CN110912115B - 用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统 - Google Patents

用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统，属于电气工程技术领域，包括：根据超级电容器和直流母线端电压预测方程，获取下一时刻电感电流的参考值作为内层控制的跟踪目标，考虑电感电流的动态特性方程，获取电感电流的预测方程，通过分别不断调节两级变换器占空比，迭代计算两级电感电流预测值，找出与外层控制传递的下一时刻电感电流的参考值最接近的值，获取控制两级变换器的PWM信号，采用本发明提供的预测控制方法控制的直流微电网具有良好的动态响应性能。

Description

用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统
技术领域
本发明属于电气工程技术领域，更具体地，涉及用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统。
背景技术
与传统交流微电网相比，直流微电网不需要复杂的AC/DC变换器，不存在无功功率产生的一系列负面影响，减小了整流环节所造成的电能损失，提高了可再生能源的消耗能力、电网输电能力、电能质量和整体效率，直流微电网的研究进展得到了广泛的关注。
分布式新能源是微电网系统的重要组成部分，然而新能源所发出的功率中存在着高低频波动，混合储能系统(HESS)作为直流微电网中的能量缓冲器，通过利用不同储能设备的互补性补偿不同频段的功率波动，并保留了单个储能装置的特性。典型例子是蓄电池和超级电容器(UC)的组合，蓄电池的高能量密度与超级电容器的高功率密度结合，可以减少单一蓄电池储能的充放电次数，延长使用寿命，在工业上得到了广泛的应用。
传统的功率分配方法使用滤波器进行一阶或二阶滤波，使电路复杂化，并且滤波器的集中式控制由于电力获取不平衡，导致系统高度依赖通信，降低了系统的可靠性。同时，基于下垂控制的直流微电网在负荷频繁投切时母线电压会急剧波动，并且线路阻抗产生的压降会进一步影响直流母线电压的质量；传统PI控制方法存在参数整定复杂、动态响应较差、系统鲁棒性较低、对非线性系统控制不佳等问题。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法及系统，旨在解决现有的PI控制方法电路动态响应特性较差的问题。
为实现上述目的，一方面，本发明提供了用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法，包括：
(1)对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
并对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
(2)利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡、基尔霍夫电流定律，分别通过计算所得的超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻的第一电感电流的参考值；
(3)对蓄电池充放电条件下第二电感电流的动态特性方程和超级电容器充放电条件下第一电感电流的动态特性方程进行欧拉离散化，分别获取包含第二变换器开关占空比参量的第二电感电流的预测方程和包含第一变换器开关占空比参量的第一电感电流的预测方程；
(4)在每个采样周期内，第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以每次迭代计算增加预设数值的速度，分别采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
(5)根据下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值，筛选出第一电感电流评价函数值最小时对应的最优第一变换器开关占空比；
并根据下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值间的差值，筛选出第二电感电流评价函数值最小时对应的最优第二变换器开关占空比；
(6)根据最优第一变换器开关占空比和最优第二变换器开关占空比，获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
优选地，步骤(1)中获取超级电容器电流预测值的方法包括：
(1.1.1)基于实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定电容器参考预测水平；
(1.1.2)基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
(1.1.3)对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值。
步骤(1)中获取直流母线侧电容电流预测值的方法包括：
(1.2.1)基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定直流母线参考预测水平；
(1.2.2)基于实际直流母线端电压、直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
(1.2.3)对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值。
步骤(2)中获取下一时刻第二电感电流的参考值的获取方法包括：
(2.1.1)利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值；
(2.1.2)将由以上方法计算所得的下一时刻第二电感电流的参考值与当前时刻计算所得的第二电感电流的参考值做差，建立第二电感电流误差预测目标函数；
(2.1.3)判断第二电感电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，若是，则保留下一时刻第二电感电流的参考值；否则，若下一时刻第二电感电流的参考值大于当前时刻第二电感电流的参考值，将下一时刻第二电感电流的参考值更新为当前时刻第二电感电流的参考值与控制误差约束间的和值；若下一时刻第二电感电流的参考值小于当前时刻第二电感电流的参考值，将下一时刻第二电感电流的参考值更新为当前时刻第二电感电流的参考值与控制误差约束间的差值。
步骤(2)中获取下一时刻第一电感电流的参考值的获取方法包括：
利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值；
优选地，第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以每次迭代增加0.0001的速度计算。
优选地，步骤(5)中获取最优第二变换器开关占空比的方法为：
(5.1.1)利用下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值间的差值，构建第二电感电流的评价函数；
(5.1.2)根据每次迭代所使用的第二变换器开关占空比，计算采样周期内各第二电感电流的预测值对应的第二电感电流的评价函数值；
(5.1.3)在各第二电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取最优第二变换器开关占空比。
优选地，步骤(5)中获取最优第一变换器开关占空比的方法为：
(5.2.1)利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值，构建第一电感电流的评价函数；
(5.2.2)根据每次迭代所使用的第一变换器开关占空比，计算采样周期内各第一电感电流的预测值对应的第一电感电流的评价函数值；
(5.2.3)在各第一电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取最优第一变换器开关占空比。
另一方面，本发明提供了用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制系统，包括：超级电容器侧电流预测模块、直流母线侧电容电流预测模块、电感电流参考模块、开关占空比调控模块、电感电流预测模块、开关占空比筛选模块，PWM产生模块；
超级电容器侧电流预测模块的输出端和所述直流母线侧电容电流预测模块的输出端均与电感电流参考模块相连；电感电流参考模块的输出端与开关占空比调控模块的输入端连接；开关占空比调控模块的输出端与电感电流预测模块的输入端连接；电感电流预测模块的输出端与开关占空比筛选模块的输入端连接；开关占空比筛选模块的输出端与PWM产生模块的输入端相连；
超级电容器侧电流预测模块用于对超级电容器侧电压预测方程欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
直流母线侧电容电流预测模块用于对直流母线端电压预测方程欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
电感电流参考模块利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡、基尔霍夫电流定律，分别通过计算所得的超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值；
开关占空比调控模块用于在每个采样周期内，将第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比从0到1以每次迭代0.0001的预设速度增加；
电感电流预测模块对第一电感电流的动态特性方程和第二电感电流的动态特性方程欧拉离散化，获取第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程，并在不同的第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比下，采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
开关占空比筛选模块利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值、下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值的差值，筛选出最优第一变换器开关占空比、最优第二变换器开关占空比；
PWM产生模块用于利用最优第一变换器开关占空比和目标最优第二变换器开关占空比获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
优选地，超级电容器侧电流预测模块包括：超级电容器侧电压预测单元和超级电容器侧电流计算单元；
超级电容器侧电压预测单元基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
超级电容器侧电流计算单元用于对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
其中，电容器参考预测水平用于使实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的差值服从线性变化。
优选地，直流母线侧电容电流预测模块包括：直流母线端电压预测单元和直流母线侧电容电流计算单元；
直流母线端电压预测单元基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
直流母线侧电容电流计算单元用于对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
其中，直流母线参考预测水平用于使实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的差值服从线性变化。
优选地，电感电流参考模块包括第一电感电流参考单元和第二电感电流参考单元；
第一电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值；
第二电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值。
优选地，电感电流参考模块还包括第二电感电流误差预测单元；
第二电感电流误差预测单元用于判断第二电感电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，并将判断结果传递至第二电感电流参考单元；
第二电感电流参考单元还用于根据控制误差约束，保留或更新第二电感电流参考单元。
通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，能够取得以下有益效果：
(1)本发明提供的预测控制方法包括蓄电池补充超级电容器电压和超级电容器补充直流母线电压两部分，每部分都包括外层电压和内层电流两层控制，外层控制包括根据超级电容器侧电压预测方程、直流母线端电压预测方程，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值作为内层控制的跟踪目标，内层控制考虑第一电感电流的动态特性方程和第二电感电流的动态特性方程，获取第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程，通过不断调节第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比，利用上述两方程迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值，找出与外层控制传递的下一时刻第一电感电流的参考值和下一时刻第二电感电流的参考值最接近的值，获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号，上述预测控制方法相比于传统的PI控制，考虑到电路各个采样状态时的物理量变化情况，可有效克服控制过程的不确定性，使得电路实际物理量在任何时刻都能很好的跟随参考值，并且此方法不需要有繁琐的调试参数的步骤，采用上述预测控制方法的直流微电网具有良好电路动态响应特性。
(2)本发明提供的直流母线端可采用三电平DC/DC变换器，则第一变换器输入端存在两种输入电压值，分别为直流母线电压值或直流母线电压值的一半，可根据实际情况选择第一变换器输入端电压大小，有效减小电感电流纹波，减小第一电感的尺寸，每个开关承受的电压应力随之减半，提高转换器效率。
(3)本发明提供的预测控制方法通过改变控制误差约束的值，灵活地间接控制蓄电池功率响应的频率范围，使电路超级电容器和蓄电池分别响应高频和低频功率波动，而无需传统的滤波器进行高低频功率波动的分置，可以更加方便、可靠地实现功率波动平抑，而且计算简单，易于工程实现。
附图说明
图1是实施例提供的直流微电网主要拓扑结构示意图；
图2是实施例提供的混合储能电路拓扑结构示意图；
图3是实施例提供的蓄电池和第二变换器部分拓扑结构示意图；
图4(a)是实施例提供的超级电容器电压控制方法示意图；
图4(b)是实施例提供的直流母线电压控制方法示意图；
图5(a)是实施例提供的第二电感电流内层预测电流控制示意图；
图5(b)是实施例提供的第一电感电流内层预测电流控制示意图；
图6(a)是实施例提供的负荷阶跃变化时预测控制方法与PI方法的直流母线电压对比仿真图；
图6(b)是实施例提供的负荷阶跃变化时预测控制方法与PI方法的超级电容器电压对比仿真图；
图7是实施例提供的改变控制误差约束δi时蓄电池功率响应；
图8(a)是实施例提供的超级电容器发生短路时直流母线电压响应；
图8(b)是实施例提供的超级电容器发生短路时超级电容器电压响应；
图9(a)是实施例提供的光伏出力波动时预测控制方法与PI方法的直流母线电压对比仿真图；
图9(b)是实施例提供的光伏出力波动时预测控制方法与PI方法的超级电容器电压对比仿真图；
图10是实施例提供的预测控制控制方法控制电路混合储能装置的功率分配情况。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法，包括：
(1)对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
并对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
(2)利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡、基尔霍夫电流定律，分别通过计算所得的超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值；
(3)对蓄电池充放电条件下第二电感电流的动态特性方程和超级电容器充放电条件下第一电感电流的动态特性方程进行欧拉离散化，分别获取包含第二变换器开关占空比参量的第二电感电流的预测方程和包含第一变换器开关占空比参量的第一电感电流的预测方程；
(4)在每个采样周期内，第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以每次迭代计算增加预设数值的速度，分别采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
(5)根据下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值，筛选出第一电感电流评价函数值最小时对应的最优第一变换器开关占空比；
并根据下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值间的差值，筛选出第二电感电流评价函数值最小时对应的最优第二变换器开关占空比；
(6)根据最优第一变换器开关占空比和最优第二变换器开关占空比获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
优选地，步骤(1)中获取超级电容器电流预测值的方法包括：
(1.1.1)基于实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定电容器参考预测水平；
(1.1.2)基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
(1.1.3)对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值。
步骤(1)中获取直流母线侧电容电流预测值的方法包括：
(1.2.1)基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定直流母线参考预测水平；
(1.2.2)基于实际直流母线端电压、直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
(1.2.3)对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值。
步骤(2)中下一时刻第二电感电流的参考值的获取方法包括：
(2.1.1)利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值；
(2.1.2)将下一时刻第二电感电流的参考值与当前时刻第二电感电流的参考值做差，建立第二电感电流误差预测目标函数；
(2.1.3)判断电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，若是，则保留下一时刻第二电感电流的参考值；否则，若下一时刻第二电感电流的参考值大于当前时刻第二电感电流的参考值，将下一时刻第二电感电流的参考值更新为当前时刻第二电感电流的参考值与控制误差约束间的和值；若下一时刻第二电感电流的参考值小于当前时刻第二电感电流的参考值，将下一时刻第二电感电流的参考值更新为当前时刻第二电感电流的参考值与控制误差约束间的差值。
步骤(2)中下一时刻第一电感电流的参考值的获取方法包括：
利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值；
优选地，第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以每次迭代增加0.0001的速度计算。
优选地，步骤(5)中获取最优第一变换器开关占空比的方法为：
(5.1.1)利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值，构建第一电感电流的评价函数；
(5.1.2)根据每次迭代所使用的第一变换器开关占空比，计算采样周期内各第一电感电流的预测值对应的第一电感电流的评价函数值；
(5.1.3)在各第一电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取最优第一变换器开关占空比。
优选地，步骤(5)中获取最优第二变换器开关占空比的方法为：
(5.2.1)利用下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值间的差值，构建第二电感电流的评价函数；
(5.2.2)根据每次迭代所使用的第二变换器开关占空比，计算采样周期内各第二电感电流的预测值对应的第二电感电流的评价函数值；
(5.2.3)在各第二电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取最优第二变换器开关占空比。
另一方面，本发明提供了用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制系统，包括：超级电容器侧电流预测模块、直流母线侧电容电流预测模块、电感电流参考模块、开关占空比调控模块、电感电流预测模块、开关占空比筛选模块；PWM产生模块；
超级电容器侧电流预测模块的输出端和所述直流母线侧电容电流预测模块的输出端均与电感电流参考模块相连；电感电流参考模块的输出端与开关占空比调控模块的输入端连接；开关占空比调控模块的输出端与电感电流预测模块的输入端连接；电感电流预测模块的输出端与开关占空比筛选模块的输入端连接；开关占空比筛选模块的输出端与PWM产生模块的输入端相连；
超级电容器侧电流预测模块用于对超级电容器侧电压预测方程欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
直流母线侧电容电流预测模块用于对直流母线端电压预测方程欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
电感电流参考模块利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡、基尔霍夫电流定律，分别通过计算所得的超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值；
开关占空比调控模块用于在每个采样周期内，将第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以预设速度增加；
电感电流预测模块对第一电感电流的动态特性方程和第二电感电流的动态特性方程欧拉离散化，获取第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程，并在不同的第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比下，采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
开关占空比筛选模块利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值、下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值的差值，筛选出最优第一变换器开关占空比、最优第二变换器开关占空比；
PWM产生模块用于利用最优第一变换器开关占空比和最优第二变换器开关占空比，获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
优选地，超级电容器侧电流预测模块包括：超级电容器侧电压预测单元和超级电容器侧电流计算单元；
超级电容器侧电压预测单元基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
超级电容器侧电流计算单元用于对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
其中，电容器参考预测水平用于使实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的差值服从线性变化。
优选地，直流母线侧电容电流预测模块包括：直流母线端电压预测单元和直流母线侧电容电流计算单元；
直流母线端电压预测单元基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
直流母线侧电容电流计算单元用于对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
其中，直流母线参考预测水平用于使实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的差值服从线性变化。
优选地，电感电流参考模块包括第一电感电流参考单元和第二电感电流参考单元；
第一电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值；
第二电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值。
优选地，电感电流参考模块还包括第二电感电流误差预测单元；
第二电感电流误差预测单元用于判断第二电感电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，并将判断结果传递至第二电感电流参考单元；
第二电感电流参考单元还用于根据控制误差约束，保留或更新第二电感电流参考单元。
实施例
如图1所示，确定待预测控制的混合储能电路的拓扑结构，该储能系统包括光伏电源、直流负荷、超级电容器储能和电池储能四个子部分；如图2所示，超级电容器通过三电平双向DC/DC变换器与直流母线相连，蓄电池通过两电平双向DC/DC变换器作为超级电容器的能量补偿装置。
需指出，在实际应用中，三电平变换器的两个分压电容电压值会有很大的差异从而产生中性点电流in，需分配开关管通断来进行中性点电压(NPV)平衡。具体如下：
当Vdc/2＜Vuc＜Vdc时，电容C1、C2均接入电路工作，第一电感L1右侧电压为直流母线端电压Vdc，不会产生中性点电流in；当iL1＞0时，电路为Buck模式，SA1和SA4作为开关管工作；当iL1＜0时，电路为Boost模式，SA2和SA3作为开关管工作；
当Vuc＜Vdc/2时，电容C1、C2只有一个工作，会产生中性点电流in，第一电感L1左侧电压为Vdc/2，iL1的值仍决定电路Buck或Boost模式，也确定了电容是充电还是放电。电容电压Vc1和Vc2需要平衡，根据Vc1、Vc2判断两个电容的接入情况，当C1接入时SA1和SA3工作，当C2接入时SA2和SA4工作；
其中，Vdc为直流母线端电压；C1、C2为两个相同的分压电容，Vc1、Vc2为其端电压；Cuc为超级电容器的电容，Vuc、ruc、iuc分别为超级电容器侧电压、内阻和超级电容器电流；L1、L2为变换器的第一电感、第二电感；iL1、iL2分别为电感电流；Vbat、r为蓄电池端电压和内阻；SAi(i为1到4)为第一变换器开关；SBi(i为1到4)为第二变换器开关；
通过上述分压电容C1、C2与超级电容器的充放电分配情况，可以平衡C1、C2的端电压，实现中性点电压(NPV)平衡。
预测控制方法包括蓄电池补偿超级电容器电压和超级电容器补充直流母线电压两部分，每部分均包括外层电压控制和内层电流控制；具体如下：
外层电压控制如下：
对于蓄电池和第二变换器部分，如图3所示，根据基尔霍夫电流定律，变换器输入端电流为iin＝iL1-iuc，根据变换器在一个周期内两端功率平衡，获取第二电感L2电流的参考值iL2ref为：
iL2ref＝iin×Vuc/Vbat
由于超级电容器容值较大，电容端电压Vc变化不大，根据：
iuc＝CucdVc/dt
可知iuc值很小，在超级电容器内阻ruc上的压降很小，近似看作Vc＝Vuc，因此通过超级电容器的电流表示为：
iuc＝CucdVuc/dt
从上式可知，超级电容器侧电压Vuc的变化导致通过超级电容器的电流iuc的相应变化。虽然需将Vuc控制在超级电容器侧电压额定值Vucref附近，但意味着超级电容器侧电压Vuc和Vucref之间总存在偏差。设定偏差在段时间内服从线性变化。考虑到由Vuc变化决定的iuc值不能随机变大，引入参考电容器参考预测水平N2。
后续本实施例描述中，若未经特殊说明，下标为k的物理量均表示实际值，下标为k+1的物理量均表示预测值。
N2表示Vuc(k)将以N2步逼近Vucref，只考虑下一时刻的预测值便可得到：
Figure BDA0002282842690000161
进一步地，超级电容器侧电压预测方程为：
Figure BDA0002282842690000162
进一步地，在每个采样周期Ts内，根据欧拉前向差分法可得到超级电容器电流预测值：
Figure BDA0002282842690000163
进一步地，如图4(a)，下一时刻第二电感电流的参考值为：
Figure BDA0002282842690000164
其中，iin(k+1)为第二变换器输入端电流。
进一步地，因为根据外环电压稳定特性计算出下一时刻第二电感电流的参考值iL2ref(k+1)的过程很迅速，需在电压急剧变化的情形下减弱第二电感电流变化速度，即减小iL2ref斜率。在每个采样时间ΔT内，计算下一时刻第二电感电流的参考值与当前时刻的第二电感电流的参考值。定义第二电感电流误差预测目标函数Jerror和控制误差约束δi，具体为：
Jerror＝|iL2ref(k)-iL2ref(k+1)|
Jerror≤δi
将第二电感电流误差预测目标函数Jerror限制在特定的范围内，进而限制第二电感电流iL2变化速率。
进一步地，若相邻时刻iL2ref突变很快，iL2ref(k)与iL2ref(k+1)差值过大，此时Jerror＞δi，下一时刻第二电感电流的参考值将受到控制误差约束δi限制，实际下一时刻第二电感电流的参考值为：
iL2ref(k+1)＝iL2ref(k)±δi
其中，正负号的取值通过iL2ref(k)和iL2ref(k+1)的大小确定，当iL2ref(k+1)＞iL2ref(k)时取正，反之取负；
如果Jerror≤δi满足约束条件，则iL2ref(k+1)的值就是电压外环控制计算得到的数值；
电路从一个状态到另一个状态，首末阶段的电流是稳定的，改变δi仅改变了过渡过程电流的变化速率，对稳态值没有影响。经过上述方法可以限制下一时刻第二电感电流iL2的参考值的变化速率，进而控制蓄电池输入输出电流变化速度，保护了电池的寿命。
同理，对于第一变换器，如图4(b)所示，变换器右端有三个电平值，因为在超级电容器充电和直流母线端电压达到理想电压值的过程中超级电容器侧电压Vuc可能大于或小于Vdc/2，所以根据NPV平衡原理，第一变换器输入端电压大小可能为Vdc或Vdc/2，可分为两种情况讨论：
情形一：当Vuc＞Vdc/2时，通过SA1和SA4对电容C1、C2充放电，第一变换器输入端的采样电压大小是Vdc，直流母线侧等效电容大小为C1、C2串联值C＝220μF；
情形二：当Vuc＜Vdc/2时，通过SA1和SA3或者SA2和SA4中的一组对电容C1、C2充放电，第一变换器输入端的采样电压大小等于Vc1或Vc2，直流母线侧等效电容大小为C1或C2，由于电压中性点平衡控制方法的存在，Vc1或Vc2接近相等，在电压外层控制中可以认为第一变换器输入端电压大小即为Vdc/2，直流母线侧等效电容大小为C＝C1＝C2＝440μF；
进一步地，当电路状态为情形一时，可得：
Figure BDA0002282842690000181
Figure BDA0002282842690000182
当电路状态为情形二时，可得：
Figure BDA0002282842690000183
Figure BDA0002282842690000184
其中，iC(k+1)为直流母线侧电容电流预测值；Ts为采样周期；C为直流母线侧接入的电容值，当电路状态为情形一时，C为C1、C2串联值，当电路状态为情形二时，C为C1、C2任意一值；Vdc(k+1)为直流母线端电压预测值；Vdc(k)为实际直流母线端电压；N1为直流母线参考预测水平；Vdcref为直流母线端电压参考值；Vuc(k)为实际超级电容侧电压；iL1ref(k+1)为下一时刻第一电感电流的预测值；idc(k)为实际直流母线电流值；iin(k+1)为第一变换器输入端电流预测值；
经上述推导，获取混合储能系统参考电流iL1ref和iL2ref，作为内层预测参考电流值。
进一步地，内层电流控制如下：
混合储能电路第二、第一电感电流动态特性方程为：
Figure BDA0002282842690000185
Figure BDA0002282842690000191
Figure BDA0002282842690000192
Figure BDA0002282842690000193
其中，Vbus为直流母线端电压(Vdc/2或Vdc)，根据NPV平衡逻辑，当Vuc＞Vdc/2时，Vbus＝Vdc；Vuc＜Vdc/2时，Vbus＝Vdc/2；duc、dbat分别为控制第一变换器的开关占空比和第二变换器开关占空比。上述前两个方程式分别描述了蓄电池充放电条件下第二电感的动态特性，后两个方程式描述超级电容器的充放电条件下第一电感的动态特性。
进一步地，利用方程式中的数学模型，采用一种基于电感充放电模型的恒定开关频率预测控制方法调节蓄电池和超级电容器的充放电电流。使用前向欧拉法预测两个电感的电流(i为每个采样周期内的迭代次数)。
对于第二电感，将第二电感电流动态特性方程欧拉离散化可得：
当iL2ref＞0时，蓄电池充电，为Buck工作模式，第二电感L2电流的预测方程为：
Figure BDA0002282842690000194
当iL2ref＜0时，蓄电池放电，为Boost模式，第二电感L2电流的预测方程为：
Figure BDA0002282842690000195
进一步地，如图5(a)，在每个采样周期内，占空比dbat(i)从0到1以每次迭代增加0.0001的速度进行计算，即dbat(i)＝dbat(i-1)+0.0001，遍历寻优找寻最佳占空比dbat，得到开关频率恒定的PWM信号控制电路，其中第二变换器开关管SB1与SB2状态互补(如图4(a))，从而使得第二电感电流评价函数J2(i)＝(iL2ref-iL2(k+1))2达到最小值，完成实际电流跟随参考电流的目标。
如图5(b)，对于第一电感，将上述第一电感电流动态特性方程欧拉离散化可得：
当iL1ref＞0时，超级电容器充电，为Buck工作模式，有：
Figure BDA0002282842690000201
当iL1ref＜0时，超级电容器放电，为Boost工作模式，有：
Figure BDA0002282842690000202
进一步地，同样地，反复迭代寻找采样周期内最优占空比duc，如图5(b)，使J1(i)＝(iL1ref-iL1(k+1))2最小。
占空比duc与载波比较产生的PWM波输出特性见图4(b)，在第一变换器为三电平变换器的四个开关管中，SA1与SA4波形相同，SA2与SA3波形相同，他们分别互补，再结合NPV平衡方法可有效控制第一变换器开关通断。
进一步地，实施例中电路各参数值如表1所示：
表1
参数 数值 参数 数值
直流母线端电压V<sub>dc</sub> 100V 电容C<sub>1</sub>、C<sub>2</sub> 440μF
超级电容器电压V<sub>uc</sub> 25V 采样频率f<sub>s</sub> 20kHz
蓄电池电压V<sub>bat</sub> 12V 第一电感L<sub>1</sub> 2mH
超级电容器电容C<sub>uc</sub> 29F 第二电感L<sub>2</sub> 1mH
如图6(a)和图6(b)所示，首先不加入光伏模块，仅考虑负荷阶跃变化的情况，设计初始负载为1000Ω，在t＝0.2s和t＝0.4s分别并联加入直流负载200Ω和100Ω，观察在预测控制方法和传统PI控制方法下直流母线端电压和超级电容器侧电压响应情况。相比之下，可以看出电路在预测控制方法控制下的动态性能更好。
如图7所示，负荷变化仍与上述相同，改变控制误差约束的值，观察t＝0.4s时负荷阶跃变化导致的蓄电池功率响应情形。图中验证了当控制误差约束从0.1A到0.2A再到0.5A依次递增的情况下蓄电池功率响应越来越快的特点。若要求电路超级电容器和蓄电池分别响应特定频率的高低频功率波动，可省去传统滤波器所需的一阶或二阶滤波方法，只需通过控制误差约束灵活地间接控制截止频率，达到相同的效果。
如图8(a)、图8(b)所示，负荷变化仍与上述相同，考虑混合储能系统中超级电容器出现短路故障的情形，观察预测控制控制方法对直流母线端电压和超级电容器侧电压的恢复效果。在正常工作的情况下，t＝0.3s时超级电容器两端出现短路，经过0.05s故障切除，观察直流母线端电压和超级电容器侧电压变化。结果表明，在超级电容器短路故障到切除之后，预测控制方法控制的电路依然能恢复正常的工作状态。
如图9(a)、图9(b)所示，设计初始负载为1000Ω，在t＝0.5s和t＝1s分别并联加入直流负载100Ω和50Ω。另外，在t＝0时加入光伏模块，所产生的光电流随机波动。光伏模块最大输出功率952W，最小输出功率0W。观察投入负载和光伏波动对电网电压和超级电容侧电压的影响情况，与传统PI方法控制电路进行比较。可以得到，预测控制方法优于传统PI控制，动态响应更好，稳定性能更强。
如图10所示，定义功率输出为正，可以看出超级电容器功率变化迅速而蓄电池功率变化缓慢，说明超级电容器的加入很好地平抑了高频波动，减缓了蓄电池的充放电次数，提高了电池寿命。
总体而言，(1)本发明提供的预测控制方法包括蓄电池补充超级电容器电压和超级电容器补充直流母线电压两部分，每部分都包括外层电压和内层电流两层控制，外层控制包括根据超级电容器侧电压预测方程、直流母线端电压预测方程，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值作为内层控制的跟踪目标，内层控制考虑第一电感电流的动态特性方程和第二电感电流的动态特性方程，获取第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程，通过不断调节第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比，利用上述两方程迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值，找出与外层控制传递的下一时刻第一电感电流的参考值和下一时刻第二电感电流的参考值最接近的值，获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号，上述预测控制方法相比于传统的PI控制，考虑到电路各个采样状态时的物理量变化情况，可有效克服控制过程的不确定性，使得电路实际物理量在任何时刻都能很好的跟随参考值，并且此方法不需要有繁琐的调试参数的步骤，采用上述预测控制方法的直流微电网具有良好电路动态响应特性。
(2)本发明提供的直流母线端可采用三电平DC/DC变换器，则第一变换器输入端存在两种输入电压值，分别为直流母线电压值或直流母线电压值的一半，可根据实际情况选择第一变换器输入端电压大小，有效减小电感电流纹波，减小第一电感的尺寸，每个开关承受的电压应力随之减半，提高转换器效率。
(3)本发明提供的预测控制方法通过改变控制误差约束的值，灵活地间接控制蓄电池功率响应的频率范围，使电路超级电容器和蓄电池分别响应高频和低频功率波动，而无需传统的滤波器进行高低频功率波动的分置，可以更加方便、可靠地实现功率波动平抑，而且计算简单，易于工程实现。
此外，本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
上述计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制方法，超级电容器通过第一变换器与直流母线相连，所述超级电容器与所述第一变换器之间连接有第一电感，直流母线的正、负极之间连接有直流母线侧电容；所述超级电容器依次通过第二变换器和第二电感连接蓄电池，其特征在于，方法包括：
步骤1，分别对超级电容器侧电压预测方程、直流母线端电压预测方程欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值；
步骤2，利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内功率平衡原理、基尔霍夫电流定律，分别通过超级电容器电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值；
步骤3，对第二电感电流的动态特性方程和第一电感电流的动态特性方程欧拉离散化，分别获取第二电感电流的预测方程和第一电感电流的预测方程；
步骤4，在每个采样周期内，第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以预设速度增加的条件下，分别采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
步骤5，分别利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值、下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值的差值，筛选出最优第一变换器开关占空比、最优第二变换器开关占空比；
步骤6，利用最优第一变换器开关占空比和最优第二变换器开关占空比获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
2.根据权利要求1所述的预测控制方法，其特征在于，步骤1中获取超级电容器电流预测值的方法包括：
1.1.1基于实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定电容器参考预测水平；
1.1.2基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
1.1.3对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
步骤1中获取直流母线侧电容电流预测值的方法包括：
1.2.1基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的偏差服从线性变化，设定直流母线参考预测水平；
1.2.2基于实际直流母线端电压、直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
1.2.3对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值。
3.根据权利要求1或2所述的预测控制方法，其特征在于，包括：
所述下一时刻第二电感电流的参考值的获取方法包括：
2.1利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值；
2.2将下一时刻第二电感电流的参考值与当前时刻第二电感电流的参考值做差，建立第二电感电流误差预测目标函数；
2.3判断第二电感电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，若是，则保留下一时刻第二电感电流的参考值，否则，将下一时刻第二电感电流的参考值更新为当前时刻第二电感电流的参考值与控制误差约束的差值或和值；
所述下一时刻第一电感电流的参考值的获取方法包括：
利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值。
4.根据权利要求1所述的预测控制方法，其特征在于，所述第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以每次迭代增加0.0001的速度计算。
5.根据权利要求1或4所述的预测控制方法，其特征在于，包括：
所述步骤5中获取最优第二变换器开关占空比的方法为：
5.1.1利用下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值间的差值，构建第二电感电流的评价函数；
5.1.2根据每次迭代使用的第二变换器开关占空比，计算采样周期内各第二电感电流的预测值对应的第二电感电流的评价函数值；
5.1.3在各第二电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取第二变换器开关占空比；
所述步骤5中获取最优第一变换器开关占空比的方法为：
5.2.1利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值，构建第一电感电流的评价函数；
5.2.2根据每次迭代所使用的第一变换器开关占空比，计算采样周期内各第一电感电流的预测值对应的第一电感电流的评价函数值；
5.2.3在各第一电感电流的评价函数值中筛选出最小值，将根据其获取第一变换器开关占空比。
6.用于混合储能电路平抑功率波动的预测控制系统，超级电容器通过第一变换器与直流母线相连，所述超级电容器与第一变换器之间连接有第一电感，直流母线的正、负极之间连接有直流母线侧电容；所述超级电容器依次通过第二变换器和第二电感连接蓄电池，其特征在于，包括：超级电容器侧电流预测模块、直流母线侧电容电流预测模块、电感电流参考模块、开关占空比调控模块、电感电流预测模块、开关占空比筛选模块，PWM产生模块；
所述超级电容器侧电流预测模块的输出端和所述直流母线侧电容电流预测模块的输出端均与电感电流参考模块相连；所述电感电流参考模块的输出端与开关占空比调控模块的输入端连接；所述开关占空比调控模块的输出端与所述电感电流预测模块的输入端连接；所述电感电流预测模块的输出端与开关占空比筛选模块的输入端连接；开关占空比筛选模块的输出端与PWM产生模块的输入端相连；
所述超级电容器侧电流预测模块用于对超级电容器侧电压预测方程欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
所述直流母线侧电容电流预测模块用于对直流母线端电压预测方程欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
所述电感电流参考模块利用第二变换器和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡、基尔霍夫电流定律，分别通过超级电容器侧电流预测值和直流母线侧电容电流预测值，获取下一时刻第二电感电流的参考值和下一时刻第一电感电流的参考值；
所述开关占空比调控模块用于在每个采样周期内，将第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比均从0到1以预设速度增加；
所述电感电流预测模块对第一电感电流的动态特性方程和第二电感电流的动态特性方程欧拉离散化，获取第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程，并在不同的第一变换器开关占空比和第二变换器开关占空比下，采用第一电感电流的预测方程和第二电感电流的预测方程进行迭代计算第一电感电流的预测值和第二电感电流的预测值；
所述开关占空比筛选模块利用下一时刻第一电感电流的参考值与第一电感电流的预测值间的差值、下一时刻第二电感电流的参考值与第二电感电流的预测值的差值，筛选出最优第一变换器开关占空比、最优第二变换器开关占空比；
所述PWM产生模块用于利用最优第一变换器开关占空比和最优第二变换器开关占空比获取控制第一变换器开关的PWM信号和控制第二变换器开关的PWM信号。
7.根据权利要求6所述的预测控制系统，其特征在于，所述超级电容器侧电流预测模块包括：超级电容器侧电压预测单元和超级电容器侧电流计算单元；
所述超级电容器侧电压预测单元基于实际超级电容器侧电压、超级电容器侧电压参考值以及电容器参考预测水平，获取超级电容器侧电压预测方程；
所述超级电容器侧电流计算单元用于对超级电容器侧电压预测方程进行欧拉前向差分，获取超级电容器电流预测值；
其中，所述电容器参考预测水平用于使实际超级电容器侧电压与超级电容器侧电压参考值之间的差值服从线性变化。
8.根据权利要求6所述的预测控制系统，其特征在于，所述直流母线侧电容电流预测模块包括：直流母线端电压预测单元和直流母线侧电容电流计算单元；
所述直流母线端电压预测单元基于实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值以及直流母线参考预测水平，获取直流母线端电压预测方程；
所述直流母线侧电容电流计算单元用于对直流母线端电压预测方程进行欧拉前向差分，获取直流母线侧电容电流预测值；
其中，所述直流母线参考预测水平用于使实际直流母线端电压与直流母线端电压参考值之间的差值服从线性变化。
9.根据权利要求6所述的预测控制系统，其特征在于，所述电感电流参考模块包括第一电感电流参考单元和第二电感电流参考单元；
第一电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第一变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际直流母线端电压、实际直流母线端电流、直流母线侧电容电流预测值和实际超级电容器侧电压，获取下一时刻第一电感电流的参考值；
第二电感电流参考单元利用基尔霍夫电流定律和第二变换器在一个采样周期内两端功率平衡，根据实际超级电容器侧电压、实际第一电感电流、超级电容器电流预测值和实际蓄电池端电压，获取下一时刻第二电感电流的参考值。
10.根据权利要求9所述的预测控制系统，其特征在于，所述电感电流参考模块还包括第二电感电流误差预测单元；
所述第二电感电流误差预测单元用于判断第二电感电流误差预测目标函数是否小于等于控制误差约束，并将判断结果传递至第二电感电流参考单元；
所述第二电感电流参考单元还用于根据控制误差约束，保留或更新下一时刻第二电感电流的参考值。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111697857B (zh) * 2020-06-29 2021-05-11 浙江大学 适用于直流微电网的单相级联整流器的mpc控制方法
CN117543674A (zh) * 2020-07-21 2024-02-09 华为技术有限公司 一种直流母线的电压控制方法及装置和电力系统
CN113922684B (zh) * 2021-08-26 2023-10-24 南京师范大学 电力电子变压器的两级直流母线协调控制方法、装置
CN117458674B (zh) * 2023-12-22 2024-03-08 登峰科技(江西)有限公司 一种电池混合系统控制方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2825780A1 (en) * 2011-01-25 2012-08-02 Power Analytics Corporation Systems and methods for real-time dc microgrid power analytics for mission-critical power systems
CN105826922B (zh) * 2016-03-21 2019-07-09 武汉大学 一种电压源型储能改善微电网电能质量的预测控制方法
CN107147135A (zh) * 2017-07-20 2017-09-08 长沙理工大学 一种平抑微网功率波动的方法及系统
CN109904873A (zh) * 2019-04-22 2019-06-18 华北电力大学 基于模型预测的混合储能控制策略

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