有源电力滤波器模型预测控制策略研究

发布时间：2017-09-24 03:02

  本文关键词：有源电力滤波器模型预测控制策略研究

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【摘要】：有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)是解决供电系统谐波污染问题的有效措施,其中电流跟踪控制是影响有源滤波系统补偿性能的关键环节之一。本文针对低压供电系统,分别以两电平和三电平APF为研究对象,对其电流控制策略展开研究。传统的APF电流环控制通常以补偿效果作为单一目标,且多电平变流器空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)过程较复杂,本文采用无差拍模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略对APF进行多目标控制。首先给出了两电平APF无差拍模型预测控制器的设计方法,讨论了电流跟踪误差范围;采用价值函数分级优化对控制器进行改进,在实现多目标控制的同时,控制电流跟踪误差在一定范围内。参考三电平APF电流跟踪误差范围的分析,给出适用于NPC(Neutral-Point Clamped)结构三电平APF的无差拍模型预测控制策略:设计价值函数对参考电流跟踪偏差、中点电位偏移及平均开关频率三个性能指标进行综合评价,以实现APF系统的多目标控制;采用基于扇区判断的价值函数分级优化方法对传统的MPC控制策略进行改进,减小了计算量,简化了价值函数的设计方法及矢量寻优过程。针对无差拍模型预测控制对参数依赖性较强的问题,提出了重复无差拍控制与模型预测控制相结合的复合预测控制策略。对重复无差拍控制器进行了参数设计,分析了重复无差拍控制系统的稳态误差和对参数变化的适应性。分析表明重复无差拍控制具有良好的稳态性能和参数变化适应性,模型预测控制动态响应快、控制灵活,基于二者分别的优势,给出了复合预测控制的方法。对所采用的控制策略进行了仿真分析,仿真结果表明采用无差拍模型预测控制策略的两电平APF能有效补偿谐波电流,同时可兼顾降低平均开关频率,对负载波动有良好的适应性,在此基础上采用价值函数分级优化控制,可有效约束电流跟踪误差,控制更灵活。与两电平APF相比,将无差拍模型预测控制应用于三电平APF中更具有优势,应用无差拍模型预测控制的三电平APF可在较低的采样频率下实现电流的精确跟踪和中点电位平衡,平均开关频率更低,系统动态响应速度较快;基于扇区判断的价值函数分级优化策略能实现与传统模型预测控制相近的控制效果,与后者相比算法更加简单,更易于参数调节,该算法对负载波动适应性较好,但电流跟踪精度对主电路参数依赖性较大。复合预测控制系统具备良好的动、稳态性能,对负载波动有良好的适应性,且在一定程度上改善了无差拍模型预测控制对参数依赖性大的缺点。基于两电平APF实验平台对所采用的无差拍模型预测控制策略进行了实验研究,结果表明该方法能有效抑制谐波,动态响应快,与传统无差拍控制相比,同等控制精度下具有平均开关频率较低的优势。
【关键词】：有源电力滤波器 无差拍控制 预测控制 重复控制
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN713.8;TM761
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-18
• 1 绪论18-26
• 1.1 课题研究背景及意义18-20
• 1.2 有源电力滤波器研究现状20-22
• 1.3 有源电力滤波器补偿电流控制策略22-25
• 1.4 本文主要研究内容25-26
• 2 两电平有源电力滤波器无差拍模型预测控制研究26-42
• 2.1 两电平三相三线制APF数学模型26-27
• 2.2 无差拍控制策略27-30
• 2.3 基于无差拍模型的预测控制算法30-41
• 2.4 本章小结41-42
• 3 无差拍模型预测控制在三电平APF中的应用研究42-51
• 3.1 三电平APF数学模型及中点电位控制问题42-45
• 3.2 MPC控制策略在三电平APF中的应用45-47
• 3.3 基于扇区判断的价值函数分级优化设计47-50
• 3.4 本章小结50-51
• 4 三电平APF复合预测控制策略研究51-61
• 4.1 复合预测控制器结构与功能51
• 4.2 重复无差拍控制器设计方法51-60
• 4.3 本章小结60-61
• 5 模型预测控制策略仿真与实验分析61-83
• 5.1 谐波源特性及主电路参数设计61-62
• 5.2 两电平APF无差拍模型预测控制仿真与实验62-71
• 5.3 三电平APF无差拍模型预测控制仿真71-78
• 5.4 三电平APF复合预测控制策略仿真78-82
• 5.5 本章小结82-83
• 6 结论与展望83-85
• 参考文献85-90
• 附录90-91
• 作者简历91-93
• 学位论文数据集93

【参考文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：908961