改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法技术

本发明专利技术公开了一种改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法，属于电机调速领域。其特征在于，该方法基于全阶滑模观测器在静止坐标系上实现永磁同步发电机的模型预测直接转矩控制，从而避免了在预测过程中使用发电机的d轴电感参数，并提高了控制系统对发电机q轴电感参数变化的鲁棒性。同时，该方法避免了静止坐标系到同步旋转坐标系的坐标变换运算，从而简化了算法。此外，该方法基于虚拟转矩构建了一个新的目标函数，从而消除了权重因子，简化了系统设计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模型预测控制在永磁同步发电机驱动控制领域的应用，如永磁同步发 电机在直驱风力发电领域的应用。
技术介绍
随着石油、天然气等不可再生能源的枯竭，新能源技术得到蓬勃发展。风力发电 技术将可再生的风能资源高效的转化为电能，为人类可持续发展提供了新的能源。基于永 磁同步发电机的直驱风力发电系统因无需齿轮箱、电网适应性强等优点而得到广泛应用。 随着风力发电系统逐渐向中压大功率发展，开关频率越来越低，常规的矢量控制技术的控 制性能随着开关频率的降低而急剧恶化。模型预测控制技术因具有可实现低开关频率控 制和多目标优化控制等优点而受到越来越多的关注。文献"MatthiasPreindl,Silverio Bolognani.ModelPredictiveDirectTorqueControlWithFiniteControlSet forPMSMDriveSystems,Part1:MaximumTorquePerAmpereOperation.IEEE Trans.Ind.Inf.，vol. 9,no. 4,pp. 1912 - 1921，Nov. 2013."（MatthiasPreindl，Silverio Bolognani.永磁同步电机驱动系统有限控制集模型预测直接转矩控制第一部分：最大 转矩电流比运行.IEEE工业信息杂志，2013年11月第9卷4期，第1912页到1921 页）、文南犬''MatthiasPreindl,SilverioBolognani.ModelPredictiveDirectTorque ControlWithFiniteControlSetforPMSMDriveSystems,Part2:FieldWeakening Operation.IEEETrans.Ind.Inf. ,vol. 9,no. 2,pp. 648 - 657,May2013.y,(Matthias Preindl,SilverioBolognani.永磁同步电机驱动系统有限控制集模型预测直接转矩控 制第二部分：弱磁运行.IEEE工业信息杂志，2013年5月第9卷2期，第648页到657 页）、文南犬"WeiXie,XiaocanWang,FengxiangWang,WeiXu,RalphM.Kennel,Dieter Gerling,andRobertD.Lorenz.FiniteControlSet-ModelPredictiveTorqueControl withaDeadbeatSolutionforPMSMDrives.IEEETrans.Ind.Electron. ,vol. 62,n o. 9,pp. 5402-5410,Sept. 2015.y,(WeiXie,XiaocanWang,FengxiangWang,WeiXu,Ralph M.Kennel,DieterGerling,andRobertD.Lorenz.基于无差拍的永磁同步电机有限控制 集预测转矩控制.IEEE工业电子杂志，2015年9月第62卷9期，第5402页到5410页） 等均研究了模型预测控制在永磁同步电机控制中的应用。然而，现有的永磁同步电机模型 预测直接转矩控制技术还存在如下缺点： 1)、现有的永磁同步电机模型预测直接转矩控制技术均在同步旋转坐标系上实 现，需要大量的坐标变换运算，占用较多的CPU资源； 2)、现有的永磁同步电机模型预测直接转矩控制技术需要使用永磁同步电机的4 个电气参数进行预测控制，参数依赖性强，鲁棒性差。
技术实现思路
为了提高永磁同步发电机模型预测直接转矩控制的参数鲁棒性，简化算法，本发 明提出了。该方法在静止坐标系上实现 模型预测直接转矩控制，从而简化了运算，提高了参数鲁棒性。 1、，包括永磁同步发电机电 压、电流的采样，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1、采样两相静止αβ坐标系下的k时刻永磁同步发电机的电压ua (k)、 up(k)和电流iα (k)、ip(k); 步骤2、将步骤1得到的k时刻永磁同步发电机两相静止αβ坐标系下的电压 ua (k)、U{! (k)和电流ia (k)、ie (k)带入全阶滑模观测器，得到k时刻两相静止αβ坐标 系下的有效反电动势€(幻、心(々）； 步骤3、根据步骤2所述的电压ua (k)、up (k)，电流ia (k)、ip (k)和有效反电动势 幻、％後)，预测k+1时刻两相静止αβ坐标系下的电流ia (k+1)和ie (k+1); 步骤4、根据步骤2得到的有效反电动势4(A)和步骤3得到的k+1时刻 的电流ia(k+l)、ie(k+l)，预测k+Ι时刻两相静止αβ坐标系下的定子磁链+ 和 步骤5、根据步骤3得到的电流ia (k+1)，步骤3得到的定子磁链t认+ 1)和7 个电压ual (k+1)、ua2(k+l)、ua3(k+l)、ua4(k+l)、ua5(k+l)、ua6(k+l)和ua7(k+l)，预测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个定子磁链#"#+2)、+ 匕#+2)、 + 2)、也"6(女十2)和#ia7(1. + 2); 步骤6、根据步骤3得到的电流ie (k+1)，步骤4得到的定子磁链#s/# +l)和 7 个电压up! (k+1)、up2 (k+1)、up3 (k+1)、up4(k+1)、up5 (k+1)、up6 (k+Ι)和up7 (k+Ι)，预 测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个定子磁链U「+2) ,"(?+2)、'丨丨:+ 2)、'(/: + 2)、 A/J5 (女 + 2)、(左 + 2)和^(左 + 2); 步骤7、根据步骤2得到的有效反电动势1_，步骤3得到的电流ia (k+Ι)和7个 电压ual (k+1)、ua2(k+l)、ua3(k+l)、ua4(k+l)、ua5(k+l)、ua6(k+l)和ua7(k+l)，预测k+2 时 刻两相静止αβ坐标系下的 7 个电流ial(k+2)、ia2(k+2)、ia3(k+2)、ia4(k+2)、ia5(k+2)、 ia6(k+2)和ia7(k+2); 步骤8、根据步骤2得到的有效反电动势，步骤3得到的电流i{! (k+1)和7个 电压up 丄(k+1)、up2 (k+1)、up3 (k+1)、up4 (k+1)、up5 (k+1)、up6 (k+Ι)和up7 (k+Ι)，预测k+2 时 刻两相静止αβ坐标系下的7个电流ie iP6(k+2)和iP7(k+2); 步骤9、根据步骤5得到的7个定子磁链如玲4_0+:2:);、 U々 + 2)、UA+ 2)和U& + 2),步骤6得到的7个定子磁链!^/#+2)、心(/?+2)、· + 2)、穴/?+ 2)、^# + 2)、t<# + 2)和 #球# + 2)，步骤 7 得到的 7 个电流ial(k+2)、ia2(k+2)、ia3(k+2)、ia4(k+2)、ia5(k+2)、ia6(k+2)和ia7(k+2)，步骤 8 得到的 7 个电流iM(k+2)、ie2(k+2)、ie3(k+2)、ie4(k+2)、ie5(k+2)、ie6(k+2)和ie7(k+2)，预测k+2 时刻的 7本文档来自技高网...

【技术保护点】
改进的永磁同步发电机模型预测直接转矩控制方法，包括永磁同步发电机电压、电流的采样，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1、采样两相静止αβ坐标系下的k时刻永磁同步发电机的电压uα(k)、uβ(k)和电流iα(k)、iβ(k)；步骤2、将步骤1得到的k时刻永磁同步发电机两相静止αβ坐标系下的电压uα(k)、uβ(k)和电流iα(k)、iβ(k)带入全阶滑模观测器，得到k时刻两相静止αβ坐标系下的有效反电动势步骤3、根据步骤2所述的电压uα(k)、uβ(k)，电流iα(k)、iβ(k)和有效反电动势预测k+1时刻两相静止αβ坐标系下的电流iα(k+1)和iβ(k+1)；步骤4、根据步骤2得到的有效反电动势和步骤3得到的k+1时刻的电流iα(k+1)、iβ(k+1)，预测k+1时刻两相静止αβ坐标系下的定子磁链和步骤5、根据步骤3得到的电流iα(k+1)，步骤3得到的定子磁链和7个电压uα1(k+1)、uα2(k+1)、uα3(k+1)、uα4(k+1)、uα5(k+1)、uα6(k+1)和uα7(k+1)，预测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个定子磁链和步骤6、根据步骤3得到的电流iβ(k+1)，步骤4得到的定子磁链和7个电压uβ1(k+1)、uβ2(k+1)、uβ3(k+1)、uβ4(k+1)、uβ5(k+1)、uβ6(k+1)和uβ7(k+1)，预测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个定子磁链和步骤7、根据步骤2得到的有效反电动势步骤3得到的电流iα(k+1)和7个电压uα1(k+1)、uα2(k+1)、uα3(k+1)、uα4(k+1)、uα5(k+1)、uα6(k+1)和uα7(k+1)，预测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个电流iα1(k+2)、iα2(k+2)、iα3(k+2)、iα4(k+2)、iα5(k+2)、iα6(k+2)和iα7(k+2)；步骤8、根据步骤2得到的有效反电动势步骤3得到的电流iβ(k+1)和7个电压uβ1(k+1)、uβ2(k+1)、uβ3(k+1)、uβ4(k+1)、uβ5(k+1)、uβ6(k+1)和uβ7(k+1)，预测k+2时刻两相静止αβ坐标系下的7个电流iβ1(k+2)、iβ2(k+2)、iβ3(k+2)、iβ4(k+2)、iβ5(k+2)、iβ6(k+2)和iβ7(k+2)；步骤9、根据步骤5得到的7个定子磁链和步骤6得到的7个定子磁链和步骤7得到的7个电流iα1(k+2)、iα2(k+2)、iα3(k+2)、iα4(k+2)、iα5(k+2)、iα6(k+2)和iα7(k+2)，步骤8得到的7个电流iβ1(k+2)、iβ2(k+2)、iβ3(k+2)、iβ4(k+2)、iβ5(k+2)、iβ6(k+2)和iβ7(k+2)，预测k+2时刻的7个转矩Te1(k+2)、Te2(k+2)、Te3(k+2)、Te4(k+2)、Te5(k+2)、Te6(k+2)、Te7(k+2)和k+2时刻的7个虚拟转矩Tev1(k+2)、Tev2(k+2)、Tev3(k+2)、Tev4(k+2)、Tev5(k+2)、Tev6(k+2)和Tev7(k+2)；步骤10、根据设定的转矩指令Teref，定子磁链幅值ψsref指令，步骤9得到的7个转矩Te1(k+2)、Te2(k+2)、Te3(k+2)、Te4(k+2)、Te5(k+2)、Te6(k+2)、Te7(k+2)和7个虚拟转矩Tev1(k+2)、Tev2(k+2)、Tev3(k+2)、Tev4(k+2)、Tev5(k+2)、Tev6(k+2)和Tev7(k+2)，计算7个目标函数值J1、J2、J3、J4、J5、J6和J7；步骤11、比较步骤10得到的7个目标函数值J1、J2、J3、J4、J5、J6和J7的大小，确定目标函数最小值对应的电压uαi(k+1)和uβi(k+1)，并将其用于控制；其中，uαi(k+1)和uβi(k+1)的下标i＝1，2，3，4，5，6，7；上述步骤中，步骤5和步骤7所述的7个电压uα1(k+1)、uα2(k+1)、uα3(k+1)、uα4(k+1)、uα5(k+1)、uα6(k+1)、uα7(k+1)依次满足下式：uα1(k+1)＝0uα2(k+1)=-13udc]]>uα3(k+1)=-13udc]]>uα4(k+1)=-23udc]]>uα5(k+1)=23udc]]>uα6(k+1)=13udc]]>uα7(k+1)=13udc]]>其中，udc为逆变器直流侧电压值。上述步骤中，步骤6和步骤8所述的7个电压uβ1(k+1)、uβ2(k+1)、uβ3(k+1)、uβ4(k+1)、uβ5(k+1)、uβ6(k+1)、uβ7(k+1)依次满足下式：uβ1(...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴，郭磊磊，杨淑英，谢震，曹朋朋，李浩源，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34