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有源电力滤波器
APF）在线电感辨识及基于FPGA的实时数字控制设计
| 作者 | Yousong Zhou · Jiangpeng Yang · Linghui Meng · Jiaxuan Yao · Lan Ma · Haiquan Zhao · Zeliang Shu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年2月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 并网逆变器 储能变流器PCS PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 有源电力滤波器 模型预测控制 参数辨识 递推最小二乘法 FPGA 谐波抑制 |
语言:
中文摘要
在模型预测电流控制下，系统参数失配会导致有源电力滤波器（APF）的谐波抑制性能显著下降。为解决此问题，本文提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法的参数辨识模型预测控制策略，并实现了基于FPGA的实时数字控制系统，有效提升了系统的鲁棒性与控制精度。
English Abstract
The harmonic suppression performance of active power filter (APF) under model predictive current control is obviously reduced, when the parameter exists a mismatch between the actual value in system and the nominal value adopted in the control. To suppress the influence of parameter mismatching, a model predictive control based on parameter identification with forgetting factor recursive least squ...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的电能质量治理及并网控制具有重要参考价值。APF的核心控制算法与阳光电源的组串式逆变器及储能变流器（PCS）在电流环控制逻辑上有高度共性。特别是在弱电网环境下，电网阻抗波动会导致控制参数失配，引入在线参数辨识技术可显著提升PowerTitan等储能系统及大型光伏逆变器的并网电流质量和动态响应速度。建议研发团队关注基于FPGA的高速实时辨识实现方案，以优化iSolarCloud平台下的电能质量监测与主动补偿功能。