针对Vienna整流器固有的中点电位波动问题,提出了一种基于冗余短矢量预判的模型预测电流控制MPCC(model predictive current control)方法。该方法可有效消除权重系数,进而解决MPCC权重系数调节困难的问题。首先,分析了Vienna整流器的运行机理,并构建了其在稳态条件下基于同步旋转坐标系的数学模型。其次,详细分析了Vienna整流器直流侧电容中点电位波动的原因,并提出了抑制中点电位波动的方案。进一步,为了减小控制器计算负担,研究了MPCC的优化方案。最后,仿真及实验结果证明了所提控制方法的有效性与可行性。
传统有限控制集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较少引起的预测模型参数失配问题,研究了一种基于自适应线性神经元ADALINE(adaptive linear neuron)算法的模型预测控制策略。该方案将ADALINE算法用于在线更新预测模型的计算参数,提高了预测模型的参数鲁棒性;同时对控制器延时进行了补偿,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,该方案有效减少了并网电流谐波含量,并且具有优良的瞬态性能,验证了该方案的可行性和有效性。
传统直流储能系统中电容器荷电状态SOC(state of charge)的变化会导致直流变换器两端电压不匹配,使得功率器件无法处在软开关状态,从而增加了开关损耗。通过分析软开关控制与电容器SOC之间的关系,提出一种双有源桥DAB(dual active bridge)直流储能系统软开关优化控制,实现储能系统在充放电过程中,各功率器件始终处在软开关状态,维持直流母线电压稳定,降低功率损耗。该方法将储能电容SOC变化引入DAB移相控制,确定SOC与移相角的定量关系,使直流变换器功率器件满足软开关条件。根据直流母线电压及储能系统充放电特性,设计恒压、恒流充电和恒压及恒功率放电控制方法。仿真与实验验证了所设计软开关优化控制方法的有效性。
针对现有的基于双曲正切函数变步长LMS(least mean square)算法的谐波电流检测仍存在稳态误差和收敛速度不能同时满足要求的问题,分析了一种基于双曲正切函数变步长LMS算法改进的变步长算法,利用误差的时间均值估计建立步长与误差之间的新型双曲正切函数关系以控制步长的更新,降低稳态误差,提高算法的检测精度。同时,对权值采用2次迭代更新,将2次迭代的结果作为新的权值,以加快权值的更新速度,提高算法的收敛速度。该算法具有较高的检测精度的同时还有较快的响应速度。Matlab/Simulink的仿真结果证明了该算法用于谐波电流检测具有很好的效果。