CN107154634A - 一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法 - Google Patents
一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,通过构建动车组网侧整流器交流侧电压电流动态特性关系式;通过二阶广义积分器解耦得到d‑q两相旋转坐标系电流预测模型;通过两步预测的方法对控制计算延时进行补偿;并对品质函数求关于电压变化量的偏导,得到使品质函数取得极小值的电压变化值;控制电压通过SPWM调制则可得到控制脉冲。本发明提高了控制的快速动态响应特性和谐波抑制效果,并且总谐波失真小,电流畸变小,直流侧电压超调量小,动态响应快;能有效抑制牵引网动车组电气量低频振荡问题,并且系统外部参数在小范围变化时,相比于瞬态直接电流振荡模式和振荡峰值,本车网系统未发生振荡现象。
Description
技术领域
本发明涉及高铁低频振荡抑制技术领域,具体为一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法。
背景技术
新型“交-直-交”电力机车由于其具有功率因数高、功率大、牵引力大等优势,在电气化铁路中得到了广泛应用。机车网侧整流器的控制策略是影响车网系统稳定性的一大重要因素。目前国内外针对三相系统脉冲整流器的控制方法已经有了很多研究成果。脉冲整流器控制方法主要有:间接电流,直接电流控制两种。间接电流控制以“相幅控制”为代表,直接电流控制又包括:状态反馈、滑膜控制、反馈线性化、双闭环等。瞬态直接电流控制是目前电力机车和高速动车组采用较多的控制策略。四象限整流器具有非线性,多变量、强耦合等特点,外界扰动和系统自身参数的变化对其都有很大的影响。传统的线性控制方法的控制效果已经很难得到提升,因此将非线性控制方法,例如预测控制、无源控制等引入变流器的控制中是有必要的。其中预测控制是在复杂的生产实际过程伴随提出的控制算法,因其良好的鲁棒性和良好的复杂系统控制性能而被广泛应用。
发明内容
基于上述问题,本发明的目的在于提供一种能够较好地改善了整流器的控制性能,提高控制系统稳定性,以较低的成本解决动车组-牵引网电气量低频振荡的问题的基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法。技术方案如下:
一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,包括以下步骤:
步骤A:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式;
步骤B:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电流预测模型;
步骤C:根据步骤B中的电流预测模型,进行两步预测延时补偿,得到两步电流预测值;
步骤D:获取电流预测模型d轴和q轴的校正项;
步骤E:将步骤C中得到的两步电流预测值和步骤D中的校正项代入品质函数,通过对品质函数求关于电压变化量的偏导,得到使品质函数取得极小值的电压变化量,将该电压变化量加上当前时刻电压值,获得下一采样周期的控制电压值;
步骤F:将步骤E中得到的控制电压值通过SPWM调制得到控制脉冲。
进一步的,所述步骤A中构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式的具体步骤如下:
根据基尔霍夫定律列出交流侧电压电流关系式:
式中:LN为车载变压器等效漏感,RN为车载变压器等效漏电阻,uN为车载变压器副边电压,iN为整流器交流侧电流,uab为整流器输入电压,t为时间变量;
单相系统中交流信号使用二阶广义积分器正交信号发生器得到信号的αβ轴分量,再通过两相静止坐标系到两相旋转坐标系的park变换得到交流信号的dq直流分量:
二阶广义积分器传递函数:
其中,uα(s)和uβ(s)为输入电压uN在两相静止坐标系下的αβ分量(uα,uβ)经拉普拉斯变换得到的s域分量;HS1为输入为uN(s),输出为uα(s)对应的传递函数;HS2为输入为uN(s),输出为uβ(s)对应的传递函数;KSOGI为二阶广义积分器增益参数;ω为实际角频率;
其幅频相频响应为:
其中,ωs为工频角频率,当系统稳定时,ω=ωs;且得到|HS1|=|HS2|=1,∠HS1=0°,∠HS2=-90°,即uN(s)=uα(s),uβ(s)滞后uα(s)90°;
已知,两相旋转坐标系变换到两相静止坐标系的Park变换阵是:
因此,得到
则d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式:
式中,uNd和uNq为uN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uabd和uabq为uab的当前采样时刻离散化dq直流变量;iNd和iNq为iN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uα为uN的α轴分量;iα为iN的α轴分量;uabα为uab的α轴分量。
更进一步的,所述步骤B中构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电流预测模型的具体方法为:
对电流求导近似:
得到d-q旋转坐标系下离散化电流预测模型:
式中,Ts为采样周期,k为时间t的离散量,对应当前采样时刻,k-1对应上一采样时刻,k+1代表下一采样时刻;iNd(k+1|k)和iNq(k+1|k)分别为k时刻对k+1时刻d轴和q轴的一步预测电流值;△uabd(k)为uabd(k)与uabd(k-1)的差值,△uabq(k)为uabq(k)与uabq(k-1)的差值;
所述步骤C中得到两步电流预测值为:
k+2对应下一采样时刻之后的一个采样时刻。
更进一步的,所述步骤D中校正项的获取方法为:
定义d轴和q轴校正项分别为fd、fq,则
式中,fd(k),fq(k)为当前采样时刻校正项,f1、f2是校正参数;iNdm(k|k-1)、iNqm(k|k-1)区别于iNd(k|k-1)、iNq(k|k-1)是指包含校正项的k-1采样时刻对k采样时刻的电流预测值。
更进一步的,将所述两步电流预测值和校正项代入品质函数得到:
式中:α1为电流在d轴分量的权重系数,α2为电流在q轴分量的权重系数,β1为电压在d轴分量的权重系数,β2为电压在q轴分量的权重系数重;iNq *为整流器交流侧电流q轴分量设置值;iNd *为整流器交流侧电流d轴分量设置值,且其中Ud为整流器直流侧电压实际值,为整流器直流侧电压设置值,KP为比例参数,1/Ti为积分参数;
对品质函数求关于电压变化量的偏导数,得到能使品质函数取得极小值的电压变化量:
则下一采样周期的控制电压值为:
本发明的有益效果是:
1)本发明在控制中除了交流侧电流iN、交流侧电压uN和直流侧电压ud外,还考虑了校正项,提高了控制系统的抗干扰能力和稳定性能,能够阻尼牵引网-动车组电气量振荡的问题;
2)本发明通过二阶广义积分器获取交流电压电流dq直流分量,这种方法的优点是不仅可以对信号进行90°移相,还可以消除电路谐波的干扰,避免了延时、微分等方法来实现信号正交导致的在频率变化时锁相环响应较慢的问题;
3)本发明通过对品质函数求偏导得到使品质函数取得极小值的控制电压变化量,不仅保证预测电流值能跟踪电流设置值,还使得电压变化量在周期内浮动最小。
附图说明
图1为本发明的控制结构图。
图2为本发明的整流器等效电路图。
图3为本发明的二阶广义积分器结构图。
图4为本发明的仿真模型图。
图5a为本发明的直流侧电压Ud波形图。
图5b为本发明的交流侧电流iN波形图。
图5c为本发明的交流侧等效电压源uN波形图。
图6a为本发明车网级联仿真接入7台动车时直流侧电压波形。
图6b为本发明车网级联仿真接入7台动车时动车受端电压波形。
图6c为本发明车网级联仿真接入7台动车时动车受端电流波形。
图7a为车网级联仿真接入7台动车,Rd小范围波动时,采用瞬态直接电流控制的直流侧电压波形图。
图7b为车网级联仿真接入7台动车,Rd小范围波动时,采用模型预测电流控制的直流侧电压波形图。
图7c为车网级联仿真接入7台动车,LN小范围波动时,采用瞬态直接电流控制的直流侧电压波形图。
图7d为车网级联仿真接入7台动车,LN小范围波动时,采用模型预测电流控制的直流侧电压波形图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。本实施例以CRH3型动车组为例,根据动车组网侧整流器交流侧电压电流关系式,通过二阶广义积分器得到交流侧电压电流及整流器输入电压的dq直流分量,并得到d-q旋转坐标系下的电流预测模型;加入校正项提高算法的抗干扰能力;并通过品质函数求关于电压变化量的偏导,得到使品质函数最小的控制电压。控制结构图如图1所示。如此可以实现模型预测电流控制,并较好地改善了整流器的控制性能,提高控制系统稳定性,以较低的成本解决动车组-牵引网电气量低频振荡的问题。
本实施例的具体步骤如下:
步骤A:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式。
动车组工作过程开始于受电弓从接触网取流,经车载变压器降压后作为网侧整流器的输入,整流器则将输入的单相交流电压变换成稳定的直流电压。本专利针对目标是两电平四象限脉冲整流器。
如图2所示,根据基尔霍夫定律可列写交流侧电压电流关系式:
式中:LN为车载变压器等效漏感,RN为车载变压器等效漏电阻,uN为车载变压器副边电压,iN为整流器交流侧电流,uab为整流器输入电压,t为时间变量。
单相系统中交流信号使用二阶广义积分器正交信号发生器得到输入αβ轴分量,再通过两相静止坐标系到两相旋转坐标系的park变换得到交流信号的dq直流分量。
二阶广义积分器实际是二阶带通滤波器,通过调节KSOGI可以改变带宽的大小,在本实施例中,设置KiSOGI=KeSOGI=5。二阶广义积分器结构图如图3所示。
二阶广义积分器传递函数:
其中,uα(s)和uβ(s)为输入电压uN在两相静止坐标系下的αβ分量(uα,uβ)经拉普拉斯变换得到的s域分量;HS1为输入为uN(s),输出为uα(s)对应的传递函数;HS2为输入为uN(s),输出为uβ(s)对应的传递函数;KSOGI为二阶广义积分器增益参数;ω为实际角频率;s是拉氏变换中特指符号。
其幅频相频响应为:
其中,ωs为工频角频率,当系统稳定时,ω=ωs;且得到|HS1|=|HS2|=1,∠HS1=0°,∠HS2=-90°,即uN(s)=uα(s),uβ(s)滞后uα(s)90°;
已知,两相旋转坐标系变换到两相静止坐标系的Park变换阵是:
因此,可以得到
所以,d-q旋转坐标系下电压电流关系式:
式中,uNd和uNq为uN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uabd和uabq为uab的当前采样时刻离散化dq直流变量;iNd和iNq为iN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uα为uN的α轴分量;iα为iN的α轴分量;uabα为uab的α轴分量。
动车组网侧整流器中,相应量的取值分别为RN=0.06Ω,LN=4mH,L2=0.84mH,C2=3mF,Cd=6mF,Rd=20Ω,uN=2192sin(ωt)V。
步骤B:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电流预测模型。
对电流求导近似:
得到d-q旋转坐标系下离散化电流预测模型:
式中,Ts为采样周期,k为时间t的离散量,对应当前采样时刻,k-1对应上一采样时刻,k+1代表下一采样时刻;iNd(k+1|k)和iNq(k+1|k)分别为k时刻对k+1时刻d轴和q轴的一步预测电流值;△uabd(k)为uabd(k)与uabd(k-1)的差值,△uabq(k)为uabq(k)与uabq(k-1)的差值。
步骤C:根据步骤B中的电流预测模型,进行两步预测延时补偿,得到两步预测后的电流iNd/q(k+2);
其中,k+2对应下一采样时刻之后的一个采样时刻。
步骤D:校正环节设计;
定义dq轴干扰项分别为fd、fq
式中,fd(k),fq(k)为当前采样时刻校正项,f1、f2是校正参数,设置校正系数f1=f2=0.01。iNdm(k|k-1)、iNqm(k|k-1)区别于iNd(k|k-1)、iNq(k|k-1)是指包含校正项的k-1采样时刻对k采样时刻的电流预测值。
步骤E:将步骤C中得到的两步电流预测值和步骤D中得到的校正项代入品质函数,通过对品质函数求关于电压变化量的偏导数,得到能使品质函数取得极小值的电压变化量,将该电压变化量加上当前时刻电压值,可获得下一采样周期控制电压值。
将所述两步电流预测值和校正项代入品质函数得到:
式中:α1为电流在d轴分量的权重系数,α2为电流在q轴分量的权重系数,β1为电压在d轴分量的权重系数,β2为电压在q轴分量的权重系数,设置权重系数α1=α2=1,β1=β2=0.002;iNq *为整流器交流侧电流q轴分量设置值,其值为0;iNd *为整流器交流侧电流d轴分量设置值,由下式计算:其中Ud为整流器直流侧电压实际值,为整流器直流侧电压设置值,本实施例取Ud *=3000V,KP为比例参数,1/Ti为积分参数。
对品质函数求关于电压变化量的偏导数,得到能使品质函数取得极小值的电压变化量:
则下一采样周期的控制电压量为:
步骤F:步骤E中得到的控制电压通过SPWM调制得到控制脉冲。
最后在Matlab/Simulink中搭建仿真模型如图4所示,所得电压、电流波形如图5a,5b,5c所示,直流侧电压超调量为3.33%,峰值时间为0.1s,调节时间为0.25s,电压波动为±10V,相比常用的瞬态直接电流控制而言性能指标得到较好改善,基本无超调量,稳定后电压波动小,且THD明显减小。
将该控制算法应用于牵引网-动车组级联仿真模型中,在传统瞬态直接电流控制下,依次增加接入牵引网的动车组数量,接入动车组达到6台时,动车组和牵引网电压、电流发生明显的波动,及产生车网低频振荡现象。在基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法控制下,接入动车组达到甚至超过6台时,电气量基本稳定,如图6a,6b,6c所示,未发生低频振荡问题。
并且在外部系统参数小范围变化时,基于瞬态直接电流控制的车网耦合系统振荡模式和振荡峰值很容易受其影响,而基于模型预测电流控制的车网耦合系统未发生低频振荡,如图7a-7d所示。
Claims (5)
1.一种基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤A:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式;
步骤B:构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电流预测模型;
步骤C:根据步骤B中的电流预测模型,进行两步预测延时补偿,得到两步电流预测值;
步骤D:获取电流预测模型d轴和q轴的校正项;
步骤E:将步骤C中得到的两步电流预测值和步骤D中的校正项代入品质函数,通过对品质函数求关于电压变化量的偏导,得到使品质函数取得极小值的电压变化量,将该电压变化量加上当前时刻电压值,获得下一采样周期的控制电压值;
步骤F:将步骤E中得到的控制电压值通过SPWM调制得到控制脉冲。
2.根据权利要求1所述的基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,其特征在于,所述步骤A中构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式的具体步骤如下:
根据基尔霍夫定律列出交流侧电压电流关系式:
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式中:LN为车载变压器等效漏感,RN为车载变压器等效漏电阻,uN为车载变压器副边电压,iN为整流器交流侧电流,uab为整流器输入电压,t为时间变量;
单相系统中交流信号使用二阶广义积分器正交信号发生器得到信号的αβ轴分量,再通过两相静止坐标系到两相旋转坐标系的park变换得到交流信号的dq直流分量:
二阶广义积分器传递函数:
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其中,uα(s)和uβ(s)为输入电压uN在两相静止坐标系下的αβ分量(uα,uβ)经拉普拉斯变换得到的s域分量;HS1为输入为uN(s),输出为uα(s)对应的传递函数;HS2为输入为uN(s),输出为uβ(s)对应的传递函数;KSOGI为二阶广义积分器增益参数;ω为实际角频率;
其幅频相频响应为:
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中,ωs为工频角频率,当系统稳定时,ω=ωs;且得到|HS1|=|HS2|=1,
∠HS1=0°,∠HS2=-90°,即uN(s)=uα(s),uβ(s)滞后uα(s)90°;
已知,两相旋转坐标系变换到两相静止坐标系的Park变换阵是:
<mrow>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
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因此,得到
<mfenced open = "{" close = "">
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</mfenced>
则d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电压电流关系式:
<mfenced open = "{" close = "">
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</mfenced>
式中,uNd和uNq为uN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uabd和uabq为uab的当前采样时刻离散化dq直流变量;iNd和iNq为iN的当前采样时刻离散化dq直流变量;uα为uN的α轴分量;iα为iN的α轴分量;uabα为uab的α轴分量。
3.根据权利要求2所述的基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,其特征在于,所述步骤B中构建d-q旋转坐标系下动车组网侧整流器电流预测模型的具体方法为:对电流求导近似:
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得到d-q旋转坐标系下离散化电流预测模型:
<mfenced open = "{" close = "">
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</mtable>
</mfenced>
式中,Ts为采样周期,k为时间t的离散量,对应当前采样时刻,k-1对应上一采样时刻,k+1代表下一采样时刻;iNd(k+1|k)和iNq(k+1|k)分别为k时刻对k+1时刻d轴和q轴的一步预测电流值;△uabd(k)为uabd(k)与uabd(k-1)的差值,△uabq(k)为uabq(k)与uabq(k-1)的差值;
所述步骤C中得到两步电流预测值为:
<mfenced open = "{" close = "">
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
k+2对应下一采样时刻之后的一个采样时刻。
4.根据权利要求3所述的基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,其特征在于,所述步骤D中校正项的获取方法为:
定义d轴和q轴校正项分别为fd、fq,则
<mfenced open = "{" close = "">
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<mtd>
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</mtable>
</mfenced>
式中,fd(k),fq(k)为当前采样时刻校正项,f1、f2是校正参数;iNdm(k|k-1)、iNqm(k|k-1)区别于iNd(k|k-1)、iNq(k|k-1)是指包含校正项的k-1采样时刻对k采样时刻的电流预测值。
5.根据权利要求4所述的基于模型预测电流控制的高铁低频振荡抑制方法,其特征在于,得到控制电压值的具体步骤为:
将所述两步电流预测值和校正项代入品质函数得到:
<mrow>
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</mrow>
式中:α1为电流在d轴分量的权重系数,α2为电流在q轴分量的权重系数,β1为电压在d轴分量的权重系数,β2为电压在q轴分量的权重系数重;iNq *为整流器交流侧电流q轴分量设置值;iNd *为整流器交流侧电流d轴分量设置值,且其中Ud为整流器直流侧电压实际值,为整流器直流侧电压设置值,KP为比例参数,1/Ti为积分参数;
对品质函数求关于电压变化量的偏导数,得到能使品质函数取得极小值的电压变化量:
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
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<mtd>
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则下一采样周期的控制电压值为:
<mrow>
<mfenced open = "{" close = "">
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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