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电动汽车驱动 三电平 模型预测控制MPC ★ 5.0

基于单元级的有限控制集模型预测控制在并联三相三电平逆变器中的应用

Cell-by-Cell-Based Finite Control Set Model Predictive Control for Paralleled Three-Phase Three-Level Inverters

作者 Hanbin Zhou · Jian Yang · Xiaojiao Chen · Liansheng Huang · Ying Wang · Pujian Wang
期刊 IEEE Transactions on Industrial Electronics
出版日期 2024年7月
技术分类 电动汽车驱动
技术标签 三电平 模型预测控制MPC
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 三相三电平逆变器 单元式有限控制集模型预测控制 延迟补偿 成本函数 相环流抑制
语言:

中文摘要

针对有低开关频率要求的高功率并联三相三电平逆变器,本文提出了一种基于逐个单元(CBCB)的新型有限控制集模型预测控制算法。首先,CBCB架构包含两个控制时序交错半个周期的独立逆变器。其次,在CBCB架构内,阐述了一种估计误差更小的延迟补偿方案。此外,为每个独立逆变器设计了一种新型代价函数,使等效控制频率提高一倍。第三,为提高计算效率,在相电压跃变约束和低相环流(PCC)要求下预选候选电压矢量。与传统的分散式有限控制集模型预测控制(FCS - MPC)算法和现有的优化算法相比,所提算法在低平均开关频率下显著降低了电流谐波,且动态响应速度更快。同时,相环流得到了很好的抑制。此外,当控制系统中的电路参数不匹配时,上述优点依然稳健。实验结果验证了所提算法的优势。

English Abstract

For high-power paralleled three-phase three-level inverters with low switching frequency requirements, a novel cell-by-cell-based (CBCB) finite control set model predictive control algorithm is proposed in this article. First, the CBCB framework involves two individual inverters with staggered control timings, differing by half a period. Second, within the CBCB framework, a delay compensation solution with smaller estimation errors is expounded. Furthermore, a novel cost function for each individual inverter is designed, resulting in a doubling of the equivalent control frequency. Third, to improve the computational efficiency, candidate voltage vectors are preselected under the constraint of phase voltage jump and the requirement for low phase circulating current (PCC). Compared to the conventional decentralized FCS-MPC algorithm and the existing optimization algorithms, the proposed algorithm significantly reduces current harmonics and has a faster dynamic response rate at low average switching frequencies. Meanwhile, PCC is well suppressed. Besides, the above advantages are robust when the electric-circuit parameters are mismatched in the control system. Experimental results are provided to validate the advantages of the proposed algorithm.
S

SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,该论文提出的"逐单元"有限集模型预测控制算法对我司大功率光伏逆变器和储能系统产品线具有重要应用价值。

在技术层面,该算法针对并联三相三电平逆变器的控制难题提出了创新性解决方案。通过错开半个周期的交错控制时序设计,使等效控制频率提升一倍,这对我司1500V大功率光伏逆变器和MW级储能变流器产品的性能优化极具意义。算法在低开关频率条件下显著降低电流谐波,既能减少功率器件的开关损耗,又能提升系统效率,这与我司追求高效率、高可靠性的产品战略高度契合。

从应用价值看,该技术的三大优势直接契合我司产品痛点:首先,相间环流抑制能力的提升可有效解决并联拓扑中的功率均衡问题,延长IGBT等核心器件寿命;其次,更快的动态响应特性能够增强系统对电网波动和负载突变的适应能力,这对光储一体化应用场景尤为关键;第三,算法对参数失配的鲁棒性强,可降低生产制造中的一致性要求,提升产品良率。

技术挑战方面,模型预测控制算法的实时计算复杂度仍需考量,虽然论文提出了候选矢量预选机制,但在我司高功率密度产品中的DSP/FPGA实现仍需验证。此外,该算法在极端电网工况下的稳定性、与现有控制架构的兼容性等工程化问题需要深入评估。

建议我司研发团队跟踪该技术方向,开展并联逆变器拓扑的预研工作,特别是在大型地面电站和工商业储能领域探索应用可能性,为下一代高功率产品储备核心算法技术。