浅议三相有源滤波器无差拍控制技术

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时间:2017-12-31

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1、浅议三相有源滤波器无差拍控制技术  【摘要】经过对负载电流前几个时刻的值进行计算,得出对下一个开关时刻的值的预测,利用该预测值计算出逆变器的开关占空比,实现实际输出的补偿电流对参考电流无差错追踪。【关键词】预测值占空比无差错对三相有源电力滤波器的单相等效电路建立数学模型,通过分析有源电力滤波器的控制目标,进行全数字化控制,找出控制规律,提出无差拍控制思想,从而可以大大简化控制器的计算,并可克服采样延时对控制性能和稳定性的影响。1源滤波器的补偿原理三相三线制并联型有源电力滤波器的主电路结构图如图1所示。7在图中、和分别代表A、B和C相的系统电压;、和分别为A、B和C相的系统电流,在理想情况

2、下,补偿后的系统电流中只剩余基波电流,、和分别表示A、B和C相的负载电流,其含有基波有功成分、基波无功成分和谐波成分,、和分别表示A、B和C相的补偿电流,通过对逆变器的功率开关的控制,使各项补偿电流与基波无功电流与谐波电流之和相等,或者根据要求只补偿其中一种成分。当系统稳定后就可以达到滤波的目的。表示接入电感,加在上的电压为接入电压和逆变器输出电压之差,通过对逆变器输出电压的控制,从而产生补偿电流,来调整上通过的电流,使其能够准确跟踪负载电流中的谐波成分和无功电流。2有源滤波器的无差拍控制原理如图1所示,在系统稳定时,逆变器的直流侧中点和电源的参考点为等电位点,从而三相三线制的并联有源电

3、力滤波器可等效为单相电。其等效电路如图2所示,图中为负载等效出的谐波电流源。上图中:系统电压、接入电感、逆变器输出电压并等效为一个可控的电压源,负载电流并等效为一个谐波电流源。因为在的两端分别为和,所以通过控制,就能够实现对上电压的调节,从而控制补偿电流,通过调整,使与负载电流中的谐波电流和无功电流相等。使补偿后系统电流中只含有基波分量,并且与系统电压匹配,波形呈正弦形式。对图2所示的电路,列状态方程有上式表示的并联有源电力滤波器的状态方程中,为状态方程输入量,为系统电压,属于不可控量,是逆变器输出,是一个中间变量,在一个开关周期中,能够通过对逆变器的功率开关的导通时间的控制来完成对的调

4、节。所以,功率开关器件的开关导通时间是控制量的源头。逆变器中的主电路是一种数模混合电路,所以,分析时可运用离散变量状态方程。系数矩阵,所以7其中,为输入量,为系统电压在采样点的值,为逆变器输出在一个开关周期内的等效电压,即平均电压,逆变器输出的电压波形为双极性。在同一桥臂上,假设开关导通时间为,再对占空比进行计算便可得出逆变器的值。如果开关导通时间为,上桥臂导通时和下桥臂导通时逆变器瞬时输出电压分别为和,假设一个开关周期为,则上桥臂和下桥臂导通时间分别为和,第k+1个和第k个开关周期滤波电路输出的补偿电流和表示为从上式中为了实现在第k+1个开关周期时准确捕捉到补偿电流的参考值,可使第k+

5、1个时刻的与k+1时刻的参考电流值相等,在经过第k个开关周期后,补偿电流能够准确的补偿参考电流,实现无误差补偿。系统电压,实际补偿电流和补偿的参考电流,所以如要确定第k个周期开关的占空比,需要计算在k+1时刻的值,通过对接入电感的电流进行采样可得到实际补偿电流,系统电压则能够通过对接入点与直流中点电压进行采样得到。2.1参考电流计算(1)参考电流计算方法选取。有源电力滤波器补偿性能的优劣主要取决于参考电流计算的准确程度,由于谐波固有的非线性、随机性、分布性、非平稳性和影响因素的复杂等特性,造成了谐波计算的困难。为了使控制方法简单可靠,因此计算参考点流时采用了传统的瞬时无功理论方法。7(2

6、)采取法检测谐波利用系统电压获取同步信号,将三相负载电流经过变换后,最后通过低通滤波器滤波。具体实施方案:将电容电压的信号偏差值通入到电流基波参考信号中,对直流电压反馈值与参考值对比后,再通过PI电路加到基波电流中,再对其进行反变换,最后,将输出电流与设备电流比较后得到负载的谐波电流。2.2参考电流预测(1)灰色预测灰色模型是以灰色系统理论7为基础,利用系统的离散采集数据来建立的动态方程,称之为GM模型。其中,一阶单变量的GM(1,1)模型是最简单的一种。建立GM(1,1)模型,要求。但是现实的动态系统,采样值有可能会出现负值,因此,在出现这种现象时,可以采用指数映射关系对不符合要求的数

7、据进行调整,再用相应的反变化对最后的计算结果进行处理,从而获得合理的数据。具体的实施方案如下:首先,将原始数据作指数变化其中,达到建模标准。灰色预测采用动态的数的累加生成方法从随机的数据中获取规律,累加生成方法的数学描述为:由原始数列生成累加数列,当系统为广义能量系统时,则采用微分方程来近似描述,此方程为一阶单变量的微分方程,记为GM(1,1)。运用差分与微分方程之间存在的联系,在一个采样间隔内计算,这里采用了4个数据进行预测,目的

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