CN109787278A - 一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及逆变器并网控制技术领域,尤其是指一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,通过引入位操作处理的牛顿插值预测算法对无差拍并网控制中的延时问题进行补偿,通过基于倍频采样的在线电感辨识算法修正无差拍并网控制中的电感量偏差问题,解决了并网过程中的延时以及电感量偏差的问题,提高无差拍并网控制算法对全桥逆变电路的开关管的占空比控制的精确度,进而优化全桥逆变电路的输出电流的谐波含量和功率因数。
Description
技术领域
本发明涉及逆变器并网控制技术领域,尤其是指一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法。
背景技术
常用的全桥逆变控制算法有双PI闭环控制、PR控制、重复控制以及无差拍控制,其中双PI闭环控制是最常见的全桥并网控制方法,其电压外环与电流内环均采用PI控制,具有控制简单、易于实现、可靠性高的优点,但是传统PI控制对正弦参考电流难以达到理想的跟踪控制效果,并网电流存在稳态幅值误差及相位误差,同时***的抗干扰能力有限;而无差拍算法根据全桥电路数学模型推理得到下一个控制周期所需输出的控制信号,具有控制结构简单、易于数字化实现、响应速度快的优点,同时可以在较宽的目标频率范围内减少谐波失真,但是传统无差拍算法需要依赖高精度的模型参数,同时在工程应用中存在控制延时的问题。
在延时问题的处理上,目前采用了许多预测算法,实现超前一拍,并达到实时追踪电网电压变化的效果,较为常见的有重复控制预测算法、线性拟合预测算法以及牛顿插值预测算法这三种预测算法。其中,重复控制预测算法稳态精度高,但是动态响应性能差;而线性拟合预测算法具有计算量少,易于实现的特点,但是也存在误差较大、抗干扰性能较差等不足,与线性拟合预测算法相比,牛顿插值预测算法虽然预测误差更小,但算法计算量也随之增大。
无差拍并网控制算法是一种基于硬件电路数学建模的控制算法,依赖于电气参数的精确性,特别是对滤波电感的参数变化较为敏感,在全桥逆变并网过程中,并网滤波电感的电感量会随着电感电流有效值、电感温度、开关频率的改变而发生变化,从而导致控制精度降低,并网电流谐波增加,电网电压与并网电流之间相位差增大等问题。
发明内容
本发明针对现有技术的问题提供一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,在传统的无差拍并网控制方法中增加插值预测和电感补偿的功能,解决并网过程中的延时以及电感量偏差的问题,提高无差拍并网控制算法对全桥逆变电路的开关管对占空比控制的精确度。
为了解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,包括以下步骤
A.建立全桥逆变电路的数学模型;
B.在全桥逆变电路的PWM驱动载波的顶点进行AD采样,再通过引入位操作的牛顿插值预测算法获取电网电压UT(n)和输出电流IT(n);
C.根据全桥逆变电路的离散状态方程,以电网电压UT(n)和输出电流IT(n)为离散状态方程的计算参数,计算全桥逆变电路的输出占空比为D(n)的PWM驱动;
D.通过在线电感辨识算法,即增加AD采样的频率至PWM载波频率的两倍,获得无差拍并网控制中每个PWM驱动载波周期的电感辨识值LM(n);
E.将步骤C中的PWM驱动与步骤D中的电感辨识值LM(n)结合,作为全桥逆变电路的控制算法。
优选的,全桥逆变电路的离散状态方程为
式中,Ugrid为电网电压,IOUT为并网输出电流,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值,Uab_ave(n)为开关周期内Uab的平均值,L为电感值,T(n)为PWM驱动的周期。
优选的,全桥逆变电路的输出占空比D(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,IR(n+1)为第(n+1)个开关周期的输出电流参考值,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,UT(n)和IT(n)分别为电网电压和输出电流的采样结果。
优选的,步骤B中所述引入位操作的牛顿插值预测算法的预测公式为:
f(n+1)=(y(n)<<2)-(y(n-1)<<2)-(y(n-1)<<1)+(y(n-2)<<2)-y(n-3);其中,y(n),y(n-1),y(n-2),y(n-3)是被预测参数在最近四个周期的AD采样结果,f(n+1)是被预测参数在下一个周期的预测值,位操作即先对被预测参数在最近四个周期的AD采样结果先进行位移操作,再将位移后的结果进行预测运算。
优选的,步骤D中,所述在线电感辨识算法是在全桥逆变电路的PWM驱动载波的起始端点进行输出电流的AD采样,得到输出电流的AD采样值IB(n),以输出电流IT(n)和输出电流IB(n)为全桥逆变电路的离散状态方程的参数,获取PWM驱动载波的电感辨识值LM(n)。
优选的,电感辨识值LM(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,IT(n)为电网输出电流的采样结果,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值。
优选的,步骤D中,输出电流的AD采样点与全桥逆变电路的IGBT开关之间的时间裕量为tm,时间裕量tm的计算公式为:tm=βTSW;其中,TSW为PWM驱动载波周期,β为时间裕量因子,且β应满足0<β<0.25和2β≤D(n)≤1-2β。
优选的,在步骤E中的电感辨识值LM(n)对下一PWM驱动载波周期的电感值进行补偿时,增加低通滤波算法。
本发明的有益效果:
本发明提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,通过引入位操作处理的牛顿插值预测算法对无差拍并网控制中的延时问题进行补偿,通过基于倍频采样的在线电感辨识算法修正无差拍并网控制中的电感量偏差问题,解决了并网过程中的延时以及电感量偏差的问题,提高无差拍并网控制算法对全桥逆变电路的开关管的占空比控制的精确度,进而优化全桥逆变电路的输出电流的谐波含量和功率因数。
附图说明
图1为本发明的全桥电路模型结构示意图。
图2为本发明的输出电流电压与占空比关系示意图。
图3为本发明中PWM载波、电网电压Ugrid以及输出电流IOUT的波形图。
图4为本发明的预测误差仿真结果图。
图5为本发明的电感初始值为0.5mH时无电感补偿的仿真波形图。
图6为本发明的电感初始值为0.5mH时有电感补偿的仿真波形图。
图7为本发明在电感初始值0.5mH时的在线电感辨识补偿结果图。
图8为本发明在电感初始值5.0mH时的在线电感辨识补偿结果图。
图9为本发明中不同电感初始值对输出电流谐波失真的影响。
图10为本发明中不同电感初始值对输出电流有效值的影响。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明,实施方式提及的内容并非对本发明的限定。以下结合附图对本发明进行详细的描述。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,包括以下步骤
A.建立全桥逆变电路的数学模型;
B.在全桥逆变电路的PWM驱动载波的顶点进行AD采样,再通过引入位操作的牛顿插值预测算法获取电网电压UT(n)和输出电流IT(n);
C.根据全桥逆变电路的离散状态方程,以电网电压UT(n)和输出电流IT(n)为离散状态方程的计算参数,计算全桥逆变电路的输出占空比为D(n)的PWM驱动;
D.通过在线电感辨识算法,即增加AD采样的频率至PWM载波频率的两倍,获得无差拍并网控制中每个PWM驱动载波周期的电感辨识值LM(n);
E.将步骤C中的PWM驱动与步骤D中的电感辨识值LM(n)结合,作为全桥逆变电路的控制算法。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,全桥逆变电路的离散状态方程为
式中,Ugrid为电网电压,IOUT为并网输出电流,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值,Uab_ave(n)为开关周期内Uab的平均值,L为电感值,T(n)为PWM驱动的周期。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,全桥逆变电路的输出占空比D(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,IR(n+1)为第(n+1)个开关周期的输出电流参考值,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,UT(n)和IT(n)分别为电网电压和输出电流的采样结果。
具体地,传统的无差拍控制算法在数字控制实现过程中,由于EPWM寄存器与PWM驱动波形更新机制,本应在第n个控制周期输出的PWM占空比D(n),则需要到第(n+1)个周期才得到更新,因此存在“延时一拍”的问题。针对传统无差拍控制算法在数字控制实现过程中存在控制延时的问题,研究人员在传统无差拍控制算法的基础上引入预测算法,其核心思想是:在第(n-1)个控制周期的三角形载波的顶点处完成相关运行参数的AD采样,然后通过牛顿插值预测算法得到计算D(n)所需的电网电压UT(n)与输出电流IT(n),进而在第n个控制周期输出占空比为D(n)的PWM驱动,消除控制延时问题,实现无差拍算法的实时控制;本发明在传统牛顿插值预测算法的基础上,提出改进的插值预测算法,在传统牛顿插值预测算法的基础上引入“位操作”处理,即对牛顿插值预测算法过程中的预测参数先进行位移操作,再将位移后的预测参数进行预测运算,该“位操作”处理将消耗较多数字控制器资源的乘除运算通过牛顿插值阶次优化与参数匹配进行化简,进而有效地减少算法所需消耗的资源。
另外,倍频采样的在线电感辨识补偿算法,通过提高AD采样频率至PWM载波频率的两倍,进而实现对无差拍控制模型电感参数的在线辨识,得到电感辨识值对控制模型电气参数进行修正补偿,有效地提高无差拍算法的控制精度。
如图1为无差拍控制算法的全桥电路模型,作为一种常用的数字PWM控制算法,无差拍并网控制算法基于物理规律建立被控制对象精确的数学模型,根据所得到的被控对象状态方程以及***的反馈信号,计算得到下一个控制周期输出的PWM信号占空比,完成一次数字PWM控制。无差拍控制将复杂***通过数学语言进行描述,有利于理解各种控制信号之间的关系,并且便于算法的数字化实现。无差拍控制算法的实现首先需要建立起全桥逆变电路的数学模型,得到全桥电路驱动占空比与输出电流之间的关系。
如图2和图3,Ugrid为电网电压,IOUT为并网输出电流,根据基尔霍夫电压定律以及电感方程,可得全桥逆变的状态方程,然后离散化可得:
式中,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值,Uab_ave(n)为在开关周期内Uab的平均值,Uab为图2中a和b两点之间的电压,且有Uab_ave(n)=D(n)VBUS,D(n)为开关管的驱动占空比,VBUS为直流母线电压采样值,直流母线电压为输入全桥逆变电路的电压,如图2。而电网电压Ugrid(n)为线性函数,因而有
Ugrid(n+1)-Ugrid(n)=Ugrid(n)-Ugrid(n-1) (3)
在实际工程应用中,主控DSP芯片在PWM驱动载波顶点处进行AD采样,电网电压和输出电流的采样结果分别为UT(n)、IT(n),因为与开关周期起始点相隔时间极短,所以可得到近似关系:Ug(n)≈UT(n),I(n)≈IT(n)。同时因为相邻周期占空比变化极小,所以可得T(n)≈TSW。联立式(1)、式(2)、式(3)可得
式中,TSW为主控DSP芯片全桥PWM控制信号的周期,IR(n+1)为第(n+1)个开关周期的输出电流参考值。
至此,完成了全桥逆变电路无差拍并网控制算法的数学建模,通过式(4)即可得到无差拍算法全桥电路驱动占空比,再结合通过倍频采样的在线电感辨识算法获得的电感辨识值LM(n),消除减少电感量偏差,从而控制下一个开关周期的输出电流。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,步骤B中所述引入位操作的牛顿插值预测算法的预测公式为:
f(n+1)=(y(n)<<2)-(y(n-1)<<2)-(y(n-1)<<1)+(y(n-2)<<2)-y(n-3)
其中,y(n),y(n-1),y(n-2),y(n-3)是被预测参数在最近四个周期的AD采样结果,f(n+1)是被预测参数在下一个周期的预测值。
具体地,如图4,是三种无差拍预测算法的预测误差仿真结果,根据线性拟合特性,得到线性拟合预测公式:
式中,y(n)、y(n-1)为被预测参数当前周期与上一个周期的AD采样结果,而f(n+1)是被预测参数在下一个周期的预测值。
根据牛顿插值公式及工程经验,得到改进型牛顿插值预测公式:
f(n+1)=(y(n)<<2)-(y(n-1)<<2)-(y(n-1)<<1)+(y(n-2)<<2)-y(n-3)
式中,y(n),y(n-1),y(n-2),y(n-3)是被预测参数在最近四个周期的AD采样结果,位操作即将y(n),y(n-1),y(n-2),y(n-3)四个参数分别进行左位移,再进行加减运算,而f(n+1)是被预测参数在下一个周期的预测值。
线性拟合预测算法、牛顿插值预测算法、改进的牛顿插值预测算法三种无差拍控制预测算法的预测误差仿真结果如图4所示,仿真结果表明,线性拟合预测算法的误差成余弦变化规律,最大误差可达17,而牛顿插值预测算法的误差更小,始终控制在[-6,6]的范围之内,改进型插值预测算法的预测精度与牛顿插值算法相同。仿真结果表明,与线性拟合预测算法相比,牛顿插值预测算法具有更高的预测精度。同时,第一次进行预测时,线性拟合预测算法的计算需要前两次AD采样结果参与预测,所以线性拟合预测算法只需在2个控制周期(100μs)即可进入正常预测模式,而插值预测算法则因为需要4个AD采样结果才能完成预测,所以需要4个控制周期(200μs)的动态响应时间。仿真与试验结果表明,与线性拟合相比较,改进型插值预测算法的绝对误差累计减少了80%,同时数字控制器资源占用率仅增加19.4%;与传统牛顿插值预测算法相比较,改进型插值预测算法的数字控制器资源占用率减少20.31%。研究结果表明,通过合理的预测阶次选择与运算操作优化,使得改进型插值预测算法保持较高预测精度的同时减少计算量,具有更高的工程应用价值。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,步骤D中,所述倍频采样的在线电感辨识算法是在全桥逆变电路的PWM驱动载波的起始端点进行输出电流的AD采样,得到输出电流的AD采样值IB(n),以输出电流IT(n)和输出电流IB(n)为全桥逆变电路的离散状态方程的参数,获取PWM驱动载波的电感辨识值LM(n)。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,电感辨识值LM(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,IT(n)为电网输出电流的采样结果,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值。
具体地,倍频采样的在线电感辨识补偿算法是:在一个PWM驱动载波周期内,在无差拍控制的基础上增加一次输出电流AD采样,使得输出电流AD采样频率为PWM载波频率的两倍。第n个PWM驱动载波周期新增加的AD采样位于载波起始端点,得到输出电流AD采样结果为IB(n),如图3所示。
根据图2所示全桥逆变电路的电压回路以及基尔霍夫电压定律,可以得到
其中根据图3中的电流变化时间曲线图可以直接求得,将时序分化为全桥续流模式和全桥导通模式;
即续流模式为导通模式为
另外在续流模式时由于全桥关断,因此全桥输出低电平,即
Uab_ave(n-1)=0
在导通模式时由于全桥工作,因此全桥输出母线电压VBUS,即
Uab_ave(n-1)=VBUS(n-1)
因而,结合全桥逆变的离散化状态方程式(1),可得全桥工作在续流模式的暂态方程为:
同理,全桥工作在导通模式的暂态方程为:
联立式(5)与式(6)可得,第n个PWM载波周期的电感辨识值为:
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,步骤D中,输出电流的AD采样点与全桥逆变电路的IGBT开关之间的时间裕量为tm,时间裕量tm的计算公式为:tm=βTSW;其中,TSW为PWM驱动载波周期,β为时间裕量因子,且β应满足0<β<0.25和2β≤D(n)≤1-2β。
具体地,为了减少开关噪声对电感辨识的干扰,对电感辨识作用区域进行限定,使增加的AD采样点与全桥逆变电路的IGBT开关之间留有充足的时间裕量。其中,时间裕量与载波周期的关系为:tm=βTSW,式中β为时间裕量因子,且有0<β<0.25。最终,DSP控制软件中在线电感辨识作用区域的占空比应满足:2β≤D(n)≤1-2β。
本实施例提供的一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,在步骤E中的电感辨识值LM(n)对下一PWM驱动载波周期的电感值进行补偿时,增加低通滤波算法。
具体地,因为全桥逆变电路正常工作时,电感量变化比较缓慢。为了防止下一周期控制模型电感值变化太大造成无差拍控制***振荡,使用电感辨识值LM(n)对下一周期控制模型电感值进行补偿时增加低通滤波算法。即第n+1个控制周期的电感补偿结果为:
L(n+1)=αLM(n)+(1-α)L(n)(0<α<1)
式中,α为补偿算法的滤波系数,LM(n)为最新电感辨识值,L(n)为第n个控制周期的电感补偿结果。
如图5和图6,是电感初始值为0.5mH时电网电压与输出电流仿真波形。仿真中的LC滤波器中电感为2×1.25mH,输出电流有效值为10A,全桥电路IGBT由无差拍算法得到的驱动占空比进行控制。未启用基于倍频采样的在线电感辨识补偿算法时,无差拍算法控制模型的电感量恒等于电感初始值,即低通滤波系数α=0;启用在线电感辨识补偿算法后,无差拍算法控制模型的电感量会根据电感辨识值进行补偿,低通滤波系数α=0.1;当滤波电感真值为2.5mH,而无差拍控制模型电感初始值为0.5mH时,此时未启用在线电感辨识补偿算法,电网电压与输出电流的仿真波形如图5所示,仿真结果表明,输出电流与电网电压存在相位差,输出电流的正弦周期等于19.4ms对输出电流进行快速傅里叶变换(Fast FourierTransformation,FFT),输出电流谐波失真为4.50%,基波幅值为8.183A,输出电流有效值仅为5.794A,远小于10A参考值。此时开启在线电感辨识补偿算法,电网电压与输出电流的仿真波形如图6所示。
如图7和贴图8,是无差拍控制在线电感辨识补偿结果,仿真结果表明,输出电流与电网电压相位相同,正弦周期等于20.0ms,同时输出电流幅值较正常。对输出电流进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT),输出电流谐波失真仅为2.39%,基波幅值为14.22A,输出电流有效值为10.06A,同时,如图7,补偿后无差拍控制模型电感值从初始的0.5mH快速调整至2.5mH真值附近,但是由于电感辨识结果存在误差,电感补偿结果最终控制在2.5mH±0.15mH,最大相对误差为6.0%;无差拍控制模型的电感初始值为5.0mH时,经过在线电感辨识补偿后的无差拍控制模型电感补偿结果如图8所示,此时补偿后的无差拍控制模型电感值与真值的最大相对误差仅为4.8%。
如图9和图10,是不同电感误差对无差拍并网输出电流谐波失真与有效值的影响。为了进一步研究在线电感辨识补偿算法对改善并网电能质量和提高控制精度的作用效果,对启用在线电感辨识补偿算法前后的并网电能质量进行对比仿真与分析。当未启用在线电感辨识补偿算法时,无差拍控制模型的电感参数恒为电感初始值;如果启用在线电感辨识补偿,补偿后无差拍控制模型电感值将从电感初始值逐渐向实际电感值靠拢。仿真结果表明,如图7和图8,在未启用电感辨识补偿情况下,与滤波电感真值相比,无差拍控制模型电感值越小,输出电流谐波失真越大,且输出电流有效值也越小。如图9和图10,当无在线电感辨识补偿时,随着电感初始值的增加,输出电流谐波失真ATHD有所改善,同时改善效果逐渐减弱,有效值增大幅度也逐渐减小,其中控制模型的电感初始值等于真值时,输出电流有效值为10.03A,相对误差仅为0.3%;当启用在线电感辨识补偿算法时,即使无差拍控制模型的电感初始值与真值存在较大误差,输出电流谐波失真始终控制在2.40%附近,输出电流有效值约为10A,最大相对误差仅为0.6%。对比仿真结果表明,基于倍频采样的在线电感辨识补偿算法可以有效地提高输出电流控制精度,并且改善并网电能质量。
以上所述,仅是本发明较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明以较佳实施例公开如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当利用上述揭示的技术内容作出些许变更或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明技术是指对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (8)
1.一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:包括以下步骤
A.建立全桥逆变电路的数学模型;
B.在全桥逆变电路的PWM驱动载波的顶点进行AD采样,再通过引入位操作的牛顿插值预测算法获取电网电压UT(n)和输出电流IT(n);
C.根据全桥逆变电路的离散状态方程,以电网电压UT(n)和输出电流IT(n)为离散状态方程的计算参数,计算全桥逆变电路的输出占空比为D(n)的PWM驱动;
D.通过在线电感辨识算法,即增加AD采样的频率至PWM载波频率的两倍,获得无差拍并网控制中每个PWM驱动载波周期的电感辨识值LM(n);
E.将步骤C中的PWM驱动与步骤D中的电感辨识值LM(n)结合,作为全桥逆变电路的控制算法。
2.根据权利要求1所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:全桥逆变电路的离散状态方程为
式中,Ugrid为电网电压,IOUT为并网输出电流,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值,Uab_ave(n)为开关周期内Uab的平均值,L为电感值,T(n)为PWM驱动的周期。
3.根据权利要求1所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:全桥逆变电路的输出占空比D(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,IR(n+1)为第(n+1)个开关周期的输出电流参考值,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,UT(n)和IT(n)分别为电网电压和输出电流的采样结果。
4.根据权利要求1所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:步骤B中所述引入位操作的牛顿插值预测算法的预测公式为:
f(n+1)=(y(n)<<2)-(y(n-1)<<2)-(y(n-1)<<1)+(y(n-2)<<2)-y(n-3);
其中,y(n),y(n-1),y(n-2),y(n-3)是被预测参数在最近四个周期的AD采样结果,f(n+1)是被预测参数在下一个周期的预测值,位操作即先对被预测参数在最近四个周期的AD采样结果先进行位移操作,再将位移后的结果进行预测运算。
5.根据权利要求1所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:步骤D中,所述在线电感辨识算法是在全桥逆变电路的PWM驱动载波的起始端点进行输出电流的AD采样,得到输出电流的AD采样值IB(n),以输出电流IT(n)和输出电流IB(n)为全桥逆变电路的离散状态方程的参数,获取PWM驱动载波的电感辨识值LM(n)。
6.根据权利要求5所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:电感辨识值LM(n)的方程为
式中,TSW为全桥逆变电路PWM驱动控制信号的周期,VBUS为输入全桥逆变电路的电压采样值,IT(n)为电网输出电流的采样结果,Ugrid_ave(n)为电网电压在开关周期内的平均值。
7.根据权利要求5所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:步骤D中,输出电流的AD采样点与全桥逆变电路的IGBT开关之间的时间裕量为tm,时间裕量tm的计算公式为:tm=βTSW;其中,TSW为PWM驱动载波周期,β为时间裕量因子,且β应满足0<β<0.25和2β≤D(n)≤1-2β。
8.根据权利要求1所述一种基于插值预测和电感补偿的无差拍并网控制方法,其特征在于:在步骤E中的电感辨识值LM(n)对下一PWM驱动载波周期的电感值进行补偿时,增加低通滤波算法。
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2019
- 2019-01-10 CN CN201910023630.3A patent/CN109787278B/zh active Active
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