CN113036813A - 一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,属于光伏发电领域,本发明解决了FCS‑MPC在实际应用中存在的计算量大的问题,消除了计算延迟对逆变器输出电流效果的影响,改进了有限控制集模型预测控制全桥三电平逆变器并网技术;FCS‑MPC下的全桥三电平逆变器并网系统有着很强的抗干扰能力,优秀的动态响应速度和良好的鲁棒性,更重要的是FCS‑MPC可以通过简单目标函数同时完成对参考电流跟踪、对中点电位平衡和减小开关频率这三个目标,不需要另外设计其他的闭环控制。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电领域,尤其是一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术。
背景技术
全球工业化造成能源危机和环境污染,开发和利用清洁能源势在必行。在清洁能源利用的过程中,逆变器是发电系统并网的关键部分。传统的两电平逆变器不适用于高压大功率场合,而且输出电压谐波含量高。所以多电平逆变器更适合应用于光伏发电系统中。全桥三电平逆变器属于二极管钳位式逆变器,其拓扑结构如图1所示。工作时,当直流电压为Udc时,则两个分压电容电压均为Udc/2,所以每个开关管的电压应力最大为Udc/2,相较于传统逆变器,其开关管的承受的电压应力减小了一半。所以三电平逆变器的输入电压相对于两电平可以提高一倍。逆变器的每桥臂都有3种电压幅值输出,分别为0和±Udc/2。两桥臂之间会有5种不同的电势差,组合出9种开关状态,全桥三电平逆变器的9种工作状态如表1所示:
表1
直流侧电容电压的不平衡可由电容值的容差、漏电流、不相等的开关损耗、不对称的开关状态、系统中的任何瞬变、不对称的交流侧电流或不正确的控制策略等因素引起。它是多电平逆变器的主要问题之一。
逆变器的控制方法非常丰富,也影响着并网逆变器的性能。模型预测控制是一种新型的控制方法,有着良好的动态性能和鲁棒性,可以灵活的处理多种约束等优点。为了提高逆变器并网的性能,针对全桥多电平逆变器的工作原理和中点控制方法,设计了有限控制集模型预测控制的并网系统,它利用了变换器的离散特性和开关状态有限的特性,有着模型清晰,响应速度快,无需调制器,易通过数字化控制器实现,可通过简单目标函数实现多种目标。但相较于传统的控制方法,有限控制集模型预测控制存在的一定的缺点,其大量的计算会对处理器的性能提出更高的要求,测量和驱动信号之间的延迟会造成结果的误差等,这些问题都制约着其进一步发展。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是针对传统的有限控制集模型预测控制在实际应用中存在缺陷,如大量的计算会对处理器的性能提出更高的要求,测量和驱动信号之间的延迟会造成结果的误差等,设计一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,具有优秀的控制效果。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,包括如下步骤:
S1、对全桥三电平逆变器平台进行k次周期采样且第k次采样周期内应用在第k-1次采样周期内完成计算的新开关状态;
S2、对全桥三电平逆变技术和改进的有限控制集模型预测控制:根据电流预测公式,计算第k+1次采样周期开始时的电流值ip(k+1);根据电压预测公式,计算第k+1次采样周期开始时选择的开关状态对应的逆变器输出电流达到第k+2次采样周期开始时ip(k+2)所需的预测电压值Vp(k+1);
S3、在9种开关状态所对应的电压矢量中选择与预测电压值Vp(k+1)最相接近的开关状态,计算跟踪参考电流的目标函数g1;
S4、通过比较两个分压电容电压Vc1和Vc2确定中点电压的状态,然后通过采样负载电流确定电流流向,根据中点电压状态与电流流向、开关状态的关系,确定中点电压平衡问题的目标函数g2;
S5、将全桥三电平逆变器中参与计算的开关状态减去正在应用的开关状态得到逆变器的动作次数,得到减小开关频率的目标函数g3;
S6、确定整体目标函数g,根据目标函数选择最优开关状态,在第k+1次采样周期开始时立即应用。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S1中全桥三电平逆变器平台包括全桥三电平逆变器、LC滤波器、驱动电路、电压电流采样电路和主控制芯片,所述电压电流采样电路通过霍尔传感器采集电压、电流信号后进入主控制芯片作为控制函数采样值。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S2中电流预测公式为:
其中R为交流端电阻值,Ts为离散化后的单位时间,L为交流端电感值,i(k)为第k次采样周期开始时的电流值;V(k)为第k次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压,e(k)为第k次采样周期开始时电网电压采样值;
电压预测公式为:
其中Vp(k+1)为第k+1次采样周期开始时选择的开关状态对应的逆变器输出电流达到第k+2次采样周期开始时ip(k+2)所需的预测电压值,ip(k+2)为预测的第k+2次采样周期开始时的电流值,ip(k+1)为预测的第k+1次采样周期开始时的电流值,e(k+1)为第k+1次采样周期开始时电网电压采样值,由于e(k)在采样周期之间变化极小,故视e(k+1)=e(k)。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S3中跟踪参考电流的目标函数g1的公式为:
g1=|Vp(k+1)-V(k+1)|,
其中V(k+1)为第k+1次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S4中中点电压平衡问题的目标函数g2的公式为:
g2=|Un-is×m[x]|,
其中,Un为中性点电压,is为电流流向,m[x]为开关状态的数列,x代表某一种开关状态。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S5中目标函数g3的公式为:
g3=2×(|Sa1(k)-Sa1(k-1)|+|Sb1(k)-Sb1(k-1)|+|Sa2(k)-Sa2(k-1)|+|Sb2(k)-Sb2(k-1)|)
,
其中,S代表功率开关的状态,|Sa1(k)-Sa1(k-1)|表示开关管Sa1第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa2(k)-Sa2(k-1)|表示开关管Sa2第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa3(k)-Sa3(k-1)|表示开关管Sa3第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况。
本发明技术方案的进一步改进在于:所述步骤S6中整体目标函数g的公式为:
g=ω1×g1+ω2×g2+ω3×g3,
其中,w1、w2和w3为权重系数,w1=1,w2=0.01,w3=0.0001。
由于采用了上述技术方案,本发明取得的技术进步是:
本发明基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术具有优秀的控制效果,其优点在于:(1)改进了有限控制集模型预测控制全桥三电平逆变器并网技术;(2)FCS-MPC下的全桥三电平逆变器并网系统有着很强的抗干扰能力,优秀的动态响应速度和良好的鲁棒性,更重要的是FCS-MPC可以通过简单目标函数同时完成对参考电流跟踪、对中点电位平衡和减小开关频率这三个目标,不需要另外设计其他的闭环控制;(3)解决了FCS-MPC在实际应用中存在的计算量大的问题,消除了计算延迟对逆变器输出电流效果的影响。
附图说明
图1是全桥三电平逆变器电路原理图;
图2是单相逆变器输出电压矢量图;
图3是消除计算延迟的控制策略原理图;
图4是中性点两端电容电压与流过中性点的电流;
图5是开关状态2工作模态图;
图6是开关状态3工作模态图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步详细说明:
一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,包括如下步骤:
S1、对全桥三电平逆变器平台进行k次周期采样且第k次采样周期内应用在第k-1次采样周期内完成计算的新开关状态;
本发明采用的全桥三电平逆变器电路原理图如图1所示,该平台主要由全桥三电平逆变器、LC滤波器、驱动电路、电压电流采样电路和TMS320F28335及其外围电路等构成。其中,采样电路通过霍尔传感器采集电压、电流信号,其中电流传感器为LA-50P,电压传感器为CHV-25P。霍尔传感器采集到的电压、电流信号进入主控制芯片TMS320F28335,主控制芯片TMS320F28335作为控制函数采样值。
S2、对全桥三电平逆变技术和改进的有限控制集模型预测控制:
逆变器系统是通过使用适当的控制动作控制逆变器的某个变量X(t),使变量X(t)尽可能接近参考值X*(t)。
根据全桥三电平逆变器的工作原理,得到了并网电流预测公式:
ip(k+1)为第k+1次采样周期开始时的电流值,其中R为交流端电阻值,Ts为离散化后的单位时间,L为交流端电感值,i(k)为第k次采样周期开始时的电流值;V(k)为第k次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压,e(k)为第k次采样周期开始时电网电压采样值。
通过第k次采样周期采样开始时的采样电流和逆变器采样周期内输出的平均电压,预测在第k次采样周期结束时电流的大小。
由于FCS-MPC存在的不足,对其加以改进。首先是减少计算量,上式经过变换可得:
由于预测控制控制周期Ts很短,采样频率明显的高于参考频率,电流参考值i*变化很小,所以可以近似的认为i*(k)=i*(k+1)。若用第k次采样周期的参考电流i*(k)代替ip(k+1),可以得到使在第k+1次采样周期逆变器输出电流达到i*(k)所需的参考电压V*(k),即:
要在9个开关状态所对应的电压矢量中选择与预测电压值V*(k)最相接近的那个开关状态去驱动下一时刻的开关管就能实现并网电流的跟踪。
传统的电流预测模型需要计算9次,而基于期望电压的预测模型只需计算一次,所以可以简化计算。而且本发明中,FCS-MPC的目标函数包含三项,其中最主要的目标是跟踪参考电流,所以最优开关状态首先要保证实际电压与预测电压之差的结果最小。单相逆变器输出电压矢量图如图3所示,可以看出最优的电压矢量必定存在于V*(k)所在扇区的边界对应的两个电压矢量中,所以最优开关状态必定存在于这两个电压矢量对应的开关状态中。然后只将对应于这两种电压矢量的开关状态带入目标函数中进行循环,就可以在首先在满足跟踪并网电流的前提下,减小了目标函数的计算次数。扇区判断的方法为:将V*(k)除以Udc/2,然后上下取整,就可以得到相邻的电压矢量。
基于电压预测模型得到V*(k)的所在扇区对应的电压矢量,参与计算的开关状态和目标函数的计算次数在表2中进行了总结。
表2
与传统的控制方案相比,FCS-MPC需要进行大量的计算,计算时间相当可观,由于预测控制计算时间较长,采样时刻与施加新的开关状态的时刻将存在一定的间隔。在这段间隔内,因为没有应用新的驱动信号,先前的驱动信号将会继续应用。由于这种延迟造成的误差,会使负载电流围绕参考电流振荡,增加了电流纹波,严重时可以造成电流的畸变。
通过采样开始时的采样电流和逆变器采样周期内输出的平均电压,可以预测在采样周期结束时电流的大小。然后将这个预测的电流替代第k+1次采样周期开始时的采样电流,可以进一步向前预测,实现在前一个控制周期内,计算出下一个控制周期的最优开关状态,那么在下一个控制周期开始时,可以立即执行新的开关状态,消除了计算延迟带来的误差,如图3所示。进一步向前预测的公式为:
其中Vp(k+1)是为了使第k+2此采样周期开始时逆变器输出电流达到ip(k+2)所需要的预测电压值,ip(k+2)为预测的第k+2次采样周期开始时的电流值,ip(k+1)为预测的第k+1次采样周期开始时的电流值,e(k+1)为为第k+1次采样周期开始时电网电压采样值,由于e(k)在采样周期之间变化极小,故视e(k+1)=e(k)。
S3、在9种开关状态所对应的电压矢量中选择与预测电压值vp(k+1)最相接近的开关状态,计算跟踪参考电流的目标函数g1;
具体的,一是根据电流预测公式预测每一个开关状态下得到的ip(k+1)。因为并网逆变器为电流控制,目标是使逆变器输出电流与参考电流之间误差最小,得到逆变器输出电流与参考电流之间误差:g0=|i*(k)-ip(k+1)|,根据步骤S2中对模型预测控制的改进可知,只要在9个开关状态所对应的电压矢量中选择与预测电压值最相接近的那个开关状态去驱动下一时刻的开关管就能实现并网电流的跟踪。
因此在得到相邻的电压矢量后,将对应于这两种电压矢量的开关状态带入预测模型目标函数中进行循,计算跟踪参考电流的目标函数g1:
g1=|Vp(k+1)-V(k+1)|,
其中Vp(k+1)为第k+1次采样周期开始时选择的开关状态对应的逆变器输出电流达到第k+2次采样周期开始时ip(k+2)所需的预测电压值,V(k+1)为第k+1次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压。
S4、通过比较两个分压电容电压Vc1和Vc2确定中点电压的状态,然后通过采样负载电流确定电流流向,根据中点电压状态与电流流向、开关状态的关系,确定中点电压平衡问题的目标函数g2;
具体的,本发明公开的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,包含一种全桥三电平逆变器中性点电压控制技术。
在控制全桥三电平逆变器工作的过程中,不利用冗余开关,中性点电压会发生以下两种情况:一种是中性点电压发生偏移,两个分压电容电压不相等。严重时一个分压电容电压偏移至Udc,而另一个分压电容电压偏移至0,此时会发生逆变器输出电平跌落的情况;另一种是两个分压电容电压都在Udc/2周围波动,如图4所示,通过分析全桥三电平逆变器中点电压变化的原理,根据KCL定理有:
其中,Un为中性点电压,C1=C2=C为电容容值,in为流入流出中性点的电流。由Un计算公式可知,中性点电压的变化只跟流入流出中点的in有关,当in为正时,Un将会减小,当in为负时,Un将会增大。当中点流入流出电流不相等时,就会发生中性点电压偏移的情况。
通过分析表1中全桥三电平逆变器的9种开关状态可知,当输出电压幅值为±Udc/2时,会使得电流in不为0。所以只有开关状态2、3、7和8会影响中性点电压。下面分析开关状态2和3,假设逆变器电流都为正,它们的工作模态图如图5和图6所示。逆变器工作在开关状态2时,in=-is,电流流入中性点,Un增大,这种情况下,电容C1电压将会减小,而电容C2电压增大。逆变器工作在开关状态3时,in=is,电流从中性点流出,Un将减小,这种情况下,电容C1电压将会增大,而电容C2电压减小。所以在相同条件下,逆变器工作在开关状态2和3时,输出电压幅值相同,但对中性点的影响是相反的。开关状态7和8同理。Un的变化与电流is、开关状态的关系如表3所示:
表3
开关状态2 | 开关状态3 | 开关状态7 | 开关状态8 | |
i<sub>s</sub>>0 | 增大 | 减小 | 减小 | 增大 |
i<sub>s</sub><0 | 减小 | 增大 | 增大 | 减小 |
所以,逆变器输出电压±Udc/2时,只采用开关状态3和8或开关状态2和7时,会发生中性点电压偏移的情况;逆变器输出电压±Udc/2时,只采用开关状态3和7或开关状态2和8时,会发生中性点电压波动的情况。在这些情况下,逆变器的输出会受到影响,所以在全桥三电平逆变器的工作过程中,必须将开关状态2、3、7、8全部利用起来,根据中性点电压与负载电流,开关状态之间的变化关系,进行中性点电压平衡控制。
本文采用软件控制方法解决中点平衡问题,首先通过采样分压电容电压Vc1和Vc2,用于判断中性点电压Un的状态。通过采样得到的负载电流is与0的比较,用于判断负载电流的流向。依据Un的变化与电流is、开关状态的关系,在逆变器输出电压幅值为±Udc/2时,从开关状态2、3、7、8中选择正确的开关状态进行控制。
根据全桥三电平逆变器的中点电压的控制方法构建目标函数。首先通过比较两个分压电容电压Vc1和Vc2来确定中点电压的状态,若Vc1大于Vc2,即Un小于0时,记Un=-1;若Vc1小于Vc2,即Un大于0时,记Un=1;然后通过采样负载电流确定电流流向,当is为正向流动时,记is=1,当is为负向流动时,记is=-1;根据表3中Un的变化与电流is、开关状态的关系:当is为正时,若逆变器工作在开关状态2时,会使中性点电压增大,若逆变器工作在开关状态3时,会使中性点电压减小,若逆变器工作在开关状态7时,会使中性点电压减小,若逆变器工作在开关状态8时,会使中性点电压增大,其余开关状态对中性点电压无影响,反之,当is为负时,中性点电压变化情况相反;当电流流向为正时,记提高中点电压的开关状态为1,降低中点电压的开关状态为-1,对中点电压的开关状态无影响为0,得到一组数列m[9]与之对应,即:
m[9]={0,1,-1,0,0,0,-1,1,0},中点电压平衡问题的目标函数g2的公式为:
g2=|Un-is×m[x]|,
其中,Un为中性点电压,is为电流流向,m[x]为开关状态的数列,x代表某一种开关状态。
S5、将全桥三电平逆变器中参与计算的开关状态减去正在应用的开关状态得到逆变器的动作次数,得到减小开关频率的目标函数g3。
本发明通过减小开关频率以减小开关损耗,根据全桥三电平逆变器有4对互补的功率开关的特点,可只观察其中Sa1,Sa2,Sb1,Sb2的变化状态,将参与计算的开关状态减去正在应用的开关状态可以得到逆变器的动作次数。公式如下:
g3=2×(|Sa1(k)-Sa1(k-1)|+|Sb1(k)-Sb1(k-1)|+|Sa2(k)-Sa2(k-1)|+|Sb2(k)-Sb2(k-1)|)
式中,S代表功率开关的状态,且仅存在两种状态:1或0。|Sa1(k)-Sa1(k-1)|表示开关管Sa1第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa2(k)-Sa2(k-1)|表示开关管Sa2第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa3(k)-Sa3(k-1)|表示开关管Sa3第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况。
S6、确定整体目标函数g,根据目标函数选择最优开关状态,在第k+1次采样周期开始时立即应用。
具体的:整体目标函数g的公式为:
g=ω1×g1+ω2×g2+ω3×g3。
其中,w1、w2和w3为权重系数,w1=1,w2=0.01,w3=0.0001。
通过目标函数计算出第k+1次采样周期的最优开关状态,在得到这些最优开关状态信息后,将信息送入驱动电路中,通过型号为HCPL-J312的光耦驱动产生驱动信号,最终在第k+1次采样周期开始时立即作用在全桥三电平逆变器中的8个IGBT上。
Claims (7)
1.一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:包括如下步骤:
S1、对全桥三电平逆变器平台进行k次周期采样且第k次采样周期内应用在第k-1次采样周期内完成计算的新开关状态;
S2、对全桥三电平逆变技术和改进的有限控制集模型预测控制:根据电流预测公式,计算第k+1次采样周期开始时的电流值ip(k+1);根据电压预测公式,计算第k+1次采样周期开始时选择的开关状态对应的逆变器输出电流达到第k+2次采样周期开始时ip(k+2)所需的预测电压值Vp(k+1);
S3、在9种开关状态所对应的电压矢量中选择与预测电压值Vp(k+1)最相接近的开关状态,计算跟踪参考电流的目标函数g1;
S4、通过比较两个分压电容电压Vc1和Vc2确定中点电压的状态,然后通过采样负载电流确定电流流向,根据中点电压状态与电流流向、开关状态的关系,确定中点电压平衡问题的目标函数g2;
S5、将全桥三电平逆变器中参与计算的开关状态减去正在应用的开关状态得到逆变器的动作次数,得到减小开关频率的目标函数g3;
S6、确定整体目标函数g,根据目标函数选择最优开关状态,在第k+1次采样周期开始时立即应用。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:所述步骤S1中全桥三电平逆变器平台包括全桥三电平逆变器、LC滤波器、驱动电路、电压电流采样电路和主控制芯片,所述电压电流采样电路通过霍尔传感器采集电压、电流信号后进入主控制芯片作为控制函数采样值。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:所述步骤S2中电流预测公式为:
其中R为交流端电阻值,Ts为离散化后的单位时间,L为交流端电感值,i(k)为第k次采样周期开始时的电流值;V(k)为第k次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压,e(k)为第k次采样周期开始时电网电压采样值;
电压预测公式为:
其中Vp(k+1)为第k+1次采样周期开始时选择的开关状态对应的逆变器输出电流达到第k+2次采样周期开始时ip(k+2)所需的预测电压值,ip(k+2)为预测的第k+2次采样周期开始时的电流值,ip(k+1)为预测的第k+1次采样周期开始时的电流值,e(k+1)为第k+1次采样周期开始时电网电压采样值,由于e(k)在采样周期之间变化极小,故视e(k+1)=e(k)。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:所述步骤S3中跟踪参考电流的目标函数g1的公式为:
g1=|Vp(k+1)-V(k+1)|,
其中V(k+1)为第k+1次采样周期选择的开关状态对应的逆变器开始时输出的电压。
6.根据权利要求5所述的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:所述步骤S5中目标函数g3的公式为:
g3=2×(|Sa1(k)-Sa1(k-1)|+|Sb1(k)-Sb1(k-1)|+|Sa2(k)-Sa2(k-1)|+|Sb2(k)-Sb2(k-1)|),
其中,S代表功率开关的状态,|Sa1(k)-Sa1(k-1)|表示开关管Sa1第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa2(k)-Sa2(k-1)|表示开关管Sa2第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况,|Sa3(k)-Sa3(k-1)|表示开关管Sa3第k次采样周期开始时的开关状态与第k-1次采样周期开始时开关状态的变化情况。
7.根据权利要求6所述的一种基于改进的模型预测控制三电平逆变器并网技术,其特征在于:所述步骤S6中整体目标函数g的公式为:
g=ω1×g1+ω2×g2+ω3×g3,
其中,w1、w2和w3为权重系数,w1=1,w2=0.01,w3=0.0001。
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US20180145579A1 (en) * | 2015-07-21 | 2018-05-24 | Abb Schweiz Ag | Controlling a three-phase electrical converter |
CN110535161A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-03 | 上海海事大学 | Lcl型储能变换器的有限控制集模型预测控制方法 |
CN112737364A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-04-30 | 安徽理工大学 | 三电平整流器的延时补偿模型预测控制 |
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2021
- 2021-05-07 CN CN202110495746.4A patent/CN113036813A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180145579A1 (en) * | 2015-07-21 | 2018-05-24 | Abb Schweiz Ag | Controlling a three-phase electrical converter |
CN110535161A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-03 | 上海海事大学 | Lcl型储能变换器的有限控制集模型预测控制方法 |
CN112737364A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-04-30 | 安徽理工大学 | 三电平整流器的延时补偿模型预测控制 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
付春田: "基于改进的有限控制集模型预测控制全桥三电平逆变器并网设计", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅱ辑》 * |
杨勇等: "三电平三相逆变器快速有限控制集模型预测控制方法", 《电机与控制学报》 * |
杨国良等: "风电系统改进T型逆变器并网优化模型预测控制", 《太阳能学报》 * |
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