本發(fā)明專利涉及一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法。

背景技術(shù)：

模塊化多電平換流器具有模塊化設(shè)計、高效率、低諧波輸出等優(yōu)點(diǎn)，在高壓直流輸電(highvoltagedirectcurrent，hvdc)、靜止無功補(bǔ)償以及電機(jī)驅(qū)動等領(lǐng)域都對其進(jìn)行了廣泛的研究。模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)的特殊性使得相間環(huán)流抑制與子模塊電容電壓穩(wěn)定成為各類控制方法的難點(diǎn)。

模型預(yù)測控制作為一種先進(jìn)的非線性控制優(yōu)化方法，無需對控制參數(shù)進(jìn)行整定，動態(tài)響應(yīng)快，能夠消除系統(tǒng)本身帶來的非線性影響，在處理非線性有約束多目標(biāo)優(yōu)化問題時具有很大優(yōu)勢。有限控制集的模型預(yù)測控制(finitecontrolsetmpc，fcs-mpc)方法是通過構(gòu)建基于被控量的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，利用滾動優(yōu)化選取一組使優(yōu)化函數(shù)值最小的開關(guān)組合在下一控制周期作用于變換器。這種基于單步計算的模型預(yù)測控制由于每次選取的最優(yōu)開關(guān)組合狀態(tài)能保證被控量在接下來一個控制周期取得最優(yōu)，而忽視了其他開關(guān)組合狀態(tài)對未來多個周期可能的最優(yōu)控制信息，增大了被控量陷入短期最優(yōu)的可能性。一般多步預(yù)測控制能夠一定程度避免被控量陷入短期最優(yōu)，但同時存在加大每一個控制周期的運(yùn)算量的缺點(diǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，針對模塊化多電平變換器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中存在的諧波環(huán)流問題，提出了一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc(modularmultilevelconverter，mmc)環(huán)流控制方法，在實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制的基礎(chǔ)上，減少了多步預(yù)測給處理器所帶來的額外計算復(fù)雜度，最終完成了諧波環(huán)流的有效控制。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法，首先利用環(huán)流電流離散狀態(tài)方程進(jìn)行單步環(huán)流預(yù)測，再選取滿足單步預(yù)測效果的投入模塊數(shù)進(jìn)行多步環(huán)流預(yù)測，最終求解出橋臂投入模塊數(shù)的優(yōu)化解。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案包括以下步驟：

1)基于mmc的基本結(jié)構(gòu)，根據(jù)kvl和kcl定理，建立方程，如下：

其中upj和unj分別為j(j＝a,b,c)相上、下橋臂的輸出電壓，ipj，inj，idiff和ij分別為j相上、下橋臂電流和j相的環(huán)流與輸入電流，larm、ls、rs分別表示橋臂電感、交流側(cè)電感以及交流側(cè)電阻，udc表示直流側(cè)電壓，uc表示子模塊電容電壓，csm表示子模塊電容。化簡上面兩式后可得到變換器交流回路與環(huán)流回路的特性方程：

2)對交流側(cè)電流進(jìn)行無差拍控制后得到上、下橋臂的調(diào)制信號dpj、dnj：

考慮高壓大功率場合，同一橋臂通常級聯(lián)成百上千模塊，采用最近電平調(diào)制得到上、下橋臂參考投入模塊數(shù)

3)通過1)中公式可推導(dǎo)出tk+1時刻上、下橋臂子模塊電容電壓之和分別為：

考慮同一橋臂子模塊之間的電壓可通過排序算法進(jìn)行平衡，因此忽略它們之間的差異可以得到tk+1時刻上、下橋臂等效輸出電壓：

依據(jù)環(huán)流回路特性方程，并利用前向歐拉公式對其離散化：

將橋臂等效輸出電壓帶入其中有：

首先進(jìn)行單步模型預(yù)測控制，定義性能優(yōu)化函數(shù)其中直流環(huán)流指令然后在有限開關(guān)組合數(shù)中選取使得fc能夠取得最小以及次小的的兩組開關(guān)組合數(shù)以及將橋臂環(huán)流預(yù)測數(shù)學(xué)模型再向后推一個周期，得到：

再次進(jìn)行多步模型預(yù)測控制，重新定義性能優(yōu)化函數(shù)將上述兩組開關(guān)組合以及分別帶入fco中，最終將使得fco取得最小值對應(yīng)的開關(guān)組合數(shù)作用于變換器，實(shí)現(xiàn)諧波環(huán)流的最優(yōu)控制。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所具有的有益效果為：本發(fā)明提出了基于多步模型預(yù)測控制的mmc環(huán)流控制方法，能夠?qū)崿F(xiàn)橋臂環(huán)流的多步優(yōu)化控制并有效地降低預(yù)測控制計算量。首先，利用環(huán)流電流離散狀態(tài)方程進(jìn)行單步環(huán)流預(yù)測，再選取滿足單步預(yù)測效果的投入模塊數(shù)進(jìn)行多步環(huán)流預(yù)測，最終求解出橋臂投入模塊數(shù)的優(yōu)化解，實(shí)現(xiàn)環(huán)流電流的多步優(yōu)化控制，從而有效地抑制環(huán)流中的諧波電流；所提多步預(yù)測控制利用單步預(yù)測得到的優(yōu)化解構(gòu)建多步預(yù)測的有限控制集，可以大幅減少多步預(yù)測所需要的循環(huán)預(yù)測次數(shù)，有效地降低控制器的計算量。該方法對于將多步模型預(yù)測控制應(yīng)用于工程實(shí)踐具有指導(dǎo)意義。

附圖說明

圖1是用于本發(fā)明的模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明一實(shí)施例基于有限控制集的模型預(yù)測控制系統(tǒng)框圖；

圖3是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法原理圖；

圖4是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法實(shí)施流程圖；

圖5是本發(fā)明一實(shí)施例將所提多步模型預(yù)測控制算法應(yīng)用于mmc結(jié)構(gòu)的控制框圖。

具體實(shí)施方式

圖1是用于本發(fā)明的模塊化多電平變換器結(jié)構(gòu)圖。利用基爾霍夫電壓定律(kvl)與基爾霍夫電流定律(kcl)建立電路方程：

其中upj和unj分別為j(j＝a,b,c)相上、下橋臂的輸出電壓，ipj，inj，idiffj和ij分別為j相上、下橋臂電流和j相的環(huán)流與輸出交流電流，larm、ls、rs分別表示橋臂電感、交流側(cè)電感以及交流側(cè)電阻，udc表示直流側(cè)電壓，uc表示子模塊電容電壓，csm表示子模塊電容，每個橋臂模塊數(shù)為n。結(jié)合(1)、(2)式可以得到：

針對公式(3)、(4)以及(5)，利用歐拉向前公式，依次進(jìn)行離散化后得到：

其中ij(k)與idiffj(k)分別表示tk時刻輸出交流與橋臂內(nèi)部環(huán)流的采樣值，而ij(k+1)與idiffj(k+1)則分別表示tk+1時刻輸出交流及橋臂內(nèi)部環(huán)流的預(yù)測值。式(8)中的uc(k+1)與uc(k)分別代表模塊電容電壓預(yù)測值與采樣值，且當(dāng)sijw＝1時表示j相i橋臂第w個模塊投入，sijw＝0時表示j相i橋臂第w個模塊旁路。

圖2是本發(fā)明一實(shí)施例基于有限控制集的模型預(yù)測控制系統(tǒng)框圖。其基本原理是，首先分析與推導(dǎo)變換器數(shù)學(xué)模型，然后利用歐拉公式對關(guān)于受控變量的微分方程進(jìn)行離散化處理，通過在線滾動優(yōu)化，尋找變換器最優(yōu)開關(guān)動作組合，使其在下一時刻處于最優(yōu)的工作狀態(tài)。

圖3是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法原理圖。

該算法的具體實(shí)施步驟：

(1)根據(jù)tk時刻采樣得到的系統(tǒng)被控量x(k),利用離散的數(shù)學(xué)模型g(si(k),x(k))對tk+1時刻的被控量的值進(jìn)行預(yù)測得到x^pre(k+1)，其中si表示所有可能作用于變換器的開關(guān)狀態(tài)，并將得到的x^pre(k+1)代入優(yōu)化函數(shù)fc，并將使fc取得最小與次小所對應(yīng)的開關(guān)狀態(tài)記為sopt，ssubopt。

(2)將(1)中得到的開關(guān)狀態(tài)sopt，ssubopt分別帶入g(si(k),x(k))且將預(yù)測步長改為兩個控制周期，得到被控量x在tk+2時刻預(yù)測值以及然后將兩個預(yù)測值分別帶入優(yōu)化函數(shù)fc，選擇使fc取得最小所對應(yīng)的開關(guān)狀態(tài)sopt(或者ssubopt)在tk時刻作用于變換器。

所提方法保留了常規(guī)多步預(yù)測的優(yōu)點(diǎn)，能夠保證被控量的多步最優(yōu)控制效果。與傳統(tǒng)多步預(yù)測控制的第一步預(yù)測類似，被控量在tk+1時刻預(yù)測均是建立在其tk時刻的采樣值，不同之處在后續(xù)的多步預(yù)測。所提多步預(yù)測在tk+2時刻的預(yù)測值是建立在tk時刻采樣值，預(yù)測步長為2ts，而傳統(tǒng)多步預(yù)測控制后續(xù)每一步預(yù)測值都是基于前一步的預(yù)測值，預(yù)測步長為ts。如果預(yù)測時間較長，則在相同的滾動優(yōu)化計算量條件下，前者相比后者的多步預(yù)測控制將具有更好的控制性能。

圖4是本發(fā)明一實(shí)施例所提多步模型預(yù)測控制算法實(shí)施流程圖。

利用(7)式得到mmc橋臂環(huán)流在tk+1、tk+2時刻環(huán)流預(yù)測表達(dá)式分別為：

對應(yīng)的性能優(yōu)化函數(shù)分別為：

通過式(9)與式(11)滾動優(yōu)化計算在有限集合d范圍內(nèi)優(yōu)化函數(shù)的值，并記錄下使fc取得最小所對應(yīng)的橋臂投入模塊數(shù)以及次小所對應(yīng)的橋臂投入模塊數(shù)將與分別帶入式(10)得到tk+2時刻環(huán)流預(yù)測值以及然后代入式(12)算出相對應(yīng)的優(yōu)化函數(shù)值若則將作為最優(yōu)投入模塊數(shù)作用于tk時刻；否則，將作為最優(yōu)模塊數(shù)最用于tk時刻。

圖5是本發(fā)明一實(shí)施例將所提多步模型預(yù)測控制算法應(yīng)用于mmc結(jié)構(gòu)的控制框圖。