一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，包括以下步骤：测取当前采样时刻负载电流测量和电容电压值，测取当前采样时刻的每相开关状态；利用当前采样时刻的负载电流测量值预测下一时刻的参考电压矢量，并根据该参考电压矢量判断其所处的扇区：在判断得到的参考电压矢量所处扇区对应的备选矢量集中，依次对七个电压矢量进行如下的迭代计算，以得到当前采样时刻的最优化矢量。本发明专利技术通过在三电平NPC逆变器阻感负载上应用改进的模型预测电流控制策略，保证了中点电压平衡效果及其他控制性能的同时，降低并均衡了逆变器功率器件结温，提高了逆变器寿命。提高了逆变器寿命。提高了逆变器寿命。

【技术实现步骤摘要】
一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法


[0001]本专利技术属于三电平NPC逆变器调制
，具体涉及一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法。

技术介绍

[0002]三电平中点钳位型(neutral
‑
point clamped，NPC)逆变器由于具有开关器件耐压水平低、输出电压谐波含量少及控制技术较为成熟等特点，在轨道交通牵引传动、风力发电、挖掘盾构等领域得到广泛应用。与此同时，逆变器工作环境也越来越恶劣，因而现阶段对三电平系统级可靠性的要求也越来越高。
[0003]工程实践表明，绝大多数三电平逆变器装置的失效是由功率器件引起的，在三电平逆变器切换过程中，瞬间的能量变化和分布极有可能失衡，造成功率器件的局部能量过高而导致其失效。绝缘栅双极晶体管(IGBT)主要用作大功率变流器的功率器件，受多变工况影响较大且较为脆弱。有研究指出，结温变化幅值与平均结温很大程度上决定了IGBT模块的寿命，其中，IGBT寿命与不同结温变化幅度和平均结温下的温度循环次数有关，所以IGBT的寿命可以由结温波动值及平均结温表达，因此，降低IGBT平均结温及结温波动值对提高IGBT模块寿命，进而提高逆变器寿命具有十分重要的价值。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术的不足而提供一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，以对三电平NPC逆变器阻感负载的输出电流、中点电位平衡及功率器件结温进行协同控制。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的内容包括：
[0006]一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，包括以下步骤：
[0007]步骤A1：测取当前采样时刻k的负载电流测量值i(k)和电容电压值U
c1
(k)和U
c2
(k)，测取当前采样时刻k的每相的开关状态S
A
、S
B
和S
c
；
[0008]步骤A2：利用当前采样时刻k的负载电流测量值i(k)预测下一时刻k+1的参考电压矢量υ*(k+1)，并根据该参考电压矢量υ*(k+1)判断其所处的扇区：
[0009]所述扇区是根据以下方式对电压矢量扇区进行的划分：在α
‑
β坐标系下，以α轴为起点，沿逆时针方向将电压矢量扇区以30
°
为间隔划分为12个扇区，各扇区依次命名为第1扇区～第12扇区，每个扇区对应的备选矢量集中有七个电压矢量；
[0010]然后，将参考电压矢量υ*(k+1)分解在α
‑
β坐标系下，通过计算该参考电压矢量υ*(k+1)与α轴的夹角，进而判断出该参考电压矢量υ*(k+1)所处的扇区；
[0011]步骤A3：在步骤A2判断得到的参考电压矢量υ*(k+1)所处扇区对应的备选矢量集中，依次对七个电压矢量进行如下的迭代计算，以得到当前采样时刻k的最优化矢量：
[0012]A3
‑
1：首先利用当前时刻k的负载电流测量值i(k)和每个电压矢量预测下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)；
[0013]A3
‑
2：然后利用当前时刻k的电容电压值U
c1
(k)、U
c2
(k)以及每相的开关状态S
A
、S
B
和S
C
预测下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)；
[0014]A3
‑
3：在代价函数中，动态判断功率器件在下一时刻相对于上一时刻处于开关状态还是导通状态，并在对应状态加入降低对应功率损耗的因子，得到综合考虑了电流控制、中点电位平衡控制及降低功率器件损耗的最终代价函数；
[0015]A3
‑
4：将步骤A3
‑
1预测得到的下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)和步骤A
‑
2预测得到的下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)代入最终代价函数，计算每个电压矢量对应的g值；
[0016]A3
‑
5：比较并确定g所有值中的最小值，将最小g值对应的电压矢量作为当前采样时刻k的最优化矢量υ
opt
。
[0017]进一步的，所述步骤A2中，根据下式预测得到下一时刻k+1的参考电压矢量υ*(k+1)：
[0018][0019]式中，R表示三相负载电阻，L表示三相负载电感，T
s
表示采样时间，i*(k+1)表示下一时刻k+1的参考电流值；
[0020]进一步的，所述步骤A3
‑
1中，利用下式对下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)进行预测：
[0021][0022]式中，υ(k)表示电压矢量。
[0023]进一步的，所述步骤A3
‑
2中，利用下式对下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)进行预测：
[0024][0025]式中，T
s
表示采样时间，C表示电容值；
[0026]ΔU
c
(k)表示当前时刻k的两电容电压差值：
[0027]ΔU
c
(k)＝U
c1
(k)
‑
U
c2
(k)
[0028]i0(k+1)表示下一时刻k+1的中点电流预测值：
[0029]i0(k+1)＝(1|S
A
|)i
a
+(1|S
B
|)i
b
+(1|S
C
|)i
c
[0030]式中，i
a
、i
b
和i
c
表示三相负载电流测量值。
[0031]进一步的，所述步骤A3
‑
3中，最终代价函数为：
[0032][0033]式中，表示参考电流实部，表示参考电流虚部，表示预测电流实部，表示预测电流虚部，表示控制中点电位平衡的权重系数，ΔU
c
表示两电容电压差值，g
A
、g
B
和g
C
分别表示A相、B相和C相的损耗代价函数，这三个损耗代价函数的形式相同；
[0034]A相的损耗代价函数为：
[0035]g
A
＝2λ
con
P
con
+(i
a
＞0)(4(S
a
(k)＝＝
‑
1)(S
a
(i)＝＝1)+3(S
a
(k)＝＝
‑
1)(S
a
(i)＝＝0)+(S
a
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A1：测取当前采样时刻k的负载电流测量值i(k)和电容电压值U
c1
(k)和U
c2
(k)，测取当前采样时刻k的每相的开关状态S
A
、S
B
和S
C
；步骤A2：利用当前采样时刻k的负载电流测量值i(k)预测下一时刻k+1的参考电压矢量v
*
(k+1)，并根据该参考电压矢量v
*
(k+1)判断其所处的扇区：所述扇区是根据以下方式对电压矢量扇区进行的划分：在α
‑
β坐标系下，以α轴为起点，沿逆时针方向将电压矢量扇区以30
°
为间隔划分为12个扇区，各扇区依次命名为第1扇区～第12扇区，每个扇区对应的备选矢量集中有七个电压矢量；然后，将参考电压矢量v
*
(k+1)分解在α
‑
β坐标系下，通过计算该参考电压矢量v
*
(k+1)与α轴的夹角，进而判断出该参考电压矢量v
*
(k+1)所处的扇区；步骤A3：在步骤A2判断得到的参考电压矢量v
*
(k+1)所处扇区对应的备选矢量集中，依次对七个电压矢量进行如下的迭代计算，以得到当前采样时刻k的最优化矢量：A3
‑
1：首先利用当前时刻k的负载电流测量值i(k)和每个电压矢量预测下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)；A3
‑
2：然后利用当前时刻k的电容电压值U
c1
(k)、U
c2
(k)以及每相的开关状态S
A
、S
B
和S
C
预测下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)；A3
‑
3：在代价函数中，动态判断功率器件在下一时刻相对于当前时刻处于开关状态还是导通状态，并在对应状态加入降低对应功率损耗的因子，得到综合考虑了电流控制、中点电位平衡控制及降低功率器件损耗的最终代价函数；A3
‑
4：将步骤A3
‑
1预测得到的下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)和步骤A
‑
2预测得到的下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)代入最终代价函数，计算每个电压矢量对应的g值；A3
‑
5：比较并确定所有g值中的最小值，将最小g值对应的电压矢量作为当前采样时刻k的最优化矢量v
opt
。2.根据权利要求1所述的一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，其特征在于，所述步骤A2中，根据下式预测得到下一时刻k+1的参考电压矢量v
*
(k+1)：式中，R表示三相负载电阻，L表示三相负载电感，T
s
表示采样时间，i
*
(k+1)表示下一时刻k+1的参考电流值。3.根据权利要求1所述的一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，其特征在于，所述步骤A3
‑
1中，利用下式对下一时刻k+1的负载电流值i
p
(k+1)进行预测：式中，v(k)表示电压矢量。4.根据权利要求1所述的一种结温导向的三电平NPC逆变器改进的模型预测控制方法，其特征在于，所述步骤A3
‑
2中，利用下式对下一时刻k+1的中点电位ΔU
c
(k+1)进行预测：式中，T
s
表示采样时间，C表示电容值；
ΔU
c
(k)表示当前时刻k的两电容电压差值：ΔU
c
(k)＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：向超群，杜京润，伍珣，李佳怡，席振，范子寅，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：