有限集模型预测控制方法(finite control set model predictive control,FCS-MPC)因其能够实现多目标的控制,在模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)中得到广泛应用。随着子模块数量增加,模型预测控制方法计算量呈指...有限集模型预测控制方法(finite control set model predictive control,FCS-MPC)因其能够实现多目标的控制,在模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)中得到广泛应用。随着子模块数量增加,模型预测控制方法计算量呈指数增长,面临计算复杂度高、权重因子难以整定等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于多变量校正控制集的MMC模型预测控制策略(multi-variate adjusting set predictive control,MAS-MPC)。该策略基于输出电流与桥臂电压差对子模块投入控制集进行快速校正,通过评估两个成本函数得到最优开关矢量。此外,提出了一种基于分化中项的电容电压平衡方案,可以有效降低排序算法的复杂度。为了验证所提策略的有效性,使用Matlab/Simulink软件平台搭建了10电平的三相MMC系统,并与传统方案进行比较。所提方案在降低输出电流与环流的谐波含量的同时,大幅减少了系统的计算量,使得系统具有更快速的动态响应速度。展开更多
文摘有限集模型预测控制方法(finite control set model predictive control,FCS-MPC)因其能够实现多目标的控制,在模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)中得到广泛应用。随着子模块数量增加,模型预测控制方法计算量呈指数增长,面临计算复杂度高、权重因子难以整定等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于多变量校正控制集的MMC模型预测控制策略(multi-variate adjusting set predictive control,MAS-MPC)。该策略基于输出电流与桥臂电压差对子模块投入控制集进行快速校正,通过评估两个成本函数得到最优开关矢量。此外,提出了一种基于分化中项的电容电压平衡方案,可以有效降低排序算法的复杂度。为了验证所提策略的有效性,使用Matlab/Simulink软件平台搭建了10电平的三相MMC系统,并与传统方案进行比较。所提方案在降低输出电流与环流的谐波含量的同时,大幅减少了系统的计算量,使得系统具有更快速的动态响应速度。
