JP6406268B2 - 周期性外乱抑制制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、学習機能付き周期外乱オブザーバによる周期性外乱の抑制に係り、特に、実システムの状態変化が大きい場合でも、安定な制御系を実現する周期性外乱抑制制御に関する。

近年、スマートグリッド，マイクログリッドや，太陽光，風力発電等の新エネルギーによる分散型電源の活用に注目が集まっており、今後も普及・拡大が見込まれている。これに伴い、高調波発生源となる負荷や半導体電力変換システムの系統連系台数も増加するため、配電系統における高調波障害が懸念される。高調波は、他の系統連系機器に対して悪影響を及ぼすことから、高調波ガイドライン等で管理・規定されており、電力用アクティブフィルタ等により高調波障害に対する種々の対策がなされてきた。

しかしながら、不特定多数の分散型電源が至る所で複数台連系されるようになると、積み重なった高調波の増大，発生源の複雑化，配電系統の構成変更，進相コンデンサの切換，運用状況に伴う系統や負荷インピーダンス変動ならびに系統共振特性変動が考えられ、従来の対策方法では高調波補償効果や制御安定性の観点から不十分となる可能性が高い。

また、アクティブフィルタの適用や運用面を考えると、設置箇所に応じて所望の抑制効果が得られるように現地で制御パラメータを調整する手間があり、運用状況が変化すると再調整作業も必要となる。

上述の背景を踏まえて、本願発明者らがすでに提案している複素ベクトル表現を用いた一般化周期外乱オブザーバ補償法を拡張し、周期性外乱の複素ベクトル軌跡情報からオブザーバ実システムの伝達特性の逆数を学習補正する手法として特許文献１が開示されている。特許文献１では、系統電流が制御対象となる電力系統用アクティブフィルタ制御系において、次数ごとに高調波周波数成分を抽出し、各次数の高調波抑制指令値から高調波検出値までの周波数伝達関数（検出器や制御演算無駄時間，インピーダンス特性など一括して考慮）を自動的に学習して、周期性外乱である高調波を含む電流を推定や抑制する手法であり、事前のシステム同定も不要かつロバスト性の高い電力用アクティブフィルタ制御系を構築できる。

図１１は、従来から存在する代表的な配電系統システムの概念図である。系統電源１から各需要家Ｆｅｅｄｅｒ１，Ｆｅｅｄｅｒ２，…，ＦｅｅｄｅｒＸに電力を供給する配電網において、図中のＦｅｅｄｅｒ２が大口需要家であり、需要家受電点に電源電流検出方式の並列形アクティブフィルタＡＦを設置している。

需要家Ｆｅｅｄｅｒ２内には高調波発生源（高調波負荷）２ａ，２ｂが存在し、スイッチＳＷ１で高調波負荷電流の変動，スイッチＳＷ２で進相コンデンサ３ａの切換による負荷インピーダンス変動を想定する。また、アクティブフィルタＡＦから見た場合の需要家Ｆｅｅｄｅｒ２の系統インピーダンス変動や他の需要家の影響を考慮するため、需要家Ｆｅｅｄｅｒ１のスイッチＳＷ３で進相コンデンサ３ｂの切換を想定する。

図１２は、電源電流検出方式の並列型アクティブフィルタＡＦの制御モデルを示す回路構成および制御装置の構成例である。実際の系統４および負荷２ａ，２ｂ，…，２ｎ（ｎは自然数）のインピーダンスは未知であり、負荷変動により高調波発生量も変化する。

図１２に示すように、系統連系点の電圧をｖ_S，系統連系点の電流をｉ_S，アクティブフィルタ電流をｉ_AF，アクティブフィルタ入力電流をｉ_AFi，アクティブフィルタ直流電圧をＶ_dc，負荷電流（総合）をｉ_Lと定義する。アクティブフィルタ制御系の内部については後述する。

なお、系統連系点の電流ｉ_sを検出する代わりに、アクティブフィルタ入力電流ｉ_AFと負荷電流（総合）ｉ_Lを検出し、コントローラ内で合算して系統連系点電流ｉ_S相当にする構成ももちろん可能である。

配電系統において、ガイドライン値を超えて問題となる高調波の次数は例えば、５次や７次など限定的であることから、その特定次数の周波数成分を抽出して、次数毎に補償する。

図１３に、本実施形態１の一例としてアクティブフィルタ制御システムの基本構成図を示す。

まず、系統連系点電圧ｖ_Sから、ＰＬＬ（Ｐｈａｓｅ Ｌｏｃｋｅｄ Ｌｏｏｐ）１１によって交流電圧位相θを検出する。この交流電圧位相θを基準位相として同期したｄｑ軸直交回転座標系を構築し、ｄｑ軸上で電流ベクトル制御を行う。

周期性外乱抑制電流指令値のｄ軸電流指令値Ｉ^* _dおよびｑ軸電流指令値Ｉ^* _qは、後述する周期外乱オブザーバ（周期性外乱抑制制御装置）１２によって生成され、ｄ軸電流指令値Ｉ^* _dにはアクティブフィルタ直流電圧Ｖ_dcを一定に制御するための電流Ｉ^* _dcを加算する。アクティブフィルタ直流電圧Ｖ_dcの一定制御はＰＩ制御器１３で実現し、アクティブフィルタ直流電圧指令値Ｖ^* _dcに追従させる。

アクティブフィルタ入力電流ｉ_AFiの検出値は、交流電圧位相θの周波数成分に同期したｄｑ回転座標変換部１４によりｄ軸電流検出値Ｉ_d，ｑ軸電流検出値Ｉ_qに変換し、それぞれｄ軸電流指令値Ｉ^* _d，ｑ軸電流指令値Ｉ^* _qとの偏差をとり、ＰＩ制御器１５ｄ，１５ｑによってｄ軸電圧指令値Ｖ^* _d，ｑ軸電圧指令値Ｖ^* _qを生成する。これらはｄｑ回転座標逆変換部１６で前記交流電圧位相θに基づいて３相電圧指令値ｖ^* _AFiに変換し、比較器１７において基本波となる３相電圧指令値Ｖ^* _AFiとキャリア信号との振幅比較を行い、ＰＷＭ制御器のゲート制御信号を生成する。

図１４は、ｎ次周波数成分の高調波に対する周期外乱オブザーバ１２の制御構成図である。ｄｑ回転座標変換部２１において、ｎ次周波数成分に同期したｄ_nｑ_n座標軸でｎ次高調波を抽出するため、（１）式に示すｄ_nｑ_n座標変換式で３相の系統連系点電流の検出値（入力信号検出値）ｉ_S（＝［ｉ_Su ｉ_Sv ｉ_Sw］^T）からｎ次のｄ_nｑ_n回転座標上のｄ_n軸電流検出値ｉ_Sdn，ｑ_n軸電流検出値ｉ_Sqnに変換する。

ｄ_n軸電流検出値ｉ_Sdn，ｑ_n軸電流検出値ｉ_Sqnには、特定次数として抽出するｎ次は直流成分で現れ、ｎ次以外の周波数成分が変動成分として現れるため、（２）式に示すＬＰＦ（Ｌｏｗ−Ｐａｓｓ Ｆｉｌｔｅｒ）２２ｄ，２２ｑを介してｄ_nｑ_n回転座標に同期した直流成分の周期性外乱電流検出値であるｄ_n軸電流値Ｉ_Sdn，ｑ_n軸電流値Ｉ_Sqnを抽出する。（２）式は、演算の簡素さを優先した最も簡単なＬＰＦの一例であるため、脈動成分抽出時のノイズ等の状況に応じて、次数や型の変更が可能である。あるいは、フーリエ変換等を用いることも可能である。なお、ｄｑ回転座標変換部２１，ＬＰＦ２２ｄ，２２ｑにより周期性外乱検出部３０を構成している。

周期外乱オブザーバ１２は、特定成分の周波数成分のみに寄与する制御系を構築していることから、ｎ次成分のｄ_nｑ_n座標軸の実システムの伝達特性Ｐ_nは、（３）式のようにｄ_n軸成分Ｐ_dnを実部，ｑ_n軸成分Ｐ_qnを虚部とした１次元複素ベクトルで表現できる。

この実システムの伝達特性Ｐ_nは、周期外乱オブザーバ１２のｎ次における周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _n（＝Ｉ^* _dn＋ｊＩ^* _qn）から周期性外乱電流検出値（入力信号検出値）ｉ_Sn（＝ｉ_Sdn＋ｊｉ_Sqn）までの周波数伝達特性を意味しており、制御対象インピーダンス特性のみならず、インバータ制御特性，演算遅延，無駄時間および電流検出遅れ等の回路特性の外乱以外に制御装置や制御に係わる周辺機器（検出器など）の伝達特性を含んで一般化されたものとなる。

ここで、周期外乱オブザーバ１２の動作を簡単に説明するため、ｄ_nｑ_n座標軸のｎ次周波数成分のみに着目した制御システムを図５に示すように表現する。図１５中のベクトル表記は複素ベクトルを意味しており、（２）式で示したＧ_F（ｓ）は、実部および虚部成分それぞれに機能するＬＰＦである。

基本動作は、ＬＰＦ２２を介した周期性外乱電流検出値Ｉ_Sn（＝Ｉ_Sdn＋ｊＩ_Sqn）から（４）式に示す実システムの伝達特性の逆数Ｑ_nのモデルＱ＾_n（＝Ｐ＾_n ^-1）を用いて、積算器２３により（５）式のように実システム入力電流Ｉ＾_n（＝Ｉ＾_dn＋ｊＩ＾_qn）を推定する。

実システム入力電流Ｉ＾_nには、周期性外乱電流ｄＩ_nが含まれているため、（６）式に示すとおり、加算器２６において（５）式の実システム入力電流の推定値Ｉ＾_nから、Ｇ_F（ｓ）２５を介した周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _n（＝Ｉ^* _dn＋ｊＩ^* _qn）を差し引くことで周期性外乱電流推定値ｄＩ＾_n（＝ｄＩ＾_dn＋ｊｄＩ＾_qn）を推定する。

加算器２７において、周期性外乱電流指令値ｄＩ^* _n（＝ｄＩ^* _dn＋ｊｄＩ^* _qn）（通常０）から（６）式の周期性外乱電流推定値ｄＩ＾_nを、差し引くことで、周期性外乱電流ｄＩ_nを打ち消すことができる。

図１５の基本構成をｄ_nｑ_n座標軸のアクティブフィルタ制御に展開したものが図１４となっており、伝達特性の逆数Ｑ_nを用いた学習機能によって、周期性外乱を抑制できる周期性外乱抑制電流指令値のｄ_n軸電流指令値Ｉ^* _dn，ｑ_n軸電流指令値Ｉ^* _qnが得られる。具体的には、まず、積算器２３ｄａ，２３ｄｂ，２３ｑａ，２３ｑｂにおいて、前記周期性外乱電流検出値Ｉ_sdn，Ｉ_sqnと、実システムの伝達特性の逆数Ｑ_dn＋ｊＱ_qnとの積を取り、加算器２４ｄ、２４ｑにより加算し、実システム入力電流の推定値Ｉ＾_dn，Ｉ＾_qnを算出する。

実システムの伝達特性の逆数Ｑ_dn，Ｑ_qnは、周期性外乱抑制電流指令値のｄ軸電流指令値Ｉ^* _d，ｑ軸電流指令値Ｉ^* _qから系統連系点電流の検出値（入力信号検出値）ｉ_sまでの伝達特性の逆数である。これにより、位相遅れなどの伝達特性を打ち消すことができる。なお、伝達特性の逆数Ｑ_dn，Ｑ_qnは、学習制御部２９により高調波電流検出値ｉ_Sdn，ｉ_{S qn}に基づいて補正される。ここで、積算器２３，加算器２４，ＬＰＦ２５，加算器２６により、周期外乱推定部を構成している。学習制御部２９については後述する。

次に、外乱の推定を行う。外乱は２つの信号の偏差をとることで求める。
（１）周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnが実システムを通り、実システムの伝達特性の逆数Ｑ_dn，Ｑ_qnとの積をかけて実システムの伝達特性を打ち消したもの（Ｉ＾_dn，Ｉ＾_qn）。
（２）周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnが実システムを通らず、ＬＰＦ２５ｄ，２５ｑだけを適用したもの。

前記（１）は実システム上の外乱が重畳された信号、前記（２）は周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnに、ＬＰＦ２５ｄ，２５ｑを適用しただけであり、外乱を含まない信号である。この２つの信号の差分を加算器２６ｄ，２６ｑによってとることで、周期性外乱電流推定値ｄＩ＾_dn，ｄＩ＾_qnを求めることができる。

そして、加算器２７ｄ，２７ｑにおいて、前記で求めた周期性外乱電流推定値ｄＩ＾_dn，ｄＩ＾_qnと周期性外乱電流指令値ｄＩ^* _dn，ｄＩ^* _qnとの偏差を取る。通常は外乱を「０」に抑制するために周期性外乱電流指令値ｄＩ^* _dn，ｄＩ^* _qnを０とする。

この演算により周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnを求める。また、前記周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnはＬＰＦ２５ｄ，２５ｑにより、ＬＰＦ処理を行い、実システムの入力電流推定値Ｉ＾_dn，Ｉ＾_qnと比較し、周期性外乱電流推定値ｄＩ＾_dn，ｄＩ＾_qnの推定に使用する。

ｄ_nｑ_n座標軸の周期性外乱抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnは、（７）式に示すように、ｄｑ座標逆変換部２８において、ｄｑ座標の周期性外乱抑制指令値のｄ軸電流指令値Ｉ^* _d，ｑ軸電流指令値Ｉ^* _qに変換し、図１３のｄｑ軸電流ベクトル制御系の電流指令値とする。

ここで、ｄｑ回転座標逆変換部２８において、（ｎ−１）θを入力しているのは、ｎ−１次で逆変換を行うと、基本波のｎ倍の信号は直流値となる直交２軸成分にできるためである。

［モデル誤差の影響］
次に、モデル誤差の影響について考察する。

実際の電力系統システムは、インピーダンス変動等があるため、実システムの伝達特性Ｐ_nは時変パラメータとなる。そこで、実システムの伝達特性Ｐ_nの逆数のモデル誤差Ｑ＾ _n≠Ｑ_nが周期外乱オブザーバ１２の安定性に与える影響を考える。

図１５で示したｄ_nｑ_n回転座標の制御システムにおいて、周期性外乱から検出値までの外乱応答伝達関数は（８）式となる。ただし、（２）式のＬＰＦによって他の周波数成分が除去された理想条件とする。

ここで、実システムの伝達特性の逆数Ｑｎ（＝Ｐ^-1 _n）の逆モデルＱ＾_nにおける振幅誤差をＡ_n（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｅｒｒｏｒ）（Ａ_n＞０），位相誤差をφ_n（ｐｈａｓｅ
ｅｒｒｏｒ）（−π＜φ_n≦π）として、（９）式のように逆モデルＱ＾_nを定義し、振幅誤差Ａ_n＝１，位相誤差φ_n＝０のときに逆モデルＱ＾が真値となる。

（９）式を（８）式に代入して整理すると、（１０）式が得られる。ここで、周期性外乱応答伝達関数をＣ_n（ｓ）とする。

Ｃ_n（ｓ）の極の実部が負となる−ｗ_f＜０，−ｗ_fＡ_nｃｏｓφ_n＜０より、位相誤差φ_nに対するロバスト安定条件は（１１）式となる。

振幅誤差はＡ_n＞０であるため、連続系での安定条件には影響しないが、真値Ａ_n＝１ではなく振幅誤差Ａ_nの値が大きいほど極は安定方向となる。Ａ_n＞１における代表極はＬＰＦの遮断周波数ｗ_fで決定づけられるものの、速応性向上を目的とした一種のオブザーバゲインとしてＡ_n＞１で制御することも可能である。ただし、デジタル制御に伴う演算無駄時間や代数ループ回避を必要とするため、離散系での伝達関数（１２）式でロバスト安定条件を考慮する。

（２）式のＧ_F（ｓ）を演算周期Ｔ_Sで（１３）式のように双一次変換し、（１２）式に代入して特性方程式を解くと（１４）式が得られる。

（１４）式の離散系のすべての極が単位円内に配置されれば安定となるが、代数解を求めるのは困難なため、例えば遮断周波数ｗ_f＝２π［ｒａｄ／ｓ］，演算周期Ｔ_S＝１００［μｓ］として振幅誤差Ａ_nと位相誤差φ_nに対するロバスト安定性を数値的に求めると、図１６に示す安定境界条件が得られる。

位相誤差φ_nがない場合、振幅誤差Ａ_nに対する安定余裕が最も大きくなる。位相誤差φ _nの増加に伴い安定度は低下し、（１１）式の範囲外で不安定となる。安定領域内ｓｔａｂｌｅ ｒｅｇｉｏｎでは、振幅誤差Ａ_nを大きくして周期性外乱抑制の速応性を改善することができるが、実際の運用では系統インピーダンス変動等によるモデル誤差変動を考慮し、十分な安定余裕を確保して設定することも必要となる。

特開２０１２−５５１４８号公報

特許文献１における伝達特性の逆数Ｑ_nを補正する手法は、周期外乱オブザーバのモデル（パラメータ）誤差を実システムの状態変化に追従する補正（学習補正）が可能である。しかし、高調波の発散条件や高調波変化の停滞を考慮していないため、実システムの状態変化が大きい場合に逆モデルＱ＾_nの振幅誤差Ａ_nと位相誤差φ_nとの関係（図１６）からロバスト安定条件の範囲外となり、安定性や収束性が問題となる。また、（１０）式で示すように振幅誤差Ａ_n＜１の範囲では、振幅誤差Ａ_nの特性に依存し学習補正の応答性が問題となる。

以上示したようなことから、周期性外乱抑制制御装置において、実システムの状態変化が大きい場合でも、逐次、実システムの伝達特性の逆モデルを推定しながら補正し、安定な制御系を実現することが課題となる。

本発明は、前記従来の問題に鑑み、案出されたもので、その一態様は、周期性外乱抑制制御装置であって、制御対象の周期性外乱を直流成分の周期性外乱検出値として出力する周期性外乱検出部と、制御系の伝達特性に基づいて決定された周期性外乱抑制指令値から周期性外乱検出値までの伝達特性の逆数を用いた積算器で前記周期性外乱検出値を掛けた信号と、周期性外乱抑制指令値に検出遅延のみを付加した信号と、の差を取ることにより、周期性外乱を推定する周期性外乱推定部と、前記周期性外乱推定部によって推定された周期性外乱推定値と、外乱を抑制する周期性外乱指令値と、の偏差をとって周期性外乱抑制指令値を算出する加算器と、周期性外乱抑制指令値の１サンプル間の差分を周期性外乱検出値の１サンプル間の差分で除算した値に応じて、前記伝達特性の逆数を補正する学習制御部と、を備えたことを特徴とする。

また、その一態様として、電源の系統母線に接続された電力変換装置の指令値に、周期性外乱抑制指令値を重畳して周期性外乱を抑制することを特徴とする。

また、その一態様として、前記学習制御部において、前記周期性外乱検出値および周期性外乱抑制指令値に、周期外乱オブザーバの制御周期間の平均値を用いることを特徴とする。

さらに、その一態様として、前記学習制御部は、周期性外乱検出値の平均値における１サンプル間の差分が閾値以下となった場合、学習制御を停止し、停止直前の伝達特性の逆数を出力することを特徴とする。

また、前記学習制御部は、出力にフィルタを介しても良い。

さらに、周期性外乱抑制指令値に対して振幅を制限するリミッタを設けても良い。

また、前記周期性外乱抑制制御装置を並列化して、複数次数の高調波を抑制しても良い。

本発明によれば、周期外乱抑制制御装置において、実システムの状態変化が大きい場合でも、逐次、実システムの伝達特性の逆モデルを推定しながら補正でき、安定な制御系を実現することが可能となる。

実施形態１におけるｎ次周波数成分の高調波に対する周期外乱オブザーバを示す制御構成図。 実施形態１における学習制御部を示すブロック図。 実施形態２におけるｎ次周波数成分の高調波に対する周期外乱オブザーバを示す制御構成図。 実施形態２における学習制御部を示すブロック図。 実施形態３における学習制御部を示すブロック図。 実施形態４における学習制御部を示すブロック図。 実施形態５における周期性外乱抑制制御装置を示す図。 実施形態６におけるｎ次周波数成分の高調波に対する周期外乱オブザーバを示す制御構成図。 実施形態６におけるリミッタを示すブロック図。 実施形態７における周期外乱抑制制御装置を示す図。 配電系統システムの一例を示す概念図。 電源電流検出方式の並列型アクティブフィルタの制御モデルを示す回路構成図。 アクティブフィルタ制御システムの基本構成図。 ｎ次周波数成分の高調波に対する周期外乱オブザーバを示す制御構成図。 ｄ_nｑ_n座標のｎ次周波数成分のみに着目した周期外乱オブザーバの制御システムを示す図。 モデル誤差の安定境界条件を示すグラフ。

以下の実施形態の説明は、実システムの制御形と周期外乱オブザーバとの誤差を、オブザーバ逆モデルで順次補正制御する実施形態として、アクティブフィルタＡＦを適用事例で説明しているものである。

本明細書では、配電系統用、かつ、電源電流検出方式の並列形アクティブフィルタＡＦを代表例として説明するが、そのほかの装置構成であっても同様の制御手法で流用可能であることを示唆しておく。例えば、負荷電流検出方式のアクティブフィルタＡＦ，電圧検出方式のアクティブフィルタＡＦへの展開、あるいは電流歪みではなく電源電圧歪みを補償対象とする周期性外乱抑制制御装置などが挙げられる。

［実施形態１］
実施形態１に記載する学習制御（実システムの状態変化に追従する逆モデルＱ＾_nの補正制御）は、周期外乱オブザーバ１２の制御性能劣化・不安定化の防止を目的とした補助的機能であるため、高調波抑制制御周期と比較して高速な演算を必要としない。例えば、高調波ベクトル軌跡の演算負荷を考慮し、周期外乱オブザーバ１２の演算周期Ｔ_s＝１００［μｓ］に対して、学習制御周期Ｔ_L＝２０［ｍｓ］（５０Ｈｚ系統基本波周期）に設定する。

次に、学習制御周期Ｔ_Lにおける実システムの伝達特性Ｐ_nの推定方法について解説する。ここで、本実施形態１における実システムの伝達特性Ｐ_nとは、周期外乱オブザーバの高調波抑制指令値Ｉ^* _n（＝Ｉ^* _dn＋ｊＩ^* _qn）から高調波電流検出値（入力信号検出値）ｉ _Sn（＝ｉ_Sdn＋ｊｉ_Sqn）までの周波数伝達特性のｎ次成分（ｎは任意の次数）である。

以下、学習制御周期Ｔ_LのＮサンプル目における各種の値、および、その１サンプル前（Ｎ−１）の各種の値を考える。ここで、サフィックス［Ｎ］はサンプリングＮ番目，［Ｎ−１］はその１サンプル前の値を意味する。

図１に学習機能を付加した周期外乱オブザーバの構成図を示す。まず、図１５において示した実システムの入出力の関係は、各サンプルにおいて（１５）式の関係となる。

ここで、学習制御周期Ｔ_Lの１サンプル間における実システムの伝達特性の差分ΔＰ_{n[N ]}，周期性外乱電流の差分ΔｄＩ_n[N]，高調波抑制電流指令値の差分ΔＩ^* _n[N]，高調波電流検出値の差分ΔＩ_Sn［Ｎ］を以下のように定義する。

（１５），（１６）式より、１サンプル間の差分に関して以下の関係式が成り立つ。

本実施形態１では、電力系統の高調波抑制を目的としている。一般に、電力系統の高調波特性の変動および系統インピーダンスの変動は緩やかであり、学習制御周期Ｔ_L＝２０ｍｓという微少な時間に対する変動量は非常に微少である。

したがって、（１７）式の学習制御周期Ｔ_L＝１サンプル間（Ｎサンプル目とＮ−１サンプル目）における実システムの伝達特性の差分（変動）ΔＰ_n[N]と周期性外乱電流の差分（変動）ΔｄＩ_n[N]を近似的にゼロとして無視すると、（１８）式が得られる。また、Ｎサンプル目のＬＰＦとＮ−１サンプル目のＬＰＦをＧ_F（ｚ^-1 _[N]）＝ＧＦ（ｚ^-1 _[N-1]）とする。

（１８）式より、Ｎサンプル目のｎ次高調波に対する実システムの伝達特性の推定値Ｐ＾ｎ［Ｎ］は（１９）式のように推定できる。

したがって、Ｎサンプル目のｎ次高調波に対する周期外乱オブザーバ１２の逆モデルＱ＾_n（＝Ｐ＾^-1 _n）は（２０）式となる。

（２０）式をｄ_nｑ_n回転座標系で展開すると（２１）式となる。

図１における学習制御部２９のブロック図を図２に示す。ｄ軸およびｑ軸のｎ次周期性外乱検出値Ｉ_Sdn[N]，Ｉ_Sqn[N]と高調波抑制電流指令値Ｉ^* _dn[N]，Ｉ^* _qn[N]の現在のサンプリング値、および、遅延回路Ｚ^-1を介した１サンプル遅れの前回サンプル値Ｉ_Sdn[N-1]，Ｉ_Sqn[N-1]，Ｉ^* _dn[N-1]，Ｉ^* _qn[N-1]を用いて、（２１）式のＮサンプル目のｄ軸とｑ軸のｎ次高調波における逆モデル推定式に代入する。推定された逆モデルＱ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]は、周期外乱オブザーバの積算器２３ｄａ，２３ｄｂ，２３ｑａ，２３ｑｂに逐次適用する。

本実施形態１によれば、実システムの状態変化が大きく、実システムの伝達特性Ｐ_nと周期外乱オブザーバ１２のモデルの間に誤差があっても、状態変化に追従して、逐次、実システムの伝達特性の逆モデルＱ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]を推定しながら補正することができるため、極めて安定な制御系を実現できる。また、仮に高調波抑制制御動作中に制御対象である電力系統インピーダンスが変動してしまっても、直ちに実システムの伝達特性の逆モデルＱ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]を正しく補正して高調波抑制運転を自動的に継続できる利点がある。

以上より、基本制御方式である周期外乱オブザーバ１２が有するロバスト安定性に加えて、実システムの伝達特性Ｐ_nが変動してロバスト安定範囲外の動作領域に入ってしまっても、周期外乱オブザーバ１２のモデルを自動的に補正することで全動作領域で安定化することが可能となる。

このことは、未知の電力系統インピーダンスであっても、事前に電力系統システムの同定などを行う必要がなくなり、メンテナンス容易化や制御調整を自動化することができる。

［実施形態２］
実施形態１では、（２）式のＬＰＦＧ_F（Ｓ）を介して抽出した脈動周波数成分Ｉ_Snを高調波電流検出値として、（２１）式のＮサンプル目のｄ軸とｑ軸のｎ次高調波における逆モデル推定式に代入した。ＬＰＦＧ_F（Ｓ）には応答遅れがあるため、実システムの伝達特性Ｐ_nの変動に対する（２１）式の推定も遅れることになる。そこで、本実施形態２では学習制御用の高調波電流検出手法として、（２２）式に示す学習制御周期Ｔ_Lの高調波電流平均値ｉ￣_Snを用いる。

例えば、本明細書の条件では、周期外乱オブザーバの制御周期Ｔ_S＝１００［μｓ］に対して学習制御周期Ｔ_L＝２０［ｍｓ］としているため、高調波電流検出値ｉ_Snを制御周期Ｔ_Sでサンプリングした２００個のデータを用いて平均化すれば、学習制御周期Ｔ_Lにおける平均値ｉ￣_Snが求められる。すなわち、学習制御周期Ｔ_Lが周期外乱オブザーバの制御周期Ｔ_Sの整数倍であることを前提に（２３）式のように高調波電流平均値ｉ￣_Snを計算できる。

※サフィックスのKは周期外乱オブザーバのサンプリングK番目を意味する。

同様に、高調波抑制電流指令値Ｉ^* _nの平均値Ｉ￣^* _nを計算する。

図３に本実施形態２の構成図を示す。実システムの入出力の関係は（２５）式の関係となる。

実施形態１と同様に、学習制御周期Ｔ_Lの１サンプル間（Ｎサンプル目とＮ−１サンプル目）における各信号の差分を以下のように定義する。

（２５），（２６）式より、１サンプル間の差分に関して以下の関係式が成り立つ。

一般に、電力系統の高調波特性の変動および系統インピーダンスの変動は緩やかであり、学習制御周期Ｔ_L＝２０ｍｓという微少な時間における変動量は非常に微少である。したがって、（２７）式の学習制御周期Ｔ_Lの１サンプル間における実システムの伝達特性の差分ΔＰ_n[N]と周期性外乱電流の差分ΔｄＩ_n[N]を近似的にゼロとして無視すると、（２８）式が得られる。

（２８）式より、Ｎサンプル目のｎ次高調波に対する実システムの伝達特性の推定値Ｐ＾_n[N]は、（２９）式のように推定できる。

したがって、Ｎサンプル目のｎ次高調波に対する周期外乱オブザーバの逆モデルＱ＾ｎ（＝Ｐ＾^-1 _n）は、（３０）式となる。

（３０）式をｄ_nｑ_n回転座標系で展開すると、Ｎサンプル目のｄ軸とｑ軸のｎ次高調波における逆モデルの推定値Ｑ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]は、（３１）式となる。

図３における学習制御部２９のブロック図を図４に示す。高調波電流検出値の平均値ｉ￣_Sdn[N]，ｉ￣_Sqn[N]と高調波抑制電流指令値の平均値Ｉ￣^* _dn[N]，Ｉ￣^* _qn[N]の現在のサンプリング値、および、遅延回路Ｚ^-1を介した１サンプル遅れの前回サンプル値ｉ￣_{Sd n[N-1]}，ｉ￣_Sqn[N-1]，ｉ￣^* _dn[N-1]，ｉ￣^* _qn[N-1]を用いて、（３１）式の逆モデル推定式に代入する。推定された逆モデルの推定値Ｑ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]は、周期外乱オブザーバ１２の積算器２３ｄａ，２３ｄｂ，２３ｑａ，２３ｑｂに逐次適用する。

本実施形態２は，周期外乱オブザーバ１２の制御周期Ｔ_Sで検出した高調波電流検出値ｉ_Snと高調波抑制電流指令値Ｉ^* _nを、学習制御周期Ｔ_L＝１サンプル期間で平均化した値を用いてモデルを推定する。したがって、本実施形態２を用いれば、実施形態１の効果に加えて、実施形態１のようなＬＰＦＧ_F（Ｓ）の検出応答遅れの影響を受けずに、学習制御周期Ｔ_L＝１サンプルで高速に周期外乱オブザーバ１２の逆数Ｑ_dn，Ｑ_qnを推定できる。

［実施形態３］
例えば、実施形態２の（３１）式の逆モデル推定式では、分母がゼロになるとゼロ割が発生して演算ができない。そこで、本実施形態３では、実施形態１，２に加えて、ゼロ割を防止する手段を用いる。

以下、実施例形態２の（３１）式を例に挙げて説明する。（３１）式の分母（ｄｅｎ：ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ）は以下の式となる。

分母ｄｅｎは、高調波電流検出値ｉ_Snの平均値におけるｄ軸成分の１サンプル間の差分およびｑ軸成分の１サンプル間の差分で示される。したがって、学習制御周期Ｔ_Lの１サンプル間における高調波電流検出値ｉ_Snの変化がなくなると分母ｄｅｎがゼロになることを意味する。

したがって、（３３）式，図５で示すように、分母ｄｅｎが任意の閾値Ｔｈ以下となった場合は学習制御をオフにするシーケンス処理を施した上で、オフの間はオフ直前の逆モデルの推定値Ｑ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]を保持し続ける。図５において、ｆｌｇ−ｌａｔｃｈはラッチフラグ、Ｑ＾’_dn，Ｑ＾’_qnは逆ラッチ処理をしたモデル推定値とする。

本実施形態３によれば、逆モデルの推定値Ｑ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]を求める推定式のゼロ割演算を防止するとともに、ゼロ割が発生する動作条件ではモデルの学習機能を停止し、停止直前の逆モデルの推定値Ｑ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]を保持して出力することができる。

［実施形態４］
実際のシステムでは計測ノイズ等があり、オブザーバモデルの推定結果をそのまま周期外乱オブザーバの逆モデルＱ＾_dn[N]，Ｑ＾_qn[N]に適用すると、予期
せぬ制御動作に繋がる可能性がある。そこで、図６に示すように、本実施形態４では実施形態３に加えて、オブザーバモデルの推定結果の出力部に、任意のフィルタ４８を施す。

フィルタ４８の種類は特に限定しないが、オブザーバモデルの推定結果の速応性に影響が出ない程度のローパスフィルタ，移動平均フィルタ，あるいは変化率制限などの処理を行えば、適用するオブザーバモデルの急変を抑えて緩やかに正しいオブザーバモデルに追従させることができる。

［実施形態５］
本実施形態５は、図７に示すように実施形態１〜４の周期外乱オブザーバ１２の制御構成を並列化して、複数の次数の高調波成分（例えば、−５次，７次，・・・，ｎ次成分）に対応したものである。

各次数の周期外乱オブザーバ１２内部は、実施形態１〜４で示したものと同様である。各次高調波抑制指令値のｄ軸，ｑ軸成分Ｉ^* _d5，Ｉ^* _d7，…，Ｉ^* _dn，Ｉ^* _q5，Ｉ^* _q7，…，Ｉ^* _qnはそれぞれ合算して、高調波抑制指令値のｄ軸電流指令値Ｉ^* _d，ｑ軸電流指令Ｉ^* _qとする。

本実施形態５によれば、実施形態１〜４の作用効果に加えて同時に複数次数の高調波成分を抑制することが可能となる。

［実施形態６］
実際に電力変換装置をアクティブフィルタとして機能させる際の注意点として、電力変換装置の容量を超える高調波電流を補償することはできない。電力系統に接続されるアクティブフィルタでは、出力可能な限り高調波抑制電流を供給可能であるが、その場合は高調波抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnが飽和した状態で動作することになる。そこで、本実施形態６では、高調波抑制電流指令値が飽和した状態における周期外乱オブザーバ１２のモデル学習機能および高調波抑制方法を提案する。

補償すべき高調波補償量に対してインバータの装置容量が不足すると、高調波抑制効果が低減する。各高調波の次数で必要となる補償容量は異なり、そのことを考慮せずに高調波抑制制御を行うと、特定次数の高調波に対して効果的な抑制結果が得られない可能性がある。そこで、本実施形態６では、各高調波の次数で制御設計された周期外乱オブザーバ１２の高調波抑制電流指令値（リミッタ前）Ｉ’_dn，Ｉ’_qnに対して、図８に示すように、指令値振幅を制限するリミッタ３２を設置する。

学習制御部２９は、図２の構成を用いるが、高調波電流抑制指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnはリミッタ後の値を用いる。リミッタ３２では、高調波抑制電流指令値（リミッタ前）Ｉ’_dn，Ｉ’_qnの振幅のみを所望の制限値Ｌｉｍ_nで制限する。高調波抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _{q n}の位相は制限されておらず、振幅がリミッタ３２で制限されていても自由に変化することができる。前述の学習制御機能は、高調波抑制電流指令値Ｉ^* _dn，Ｉ^* _qnおよび周期性外乱電流検出値Ｉ_Sdn，Ｉ_Sqnまたは高調波電流検出値ｉ_Sdn，ｉ_Sqnのｄ_nｑ_n座標上の変化が読み取れれば周期外乱オブザーバ１２のモデルＱ＾_nを推定できる。したがって、振幅が制限されていても位相の変化があれば、リミッタ処理中であっても、学習制御機能による周期外乱オブザーバ１２の逆モデルＱ＾_nの推定を継続できる。

このことは、振幅制限された範囲内で最も高調波を抑制できる高調波抑制電流位相を自動的に探索し、効果的に抑制できる。システムや高調波成分の振幅・位相特性が動作中に変化しても、周期外乱オブザーバ１２の逆モデルＱ＾_nを正しく追従させることができる。

リミッタ３２の実装例を図９に示す。あくまで一例であり、振幅のみを制限する方式であれば、どのような実装形態を取っても良い。

高調波抑制電流指令値（リミッタ前）Ｉ’_dn，Ｉ’_qnから振幅演算部５１により振幅√Ｉ’_dn ²＋Ｉ’_qn ²を求める。比較器５２により、振幅√Ｉ’_dn ²＋Ｉ’_qn ²と所望の制限値Ｌｉｍ_nとの大小を比較し、その大きい方の値を用いて除算部５３により制限値Ｌｉｍ_nを除算する。これにより制限の割合が出力されるため、乗算部５４，５５で各ｎ次高調波抑制電流指令値Ｉ’_dn，Ｉ’_qnにその割合を乗算し、最終的なｎ次高調波抑制電流指令値Ｉ ^* _dn，Ｉ^* _qnを出力する。

［実施形態７］
本実施形態７は、図１０に示すように周期外乱オブザーバ１２の制御構成を並列化して、複数の次数の高調波成分（例えば、−５次，７次，・・・，ｎ次成分）に対応したものである。

各次数の周期外乱オブザーバ１２内部は、図８で示したものと同様である。各次高調波抑制指令値のｄ軸，ｑ軸成分Ｉ^* _d5，Ｉ^* _d7，…，Ｉ^* _dn，Ｉ^* _q5，Ｉ^* _q7，…，Ｉ^* _qnはそれぞれ合算して、周期性外乱抑制指令値のｄ軸電流指令値Ｉ^* _d，ｑ軸電流指令Ｉ^* _qとする。

本実施形態７によれば、実施形態６の作用効果に加えて同時に複数次数の高調波成分を抑制することが可能となる。

さらには、それぞれの次数のリミッタ値を個別かつ任意に設定できる。例えば、高次の高調波成分はインピーダンスが高くなるため、高調波抑制電流を生成する際に必要となるインバータ電圧も大きくなり、電圧飽和しやすい。そこで、高次成分のリミッタ値を低く設定することで、高次高調波成分の抑制の割合を抑えて、低次高調波成分の抑制に重点を置くなどの処理を行うことができる。

また、高調波検出値の各次成分の割合を監視しながら、大きな割合となっている次数の抑制に重点を置いて、リミッタ値を決定するなどの処理も行うことができる。

以上、本発明において、記載された周期外乱オブザーバを用いた電力系統の高調波抑制に適用した具体例に対してのみ詳細に説明したが、本発明の技術思想の範囲で多彩な変形および修正が可能であり、制御対象の周期性外乱を抑制するもの全般に適用できることは、当業者にとって明白なことであり、このような変形および修正が特許請求の範囲に属することは当然のことである。

Claims (7)

1. 周期性外乱抑制制御装置であって、
   制御対象の周期性外乱を直流成分の周期性外乱検出値として出力する周期性外乱検出部と、
   実システムの伝達特性に基づいて決定された周期性外乱抑制指令値から周期性外乱検出値までの伝達特性の逆数を用いた積算器で前記周期性外乱検出値を掛けた信号と、周期性外乱抑制指令値に検出遅延のみを付加した信号と、の差を取ることにより、周期性外乱を推定する周期性外乱推定部と、
   前記周期性外乱推定部によって推定された周期性外乱推定値と、外乱を抑制する周期性外乱指令値と、の偏差をとって周期性外乱抑制指令値を算出する加算器と、
   学習制御周期の１サンプル間における実システムの伝達特性の差分と前記制御対象の前記周期性外乱の差分を近似的にゼロとして無視し、周期性外乱抑制指令値の１サンプル間の差分を周期性外乱検出値の１サンプル間の差分で除算した値に応じて、前記伝達特性の逆数を補正する学習制御部と、
   を備えた周期性外乱抑制制御装置。
2. 電源の系統母線に接続された電力変換装置の指令値に、周期性外乱抑制指令値を重畳して周期性外乱を抑制する請求項１記載の周期性外乱抑制制御装置。
3. 前記学習制御部において、
   前記周期性外乱検出値および周期性外乱抑制指令値に、周期外乱オブザーバの制御周期間の平均値を用いる請求項１または２記載の周期性外乱抑制制御装置。
4. 前記学習制御部は、
   周期性外乱検出値の平均値における１サンプル間の差分が閾値以下となった場合、学習制御を停止し、停止直前の伝達特性の逆数を出力する請求項１〜３のうち何れか１項に記載の周期性外乱抑制制御装置。
5. 前記学習制御部は、
   前記伝達特性の逆数の急変を抑制するフィルタを設けた請求項１〜４のうち何れか１項に記載の周期性外乱抑制制御装置。
6. 周期性外乱抑制指令値の振幅が制限値よりも大きい場合、周期性外乱抑制指令値の振幅を制限するリミッタを設けた請求項１〜５のうち何れか１項に記載の周期性外乱抑制制御装置。
7. 前記周期性外乱抑制制御装置を並列化して、複数次数の周期性外乱を抑制する請求項１〜６のうち何れか１項に記載の周期性外乱抑制制御装置。

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