【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于变换器的模型预测控制，尤其涉及一种储能双向变流器的模型预测控制方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、新型电力系统中分布式发电设备的增加对电力系统应急救援提出了更高的要求，当分布式发电设备因故障与主网断连时，储能装置能够快速地弥补功率缺额。串联谐振式双有源桥(dual-bridge-active，dab)变换器具有功率双向流动、无直流偏磁、开关管关断电流更小的优点，在储能系统中有着广阔的应用前景。为提升储能变流器动态性能，实现功率需求的快速响应，模型预测控制逐步应用到电力电子领域，但其对采样噪声高敏感度的固有难题限制了其在实际工程中的应用。
3、针对模型预测控制存在的噪声敏感问题，现有方案主要通过提升处理器性能、增加外围硬件滤波电路、对测量值进行软件滤波、重构状态空间模型等方法解决。如文献“multirate digital signal processing and noise suppression for dual activebridge dc–dc converters in a power electronic traction transformer”分析了开关噪声、量化噪声和测量噪声产生的机理及其对双有源全桥变换器的影响，并采用提高采样频率、减小信号传输延迟、提高控制器主频等方法对其进行抑制。文献“有源全桥变换器无电流传感器鲁棒预测控制”在连续集模型预测控制鲁棒性提升问题上引入了卡尔曼滤波器方案，采用状态变
4、综上，现有方案解决模型预测控制中所存在的噪声敏感问题，存在如下问题：
5、(1)通过提升处理器性能、提高采样频率等方式，会增加系统成本，不利于工程应用。
6、(2)软件滤波算法在系统处于稳态时仍依赖滤波器对状态变量进行估计，占用数字芯片较多的存储空间和算力。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种储能双向变流器的模型预测控制方法及系统，本专利技术所提控制策略与现有噪声容限提升方法相比，系统硬件成本较低，对处理器运算性能要求下降，且动态性能几乎不变。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一个方面提供一种储能双向变流器的模型预测控制方法，包括：
3、获取储能双向变流器的输出电压、输出电流和目标电压给定值；
4、采用两步长模型预测控制，在当前时刻根据上一时刻的输出电压、输出电流和目标电压给定值，基于模型预测控制算法计算当前时刻的最优移相控制量；采用卡尔曼滤波基于当前时刻的最优移相控制量对模型预测控制算法中的线性参数进行在线辨识，结合基于噪声容限系数的储能双向变流器电压偏差模型，得到下一时刻的最优移相控制量；
5、基于下一时刻的最优移相控制量，得到所述储能双向变流器下一控制周期的各个开关管的控制信号，对所述储能双向变流器进行控制。
6、本专利技术的第二个方面提供一种储能双向变流器的模型预测控制系统，包括：
7、获取模块，用于获取储能双向变流器的输出电压、输出电流和目标电压给定值；
8、预测模块，用于采用两步长模型预测控制，在当前时刻根据上一时刻的输出电压、输出电流和目标电压给定值，基于模型预测控制算法计算当前时刻的最优移相控制量；采用卡尔曼滤波基于当前时刻的最优移相控制量对模型预测控制算法中的线性参数进行在线辨识，结合基于噪声容限系数的储能双向变流器的电压偏差模型，得到下一时刻的最优移相控制量；
9、控制模块，用于基于下一时刻的最优移相控制量，得到所述储能双向变流器下一控制周期的各个开关管的控制信号，对所述储能双向变流器进行控制。
10、本专利技术的第三个方面提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行一种储能双向变流器的模型预测控制方法。
11、本专利技术的第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行一种储能双向变流器的模型预测控制方法。
12、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
13、在本专利技术中，采用卡尔曼滤波对模型预测控制算法中的线性参数进行在线辨识，为避免噪声容限策略对控制目标精度的影响；同时引入两步长预测控制，减少由计算延迟引起的输出电压波动；引入噪声容限系数来重构模型预测，以略微牺牲动态性能为代价实现变换器鲁棒性的大幅提升。本专利技术所提控制策略与现有噪声容限提升方法相比，系统硬件成本较低，对处理器运算性能要求下降，且动态性能几乎不变。
14、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，基于噪声容限系数的储能双向变流器电压偏差模型为：控制增益与移相控制量的乘积，与噪声容限系数与储能双向变流器输出电流乘积之差；其中，基于储能双向变流器的输出侧支撑电容和开关频率乘积的比值确定所述噪声容限系数。
3.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，储能双向变流器k+1时刻的电压偏差模型为：
4.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，在两步长模型预测控制中，在第k时刻对第k+1时刻的最优移相控制量进行计算，并在第k+1时刻先更新移相控制量，再对第k+2时刻最优移相占空比进行计算，以使第k+2时刻输出电压达到目标参考值。
5.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波对当前时刻的最优移相控制量的控制增益进行在线辨识，具体为：
6.如权利要求5所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在
7.如权利要求5所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，卡尔曼滤波算法所估计的最优控制增益，满足第k+2时刻的输出电压与目标电压值相等。
8.一种储能双向变流器的模型预测控制系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，基于噪声容限系数的储能双向变流器电压偏差模型为：控制增益与移相控制量的乘积，与噪声容限系数与储能双向变流器输出电流乘积之差；其中，基于储能双向变流器的输出侧支撑电容和开关频率乘积的比值确定所述噪声容限系数。
3.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，储能双向变流器k+1时刻的电压偏差模型为：
4.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，在两步长模型预测控制中，在第k时刻对第k+1时刻的最优移相控制量进行计算，并在第k+1时刻先更新移相控制量，再对第k+2时刻最优移相占空比进行计算，以使第k+2时刻输出电压达到目标参考值。
5.如权利要求1所述的一种储能双向变流器的模型预测控制方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波对当前时刻的最优移相控制量的控制增益进行在线辨识，具体为：
6.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘朝章，王继伟，许永刚，魏峰，李中原，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司应急管理中心，
类型：发明
国别省市：
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