CN111614278A - Lcl型逆变器的无权值多变量顺序模型预测控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种LCL型逆变器的无权值多变量顺序模型预测控制方法及装置，该方法通过建立详细的预测模型可以实现直流侧中点电位、逆变器输出电流、滤波电容电压以及并网电流多个变量的控制。针对传统多变量模型预测控制难以选择合理的权重系数的问题，本发明对各个变量进行分步预测评估，每步只对其中的一个变量进行计算，并筛选出部分最优解作为可行域，代入下个变量的预测评估，最终筛选出最优控制目标。该控制方法无需给变量分配权值系数，并在逐步评估过程中缩小寻优空间，减小计算量，提高控制响应速度，该方法控制下的LCL三电平逆变器具有良好的输出效果。
Description
技术领域
本发明涉及多电平逆变器控制技术领域，尤其涉及一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法及装置。
背景技术
随着光伏、风能等新能源发电系统的发展，并网逆变器作为关键连接设备得到了广泛应用。三电平逆变器相比较与传统逆变器，具有耐高压、输出电压电流谐波含量低的优点，在高压大功率场合应用广泛。同时，相较于L型逆变器，LCL 型结构的逆变器不仅所需电感较小，而且能够很好的抑制由开关动作引起的高频谐波，输出电流的畸变率更低。所以，LCL三电平中点钳位型逆变器作为一种较为理想的结构，广泛应用在新能源并网等场合。
模型预测控制作为一种新型的控制方法，通过建立系统离散数学模型和预测模型，评估代价函数使预测量跟踪参考量，以达到预期的控制目标。模型预测控制简单，响应迅速并且可实现多目标优化，目前已经广泛应用在大功率的变流器中。但现有的多变量控制系统需要设定多个权值系数，很难选择合适的权值。因此，迫切需要对LCL型逆变器的无权值多变量顺序模型预测控制方法进行研究及改进。
发明内容
本发明提供了一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，实现了对LCL并网逆变器的各个变量的控制，提高了系统的鲁棒性，且无需对各个控制变量分配权值。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，多变量包括逆变器输出电流控制、滤波器电容电压控制、并网电流控制以及直流侧中点电位，所述方法包括：
对多变量进行分层，依次进行预测寻优；
将上层变量在初始寻优空间中进行预测值计算，并将预测值代入该变量代价函数按从小到大进行排序；
选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间；
下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间；
选择使最下层变量的代价函数得到最小值的开关序列作为最优控制指令作用于系统。
进一步，所述多变量分层的顺序从上到下依次为直流侧中点电位控制、逆变器输出电流控制、滤波电容电压控制、并网电流控制。
进一步，所述选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间，具体实现方式为：
将上层变量的代价函数值从小到大排序，筛选出最小的前n个值；
找最小的前n个值对应的n个预测值，并将该n个预测值对应的开关状态做为下层变量的寻优空间。
进一步，所述下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间，具体实现为：
在下层变量的寻优空间中计算其代价函数值，筛选出最小的前n-s个值，将该n-s个预测值对应的开关状态作为更下层变量的寻优空间；
所述下层变量的寻优空间的开关状态，通过依次递减s个开关状态，逐渐缩小寻优空间。
进一步，所述代价函数的构建包括，
建立LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型，得出多变量的控制式；
将对多变量的控制式进行离散化处理，得到各变量的预测模型；
根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数。
进一步，所述的LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型为：
其中，ucx为并网滤波电容电压；ux为逆变器输出相电压；i1x为并网侧相电流；i2x为逆变器输出相电流；ex为电网相电压；Δudc为直流侧上下电容电压差；ic1,ic2分别为直流侧上下电容电流；inp为中性线电流；L1为电网侧电感值；L2为逆变器侧电感值；C1为滤波电容值；C为直流侧上下电容值。
进一步，所述各变量的预测模型为多变量的控制式经前向欧拉法离散化处理后得到，预测式为：
其中，
为k+1时刻逆变器输出相电流的预测值；i2x(k)为k时刻逆变器输出相电流；
为k+1时刻滤波电容相电压的预测值；ucx(k)为k时刻滤波电容相电压；
为k+1时刻并网相电流的预测值；i1x(k)为k时刻并网相电流；ex(k)为k时刻电网相电压；ux(k)为k时刻逆变器输出相电压；Δudc P(k+1)为k+1时刻直流侧上下电容电压差的预测值；Δudc(k)为k时刻直流侧上下电容电压差；Ts为采样周期；hx为逆变器输出相电流对于中点电位的影响因子，影响因子的取值根据各种开关状态下相电流对于中点电位的不同影响确定；以上均有x∈{a,b,c}。
进一步，所述根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，
将电网电压ea(k),eb(k),ec(k)进行Clark及park变换得到ed(k),eq(k)；将并网参考电流
进行Clark及park变换得到
构成矢量：
则滤波电容参考电压矢量以及逆变器输出参考电流矢量的计算为：
将计算得到的分量
进行反park及反Clark变换得到滤波电容电压以及逆变器输出电流的参考值
引用拉格朗日外推法即可预测K+1采样时刻各个变量的参考值。
进一步，所述根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数：
本发明该提供了一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制装置，其特征在于该装置包括，多变量分层模块、预测值计算模块、代价函数计算模块、寻优空间界定模块、控制指令模块；
多变量分层模块用于将变量按控制顺序独立分层，易于实现多变量的顺序控制；
预测值计算模块用于利用各变量在本控制周期内的采样值，根据离散化数学模型去预测变量在下个控制周期内的大小；
代价函数计算模块用于计算变量在下个控制周期的预测值与参考值间的误差大小；
寻优空间界定模块用于通过对代价函数的排序选出部分最优值作为下个控制变量的寻优空间；
控制指令模块用于将顺序控制选择出的最优控制指令作用于逆变器，去驱动开关管动作；
其中，所述预测值计算模块、代价函数计算模块及寻优空间界定模块的数量等于变量数减一。
本发明有益效果：
本发明提出的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法综合考虑了逆变器输出电流、滤波电容电压以、并网电流的控制以及直流侧中点电位控制，确保每个变量都能得到直接有效的控制，提高了逆变器并网电流的质量，并大大提高了系统的鲁棒性；通过对各个变量分步预测评估，每次只对其中的一个变量进行预测及评价，无需分配权值系数，省去了繁琐且强偶然性的权值分配工作；本发明在LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测的过程中，逐步缩小寻优范围，减少了计算量，提高控制效率；本发明提出的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法具有普适性，可应用在其他拓扑的变流器中。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例，下面对实施例描述中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
图1为本发明实施例提供的一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法流程图；
图2为本发明实施例提供的LCL型三电平并网逆变器拓扑结构及并网示意图；
图3为本发明实施例提供的LCL型三电平逆变器的多变量顺序模型预测控制框图；
图4为本发明实施例提供的多变量顺序模型预测控制与传统方法的输出效果对比仿真图；
图5为本发明实施例提供的多变量顺序模型预测控制与传统方法的鲁棒性对比仿真图；
图6为本发明实施例提供的一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制装置结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本发明实施例中的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法如图1 所示，包括对多变量进行分层，依次进行预测寻优；
将上层变量在初始寻优空间中进行预测值计算，并将预测值代入该变量代价函数按从小到大进行排序；
选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间；
下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间；
选择使最下层变量的代价函数得到最小值的开关序列作为最优控制指令作用于系统。
进一步，所述多变量分层的顺序从上到下依次为直流侧中点电位控制、逆变器输出电流控制、滤波电容电压控制、并网电流控制。
进一步，所述选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间，具体实现方式为：
将上层变量的代价函数值从小到大排序，筛选出最小的前n个值；
找最小的前n个值对应的n个预测值，并将该n个预测值对应的开关状态做为下层变量的寻优空间。
进一步，所述下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间，具体实现为：
在下层变量的寻优空间中计算其代价函数值，筛选出最小的前n-s个值，将该n-s个预测值对应的开关状态作为更下层变量的寻优空间；
所述下层变量的寻优空间的开关状态，通过依次递减s个开关状态，逐渐缩小寻优空间。
进一步，所述代价函数的构建包括，
建立LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型，得出多变量的控制式；
将对多变量的控制式进行离散化处理，得到各变量的预测模型；
根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数。
进一步，建立LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型，具体实现为：LCL三电平中点钳位型并网逆变器的并网结构如图2所示，直流电压源给两个串联电容供电，每个电容的稳定电压为直流电压的1/2，三电平逆变器正常工作的前提是直流侧电容电压稳定在参考值。逆变器每相桥臂由4个全控型功率开关器件和两个二极管构成，每相桥臂共有三种开关状态，对应输出三种电平 -Udc/2、0、Udc/2，逆变器输出相电压具体如式(1)(2)所示，可以看出每相均有三种开关状态，则三相三电平逆变器输出电压共有27种组合。
根据图1，建立LCL三电平有源中点钳位型逆变器的数学模型：
其中，ucx为并网滤波电容电压；ux为逆变器输出相电压；i1x为并网侧相电流；i2x为逆变器输出相电流；ex为电网相电压；Δudc为直流侧上下电容电压差； ic1,ic2分别为直流侧上下电容电流；inp为中性线电流；L1为电网侧电感值；L2为逆变器侧电感值；C1为滤波电容值；C为直流侧上下电容值。
进一步，所述各变量的预测模型为多变量的控制式经前向欧拉法离散化处理后得到，具体实现为：将公式(3)～(6)应用前向欧拉公式离散化，利用离散域下的数学模型，推出逆变器输出电流、滤波电容电流、并网电流以及直流侧电压差在下个采样时刻的预测值为：
其中，
为k+1时刻逆变器输出相电流的预测值；i2x(k)为k时刻逆变器输出相电流；
为k+1时刻滤波电容相电压的预测值；ucx(k)为k时刻滤波电容相电压；
为k+1时刻并网相电流的预测值；i1x(k)为k时刻并网相电流；ex(k)为k时刻电网相电压；ux(k)为k时刻逆变器输出相电压；Δudc P(k+1)为k+1时刻直流侧上下电容电压差的预测值；Δudc(k)为k时刻直流侧上下电容电压差；Ts为采样周期；L1,L2分别为并网侧电感和逆变器侧电感值； C,C1分别为直流侧电容和滤波电容值；hx为逆变器输出相电流对于中点电位的影响因子，影响因子的取值根据各种开关状态下相电流对于中点电位的不同影响确定；以上均有x∈{a,b,c}且：
预测式为：
其中，
为k+1时刻逆变器输出相电流的预测值；i2x(k)为k时刻逆变器输出相电流；
为k+1时刻滤波电容相电压的预测值；ucx(k)为k时刻滤波电容相电压；
为k+1时刻并网相电流的预测值；i1x(k)为k时刻并网相电流；ex(k)为k时刻电网相电压；ux(k)为k时刻逆变器输出相电压；Δudc P(k+1)为k+1时刻直流侧上下电容电压差的预测值；Δudc(k)为k时刻直流侧上下电容电压差；Ts为采样周期；hx为逆变器输出相电流对于中点电位的影响因子，影响因子的取值根据各种开关状态下相电流对于中点电位的不同影响确定；以上均有x∈{a,b,c}。
进一步，所述根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，具体实现为：已知给定并网电流的参考值为幅值已知的正弦信号，则其他被控变量的参考值可根据给定并网电流参考值，利用两相同步旋转坐标系下分量构成矢量运算得到：
将电网电压ea(k),eb(k),ec(k)进行Clark及park变换得到ed(k),eq(k)；将并网参考电流
进行Clark及park变换得到
构成矢量：
则滤波电容电压参考矢量以及逆变器输出电流参考矢量的计算为：
将计算得到的分量
进行反park及反Clark变换得到滤波电容电压以及逆变器输出电流的参考值
引用拉格朗日外推法即可预测K+1采样时刻各个变量的参考值。
其中，参考值的预测采用三阶拉格朗日外推法，例如：
将电网电压ea(k),eb(k),ec(k)进行Clark及park变换得到ed(k),eq(k)；将并网参考电流
进行Clark及park变换得到
构成矢量：
则滤波电容参考电压矢量以及逆变器输出参考电流矢量的计算为：
将计算得到的分量
进行反park及反Clark变换得到滤波电容电压以及逆变器输出电流的参考值
引用拉格朗日外推法即可预测K+1采样时刻各个变量的参考值。
进一步，根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数。具体实现为：用得到的各个变量的预测值和参考值构建的代价函数，现有的多变量模型预测控制是将逆变器输出电流、滤波电容电压、并网电流控制以及直流侧中点电位控制放在同一个代价函数中，并根据对输出结果的影响程度分配权值系数，即构建的代价函数为：
其中，λi表示该控制量对于总体效果影响的权重因子。可以看出该种方法需要确定多个权重因子，而权重因子的选择没有具体统一的选择标准，往往是通过试凑法近似得出，所以会造成很大的误差。
针对以上问题，本发明提出的多变量顺序模型预测控制，通过对各个变量分步预测评估，每次只对其中的一个变量进行计算，无需分配权值系数，省去了繁琐且强偶然性的权值分配工作，本发明对每个变量根据预测值和参考值构建独立代价函数：
下面，以三电平逆变器27开关状态作为初始寻优空间为例，多变量顺序模型预测控制逐层选择最优开关状态的过程框图如图3所示(图3中右边为标注，说明左侧流程图中的椭圆表示寻优空间，矩形表示预测及评估计算)，具体实现如下：
以三电平逆变器27开关状态作为初始寻优空间，代入直流侧中点电位预测式，选择使代价函数J1最小的9个开关状态作为新的寻优空间。即，直流侧中点电位控制：将27个开关状态S1～S27代入预测式(10)得到27个直流侧电容电压差预测值
依次代入式(17)代价函数，将代价函数值从小到大筛选出最小的前9个值，并将该9个预测值对应的开关状态SJ1min1～SJ1min9记为新的寻优空间。
下一步，逆变器输出电流控制：将开关状态SJ1min1～SJ1min9对应的逆变器输出电压代入预测式(7)得到9个逆变器输出电流预测值
将预测值依次代入代价函数(18)，将代价函数值按从小到大顺序选出前6个开关状态SJ2min1～SJ2min6，作为新的寻优空间。
再下一步，将寻优空间中的6个开关状态对应的逆变器输出电流代入滤波电容电压预测式，选择使代价函数J3最小的3个滤波电容电压作为更新后的寻优空间，即滤波电容电压控制：将选出的开关状态SJ2min1～SJ2min6对应的逆变器输出电流代入预测式(8)得到6个滤波电容电压预测值
将预测值代入代价函数(19)，将代价函数值按从小到大顺序选出前3个开关状态 SJ3min1～SJ3min3，作为最后的寻优空间。
最后，将寻优空间中的3个开关状态对应的滤波电容电压代入并网电流预测式，选择使代价函数J4最小的并网电流对应的开关序列作为最优控制指令作用于系统，即并网电流控制：最后，把选出的SJ3min1～SJ3min3代入预测式(9)得到3 个并网电流的预测值
将预测值代入代价函数(20)找出使代价函数最小的并网电流预测值，其对应的开关序列即是最优控制指令。
基于上述实施例，本发明提供了一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制装置如图6所示，该装置包括，多变量分层模块、预测值计算模块、代价函数计算模块、寻优空间界定模块、控制指令模块；多变量分层模块用于将变量按控制顺序独立分层，易于实现多变量的顺序控制；预测值计算模块用于利用各变量在本控制周期内的采样值，根据离散化数学模型去预测变量在下个控制周期内的大小；代价函数计算模块用于计算变量在下个控制周期的预测值与参考值间的误差大小；
寻优空间界定模块用于通过对代价函数的排序选出部分最优值作为下个控制变量的寻优空间；控制指令模块用于将顺序控制选择出的最优控制指令作用于逆变器，去驱动开关管动作；
其中，所述预测值计算模块、代价函数计算模块及寻优空间界定模块的数量等于变量数量减一。
进一步的，所述多变量分层模块用于对所有控制变量独立分层，并在每层中完成对该变量和其他所需信号的采集，做好数据准备工作；将该层模块中采集到的数据送入预测值计算模块，在寻优空间中进行预测计算得到对应多个预测值；将得到的所有预测值送入代价函数计算模块，计算预测值与参考值的偏差大小；将各个预测值对应的偏差送入寻优空间界定模块按从小到大顺序排序选出部分预测值对应的控制信号作为下层变量的寻优空间。之后进入下层变量的控制，重复上述步骤，直到选出综合考虑所有变量的最优控制信号作用于系统。
无权值多变量顺序模型预测控制，通过按顺序对所有变量依次进行模型预测，每次只计算一个变量，在实现多变量控制的前提下，省略掉各变量权值系数的设定，减小工作量，提高控制精度，并且在顺序模型预测中逐步缩小寻优空间，减小了计算量，实际每个控制周期内的寻优计算量仅有27+9+6+3＝45次，远小于传统的27*4＝108次，大大提高了计算和控制效率。通过对各个变量分步预测评估，无需分配权值系数，且过程中逐步缩小寻优空间，减小计算量。
利用MATLAB/Simulink模块，搭建三电平有源中点钳位型逆变器的多变量顺序模型预测控制仿真，验证所提出控制方法的可行性，仿真系统参数如表1所示。
表1仿真参数
| 参数 | 大小 |
| 直流侧电压 | 600V |
| 电网相电压 | 220V |
| 电网频率 | 50Hz |
| 采样频率 | 20kHz |
| 直流侧电容 | 1500uF |
| 滤波电容 | 50uF |
| 电网侧电感 | 1.5mH |
| 逆变器侧电感 | 2.2mH |
图4是本发明提出的多变量顺序模型预测控制与传统方法的输出效果对比，其中，图4(b)是同等参数下采用传统多变量模型预测控制的效果图，波形畸变率THD为1.08％；图4(a)是应用了本发明提出的多变量顺序模型预测控制，可以看出并网电流规整，THD仅为0.39％，验证了本发明提出控制算法的有效性。
为验证提出的多变量顺序模型预测控制的鲁棒性，在t＝0.05s时给电网电压注入5次和7次谐波，对比两种算法的输出性能，如图4所示，传统控制方法在电网电压畸变后的输出效果如图5(b)所示，并网电流THD从1.08％上升到4.43％，畸变严重；图5(a)是多变量顺序模型预测控制下的并网电流，可以看出电网畸变后并网电流THD从0.39％上升到1.29％，依旧具有良好的输出效果。分析以上结论可以得出，本发明提出的多变量顺序模型预测控制不仅改良了逆变器并网电流输出效果，而且大大提高了系统的鲁棒性。
上述实例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，多变量包括逆变器输出电流控制、滤波器电容电压控制、并网电流控制以及直流侧中点电位控制，所述方法包括：
对多变量进行分层，依次进行预测寻优；
将上层变量在初始寻优空间中进行预测值计算，并将预测值代入该变量代价函数按从小到大进行排序；
选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间；
下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间；
选择使最下层变量的代价函数得到最小值的开关序列作为最优控制指令作用于系统。
2.根据权利要求1所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述多变量分层的顺序从上到下依次为直流侧中点电位控制、逆变器输出电流控制、滤波电容电压控制、并网电流控制。
3.根据权利要求1或2所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述选择上层变量的部分预测值作为下层变量的寻优空间，具体实现方式为：
将上层变量的代价函数值从小到大排序，筛选出最小的前n个值；
找最小的前n个值对应的n个预测值，并将该n个预测值对应的开关状态做为下层变量的寻优空间。
4.根据权利要求3所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述下层变量再进行预测值计算和代价函数排序，过程中逐渐缩小寻优空间，具体实现为：
在下层变量的寻优空间中计算其代价函数值，筛选出最小的前n-s个值，将该n-s个预测值对应的开关状态作为更下层变量的寻优空间；
所述下层变量的寻优空间的开关状态，通过依次递减s个开关状态，逐渐缩小寻优空间。
5.根据权利要求1所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述代价函数的构建包括，
建立LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型，得出多变量的控制式；
将对多变量的控制式进行离散化处理，得到各变量的预测模型；
根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数。
6.根据权利要求5所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述建立LCL型三电平逆变器并网过程中多变量的数学模型为：
其中，ucx为并网滤波电容电压；ux为逆变器输出相电压；i1x为并网侧相电流；i2x为逆变器输出相电流；ex为电网相电压；Δudc为直流侧上下电容电压差；ic1,ic2分别为直流侧上下电容电流；inp为中性线电流；L1为电网侧电感值；L2为逆变器侧电感值；C1为滤波电容值；C为直流侧上下电容值。
7.根据权利要求6所述的LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述各变量的预测模型为多变量的控制式经前向欧拉法离散化处理后得到，预测式为：
其中，
为k+1时刻逆变器输出相电流的预测值；i2x(k)为k时刻逆变器输出相电流；
为k+1时刻滤波电容相电压的预测值；ucx(k)为k时刻滤波电容相电压；
为k+1时刻并网相电流的预测值；i1x(k)为k时刻并网相电流；ex(k)为k时刻电网相电压；ux(k)为k时刻逆变器输出相电压；Δudc P(k+1)为k+1时刻直流侧上下电容电压差的预测值；Δudc(k)为k时刻直流侧上下电容电压差；Ts为采样周期；hx为逆变器输出相电流对于中点电位的影响因子，影响因子的取值根据各种开关状态下相电流对于中点电位的不同影响确定；以上均有x∈{a,b,c}。
8.根据权利要求7所述的LCL型逆变器的无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述根据给定的并网电流参考值推导其他各个变量的参考值，具体实现为：
将电网电压ea(k),eb(k),ec(k)进行Clark及park变换得到ed(k),eq(k)；将并网参考电流
进行Clark及park变换得到
构成矢量：
则滤波电容参考电压矢量以及逆变器输出参考电流矢量的计算为：
将计算得到的分量
进行反park及反Clark变换得到滤波电容电压以及逆变器输出电流的参考值
引用拉格朗日外推法即可预测K+1采样时刻各个变量的参考值。
9.根据权利要求8所述的LCL型逆变器的无权值多变量顺序模型预测控制方法，其特征在于，所述根据预测值和参考值构建各变量独立代价函数为：
10.一种LCL型逆变器无权值多变量顺序模型预测控制装置，其特征在于：
该预测控制装置包括，多变量分层模块、预测值计算模块、代价函数计算模块、寻优空间界定模块、控制指令模块；
多变量分层模块用于将变量按控制顺序独立分层，易于实现多变量的顺序控制；
预测值计算模块用于利用各变量在本控制周期内的采样值，根据离散化的数学模型去预测变量在下个控制周期内的大小；
代价函数计算模块用于计算变量在下个控制周期的预测值与参考值间的误差大小；
寻优空间界定模块用于通过对代价函数的排序选出部分最优值作为下个控制变量的寻优空间；
控制指令模块用于将顺序控制选择出的最优控制指令作用于逆变器，去驱动开关管动作；
其中，所述预测值计算模块、代价函数计算模块及寻优空间界定模块的数量等于变量数减一。
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