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控制与算法
★ 5.0
基于功率硬件在环的感应电机模拟器的谐波补偿
Harmonic Compensation of a Power-Hardware-in-the-Loop Based Emulator for Induction Machines
| 作者 | Seyedeh Nazanin Afrasiabi · Mohammad Babaie · Chunyan Lai · Pragasen Pillay |
| 期刊 | IEEE Transactions on Industrial Electronics |
| 出版日期 | 2025年3月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电机仿真系统 谐波 死区时间 人工神经网络 谐波补偿 |
语言:
中文摘要
基于功率硬件在环(PHIL)的电机仿真系统利用可控功率变换器来模拟电机的运行特性。本文针对并网三相感应电机(IM)提出了一种基于PHIL的电机仿真系统。通常,在电机仿真系统中采用开关型电压源逆变器(VSI)作为仿真变换器。然而,VSI会给电机仿真系统引入各种谐波。这些谐波主要源于死区时间、开关元件和控制信号。这些谐波会降低电机仿真的精度。因此,研究并补偿电机仿真系统中仿真变换器的谐波十分重要。由于死区时间是这些谐波的一个重要来源,本文将首先详细分析死区时间对电机仿真的影响。随后,开发了一种基于人工神经网络(ANN)的新型谐波补偿技术,以确保降低仿真电机电流中的谐波。所提出的基于ANN的智能谐波补偿器有助于提高电机仿真的精度。通过仿真系统和一台5马力鼠笼式感应电机进行实验,验证了所提出的带谐波补偿的仿真器的有效性。
English Abstract
Power-hardware-in-the-loop (PHIL)-based machine emulator systems use controlled power converters to mimic the behavior of an electric machine. In this article, a PHIL-based machine emulation system is proposed for grid-tied three-phase induction machines (IM). Typically, a switched voltage source inverter (VSI) is employed as an emulator converter in the motor emulation system. However, the VSI introduces various harmonics into the motor emulation system. These harmonics are mainly attributed to dead time, switching components, and control signals. These harmonics deteriorate motor emulation accuracy. Thus, it is important to investigate and compensate for emulator converter harmonics in motor emulation systems. As an important source of these harmonics is dead time, a detailed analysis of the dead time effect on motor emulation will be presented first. Subsequently, a novel artificial neural network (ANN)-based harmonic compensation technique is developed to ensure the mitigation of harmonics in the emulated motor currents. The proposed ANN-based intelligent harmonic compensator leads to the improvement of motor emulation accuracy. Experimental results are obtained from the emulator system and a 5 hp squirrel cage induction motor to validate the proposed emulator with harmonic compensation.
S
SunView 深度解读
从阳光电源的业务视角来看,这项基于功率硬件在环(PHIL)的电机仿真技术具有重要的战略价值。该技术通过受控功率变换器模拟感应电机行为,其核心在于解决电压源逆变器(VSI)引入的谐波问题,这与我们在光伏逆变器和储能变流器领域面临的技术挑战高度契合。
该研究提出的人工神经网络(ANN)谐波补偿技术对阳光电源具有多重应用价值。首先,在产品研发层面,PHIL仿真平台可显著降低新型逆变器和变流器的开发成本,通过虚拟电机负载测试替代部分实物测试,加速产品迭代周期。其次,论文深入分析的死区时间效应及其补偿方法,可直接应用于优化我们的逆变器控制算法,提升输出电流质量,这对于并网光伏系统和储能系统的电能质量至关重要。
从技术成熟度评估,ANN补偿技术已在5马力感应电机上完成实验验证,表明其具备工程化应用基础。对于阳光电源而言,该技术可融入现有的数字控制平台,通过边缘计算芯片实现实时谐波抑制,提升产品在弱电网环境下的适应性。
技术机遇方面,随着新能源汽车充电桩、工商业储能等业务拓展,系统中感应电机负载场景日益增多。掌握精确的电机仿真和谐波补偿技术,有助于开发更智能的能量管理系统。挑战在于ANN算法的训练数据需要覆盖多样化工况,且实时计算对硬件性能要求较高。建议组建跨学科团队,将该技术与公司现有的AI算力平台结合,推动在测试验证和产品优化两个维度的应用落地。