The invention discloses a FCS \u2011 MPC control method of LCL grid connected inverter based on multivariable prediction. The steps are as follows: S1: according to the mathematical model of LCL grid connected inverter in \u03b1 \u03b2 coordinate system, establish the prediction mathematical model based on the multivariable model of grid side current, inverter side current and capacitor voltage; S2: build the prediction mathematical model based on the grid side current and inverter side current S3: according to the action vector of the switch in the current sampling period, obtain all the action vectors of the switch in the next sampling period, and determine the switch state in the next sampling period through the value evaluation function. The control method of the invention improves the grid connection quality, suppresses the influence of the grid imbalance on the grid side current, enhances the robustness of the system, reduces the prediction calculation amount and the switching loss of the power electronic devices.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法
本专利技术涉及LCL并网逆变器控制
，尤其涉及一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法。
技术介绍
近年来新能源发电技术得到了快速发展，并网逆变器作为各类新能源并入电网的接口，其运行性能直接影响到电网的稳定性。并网逆变器传统控制策略大多采用电压外环及电流内环得到指令电压矢量，然后通过电压空间矢量PWM控制技术(SVPWM)得到所需开关状态。上述传统控制策略需要设计合适的电压、电流调节器，且SVPWM算法较为复杂。目前，随着数字处理器计算能力的提高，模型预测控制技术以其原理简单、鲁棒性高、电流跟踪效果好且适用于多变量非线性系统等优点，逐步被应用到并网逆变器控制策略中。但现有的基于模型预测控制策略的并网逆变器研究，基本采用单变量(网侧电流)预测控制，预测精度不高且鲁棒性较差；而采用多变量模型预测控制可有效提高预测控制性能，为进一步提高基于FCS-MPC的LCL并网逆变器的并网质量提供了可能。
技术实现思路
专利技术目的：针对在提高基于FCS-MPC的LCL并网逆变器的并网质量的过程中，LCL并网逆变器控制策略中的调节器设计和SVPWM算法过于复杂的问题，本专利技术提出一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法。技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法，所述控制方法具体包括如下步骤：S1：根据...
【技术保护点】
1.一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法，其特征在于，所述控制方法具体包括如下步骤：/nS1：根据LCL并网逆变器在αβ坐标系下的数学模型，建立基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型；/nS2：通过所述基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型，构建基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压的价值评价函数，具体为：/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法，其特征在于，所述控制方法具体包括如下步骤：
S1：根据LCL并网逆变器在αβ坐标系下的数学模型，建立基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型；
S2：通过所述基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型，构建基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压的价值评价函数，具体为：
其中：J为价值评价函数，λi1(k+2)为αβ坐标系下的网侧电流在第k+2个采样周期的预测值的权重系数，λuc(k+2)为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+2个采样周期的预测值的权重系数，为αβ坐标系下的网侧给定电流在第k+2个采样周期的α分量，i1α(k+2)为αβ坐标系下的网侧实际电流在第k+2个采样周期的α分量，为αβ坐标系下的网侧给定电流在第k+2个采样周期的β分量，i1β(k+2)为αβ坐标系下的网侧实际电流在第k+2个采样周期的β分量，为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+2个采样周期的给定电压α分量，ucα(k+2)为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+2个采样周期的实际电压α分量，为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+2个采样周期的给定电压β分量，ucβ(k+2)为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+2个采样周期的实际电压β分量，为αβ坐标系下的逆变器侧给定电流在第k+2个采样周期的α分量，i2α(k+2)为αβ坐标系下的逆变器侧实际电流在第k+2个采样周期的α分量，为αβ坐标系下的逆变器侧给定电流在第k+2个采样周期的β分量，i2β(k+2)为αβ坐标系下的逆变器侧实际电流在第k+2个采样周期的β分量；
S3：根据开关在当前采样周期内的作用矢量，获取开关在下一个采样周期内的所有作用矢量，通过所述价值评价函数，确定出开关在下一个采样周期内的开关状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于多变量预测的LCL并网逆变器FCS-MPC控制方法，其特征在于，所述步骤S1建立基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型，具体如下：
S1.1：根据基尔霍夫电压和电流定律，确定出LCL并网逆变器在αβ坐标系下的数学模型，具体为：
其中：uαβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的逆变器侧电压，ucαβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的交流滤波电容电压，i2αβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的逆变器侧电流，L1为网侧电感，L2为逆变器侧电感，i1αβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的网侧电流，eαβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的网侧电压，Cf为交流滤波电容，t为时间常数；
S1.2：根据所述LCL并网逆变器在αβ坐标系下的数学模型，确定出αβ坐标系下的网侧电流在第k+1个采样周期的预测值、αβ坐标系下的逆变器侧电流在第k+1个采样周期的预测值、αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+1个采样周期的预测值，具体为：
其中：Δi2αβ(k+1)＝i2αβ(k+1)-i2αβ(k)，Δucαβ(k+1)＝ucαβ(k+1)-ucαβ(k)
i1αβ(k+1)为αβ坐标系下的网侧电流在第k+1个采样周期的预测值，i2αβ(k+1)为αβ坐标系下的逆变器侧电流在第k+1个采样周期的预测值，ucαβ(k+1)为αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+1个采样周期的预测值，i1αβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的网侧电流，i2αβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的逆变器侧电流，ucαβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的交流滤波电容电压，uαβ(k+1)为αβ坐标系下的逆变器侧电压在第k+1个采样周期的预测值，eαβ(k)为αβ坐标系下在第k个采样周期的网侧电压，Ts为离散化采样周期，L1为网侧电感，L2为逆变器侧电感，Cf为交流滤波电容；
S1.3：根据所述αβ坐标系下的网侧电流在第k+1个采样周期的预测值、αβ坐标系下的逆变器侧电流在第k+1个采样周期的预测值、αβ坐标系下的交流滤波电容电压在第k+1个采样周期的预测值，建立基于网侧电流、逆变器侧电流和电容电压多变量模型的预测数学模型，具体为：
其中：Δucαβ(k+2)＝ucαβ(k+2)-ucαβ(k+1)，Δi2αβ(k+2)＝i2αβ(k+2)-i2αβ(k+1)
i1α...
【专利技术属性】
技术研发人员：王贵峰，吴玮，程国栋，夏正龙，李飞，刘战，李春杰，
申请(专利权)人：江苏师范大学，徐州矿源电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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