CN110932309A - 一种基于acsf-mpc和pi双模式切换的逆变器控制***及方法 - Google Patents

一种基于acsf-mpc和pi双模式切换的逆变器控制***及方法 Download PDF

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CN110932309A CN201911044351.1A CN201911044351A CN110932309A CN 110932309 A CN110932309 A CN 110932309A CN 201911044351 A CN201911044351 A CN 201911044351A CN 110932309 A CN110932309 A CN 110932309A
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张佳豪
林森
程科
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Abstract

本发明公开一种基于ACSF‑MPC和PI双模式切换的逆变器控制***及方法，属于逆变器的电流控制技术领域，该***控制方法采用双模式切换，可以在稳态时对***电流实现无静差调节，采用简单有效的双PI控制；同时在动态调节时采用定频模型预测，针对并网逆变器预测最优开关序列控制，采用遍历式的寻优方式进行改进，将理想输出的电压矢量
Figure DDA0002253728690000011
与6个扇区的中心矢量之差的模进行比较得到最小的偏差，减少了遍历时的计算量，实现了快速响应。此外，在控制过程中，通过采用改进的模糊补偿获得虚拟参考电流误差补偿值，并作为外环PI输出的电流参考值的补偿量，改善了周期性扰动和电流纹波的问题。

Description

一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***及方法
技术领域
本发明涉及逆变器的电流控制技术领域，尤其涉及一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***及方法。
背景技术
随着新能源发电***以及柔性直流输电(FACTS)装置大量地接入电网，并网逆变器作为桥梁装置，在交流驱动、有源滤波器、静止无功补偿器、电网互联等方面得到了广泛的应用。并网逆变器是将分布式电能传输至电网的重要媒介，实现直流电向交流电的转换功能，是实现可再生能源有效利用的基础，其性能直接影响分布式发电***的可靠性和稳定性。
逆变器常用的控制方式包括电压型控制和电流型控制。由于电压型控制含有大量低次谐波以及动态性能差等缺点，大多数并网逆变器采用电流型控制方法，即将电网看作无限大的电源，其电压和频率不随着并网逆变器的入网电流变化而变化。目前，主流的电流跟踪控制算法主要包括电流滞环控制、滑模控制、线性控制、预测控制和模糊神经网络控制为代表的人工智能控制算法。MPC的主要思想是利用***未来所有可能的动作，预测出***所有可能的输出，然后通过约束条件和性能优化指标等选择未来的最优动作，总体而言是一种最优求解方法。电力电子领域中，控制动作即功率器件的导通和关断，按照开关动作的不同组合，应用于电力电子领域的模型预测控制可以被分为两大类:有限控制集模型预测控制(Finite Control Set Model Predictive Control，简称FCS-MPC)和连续控制集模型预测控制(Continuous Control Set Model Predictive Control，简称CCS-MPC)。FCS-MPC利用功率变换器的有限数量的开关状态特性解决最优控制问题，每个控制周期每个开关状态不变，因此控制动作的总量是有限的，由于每个控制周期内的控制数量有限，得出的不一定是最优解，一个开关周期只选择一组最优开关状态，开关驱动的占空比非零即一，使得输出电流带来纹波。CCS-MPC是在FCS-MPC的控制集中加入时间的元素，使得每个周期开关动作可变。并对其中每个开关状态的作用时间进行控制，使得受控变量沿固定开关周期收敛于参考值。但是上述两种控制方法都没有解决***模型的不准确情况下的优化问题。
当***模型准确时，模型预测控制能实现快速、准确跟踪效果，但是无法消除二倍频波动，这时比例积分控制能够实现电流的无静差跟踪并且在稳态情况下采用双PI控制会变得简单有效。在实际过程中，由于器件工艺、温度、不正常运行状态、故障等不确定因素会给***参数引入难以直接测量的未知偏差，而这些偏差会给***带来周期性扰动，当扰动过大时会影响控制效果，甚至造成***崩溃。如何通过一套有效合理的控制方案去控制逆变器在不同工况下实现并网是亟待解决的问题。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***及方法。该方法在连续控制集模型预测控制CCS-MPC的基础上做出改进，提出了自适应恒定开关频率模型预测控制(Adaptive constant switching frequency modelpredictive control，ACSF-MPC)。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***，该***结构如图1所示，包括：
数据采集模块，用于采集当前时刻逆变器交流侧的电压、电流值和直流侧的电压值；
外环控制模块，将采样到的直流侧电压与给定电压值进行比较，经过PI控制器得到参考电流值；
模式切换模块，将参考电流值和电网侧采样得到的交流侧电流值进行比较，从而确定并选择合适的控制模式；
数据控制模式1，电流内环采用PI控制模式；
数据控制模式2，电流内环采用定频模型预测控制模式；
函数优化模块，对定频模型预测中的电流参考值采用改进模糊补偿，获得虚拟参考电流值的补偿量，反馈给外环控制模块，最后将最优开关序列及其作用时间作为本逆变器控制***的控制信号。
该控制***的控制图如图2所示，采用基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其流程如图3所示，包括如下步骤：
步骤1：采集逆变器交流侧的电压、电流值和直流侧电压值，并通过DSP的均值滤波模块获得交流侧电流量和直流侧电压量；
步骤2：采用电压外环控制；
将直流侧采样得到的电压值和给定电压值作比较，经过PI控制器得到dq坐标系下电流参考值i* dref和i* qref；
令q轴给定电流为零，将直流侧采样得到的电压值和给定值比较并进行PI控制，得到电流内环的d轴给定电流参考值i* dref；
Figure BDA0002253728670000021
其中，V* dcref直流侧电压参考值，
Figure BDA0002253728670000022
为q轴给定电流参考值，Vdc直流侧电压采样值，Kp、Ki分别为比例PI控制器的比例系数和积分系数。
步骤3：对步骤2得到的电流参考值i* dref、i* qref和电网侧采样得到的电流值作比较，如果偏差小于0.5A则电流内环采用PI控制模式，执行步骤4并结束；若偏差大于0.5A则电流内环采用定频模型预测控制模式，执行步骤5；
步骤4：将电流参考值与采样到的电网侧电流值做差，进行PI调节得到逆变器输出电压矢量，通过SVPWM调制单元得到PWM输出波，转到步骤9；
内环采用PI控制为：
Figure BDA0002253728670000031
其中kp、ki为内环PI控制器的比例系数和积分系数，vd、vq为dq坐标系下逆变器输出电压，id、iq为dq坐标系下逆变器侧采样电流，ed、eq为dq坐标系下并网电压，L为滤波电感，ω为电网频率，s为复频率。
步骤5：将步骤1得到的电流量和电压量上一控制周期获得的***参数带入到定频电流预测模型中，计算出下一控制周期的预测电流值；
为了设计的方便，将三相并网逆变器在两相静止坐标系下的电流、电压经过Clark变换，转化到αβ坐标系下；
计算下一周期的预测电流值：
Figure BDA0002253728670000032
其中，iα(k)和iβ(k)为αβ坐标系下第k(k＝1,2,3…)个控制周期开始时的电网侧的三相采样电流；fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量，ti(i＝1,2,3)是所对应逆变器输出电压矢量vi的作用时间；
如果假设在采样间隔期间fαi和fβi是恒定的，则fαi＝fαi,k和fβi＝fβi,k，其中fαi,k和fβi,k是向量vi的瞬时k的值如下所示：
Figure BDA0002253728670000041
Figure BDA0002253728670000042
其中，R为电网侧等值电阻，L为滤波电感，iα、iβ，vα、vβ，eα、eβ分别为αβ坐标系下并网电流，逆变器输出电压，并网侧电压。
步骤6：采用最小二乘优化的方法来定义目标函数，利用求极值的方法获得目标函数最小值时的3个输出电压矢量的作用时间，并采用改进的寻优策略来求得扇区的电压矢量值；
有限集模型预测控制的代价函数为电流预测值与电流参考值差的平方，对于定频模型预测控制，采用相似的性能优化指标，定义性能优化评价函数为：
J＝(E'α)2+(E'β)2
Figure BDA0002253728670000043
Figure BDA0002253728670000044
其中，E'α和E'β分别代表k+1时刻的电流预测值和参考值的差，
Figure BDA0002253728670000045
和
Figure BDA0002253728670000046
为控制周期结束时的给定参考电流值，iα(k+1)和iβ(k+1)为k+1时刻的电流预测值；
评价函数J值越小表示k+1时刻的输出电流和参考电流的偏差越小，利用求极值的方法，可得目标函数取最小值时3个输出电压矢量的作用时间：
另
Figure BDA0002253728670000047
最后求出步骤5所述对应逆变器输出电压矢量vi的作用时间ti为:
Figure BDA0002253728670000048
Figure BDA0002253728670000049
Figure BDA00022537286700000410
其中，
Figure BDA00022537286700000411
T为开关周期，fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量；
利用每个扇区对应的中心矢量，可以得出理想输出的电压矢量
Figure BDA00022537286700000413
所在的扇区，目标函数为：
Figure BDA00022537286700000412
Figure BDA0002253728670000051
Figure BDA0002253728670000052
其中，
Figure BDA0002253728670000053
分别为各扇区中心矢量αβ坐标系下所对应的电流增量的值，扇区的中心矢量在αβ坐标系下的值，由对应的三个矢量求算数平均值而得，并经过Clark变换为：
Figure BDA0002253728670000054
其中，
Figure BDA0002253728670000055
分别为扇区的中心矢量在αβ坐标系下的值，vα0、vβ0为零矢量v0在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；vαi、vβi和vα(i+1)、vβ(i+1)分别为vi和v(i+1)两个扇区相邻的电压矢量在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；
通过求取J′的最小值可得理想输出电压矢量
Figure BDA0002253728670000057
所在的扇区，然后利用SVPWM即可得到三个点压矢量的作用时间。
步骤7：采用改进的模糊补偿获得的虚拟参考电流值来作为外环PI输出的电流参考值的补偿量；
步骤7.1：采用二维模糊控制器，将k时刻电感电流误差wk以及误差变化率wk-wk-1作为二维模糊控制器的输入，得到模糊控制输出量Δw；为防止误差淹没对误差取平方，然后将过去的2n个输出量储存在DSP中，作为获得虚拟参考电流补偿量和权重系数M的数据库；
首先将模糊控制输出量的历史数据储存在DSP中，求得近2n次的数据为：
Δw2＝[Δw2(k-2n) Δw2(k-2n+1) ... Δw2(k-1)]
最后n次采样的虚拟参考电流的变化为：
Δiref＝[Δiref(k-n) Δiref(k-n+1) ... Δiref(k-1)]
步骤7.2：采用线性拟合的方法对***进行建模，得到虚拟参考的公式为：
Figure BDA0002253728670000056
其中MT＝[M1 M2 … Mn]表示虚拟参考电流变化的误差的权重因子；
然后可以得到：
Figure BDA0002253728670000061
步骤7.3：用最新的一组误差数据[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T和虚拟参考电流变化Δiref(k)误差代替步骤7.2所述权重因子M公式中的[Δw2(k-2n) w2(k-2n+1)... Δw2(k-n-1)]T和Δiref(k-n)，从而得到最新迭代的权重因子M；
步骤7.4：通过将权重因子M与[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T相乘得到虚拟参考Δiref(k)表示为：
Δiref(k)＝M[Δw2(k-n) Δw2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T
步骤7.5：将虚拟参考电流变化的误差Δiref(k)补偿到α轴上的参考电流
Figure BDA0002253728670000062
上为：
Figure BDA0002253728670000063
其中，i* αref(k)为第k次采样的电感电流参考值，由电压外环的PI控制器得到输出值并进行Clark反变换得到的，
Figure BDA0002253728670000064
表示电网侧第k+1次采样的电感电流参考值；
Figure BDA0002253728670000065
的值经过对dq坐标系下输出参考值的Clark反变换：
Figure BDA0002253728670000066
将得到αβ的坐标系下的电网侧第k+1次采样的电感电流参考值代入步骤6中，用于更新电流参考值，即进行模型预测控制。
步骤8：根据最小开关损耗原则，采用零矢量集中的实现方法，即SVPWM的5电平中电压矢量的分配原则得到调制信号对逆变器的开关管进行控制，转到步骤9；
步骤9：将输出的结果即控制信号作用到逆变器的开关管上。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
1、本发明采用双模式切换，可以在稳态时对***实现无静差调节，同时在动态调节时采用定频模型预测，实现了快速响应；
2、本发明针对并网逆变器预测最优开关序列控制，采用遍历式的寻优方式进行改进，将理想输出的电压矢量
Figure BDA0002253728670000071
与6个扇区的中心矢量之差的模进行比较得到最小的偏差，减少了遍历式的计算量，节约了时间；
3、本发明在控制过程中，通过采用改进的模糊补偿获得的虚拟参考电流误差补偿值，来作为外环PI输出的电流参考值的补偿量，改善了周期性扰动和电流纹波的问题，同时针对计算过程中存在误差淹没的问题，采取将误差取平方再加权的改进方法来实现补偿值对参考值精确补偿。
附图说明
图1为本发明一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***结构图；
图2为本发明一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***的***控制图；
图3为本发明采用基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法流程图；
图4为本发明三相两电平并网逆变器带阻感负载图；
图5为本发明三相两电平并网逆变器8个开关状态和电压对应的αβ坐标系下的空间矢量图；
图6为本发明参考电压矢量所在位置不同开关切换顺序对应的三相波形图；
(a)UREF所在的位置为Ⅰ区(0°≤θ≤60°)；
(b)UREF所在的位置为Ⅱ区(60°≤θ≤120°)；
(c)UREF所在的位置为Ⅲ区(120°≤θ≤180°)；
(d)UREF所在的位置为Ⅳ区(180°≤θ≤240°)；
(e)UREF所在的位置为Ⅴ区(240°≤θ≤300°)；
(f)UREF所在的位置为Ⅵ区(300°≤θ≤360°)；
图7为本发明三相并网逆变器带未知阻感并网图；
图8为本发明电压矢量序列作用下的电流变化图；
(a)iα的变化情况；
(b)iβ的变化情况；
其中，——为输出电流，-----为参考电流。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***，包括：
数据采集模块，用于采集当前时刻逆变器交流侧的电压、电流值和直流侧的电压值；
外环控制模块，将采样到的直流侧电压与给定电压值进行比较经过PI控制器得到参考电流值；
模式切换模块，将参考电流值和电网侧采样得到的交流侧电流值进行比较，从而确定并选择合适的控制模式；
数据控制模块1，电流内环采用PI控制模式；
数据求解模块2，电流内环采用定频模型预测控制模式；
函数优化模块，对定频模型预测中的电流参考值采用改进模糊补偿，获得虚拟参考电流值的补偿量，反馈给外环控制模块，最后将最优开关序列及其作用时间作为本逆变器控制***的控制信号。
如图4所示，三相并网逆变器的拓扑由输入直流源、三相逆变桥、输出滤波器、交流电网四部分组成。Vdc为直流母线电压，Q1～Q6表示6个含反并联二极管的绝缘栅晶体管(IGBT)，ia、ib、ic为逆变器的并网电流，va、vb、vc为逆变器的三相逆变桥输出电压，ea、ea、ea为三相并网电压，L为电网侧滤波电感，R为逆变回路的等效串联阻抗，且L、R即为预测模型参数。
本实施例采用的是L型滤波器，其他形式的滤波器同样适用，由图4得三相并网逆变器的基本电压方程为：
Figure BDA0002253728670000081
通过电压幅值不变的Clark变换，可得三相并网逆变器在两相静止坐标系下的数学模型为：
Figure BDA0002253728670000082
其中，v为逆变器输出电压矢量；e为电网电压矢量；i为输出电流矢量。
采用基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其流程如图2所示，包括如下步骤：
步骤1：采集逆变器交流侧的电压、电流值和直流侧电压值，并通过DSP的均值滤波模块获得交流侧电流量和直流侧电压量；
步骤2：采用电压外环控制；
将直流侧采样得到的电压值和给定电压值作比较，经过PI控制器得到dq坐标系下电流参考值i* dref和i* qref；
令q轴给定电流为零，将直流侧采样得到的电压值和给定值比较并进行PI控制，得到电流内环的d轴给定电流参考值i* dref；
Figure BDA0002253728670000091
其中，V* dcref直流侧电压参考值，
Figure BDA0002253728670000092
为q轴给定电流参考值，Vdc直流侧电压采样值，Kp、Ki分别为比例PI控制器的比例系数和积分系数。
步骤3：对步骤2得到的电流参考值i* dref、i* qref和电网侧采样得到的电流值作比较，如果偏差小于0.5A则电流内环采用PI控制模式，执行步骤4并结束；若偏差大于0.5A则电流内环采用定频模型预测模式，执行步骤5；
步骤4：将电流参考值与采样到的电网侧电流值做差，进行PI调节得到逆变器输出电压矢量，通过SVPWM调制单元得到PWM输出波，转到步骤9；
内环采用PI控制为：
Figure BDA0002253728670000093
其中，kp、ki为内环PI控制器的比例系数和积分系数，vd、vq为dq坐标系下逆变器输出电压，id、iq为dq坐标系下逆变器侧采样电流，ed、eq为dq坐标系下并网电压，L为滤波电感，ω为电网频率，s为复频率。
步骤5：将步骤1得到的电流量和电压量上一控制周期获得的***参数带入到定频电流预测模型中，计算出下一控制周期的预测电流值；
为了设计的方便，将三相并网逆变器在两相静止坐标系下的电流、电压经过Clark变换，转化到αβ坐标系下；
Figure BDA0002253728670000094
Figure BDA0002253728670000101
计算下一周期的预测电流值：
Figure BDA0002253728670000102
其中，iα(k)和iβ(k)为αβ坐标系下第k(k＝1,2,3…)个控制周期开始时的电网侧的三相采样电流；fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量，ti(i＝1,2,3)是所对应逆变器输出电压矢量vi的作用时间；
如果假设在采样间隔期间fαi和fβi是恒定的，则fαi＝fαi,k和fβi＝fβi,k，其中fαi,k和fβi,k是向量vi的瞬时k的值如下所示：
Figure BDA0002253728670000103
Figure BDA0002253728670000104
其中，R为电网侧等值电阻，L为滤波电感，iα、iβ，vα、vβ，eα、eβ分别为αβ坐标系下并网电流，逆变器输出电压，并网侧电压。
步骤6：采用最小二乘优化的方法来定义目标函数，利用求极值的方法获得目标函数最小值时的3个输出电压矢量的作用时间，并采用改进的寻优策略来求得扇区的电压矢量值；
有限集模型预测控制的代价函数为电流预测值与电流参考值差的平方，对于定频模型预测控制，采用相似的性能优化指标，定义性能优化评价函数为：
J＝(E'α)2+(E'β)2
Figure BDA0002253728670000105
Figure BDA0002253728670000106
其中，E'α和E'β分别代表k+1时刻的电流预测值和参考值的差，
Figure BDA0002253728670000107
和
Figure BDA0002253728670000108
为控制周期结束时的给定参考电流值，iα(k+1)和iβ(k+1)为k+1时刻的电流预测值；
评价函数J值越小表示k+1时刻的输出电流和参考电流的偏差越小，利用求极值的方法，可得目标函数取最小值时3个输出电压矢量的作用时间：
另
Figure BDA0002253728670000111
最后求出步骤5所述作用时间ti为:
Figure BDA0002253728670000112
Figure BDA0002253728670000113
Figure BDA0002253728670000114
其中，
Figure BDA0002253728670000115
T为开关周期，fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量；
如果直接按照上述步骤采用遍历式的寻优方法，需要对每组开关序列进行计算，大大增加了求解最优开关序列作用时间的计算量，因此采用改进的寻优策略来求得扇区的电压矢量值；
假设并网逆变器的目标输出电压矢量
Figure BDA0002253728670000119
Figure BDA00022537286700001110
能有效跟踪参电流，图5(b)为6个扇区的中心矢量以及目标输出电压矢量的位置。
可以通过对目标电压矢量
Figure BDA00022537286700001111
所在的扇区以寻优的方式进行定位，然后再利用最近的电压矢量序列来调整3个电压矢量的作用时间。根据三角形的余弦定理，从几何关系可以得出扇区Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ的中心矢量经Clark变换为：
Figure BDA0002253728670000116
其中，
Figure BDA0002253728670000117
分别为扇区的中心矢量在αβ坐标系下的值，vα0、vβ0为零矢量v0在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；vαi、vβi和vα(i+1)、vβ(i+1)分别为vi和v(i+1)两个扇区相邻的电压矢量在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；
利用每个扇区对应的中心矢量，可以得出理想输出的电压矢量
Figure BDA00022537286700001112
所在的扇区，目标函数为：
Figure BDA0002253728670000118
Figure BDA0002253728670000121
通过求J'的最小值，可以得到目标矢量
Figure BDA0002253728670000122
所在的扇区，进而通过SVPWM再求该扇区所对应的三个开关序列的作用时间。
对于三相并网逆变器带普通阻感负载情况下，由于制造工艺、不正常工作状态、特殊温度等原因，会给电阻电感的数值；带来无法测量的偏差，模型失配会进一步增加模型误差，考虑到这些不确定扰动，如图7所示，ΔR和ΔL表示电阻和电感参数的位置偏差。采用误差补偿控制来对此进行消除。
步骤7：采用改进的模糊补偿获得的虚拟参考电流值来作为外环PI输出的电流参考值的补偿量；
步骤7.1：采用二维模糊控制器，将k时刻电感电流误差wk以及误差变化率wk-wk-1作为二维模糊控制器的输入，得到模糊控制输出量Δw；
Figure BDA0002253728670000123
wc(k)＝wk(k)-wk(k-1)
其中，iα(k)和
Figure BDA0002253728670000124
α轴下k时刻的电流采样值和参考值，wk为k时刻电感电流误差，wc(k)为k时刻电感电流误差的变化率；
为提高控制器的控制精度，将输入量与输入量在论域区间上的模糊子集均定义为{负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)}7个语言值。
对输入及输出进行模糊化，建立模糊子集：
wk＝{NB NS ZO PS PB}
wc＝{P O N}
Δw＝{NB NM NS ZO PS PM PB}
为确保各变量的基本论域均能较好地被模糊覆盖，设定输入量与输出量地论域为：
wk＝{-10 -5 0 5 10}
wc＝{-5 -3 03 5}
Δw＝{-2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2}
作为模糊控制的核心，建立合理有效的规则显得尤为重要，模糊控制规则表如表2所述，规则如下：
1)当误差为正的较大值且误差变化率为正值时，输出应为较大正值，以尽快减小误差；
2)当误差为正的较大值但误差变化率为负值时，输出应为较小正值或为0。
表2为模糊控制器规则表
Figure BDA0002253728670000131
在实行模糊控制时，将许多控制规则进行上述推论演算，然后结合各个由演算得到的推论结果获得控制输出；为了求得受控***的输出，必须将模糊集合解模糊化，解模糊的方法采用面积重心法，得到模糊控制输出量Δw。
为防止误差淹没对误差取平方，然后将过去的2n个模糊控制输出量Δw存在DSP中，作为获得虚拟参考电流补偿量和权重因子M的数据库；
首先将模糊控制输出量的历史数据储存在DSP中，求得近2n次的数据为：
Δw2＝[Δw2(k-2n) Δw2(k-2n+1) ... Δw2(k-1)]
最后n次采样的虚拟参考电流的变化为：
Δiref＝[Δiref(k-n) Δiref(k-n+1) ... Δiref(k-1)]
步骤7.2：采用线性拟合的方法对***进行建模，得到虚拟参考的公式为：
Figure BDA0002253728670000132
其中MT＝[M1 M2 … Mn]表示虚拟参考电流变化的误差的权重因子；
然后可以得到：
Figure BDA0002253728670000133
步骤7.3：用最新的一组误差数据[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T和虚拟参考电流变化Δiref(k)误差代替步骤7.2所述权重因子M公式中的[Δw2(k-2n) w2(k-2n+1)... Δw2(k-n-1)]T和Δiref(k-n)，从而得到最新迭代的权重因子M；
步骤7.4：通过将权重因子M与[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T相乘得到虚拟参考Δiref(k)表示为：
Δiref(k)＝M[Δw2(k-n) Δw2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T
步骤7.5：将虚拟参考电流变化的误差Δiref(k)补偿到α轴上的参考电流
Figure BDA0002253728670000141
上为：
Figure BDA0002253728670000142
其中，i* αref(k)为第k次采样的电感电流参考值，由电压外环的PI控制器得到输出值并进行Clark反变换得到的，
Figure BDA0002253728670000143
表示电网侧第k+1次采样的电感电流参考值；
Figure BDA0002253728670000144
的值经过对dq坐标系下输出参考值的Clark反变换：
Figure BDA0002253728670000145
将得到αβ的坐标系下的电网侧第k+1次采样的电感电流参考值代入步骤6中，用于更新电流参考值，即进行模型预测控制。
步骤8：根据最小开关损耗原则，采用零矢量集中的实现方法，即SVPWM的5电平中电压矢量的分配原则得到调制信号对逆变器的开关管进行控制，转到步骤9；
步骤9：将输出的结果即控制信号作用到逆变器的开关管上。
以电流控制为目标，在模型预测电流直接控制为研究方向时，使得预测最优开关序列控制在一个开关周期内选择3个开关状态组成一个开关序列，并控制每个开关周期的作用时间。两电平并网逆变器的8个开关状态对应的空间矢量图如图5(a)所示。
为了减少开关次数和谐波含量，根据最小开关损耗原则，采用零矢量集中的方法，最后采用5段式的SVPWM，使得每个开关周期只有3次开关状态切换，同时谐波含量不会太大。参考矢量电压UREF所在的位置和开关切换顺序对照序如表1所示。
表1 UREF所在的位置和开关切换顺序对照序
Figure BDA0002253728670000146
Figure BDA0002253728670000151
根据上述原理，图8给出了理想情况下，在一个采样周期内输出电压矢量序列作用时输出电流iα和iβ的变化情况，输出电流iα的变化情况如图8(a)所示，输出电流iβ的变化情况如图8(b)所示。
在选择开关序列最优控制中，从图8可以看出开关序列对应的输出电压矢量序列既包含了可使iα增大的电压矢量，也同样包含了使其减少的电压矢量，同样iβ也是满足此情况。保证了一个周期以后在k+1与k时刻之间的变换和采样得到的实际电流变化接近。根据5段式的SVPWM，在3次开关状态切换时，只需要动作一个桥臂的状态。这时候只需要根据步骤6计算得到的三个电压矢量vi的换向时刻t1，t2，t3，其中i∈{1,2,3}，就能实现对并网逆变器的动稳态控制。

Claims (7)

1.一种基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***，其特征在于包括：
数据采集模块，用于采集当前时刻逆变器交流侧的电压、电流值和直流侧的电压值；
外环控制模块，将采样到的直流侧电压与给定电压值进行比较，经过PI控制器得到参考电流值；
模式切换模块，将参考电流值和电网侧采样得到的交流侧电流值进行比较，从而确定并选择合适的控制模式；
数据控制模块1，电流内环采用PI控制模式；
数据控制模块2，电流内环采用定频模型预测控制模式；
函数优化模块，对定频模型预测中的电流参考值采用改进模糊补偿，获得虚拟参考电流值的补偿量，反馈给外环控制模块，最后将最优开关序列及其作用时间作为本逆变器控制***的控制信号。
2.采用权利要求1所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：采集逆变器交流侧的电流值和直流侧电压值，并通过DSP的均值滤波模块获得交流侧电流量和直流侧电压量；
步骤2：采用电压外环控制；
将直流侧采样得到的电压值和给定电压值作比较，经过PI控制器得到dq坐标系下电流参考值i* dref和i* qref；
步骤3：对步骤2得到的电流参考值i* dref、i* qref和电网侧采样得到的电流值作比较，如果偏差小于0.5A则电流内环采用PI控制模式，执行步骤4并结束；若偏差大于0.5A则电流内环采用定频模型预测控制模式，执行步骤5；
步骤4：将电流参考值与采样到的电网侧电流值做差，进行PI调节得到逆变器输出电压矢量，通过SVPWM调制单元得到PWM输出波，转到步骤9；
步骤5：将步骤1得到的电流量和电压量和上一控制周期获得的***参数带入到定频电流预测模型中，计算出下一控制周期的预测电流值；
步骤6：采用最小二乘优化的方法来定义目标函数，利用求极值的方法获得目标函数最小值时的3个输出电压矢量的作用时间，并采用改进的寻优策略来求得扇区的电压矢量值；
步骤7：采用改进的模糊补偿获得的虚拟参考电流值来作为外环PI输出的电流参考值的补偿量；
步骤8：根据最小开关损耗原则，采用零矢量集中的实现方法，即SVPWM的5电平中电压矢量的分配原则得到调制信号对逆变器的开关管进行控制，转到步骤9；
步骤9：将输出的结果即控制信号作用到逆变器的开关管上。
3.根据权利要求2所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于所述步骤2的过程如下：
令q轴给定电流为零，将直流侧采样得到的电压值和给定值比较并进行PI控制，得到电流内环的d轴给定电流参考值i* dref；
Figure FDA0002253728660000021
其中，V* dcref直流侧电压参考值，
Figure FDA0002253728660000022
为q轴给定电流参考值，Vdc为直流侧电压采样值，Kp、Ki分别为比例PI控制器的比例系数和积分系数。
4.根据权利要求2所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于步骤4所述的将电流参考值与采样到的电网侧电流值做差，进行PI调节得到逆变器输出电压矢量的过程如下：
内环采用PI控制为：
Figure FDA0002253728660000023
其中，kp、ki为内环PI控制器的比例系数和积分系数，vd、vq为dq坐标系下逆变器输出电压，id、iq为dq坐标系下逆变器侧采样电流，ed、eq为dq坐标系下并网电压，L为滤波电感，ω为电网频率，s为复频率。
5.根据权利要求2所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于所述步骤5的过程如下：
为了设计的方便，将三相并网逆变器在两相静止坐标系下的电流、电压经过Clark变换，转化到αβ坐标系下；
计算下一周期的预测电流值：
Figure FDA0002253728660000024
其中，iα(k)和iβ(k)为αβ坐标系下第k(k＝1,2,3…)个控制周期开始时的电网侧的三相采样电流；fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量，ti(i＝1,2,3)是所对应逆变器输出电压矢量vi的作用时间；
如果假设在采样间隔期间fαi和fβi是恒定的，则fαi＝fαi,k和fβi＝fβi,k，其中fαi,k和fβi,k是向量vi的瞬时k的值如下所示：
Figure FDA0002253728660000031
Figure FDA0002253728660000032
其中，R为电网侧等值电阻，L为滤波电感，iα、iβ，vα、vβ，eα、eβ分别为αβ坐标系下并网电流，逆变器输出电压，并网侧电压。
6.根据权利要求2所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于所述步骤6的过程如下：
有限集模型预测控制的代价函数为电流预测值与电流参考值差的平方，对于定频模型预测控制，采用相似的性能优化指标，定义性能优化评价函数为：
J＝(E'α)2+(E'β)2
Figure FDA0002253728660000033
Figure FDA0002253728660000034
其中，E'α和E'β分别代表k+1时刻的电流预测值和参考值的差，
Figure FDA0002253728660000035
和
Figure FDA0002253728660000036
为控制周期结束时的给定参考电流值，iα(k+1)和iβ(k+1)为k+1时刻的电流预测值；
评价函数J值越小表示k+1时刻的输出电流和参考电流的偏差越小，利用求极值的方法，可得目标函数取最小值时3个输出电压矢量的作用时间：
另
Figure FDA0002253728660000037
最后求出步骤5所述对应逆变器输出电压矢量vi的作用时间ti为:
Figure FDA0002253728660000041
Figure FDA0002253728660000042
Figure FDA0002253728660000043
其中，
Figure FDA0002253728660000044
T为开关周期，fαi和fβi(i＝1,2,3)是瞬时电流在Clark变换下的增量；
利用每个扇区对应的中心矢量，可以得出理想输出的电压矢量
Figure FDA0002253728660000045
所在的扇区，目标函数为：
Figure FDA0002253728660000046
Figure FDA0002253728660000047
其中，
Figure FDA0002253728660000048
分别为各扇区中心矢量αβ坐标系下所对应的电流增量的值，扇区的中心矢量在αβ坐标系下的值，由对应的三个矢量求算数平均值而得，并经过Clark变换为：
Figure FDA0002253728660000049
其中，
Figure FDA00022537286600000410
分别为扇区的中心矢量在αβ坐标系下的值，vα0、vβ0为零矢量v0在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；vαi、vβi和vα(i+1)、vβ(i+1)分别为vi和v(i+1)两个扇区相邻的电压矢量在αβ坐标系下的值对应的电压矢量；
通过求取J′的最小值可得理想输出电压矢量
Figure FDA00022537286600000411
所在的扇区，然后利用SVPWM即可得到三个电压矢量的作用时间。
7.根据权利要求2所述的基于ACSF-MPC和PI双模式切换的逆变器控制***进行逆变器控制的方法，其特征在于所述步骤7的过程如下：
步骤7.1：采用二维模糊控制器，将k时刻电感电流误差wk以及误差变化率wk-wk-1作为二维模糊控制器的输入，得到模糊控制输出量Δw；为防止误差淹没对误差取平方，然后将过去的2n个输出量储存在DSP中，作为获得虚拟参考电流补偿量和权重系数M的数据库；
首先将模糊控制输出量的历史数据储存在DSP中，求得近2n次的数据为：
Δw2＝[Δw2(k-2n) Δw2(k-2n+1) ... Δw2(k-1)]
最后n次采样的虚拟参考电流的变化为：
Δiref＝[Δiref(k-n) Δiref(k-n+1) ... Δiref(k-1)]
步骤7.2：采用线性拟合的方法对***进行建模，得到虚拟参考的公式为：
Figure FDA0002253728660000051
其中MT＝[M1 M2 … Mn]表示虚拟参考电流变化的误差的权重因子；
然后可以得到：
Figure FDA0002253728660000052
步骤7.3：用最新的一组误差数据[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T和虚拟参考电流变化Δiref(k)误差代替步骤7.2所述权重因子M公式中的[Δw2(k-2n) w2(k-2n+1) ...Δw2(k-n-1)]T和Δiref(k-n)，从而得到最新迭代的权重因子M；
步骤7.4：通过将权重因子M与[Δw2(k-n) w2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T相乘得到虚拟参考Δiref(k)表示为：
Δiref(k)＝M[Δw2(k-n) Δw2(k-n+1) ... Δw2(k-1)]T
步骤7.5：将虚拟参考电流变化的误差Δiref(k)补偿到α轴上的参考电流
Figure FDA0002253728660000053
上为：
Figure FDA0002253728660000054
其中，i* αref(k)为第k次采样的电感电流参考值，由电压外环的PI控制器得到输出值并进行Clark反变换得到的，
Figure FDA0002253728660000055
表示电网侧第k+1次采样的电感电流参考值；
Figure FDA0002253728660000056
的值经过对dq坐标系下输出参考值的Clark反变换：
Figure FDA0002253728660000061
将得到αβ的坐标系下的电网侧第k+1次采样的电感电流参考值代入步骤6中，用于更新电流参考值，即进行模型预测控制。
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