被控量陷入短期最優(yōu),但同時存在加大每一個控制周期的運(yùn)算量的缺點(diǎn)。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是,針對模塊化多電平變換器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中存在的諧波環(huán)流問題,提出了一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc(modularmultilevelconverter,mmc)環(huán)流控制方法,在實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制的基礎(chǔ)上,減少了多步預(yù)測給處理器所帶來的額外計算復(fù)雜度,最終完成了諧波環(huán)流的有效控制。

為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法,首先利用環(huán)流電流離散狀態(tài)方程進(jìn)行單步環(huán)流預(yù)測,再選取滿足單步預(yù)測效果的投入模塊數(shù)進(jìn)行多步環(huán)流預(yù)測,最終求解出橋臂投入模塊數(shù)的優(yōu)化解。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案包括以下步驟:

1)基于mmc的基本結(jié)構(gòu),根據(jù)kvl和kcl定理,建立方程,如下:

其中upj和unj分別為j(j=a,b,c)相上、下橋臂的輸出電壓,ipj,inj,idiff和ij分別為j相上、下橋臂電流和j相的環(huán)流與輸入電流,larm、ls、rs分別表示橋臂電感、交流側(cè)電感以及交流側(cè)電阻,udc表示直流側(cè)電壓,uc表示子模塊電容電壓,csm表示子模塊電容。化簡上面兩式后可得到變換器交流回路與環(huán)流回路的特性方程:

2)對交流側(cè)電流進(jìn)行無差拍控制后得到上、下橋臂的調(diào)制信號dpj、dnj:

考慮高壓大功率場合,同一橋臂通常級聯(lián)成百上千模塊,采用最近電平調(diào)制得到上、下橋臂參考投入模塊數(shù)

3)通過1)中公式可推導(dǎo)出tk+1時刻上、下橋臂子模塊電容電壓之和分別為:

考慮同一橋臂子模塊之間的電壓可通過排序算法進(jìn)行平衡,因此忽略它們之間的差異可以得到tk+1時刻上、下橋臂等效輸出電壓:

依據(jù)環(huán)流回路特性方程,并利用前向歐拉公式對其離散化:

將橋臂等效輸出電壓帶入其中有:

首先進(jìn)行單步模型預(yù)測控制,定義性能優(yōu)化函數(shù)其中直流環(huán)流指令然后在有限開關(guān)組合數(shù)中選取使得fc能夠取得最小以及次小的的兩組開關(guān)組合數(shù)以及將橋臂環(huán)流預(yù)測數(shù)學(xué)模型再向后推一個周期,得到:

再次進(jìn)行多步模型預(yù)測控制,重新定義性能優(yōu)化函數(shù)將上述兩組開關(guān)組合以及分別帶入fco中,最終將使得fco取得最小值對應(yīng)的開關(guān)組合數(shù)作用于變換器,實(shí)現(xiàn)諧波環(huán)流的最優(yōu)控制。

與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明所具有的有益效果為:本發(fā)明提出了基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法,能夠?qū)崿F(xiàn)橋臂環(huán)流的多步優(yōu)化控制并有效地降低預(yù)測控制計算量。首先,利用環(huán)流電流離散狀態(tài)方程進(jìn)行單步環(huán)流預(yù)測,再選取滿足單步預(yù)測效果的投入模塊數(shù)進(jìn)行多步環(huán)流預(yù)測,最終求解出橋臂投入模塊數(shù)的優(yōu)化解,實(shí)現(xiàn)環(huán)流電流的多步優(yōu)化控制,從而有效地抑制環(huán)流中的諧波電流;所提多步預(yù)測控制利用單步預(yù)測得到的優(yōu)化解構(gòu)建多步預(yù)測的有限控制集,可以大幅減少多步預(yù)測所需要的循環(huán)預(yù)測次數(shù),有效地降低控制器的計算量。該方法對于將多步模型預(yù)測控制應(yīng)用于工程實(shí)踐具有指導(dǎo)意義。

附圖說明

圖1是用于本發(fā)明的模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)圖;

圖2是本發(fā)明一實(shí)施例基于有限控制集的模型預(yù)測控制系統(tǒng)框圖;

圖3是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法原理圖;

圖4是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法實(shí)施流程圖;

圖5是本發(fā)明一實(shí)施例將所提多步模型預(yù)測控制算法應(yīng)用于mmc結(jié)構(gòu)的控制框圖。

具體實(shí)施方式

圖1是用于本發(fā)明的模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)圖。利用基爾霍夫電壓定律(kvl)與基爾霍夫電流定律(kcl)建立電路方程:

其中upj和unj分別為j(j=a,b,c)相上、下橋臂的輸出電壓,ipj,inj,idiffj和ij分別為j相上、下橋臂電流和j相的環(huán)流與輸出交流電流,larm、ls、rs分別表示橋臂電感、交流側(cè)電感以及交流側(cè)電阻,udc表示直流側(cè)電壓,uc表示子模塊電容電壓,csm表示子模塊電容,每個橋臂模塊數(shù)為n。結(jié)合(1)、(2)式可以得到:

針對公式(3)、(4)以及(5),利用歐拉向前公式,依次進(jìn)行離散化后得到:

其中ij(k)與idiffj(k)分別表示tk時刻輸出交流與橋臂內(nèi)部環(huán)流的采樣值,而ij(k+1)與idiffj(k+1)則分別表示tk+1時刻輸出交流及橋臂內(nèi)部環(huán)流的預(yù)測值。式(8)中的uc(k+1)與uc(k)分別代表模塊電容電壓預(yù)測值與采樣值,且當(dāng)sijw=1時表示j相i橋臂第w個模塊投入,sijw=0時表示j相i橋臂第w個模塊旁路。

圖2是本發(fā)明一實(shí)施例基于有限控制集的模型預(yù)測控制系統(tǒng)框圖。其基本原理是,首先分析與推導(dǎo)變換器數(shù)學(xué)模型,然后利用歐拉公式對關(guān)于受控變量的微分方程進(jìn)行離散化處理,通過在線滾動優(yōu)化,尋找變換器最優(yōu)開關(guān)動作組合,使其在下一時刻處于最優(yōu)的工作狀態(tài)。

圖3是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法原理圖。

該算法的具體實(shí)施步驟:

(1)根據(jù)tk時刻采樣得到的系統(tǒng)被控量x(k),利用離散的數(shù)學(xué)模型g(si(k),x(k))對tk+1時刻的被控量的值進(jìn)行預(yù)測得到xpre(k+1),其中si表示所有可能作用于變換器的開關(guān)狀態(tài),并將得到的xpre(k+1)代入優(yōu)化函數(shù)fc,并將使fc取得最小與次小所對應(yīng)的開關(guān)狀態(tài)記為sopt,ssubopt。

(2)將(1)中得到的開關(guān)狀態(tài)sopt,ssubopt分別帶入g(si(k),x(k))且將預(yù)測步長改為兩個控制周期,得到被控量x在tk+2時刻預(yù)測值以及然后將兩個預(yù)測值分別帶入優(yōu)化函數(shù)fc,選擇使fc取得最小所對應(yīng)的開關(guān)狀態(tài)sopt(或者ssubopt)在tk時刻作用于變換器。

所提方法保留了常規(guī)多步預(yù)測的優(yōu)點(diǎn),能夠保證被控量的多步最優(yōu)控制效果。與傳統(tǒng)多步預(yù)測控制的第一步預(yù)測類似,被控量在tk+1時刻預(yù)測均是建立在其tk時刻的采樣值,不同之處在后續(xù)的多步預(yù)測。所提多步預(yù)測在tk+2時刻的預(yù)測值是建立在tk時刻采樣值,預(yù)測步長為2ts,而傳統(tǒng)多步預(yù)測控制后續(xù)每一步預(yù)測值都是基于前一步的預(yù)測值,預(yù)測步長為ts。如果預(yù)測時間較長,則在相同的滾動優(yōu)化計算量條件下,前者相比后者的多步預(yù)測控制將具有更好的控制性能。

圖4是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法實(shí)施流程圖。

利用(7)式得到mmc橋臂環(huán)流在tk+1、tk+2時刻環(huán)流預(yù)測表達(dá)式分別為:

對應(yīng)的性能優(yōu)化函數(shù)分別為:

通過式(9)與式(11)滾動優(yōu)化計算在有限集合d范圍內(nèi)優(yōu)化函數(shù)的值,并記錄下使fc取得最小所對應(yīng)的橋臂投入模塊數(shù)以及次小所對應(yīng)的橋臂投入模塊數(shù)分別帶入式(10)得到tk+2時刻環(huán)流預(yù)測值以及然后代入式(12)算出相對應(yīng)的優(yōu)化函數(shù)值則將作為最優(yōu)投入模塊數(shù)作用于tk時刻;否則,將作為最優(yōu)模塊數(shù)最用于tk時刻。

圖5是本發(fā)明一實(shí)施例將所提多步模型預(yù)測控制算法應(yīng)用于mmc結(jié)構(gòu)的控制框圖。

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