KR20160142388A - 다상 dc/dc 컨버터의 모델 예측 제어를 위한 제어기 및 방법 - Google Patents

다상 dc/dc 컨버터의 모델 예측 제어를 위한 제어기 및 방법 Download PDF

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Abstract

DC/DC 컨버터의 모델 예측 제어 및 모델 예측 제어의 최적화 문제가 큰 예측 수평선으로 충분히 빠르게 풀릴 수 있는, 대응되는 제어기를 위한 용이하게 실행가능한 방법을 위하여, 최적화 문제는 모델 예측 출력 변수 제어 및 제어 유닛(10)에서 실행되는 모델 예측 초크 전류 제어에 의해 두 개의 최적화 문제로 분할되는데, 여기서, 출력 변수 제어를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드는 단일 스트랜드로 결합되고, 시간-이산 상태 공간 모델은 상기 단일 스트랜드로부터 생성되며, 출력 변수 제어는 출력 변수 제어의 최적화 문제의 제1 비용 함수(Jv)에 기초하여 상기 단일 스트랜드를 위한 다음 샘플링 단계(k+1)의 입력 전압(uv,k + 1)을 예측하고, 상기 입력 전압은 설정값으로서 초크 전류 제어로 주어지며, 초크 전류 제어는 설정값으로부터, 초크 전류 제어의 최적화 문제의 제2 비용 함수(Ji)를 기초하여 다음 샘플링 단계(k+1)를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드의 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)의 필요한 스위치 위치를 결정한다.

Description

다상 DC/DC 컨버터의 모델 예측 제어를 위한 제어기 및 방법{METHOD AND CONTROLLER FOR MODEL PREDICTIVE CONTROL OF A MULTI-PHASE DC/DC CONVERTER}
본 발명은 모델 예측 제어를 위한 방법 및 다상 DC/DC 컨버터의 각각의 스트랜드(strand)를 위한 두 개의 스위치가 있는 하프-브리지를 가진 다상 DC/DC 컨버터의 모델 예측 제어기에 관한 것인데, 여기서, 스위치는 원하는 출력 변수를 생성하기 위해 제어 유닛에 의해 제어된다.
배터리 에뮬레이터는 전기 배터리의 행동을 에뮬레이팅하기 위해 알려진 접근법이다. 이러한 배터리 에뮬레이터(1)는, 도 1에 표시된 바와 같이, 가령, 전기 자동차나 하이브리드 자동차의 드라이브 트레인의 개발 및 테스팅, 또는 이러한 자동차의 전기 에너지 저장 장치의 개발에서 요구된다. 일반적으로, 배터리 에뮬레이터(1)는 부하 전류(i2)에 따라 DC 출력 전압(v2)을 생성한다. 이를 위하여, 부하 전류(i2)가 측정되고, 부하 전류(i2)로부터 DC 전압 출력에서 배터리 에뮬레이터(1)에 의해 생성되는 기준 출력 전압(v2R) 배터리 모델(4)에 제공된다. 임의적으로, 실제 전기 부하(5)는 배터리 에뮬레이터(1)에 연결된다. 가령, 도 1에서, 인버터(2)로부터 형성된 것은 전기 모터(M)를 드라이브하고, 이는 결국 기계적 부하(ML)(가령, 자동차)를 드라이브한다. 전기 부하(EL), 가령, 자동차의 전기 구성(가령, 에어콘, 음향 시스템, 라이트 시스템 등)는 인버터(2)에 연결될 수 있다. 배터리 에뮬레이터(1) 및 부하(5) 또는 부하(5)의 인버터(5)는 제어 유닛(3), 가령, 자동차의 전자 제어 유닛(ECU)에 의해 제어될 수 있다.
배터리 테스터(7)는 도 1a에 도시된 바와 같이, DC 부하 전류(i2)의 형태로, 어떤 부하를 가진 실제 전기 배터리(6)를 충전하기 위해 알려진 접근법이다. 거기서, 측정될 수 있는 어떤 DC 출력 전압(v2)은 배터리(6)의 상태(SoC, SoH)에 의존하여 발생한다. 가령, 배터리 개발의 맥락에서, 배터리(6)를 테스트하기 위해, DC 부하 전류(i2)의 사전결정된 시간 프로필의 형태인 사전결정된 테스트 런(test run)은 배터리(6)를 사용하여 수행된다. 이를 위해, 배터리 테스터(7)는 제어 유닛(3)에 의해 제어될 수 있다.
이를 위해, 배터리 에뮬레이터(1)나 배터리 테스터(7) 내에는, 전형적으로 DC/DC 컨버터의 형태인 전력 전자기기가 실행되는데, 이에 의해 필요한 출력 전압(v2)(배터리 에뮬레이터(1)) 또는 필요한 출력 전류(i2)(배터리 테스터(7))이 생성되고, 사용가능하게 된다. 배터리 에뮬레이터(1)나 배터리 테스터(7)는 이를 위해, 내부적으로 정류화된 (일반적으로 삼상인) 교류 전압 소스(AC) 또는 직류 전압 소스로부터 공급될 수 있다. 이러한 배터리 에뮬레이터(1)는 도 2의 예시에 의해 도시된다. 배터리 테스터(7)를 사용하여, 또 다른 추가적인 초크(choke, L2)는 출력측에 배열될 수 있고, 그렇지 아니면, 회로는 도 2a에 도시된 바와 일치할 것이다. 입력측에서, 삼상 교류 전압(AC)은 정류기(11)와 스무딩 커패시터(C0)에서 정류되어서 직률 전압(V0)이 된다. 상기 스무딩 커패시터에 연결된 것은, 삼상 DC/DC 컨버터(12)인데, 이는 병렬적인 하프-브리지 및 하프-브리지에 의해 각각 제어되는 초크(La, Lb, Lc) 및 출력측 스무딩 커패시터(C) 및/또는 또 다른 초크(L2)(배터리 테스터(7)가 있는)를 가진다. 이러한 DC/DC 컨버터(12)는 잘 알려져 있어서, 본 명세서에서 더 이상 언급되지 아니한다. 하프-브리지의 스위치(S1 ... S6)는 원하는 출력 전압(v2) 또는 원하는 출력 전류(i2)를 설정하기 위해 제어 유닛(10)에 의해 제어된다. 일반적으로, 잘 알려진 펄스-너비 변조기(PWM)가, 스위치의 듀티 사이클을 통해 출력 전압(v2) 또는 원하는 출력 전류(i2)를 설정하기 위하여, 제어 유닛(10)에 제공된다. PWM을 사용하여, 스위치는, 특정한 샘플 속도에 의해 주어진 샘플링 시간마다 스위칭된다. 그러므로, 샘플링 속도는 허용가능한 주파수에 의존하고, 스위치(S1 ... S6) - 일반적으로 절연된-게이트 바이폴라 트랜지스터(IGBT) 또는 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터(MOSFET)임 - 가 스위칭된다. 그러나, 스위치가 스위칭되는 주파수는 스위칭에 기인하는 스위칭 손실에 의해 제한된다. PWM이 샘플링 단계마다 스위칭되기 때문에, 이러한 제한도 샘플링 속도를 제한하고, 따라서, 제어기 대역폭도 제한한다. 이러한 제한은 이러한 컨버터(12)의 제어의 열악한 역학으로 이어져서, 방해 또는 부하(5)의 일시적인 스위칭 동작에 대해 느린 반응이 있을 수 있다. 오버샘플링의 형태로, 샘플링 속도를 증가시킬 수 있더라도, 이는 엄격한 제한 하에서만 있을 것이고, 합당한 오버샘플링은 DC/DC 컨버터(12)의 제어와 실제로 관련되지 않는다.
PWM의 이러한 단점을 피하기 위해, 새로운 제어 전략 - 소위 유한 제어 설정 모델 예측 제어(finite control set model predictive control, FCS-MPC) - 이 이미 소개되었다. 이러한 제어 전략에서, 스위치(S1 ... S6)는 직접적으로 제어되고, 이 때문에, PWM이 사전 예측될 수 있다. 그러므로, 샘플링 속도를 높이고, 제어의 역학을 개선할 수 있다. 전자 시스템에서 스위치의 직접적인 제어를 위한 이러한 방법은 새롭지 않다. 이러한 방법의 개요는 J. Rodriguez 등의 “State of the art of finite control set model predictive control in power electronics,” Industrial Informatics, IEEE Transactions, 9(2):1003-1016, May 2013. In EP 2 528 225 B1에서 발견할 수 있고, 이러한 제어 전략은 가령, 전기 기계를 위한 제어로서 사용한다.
FCS-MPC는 조정된 변수, 소위 유한 제어 세트를 위한 제한된 수의 가능성이 특징이다. 도 2 또는 도 2a에서의 DC/DC 컨버터(12)의 하프-브리지의 스위치(S1 ... S6)에 대하여, 각각의 하프-브리지에서 필요한 조건하에서 유한한 제어 세트를 형성하는 8(23)이 있고, 두 개의 스위치는 동시에 개방되거나 폐쇄되지 않는다. 모델 예측 제어를 위한 방법은 비용 함수라고도 알려진 품질 함수를 최소로하는 형태로 최적화 문제에 기초하는 것으로 알려진다. 여기서, 문제는 선택된 예측 수평선(즉, 미래의 스위치 위치의 예상)에 따른 스위칭 시퀀스가 품질 함수내로 도입된다는 것이다. 그러나, 이는 최적화 문제가 예측 수평선(prediction horizon)에 따라 지수적으로 증가하는 것을 야기한다. "예측 수평선"은 미래에 추적되는 샘플링 단계의 수로 이해된다. 1개의 예측 수평선으로, 8개의 가능한 스위치 위치는 81 = 8개의 가능성을 야기하고, 비용 함수는 이들 가능성의 최적화를 찾기 위해 풀려야 한다. 그러나, 5개의 예측 수평선으로, 85 = 32,000개의 솔루션이 있을 것이고, 10개의 예측 수평선으로, 솔루션은 이미 십억개를 넘는다. 그러나, 타겟되는 실시간 제어를 위해, 최적화 문제의 솔루션은 매우 짧은 시간 주기 내에서 발견되어야 한다. 예를 들어, 20 kHz인 샘플링 속도에서의 샘플링은 하나의 샘플링 단계, 즉 50 ㎲ 이내에 솔루션이 있을 것을 요한다. 현재 가능한 매우 빠른 프로세서 조차도, 어떤 예측 수평선 이후에 이를 달성하는 것을 더 이상 가능하지 않다. 그러나, FCS-MPC가 있는 DC/DC 컨버터의 제어를 위해, 큰 예측 수평선(>10)이 추구되어서, 일시적인 제어 프로세스가 있는 가령, 부하 점프가 있는 원하지 않은 오버슈팅을 줄일 수 있다.
WO 2013/174967 A1는 배터리 에뮬레이터를 위한 모델 예측 제어 방법을 개시하고, WO 2013/174972 A1는 배터리 테스터를 위한 모델 예측 제어 방법을 개시한다. 상기 문헌에서 모델 예측 제어의 방법이 설명되는데, 샘플링 속도를 kHz 범위에서 가능하게 하기 위해, 최적화 문제가 충분히 빠르게 풀릴 수 있는 방법의 스펙이 제공된다. 그러나, DC/DC 컨버터는 상기 기술된 모든 단점, 특히 제한된 샘플링 속도를 가진 PWM에 의해 다시 각각 제어된다.
본 발명은 DC/DC 컨버터의 모델 예측 제어를 위해 용이하게 실행가능한 방법, 및 이에 대응되는 제어기를 제공하여, 문제점을 해결하고, 모델 예측 제어의 최적화 문제가 큰 예측 수평선으로 충분히 빠르게 풀려질 수 있다.
이러한 문제는, 모델 예측 제어의 최적화 문제를 모델 예측 출력 변수 제어기와 제어 유닛에서 실행되는 모델 예측 초크 전류 제어기에 의해 두 개의 최적화 문제로 분할시킴에 의해 본 발명에 따라 해결되는데, 출력 변수 제어기를 위한 다상 DC/DC 컨버터의 스트랜드는 단일 스트랜드로 결합되고, 시간-이산 상태 공간 모델은 상기 단일 스트랜드로부터 생성되고, 출력 변수 제어는 출력 변수 제어의 최적화 문제의 제1 비용 함수에 기초하여 상기 단일 스트랜드를 위한 다음 샘플링 단계의 입력 전압을 예측하고, 상기 입력 전압은 설정값으로서 초크 전류 제어로 주어지며, 초크 전류 제어는 설정값으로부터, 초크 전류 제어의 최적화 문제의 제2 비용 함수를 기초하여 다음 샘플링 단계를 위한 다상 DC/DC 컨버터의 스트랜드의 스위치의 필요한 스위치 위치를 결정한다. 제어기를, 본 발명에 따른 캐스케이드된 서브제어기(출력 변수 제어기 및 초크 전류 제어기)로 분할하는 것은 4차 모델에서 2차 모델으 상태 공간 모델을 감소시킬 수 있다. 이는 또한, 모델 예측 제어의 유한 제어 세트를 감소시켜서, 최적화 문제를 위한 솔루션 공간을 현저히 감소시킨다. 초크 전류 제어의 자유도가 매우 감소되기 때문에, 특히 초크 전류 제어를 위한 계산적 노력이 출력 변수 제어를 위한 계산적 노력에 비해 무시될 수 있다. 그러므로, 최적화 문제에 대한 솔루션은 본 발명에 따른 접근법으로 더 빠르게 발견될 수 있어서, 높음 샘플링 속도로 더 큰 예측 수평선을 사용할 수 있다.
솔루션 공간이 출력 변수 제어기의 최적화 문제의 가능한 솔루션의 양의 형태로 미리 조사된다면, 최적화 문제의 가능한 솔루션 공간은 여전히 더욱 현저히 좁아질 수 있고, 발생할 수 없는 솔루션은 솔루션 공간에서 제거될 수 있다. 바람직하게 이것이 실행되어서, 시뮬레이션은 출력 변수의 사전결정된 제어 시퀀스로 실행되고, 발생한는 DC/DC 컨버터의 입력 벡터가 기록되며, 출력 변수 제어의 입력 전압은 입력 벡터로부터 재구성되고, 입력 전압의 발생 시퀀스는 감소된 솔루션으로 저장된다.
출력 변수 제어기의 최적화 문제의 솔루션이 기본 함수의 정수 선형 조합으로 표현되면, 최적화 문제의 솔루션 공간도 현저히 감소될 수 있는데, 제1 샘플링 단계를 위한 기본 함수는 하나의 샘플링 단계의 너비를 가지고, 이후의 샘플링 단계를 위한 기본 함수는 하나의 샘플링 단계의 정수배의 너비를 가진다.
솔루션이 하나의 샘플링 단계에서 다음 샘플링 단계까지 한 번보다 많이 스위칭될 수 없다는 제한에 정수 선형 조합이 처한다면, 솔루션 공간의 추가적인 제한이 달성될 수 있다.
본 발명은 도 1 내지 13을 참조하여 본 명세서에 추가로 기술될 것인데, 이는 개략적이고 비제한적인 방식으로, 예시에 의해 본 발명의 바람직한 실시예를 나타낸다.
도 1은 배터리 에뮬레이터를 사용하여 부하를 테스트하기 위한 알려진 테스트 장치이다.
도 1a는 배터리 테스터의 배터리 수단을 테스트하기 위한 알려진 테스트 장치이다.
도 2는 배터리 에뮬레이터의 전력 전자기기의 알려진 회로를 나타낸다.
도 2a는 배터리 테스터의 전력 전자기기의 알려진 회로를 나타낸다.
도 3은 DC/DC 컨버터의 간략화된 전기도를 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 DC/DC 컨버터의 모델 예측 제어부를 나타낸다.
도 5는 DC/DC 컨버터의 출력 변수 제어부의 전기적 모델 등가 회로도를 나타낸다.
도 6은 DC/DC 컨버터의 초크 전류 제어부의 전기 등가 회로도를 나타낸다.
도 7은 배터리 에뮬레이터를 위한 본 발명에 따른 제어부 스킴을 나타낸다.
도 8은 옵져버를 가진 배터리 에뮬레이터를 위한 본 발명에 따른 제어부 스킴을 나타낸다.
도 9는 탐색 트리로서 최적 문제점의 솔루션의 해석을 나타낸다.
도 10b는 사전결정된 입력(도 10a)에서 초크 전류 제어부에 의해 DC/DC 컨버터의 하브-프리지의 스위치의 활성화를 나타낸다.
도 11은 DC/DC 컨버터의 예시적인 제어 시퀀스를 나타낸다.
도 12 및 13은 최적화 문제의 솔루션 공간 감소를 위한 본 발명에 다른 방법을 나타낸다.
본 발명에 따른 방법의 시작점은 도 2에 도시된 배터리 에뮬레이터(1)의 알려진 모델 또는 도 2a에 도시된 배터리 테스터(7)의 알려진 모델이다. 스무딩 커패시터(C0)는 정류기(11)의 역학을 무시할 수 있도록 충분히 크다고 가정하고, 직류 전압(V0)은 일정하다고 가정한다. 정상적인 동작 조건을 허용하는, 하프-브리지의 반도체 스위치의 비선형성 및 기생 커패시티와 마찬가지로, 케이블과 코일의 누설 인덕턴스도 무시된다. 개별 브리지 브랜치의 스위치(S1 및 S2, S3 및 S4, S5 및 S6)는 항상 교대로 스위칭되는데, 이는 S2가 개방되는 동안 S1이 폐쇄되고, S1이 개방되는 동안 S2가 폐쇄된다는 것을 의미하며, 이는 스무딩 커패시터(C0)에 걸쳐 단락 회로를 피하기 위함이다. 스위치(S1 내지 S6)의 적절한 스위칭은 양전류와 음전류, 즉, 양방향 DC/DC 컨버터(12)를 달성할 수 있도록 한다. 이하에서 진술되는 것은 단방향 DC/DC 컨버터에도 적용되고, 이 경우 스위치는 각각의 하프-브리지내의 다이오드에 의해 대체될 수 있다는 것은 용이하게 이해될 것이다.
본 발명이 배터리 에뮬레이터(1)의 예시를 참조하여 이하에 기술되지만, 본 발명은 본질적으로 동일한 회로(도 2a 참조)를 가진 배터리 테스터(7)로 동일한 방식으로 사용될 수 있다는 것도 여기서 유의해야 한다. 이하의 설명에서 각각의 포인트에서 임의의 차이점이 논의될 것이다.
이러한 가정은 배터리 에뮬레이터(1)의 간단화된 모델 또는 일반적으로 도 3에 도시된 바와 같이, 다상 DC/DC 컨버터(12)로 이어지는데, 여기서, 간결성을 위해, 도 3은 초크(La, Lb, Lc)의 옴 저항기(Ra, Rb, Rc)를 도시하지 않는다. 도 3은 또한, 배터리 테스터(7) 내에서 흔히 마주치는 추가적인 출력측 초크(L2)를 나타낸다.
다상 DC/DC 컨버터(12)의 입력 전압(ua, ub, uc)은 ua=SaV0, ub=SbV0, 및 uc=ScV0으로 정의되는데, 신호(Sa, Sb, 및 Sc)는 표 1에 따라 8개의 서로 다른 상태를 가정할 수 있다. 결과적으로, 시스템 입력은 유한한 제어 세트를 형성하는 8개의 가능한 상태를 가진다.
Sa Sb Sc
1 1 1
1 1 0
1 0 1
1 0 0
0 1 1
0 1 0
0 0 1
0 0 0
DC/DC 컨버터(12)의 부하(5)의 행동은 알려지지 않는다고 가정하는데, 왜냐하면, 제어 방법은 DC/DC 컨버터(12)의 가능한 넓은 사용 범위에 대해 작동할 것이기 때문이다. 그러므로, 부하(5)는 일정한-전력 부하(CPL)가 되도록 가정된다. 부하의 입력부에서 부하 전류(iP)와 전압(v2)의 곱인 전력(P)은 상수인데, P = iP·v2 = 상수. 전력(P)의 형태인 전력 수요는 부하(5)에 의해 사전결정된다. 따라서, 출력 전압(v2)에 대한 부하 전류(iP = i2)의 종속성은 시스템에 대한 비선형성을 구성한다.
이상 전압 소스는 부하 모델로서 특히 배터리 테스터(7)로 사용될 수 있는데, 배터리의 임피던스 모델 또는 또 다른 모델을 사용할 수 있다.
그리고 나서, 도 3으로부터, DC/DC 컨버터(12)의 상태 공간 모델은 부하(5)로부터 파생될 수 있다. 시스템 등식은 키르히호프의 법칙, 옴의 법칙의 적용으로부터 발생되고, 도 3에 따른 회로상의 이상 커패시터 및 이상 인덕터에 대한 미분 등식은 다음 식을 만든다.
Figure pct00001
비선형 부하 전류(iP)는
Figure pct00002
의 형태인 전류 동작점 P0 = iP,0·v2,0 주위에서 선형화된다. 상태 공간 벡터 x m=[ia ib ic v2]T 입력 벡터 u m=[ua ub uc]T 및 zm = iP,0을 가진 출력 벡터 y m 을 사용하면, 이는 연속-시간 상태 공간 모델로 이어진다.
Figure pct00003
연속-시간 상태 공간 모델은 이산(discretization)에 의해, 샘플링 시간(TS)를 가진 제로-오더 홀드(ZOH)에 의해, 시간-이산 상태 공간 모델(하첨자 "d"로 표시됨)(이는 잘 알려짐)로 변환되는데, 동시에, 상태 벡터는 zm = iP,0 으로 보충된다. 그리고 나서, 상태 벡터(x0)는 x 0=[ia ib ic v2 iP,0]T 을 생산하고, 입력 벡터 u 0=[ua ub uc]T 를 가진 시간-이산 상태 공간 모델은 다음을 생산한다.
Figure pct00004
여기서, "k"는 각각의 샘플링 단계를 나타낸다.
다른 부하 모델이 사용될 때, 시간-이산 상태 공간 모델도, 본 발명의 기본 원리를 변경시키기 않으며서, 상기 기술된 것으로부터 벗어날 수 있다. 특히, 시간-이산 상태 공간 모델은 도 2a에 따른 배터리 테스터(7)를 위해 유사한 방식으로 생성될 수 있다.
모델 예측 제어는 최적화될 필요가 있는 비용 함수(J)를 요한다. DC/DC 컨버터(12)의 제어를 위해 마련된 비용 함수는, DC/DC 컨버터(12)의 출력 전압(v2) 또는 출력 전류(i2)이, 가령 사전결정된 전압(vPR) 또는 사전결정된 전류(iPR)의 형태인 사전 결정된 기준 신호(Rs)에 얼마나 잘 따르는지를 평가한다. 그러므로, 비용 함수는 기준 신호(Rs)로부터 시스템 출력
Figure pct00005
의 편차를 주로 평가한다. 시스템 출력(y0)는 배터리 에뮬레이터(1)로는 출력 전압(v2) 또는 배터리 테스터(7)로는 출력 전류(i2)이다. NP는 미래의 얼마나 많은 시간 단계(k)가 카운트되는지를 제시하는 예측 수평선을 나타낸다. 더구나 스위치(S1 ... S6)가 스위치될 때의 스위칭 손실이 평가되어야 한다. 다상 DC/DC 컨버터(12)의 위상 전류(ia, ib, ic)가 최대한 가능한 정도까지 동일하도록 보장하여서, 하드웨어를 손상시킬 수 있는, 과도하게 높은 스트랜드 전류가 개별 스트랜드를 통해 흐르는 것을 방지하는 것이 바람지하다. 그러므로, 비용 함수(J)는
Figure pct00006
의 형태이다.
항
Figure pct00007
는 기준 신호로부터 시스템 출력(Y0)의 편차를 평가한다. 스위칭 손실은 항
Figure pct00008
으로 평가되는데,
Figure pct00009
를 가진
Figure pct00010
는 입력 변수와 이전 시간 단계로부터의 입력 변수 사이의 차이를 불리하게(penalizing)함에 의해, 스위치(S1 ... S6)의 스위칭 동작의 주파수를 평가한다. 비용 함수(J)에서 가중화된 항인 가중치 요소(λs)는 제어를 위해 추가적인 조절 파라미터를 생성한다. 항
Figure pct00011
을 사용하여, 서로에 대한 스트랜드 전류의 편차가
Figure pct00012
으로 평가된다. 그러므로, 최대 스트랜드 전류와 최소 스트랜드 전류 사이의 편차는 불리하게 된다. 결국, λB는 제어에 추가적인 조절 파라미터를 주는 가중치 요소이다. 대안적으로, 이는
Figure pct00013
를 적용하는 것이 가능할 것이다.
가중치 요소(λs)는 컨버터(12)의 스위칭 주파수는 물론 출력 전압(v2)/출력 전류(i2)의 언듈레이션(λs)에 영향을 준다. 가중치 요소(λs)가 더 높으면, 언듈레이션이 커지고 스위칭 주파수가 낮아진다. 가중치 요소(λB)를 사용하여, 스트랜드 전류가 가변하는 밴드의 너비가 영향을 받는다.
가중치 요소는 상기 비용 함수(J)에서 첫 번째 항을 위해 사용될 수 있다는 것을 용이하게 이해해야 한다. 또한, 비용 함수는 어떤 다른 또는 추가적인 면을 평가하기 위하여, 다른 또는 추가적인 항을 포함할 수 있다.
모델 예측 제어는, 모델 예측 제어의 특정 세기를 표현하는, 경계 조건을 고려할 수도 있다. 컨버터(12)를 보호하고, 초크(La, Lb, Lc)의 포화를 방지하기 위한 중요한 경계 조건은, 가령, imin ≤ ia + ib + ic ≤ imax의 형태인 스트랜드 전류(ia, ib, ic)의 제한이다. 경계 조건은 가령, 경계 조건이 위반된다면, 비용 함수(J)의 솔루션을 값으로 무기한으로 설정함에 의해 고려될 수 있다.
전통적인 모델 예측 제어를 사용하여, 이러한 비용 함수(J)는, 경계 조건을 고려함에 의해, 예측 수평선(NP)에 대한 입력 벡터 u 0=[ua ub uc]T 의 가능한 조합 전부에 대해 최소로될 것이다. 이는 다음 시간 단계에 대해, 입력 변수
Figure pct00014
를 초래하는데, NC는 제어 수평선을 나타내고, 이는 종종 예측 수평선(NP)와 동일하다. 후퇴하는(receding) 수평선의 원리에 따르면, 오직 제1 제어 프로세스(uo,k + 1)가 임의의 시점에 적용되고, 나머지는 버린다. 이는 매 시간 단계에 대해 반복된다. 모델 예측 제어의 기본 원리는 잘 알려져 있어서, 본 명세서에 추가로 자세히 기술되지 않는다.
모델 예측 제어는 도 4에서 도시된 바와 같이 설명될 수 있다. 현재 스트랜드 전류(ia,k, ib,k, ic,k), 현재 출력 전압(v2,k)(또는, 배터리 테스터(7)의 경우에서는 출력 전류(i2,k)) 및 현재 부하 전류(iP,k)가 측정되어서 제어 유닛(10)으로 공급된다. 여기서, 비용 함수(J)가 상기 설명한 바와 같이 최소화되고, 결정된 입력 벡터
Figure pct00015
는 스위치(S1 ... S6)에 대해 요구되는 스위칭 위치를 직접 생산하는데, 그리고 나서, 다음 시간 단계에 따라 스위칭된다.
그러나, 이미 유의한 바와 같이, 비용 함수(J)의 최적화는 연속적인 입력 벡터(u 0.k)의 많은 가능한 조합의 계산을 필요로 하고, 이는 상당한 양의 계산 시간을 요한다. 본 예시에서, NP=10의 예측 수평선은 810= 1.073.741.824의 가능한 조합을 포함할 것이다. 가능한 조합의 수는 이하의 본 명세서에 기술된 본발명에 따른 방법에 의해 현저히 감소된다는 것을 의미한다.
이를 위해, DC/DC 컨버터(12)의 제어는 출력 변수 제어 - 즉, 배터리 에뮬레이터(1)의 경우에서 출력 전압(u2)의 전압 제어(도 5) 또는 배터리 테스터(7)의 경우에 출력 전류(i2)의 전류 제어 - 와 초크 전류 제어(도 6)로 분할된다.
출력 변수 제어를 위해, DC/DC 컨버터(12)의 개별 스트랜드의 초크(La, Lb, Lc)의 인덕턴스는 하나의 인덕턴스 L=La/3= Lb/3= Lc/3(동일한 초크의 허용가능한 가정하에서)이다(도 5). 전류(i1)는 개별 초크 전류의 합산이다(i1=ia+ib+ic). 개별 저항(Ra, Rb, Rc )(미도시)은 마찬가지로 하나의 저항 R= Ra/3= Rb/3= Rc/3 (동일한 저항의 허용가능한 가정하에서)으로 결합된다. 그러므로, 도 3의 4차 모델은 도 5에 따른 2차 모델로 감소되고, 동시에, 가능한 입력도 출력 변수 제어 uv={0,V0/3, 2V0/3, V0}의 입력 전압으로의 가능한 스위치 위치에 따라 제한된다. 그러므로, 출력 변수 제어의 유한한 제어 세트는 오직 4개의 요소로 구성된다. 마찬가지로, 도 3에서 기술되는 바와 같이, 시간-이산된 상태 공간 모델도, x v=[i1 v2 iP. 0]T가 있는
Figure pct00016
의 형태로 얻어진다. 이를 위해, 비용 함수(Jv)가 마련되는데, 기준 신호(Rs)로부터의 시스템 출력의 편차 및 스위칭 속도는 다시 평가된다.
Figure pct00017
가 있는 하나의 항
Figure pct00018
는 편차를 평가하고,
Figure pct00019
가 있는 하나의 항
Figure pct00020
은 두 개의 시간적으로 연속적인 입력 변수(출력 변수 제어의 입력 전압(uv))의 변화를 불리하게 하는데, 가중치 요소(λv)는 다시 제어를 위한 조절 파라미터이다. 그리고 나서, 비용 함수는
Figure pct00021
를 생성한다. 경계 조건은 상기와 유사하게
Figure pct00022
를 준다.
전류 제어가 있는 배터리 테스터(7)를 사용한다면, 상태 벡터는 x v=[i1 v1 i2 v2]T이고, 시간-이산 상태 공간 모델 및 비용 함수(Jv)는 유사하게 획득된다.
출력 변수 제어를 위한 유한 제어 세트가 오직 4개의 요소로 구성되기 때문에, 오직 4Np 좀더 가능한 조합이 최적화 문제이 솔루션에 대해 발생한다. 따라서, NP = 10의 예측 수평선은 오직 410= 1,048,576 좀 더 가능한 조합, 즉, 1,000의 요소에 의해 도 3에서 보다 더 적은 조합을 생성한다.
도 6에 따른 초크 전류 제어는 특히, 출력 변수 제어에 의해 요구되는 상태 변수(i1=ia+ib+ic)를 제공한다. 도 3을 참조한 상기 설명과 유사하게, 개별 스트랜드 전류(ia, ib, ic)는 다시 좁은 범위 이내에서 유지되어야 하고, 개별 스트랜드 전류들 사이의 지나치게 큰 편차는 피해야 한다. 그러므로, 초크 전류 제어의 시스템 모델은, 도 6에 도시된 바와 같이, DC/DC 컨버터(12)의 3개의 스트랜드 및 이상적인 전압 소스(uZ)의 형태일 수 있다. 다른 상태 변수의 행동은 출력 변수 제어에 의해 이미 예측된다. 이러한 이유로, 각 샘플링 단계(k)에서, 커패시터(C)에서 예측된 전압은 이상 전압 소스 uZ, 즉 uZ=v2이다.
상태 벡터 x i=[ia ib ic uZ]T 및 입력 벡터 u i=[ua ub uc]T를 사용하면, 도 6에 따른 초크 전류 제어의 연속-시간 상태 공간 모델은 다음을 제공한다.
Figure pct00023
연속-시간 상태 공간 모델은 결국 이산화된다. 출력 변수 제어 i1=ia+ib+ic를 충족할 수 있고, 조건 uv = 1/3(ua+ub+uc)는 간단한 도출에 의해 도시될 수 있는 바와 같이 이행되어야 한다. 이는 에측 L=La/3= Lb/3= Lc/3으로부터 발생한다. 도 3과 유사하게, 스위칭 속도와 스트랜드의 동일성을 평가하는 비용 함수(Ji)가 마련된다.
Figure pct00024
Figure pct00025
는 이차 조건으로 적용되는데, uv,k는 출력 변수 제어에 의해, 다음 샘플링 단계(k+1)의 예측된 전압으로 사전결정된다. 이러한 이차 조건 때문에, 초크 전류 제어기는 항상 요구되는 전류를 전달한다.
초크 전류 제어기는 출력 변수 제어의 예측된 다음 입력 전압(uv,k+1)을 설정값(setpoint)으로서 획득하고, 이러한 설정값으로부터 입력 벡터 u i=[ua ub uc]T의 형태로 시스템으로의 실제 입력을 계산한다. 그러므로, 초크 전류 제어기는 다음 샘플링 단계(k+1)를 위한 스위치(S1 ... S6)의 스위치 위치를 결정한다. 1의 NP의 예측 수평선은 종속 초크 전류 제어기에 충분한다. 그러나, 초크 전류 제어기는 출력 변수 제어기, 즉, 후자가 0 또는 3·V0/3을 출력할 때, 따라야 하며, 초크 전류 제어기는 [0 0 0] 또는 [1 1 1]를 출력해야 한다. 1·V0/3 또는 2·V0/3에 대하여, 이는 기껏해야 3개의 남은 가능성(가령, 2·V0/3에 대해, [1 1 0], [0 1 1] 및 [1 0 1])을 초래한다. 그러므로, 초크 전류 제어기의 자유도가 설정된다. 초크 전류 제어기는 출력 변수 제어기의 설정값을 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드로 분산시킨다.
다상 DC/DC 컨버터(12)의 스위치(S1 ... S6)의 스위치 위치를 직접 전달하는 최적화된 전압 벡터 u i,k는, 비용 함수(Ji)를 사용한 최적화 문제의 솔루션을 통해, 초크 전류 제어기의 자유도 이내에서 결정된다. 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모든 스트랜드가 스위칭되거나, 전부 스위칭되지 않는다면, 최적화는 필요하지 않고, u i=[V0 V0 V0] or u i=[0 0 0] 이 적용될 것이다. 스트랜드들 중 하나 또는 두 개만 스위칭된다면, 결과는 세 개의 각각의 서로 다른 가능한 스위치 조합이 있다. 예를 들어, 하나의 스트랜드가 스위칭되면, 이는 u i=[V0 0 0], u i=[0 V0 0] 또는 u i=[0 0 V0]를 따른다.
이제 두 개의 별도의 최적화 문제로 분할되는 최적화 문제로부터 이점이 발생하는데, 초크 전류 제어기에 대한 최적화 문제는 성능에 대해 무시할만하다. 시뮬레이션이 출력 변수 제어기의 각각의 임의적인 예측 수평선(NP)에 대해, 초크 전류 제어기를 위한 NP=1의 예측 수평선을 가지기에 충분하다는 것을 확인하였다. 이는, 초크 전류 제어기의 최적화 문제의 원하는 솔루션을 위하여, 기껏해야, 세 개의 가능한 조합이 조사되어야 한다는 것을 의미한다. 따라서, 출력 변수 제어기의 계산적 노력에 비하여, 초크 전류 제어기에 대한 계산적인 노력을 버릴 수 있다.
따라서, 오직 4Np개의 가능한 조합은 출력 변수 제어기 및 초크 전류 제어기를 위한 최적화 문제의 솔루션에 대해 발생한다.
도 7은 배터리 에뮬레이터(1)의 예시를 기초로 한, 결과적인 제어 스킨의 블록도를 도시한다. 출력 변수 제어(15)를 위한 출력 변수 제어기(15) 및 초크 전류 제어를 위한 초크 전류 제어기(16)를 포함하는 제어기(18)는 제어 유닛(10)에서 실행된다. 입력으로서, 출력 변수 제어기(15)는 직류 전압(V0) 및 DC/DC 컨버터(12)가 출력부에서 추적하기 위한 기준 신호(Rs)를 수신한다. 현재의 상태 변수(xo,k) - 즉, 스트랜드 전류(ia,k, ib,k, ic,k )는 전압(v2,k)과 부하 전류(iP,k)를 출력함 - 가 측정되고, 제어 유닛(10)으로 공급된다. 다음 샘플링 단계(k+1)에 적용될 입력 전압(ua,k+1, ub,k +1, uc,k +1) 또는 스위치(S1 ... S6)의 스위치 위치는 이로부터 결정되고 DC/DC 컨버터(12)에 적용된다.
상태 벡터(x)가 전혀 측정되지 않거나 부분적으로만 측정된다면, 도 8에서와 같이, Kalman 필터의 형태인 규제 옵져버(17)를 실행하여, 측정된 변수(z o,k)로부터 요구되는 상태 벡터(
Figure pct00026
)를 추정할 수 있다. 잘 알려져 있어서, 이러한 옵져버 및 이러한 옵져버의 설계는 본 명세서에 추가로 자세히 설명되지 않는다.
최적화 문제의 솔루션은 도 9에 도시된 바와 같이, 노드(21)와 잎들(leave, 22)로, 그리고 예측 수평선(NP)에 대응되는 깊이(depth)로 표현될 수도 있다. 탐색 트리(20)의 각각의 잎(leaf, 22)은 최적화 문제의 솔루션을 나타낸다. 탐색 트리(20)는, 최적화 문제를 풀기 위하여, 완전히 검색될 수 있다. 그러나, 최적화 문제의 솔루션에 좀 더 빠르게 도달하기 위하여, 트리 검색 알고리즘을 사용할 수도 있다. 하나의 가능한 알고리즘은, 가령, 알려진 브랜치 및 바운드 알고리즘이다. 이를 이용하여, 가능한 솔루션의 세트는 서브세트들로 분할되고, 서브 최적화된 솔루션이 바운드에 의해 인식되고 버려진다. 여기서, 최악의 경우는 탐색 트리(2)를 통해 완전한 검색을 처리하는 것이다. 알고리즘이 잘 알려져서, 좀 더 자세한 설명은 여기서 삼가한다.
4Np로부터의 가능한 솔루션의 수는, 탐색 트리(20)를 통해 검색하기 이전에, 가능한 솔루션 공간(즉, 탐색 트리(20))의 잎들(22))을 줄이기 위한 시도에 의해 더욱 줄일 수 있다. 기본적인 최적화 문제의 지식은 여기서 사용할 수 있다.
최적화 문제의 가능한 솔루션의 대다수는 사용되지 않는다. 왜냐하면, 이는, 스위칭 주파수를 낮게 유지하기 위하여, 제어 유닛(10) 내의 제어기가 비용 함수들(Ji 및 Jv)에서의 상태들 사이의 스위치를 불리하게 하기 때문이다. 따라서, 제어 유닛(10) 내의 제어기는 매 시점에서, 스위치들(S1 내지 S6)의 스위칭 프로세스를 야기하지 않는다. 그러나, 가능한 솔루션의 수 - 솔루션 공간을 제한하기 위한 가능성이 발생한다.
비용 함수 내의 스위칭 프로세스의 불리함은, 가령, 도 10에 도시된 바와 같이, 정적인 동작에서 입력 신호가 나타나도록 할 수 있다. 도 10a는 출력 변수 제어에 의해 사전결정된 것을 나타내고, 도 10b는 초크 전류 제어가 스위치(S1 ... S6)를 적절한 방식으로 어떻게 활서화 또는 비활성화시키는지를 나타낸다. 이제, 솔루션 공간 감소(이하에서는 주요 패턴(principle pattern, PP)라고 함)를 위한 제1 방법에서, 뒤이은 NP(예측 수평선) 샘플링 단계(k+NP)의 스냅샷이 시간(k)에서 임의의 시점에서 이루어지고, 모든 추가 시점에서 동일하게 행해진다면, 출력 변수 제어의 입력 전압(uv)을 위해 발생하는 서로다른 시퀀스는 4Np의 가능성 보다 훨씬 적은 수라는 것이 발견된다. 이들 시퀀스는, 감소된 솔루션 공간(더 적은 잎들(22)을 가진 탐색 트리(20))으로, 저장되고 결합되며, 제어 유닛(10)을 위해 사전결정될 수 있다. 그러므로, 가능한 솔루션의 수는 매우 제한된다. 그러므로, 상기 언급된 트리 검색 알고리즘은 훨씬 더 작고, 다소 부서진 탐색 트리(20)를 통해 탐색만 필요하다. 여기서, 이상적으로는, 탐색 트리(20)의 남은 잎들(22)의 전부가 검색되는데, 왜냐하면, 브랜치와 바운드 알고리즘(오버헤드)을 준비하기에는 너무 오래 걸리기 때문이다.
출력 변수로서 출력 전류(i2)를 사용하여 배터리 테스터(7)에 대해서도 유사하게 적용된다.
이제 이들 시퀀스에 도달하기 위하여, 출력 변수를 위한 제어 시퀀스로 시뮬레이션을 실행할 수 있고(도 11에서와 같이, 배터리 에뮬레이터(1)의 경우에는 출력 전압(v2) 또는 배터리 테스터(7)의 경우에는 출력 전류(i2)), 이는 DC/Dc 컨버터(12)의 관련 동작점의 전부를 본질적으로 재생한다. 이러한 제어 시퀀스는 도 11의 예시에 의해 도시된다. DC/DC 컨버터(12)의 관련 입력 벡터 u i=[ua ub uc]T는 기록되고, 출력 변수 제어의 입력(uv)은 이로부터 재구성된다. 이들 시퀀스는 이에 의해 추출될 수 있다.
솔루션 공간 감소를 위한 제2 방법(이하, 제약 기반 함수(CBF)라고 함)은 솔루션 공간의 커팅업(cutting up)에 기초한다. 이전에 고려되었던 전체 솔루션 공간은 도 12에 도시된 바인 기저를 가지는데, 다시 말해, uint={0,1,2,3}를 가진
Figure pct00027
를 가진다. 각각의 솔루션은 이러한 기본 함수의 정수 선형 조합을 나타낸다. 제어 유닛(10) 내의 제어기가 전형적으로, 모든 샘플링 단계(k)에서 스위칭되지 않기 때문에(가령, 도 10 참조), 또 다른 기저가, 가령, 도 13의 에시에 도시된 것과 같은 기저가 선택될 수 있다. 제어 유닛(10) 내의 제어기는 우선 두 개의 새믈링 단계에 대해 완전한 자유를 가지고, 시간상 이후에 좀 더 대략적으로 해결되고(resloved), 여기서, 세 개의 샘플링 단계의 너비를 가진 기본 함수의 형태이다. 솔루션 공간은 이제 세 개의 기본 함수의 정수 선형 조합으로 제한된다.
기술된 것 이외의 기본 함수도 사용될 수 있다는 것과 솔루션 공간은 이에의해 감소된다는 것이 용이하게 이해되어야 한다. 예를 들어, 더욱 대략적인 예측 수평선에 대해 더 대략적인 시간적 레졸루션을 생각할 수 있다.
솔루션은, 가령, 1·V0/3 내지 2·V0/3, 그러나 3·V0/3은 안되는 것과 같이, 하나의 샘플링 단계에서 다음까지 한 번보다 많이 스위칭될 수 없다는 제약을 도입할 수 도 있다. 이는, 배수 자릿수에 의해, 솔루션 공간의 추가 감소로 이어진다. 실행을 위해, 이들 솔루션의 전부는 사전계산될 수 있고, 가능한 솔루션 공간으로 제어 유닛(10)에 가능하다. 이를 위해, 가능한 선형 조합의 전부는 오프라인에서 평가되고, 상기 제약을 위반하는 것은 제거된다. 그리고 나서, 남은 선형 조합이 감소된 검색 공간으로서 온라인 알고리즘에서 사용가능하게 된다. 이러한 감소된 솔루션 공간은, 감소된 탐색 트리(20)를 통해 가장 효과적으로 검색하기 위하여, 트리 검색 알고리즘으로 전달될 수 있다. 결과로 나온 탐색 트리(20)의 구조 때문에, 브랜치와 바운드 알고리즘은 여기서 매우 잘 작동한다.
출력 변수로서 출력 전류(i2)를 사용하여 배터리 테스터(7)에 대해서도 유사하게 적용된다.
표 2는 최적화 문제의 솔루션 공간을 감소시키기 위한 상기 기술된 방법의 효과를 나타낸다. 여기서, 최적화 문제에 대해 가능한 솔루션의 수는 상기 방법으로 굉장히 감소될 수 있어서, 더 큰 예측 수평선(NP)을 실시간으로 계산할 수 도 있다는 것은 명백하다.
NP 8Np 4Np PP CBF
1 8 4 4 4
2 64 16 14 10
3 512 64 33 26
4 4,096 256 48 26
5 32,768 1,024 67 26
6 262,144 4,096 81 68
7 2,097,152 16,384 116 68
8 16,777,216 65,536 178 68
9 134,217,728 262,144 237 178
10 1,073,741,824 1,048,576 313 178
11 8,589,934,592 4,194,304 489 178
본 발명에 따른 방법은 큰 예측 수평선(NP)을 제어 유닛(10) 내의 제어기(18)에 고려하여서, 제어기(18)가 일시적인 프로세스에 더욱 잘 응답하고, 이러한 프로세스에 대해 더욱 빠르고 더 적은 오버슈팅으로 반응하게 할 수 있도록 한다. 이는 가능한 더 높은 샘플링 속도에 의해 지원된다.
본 발명에 따른 방법은 세 개의 스트랜드를 가진 다상 DC/DC 컨버터(12)를 참조하여 기술되었다. 그러나, 본 방법이 더 적거나 더 많은 스트랜드를 가진 DC/DC 컨버터(12)로 이송되어도 용이하게 이해될 것이다.

Claims (6)

  1. 다상 DC/DC 컨버터(12)의 각각의 스트랜드를 위한 두 개의 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)가 있는 하프-브리지를 가진 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법에 있어서, 원하는 출력 변수(v2, i2)를 생성하기 위해 상기 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)는 제어 유닛(10)에 의해 제어되고, 모델 예측 제어의 최적화 문제는 모델 예측 출력 변수 제어에 의해 두 개의 최적화 문제로 분할되고, 모델 예측 초크 전류 제어는 제어 유닛(10)에서 실행되며, 출력 변수 제어를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드들은 단일 스트랜드로 결합되고, 시간-이산 상태 공간 모델은 상기 단일 스트랜드로부터 생성되고, 출력 변수 제어는 출력 변수 제어의 최적화 문제의 제1 비용 함수(Jv)에 기초하여 상기 단일 스트랜드를 위한 다음 샘플링 단계(k+1)의 입력 전압(uv,k + 1)을 예측하고, 상기 입력 전압은 설정값으로서 초크 전류 제어로 주어지며, 초크 전류 제어는 설정값으로부터, 초크 전류 제어의 최적화 문제의 제2 비용 함수(Ji)를 기초하여 다음 샘플링 단계(k+1)를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드의 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)의 필요한 스위치 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 솔루션 공간은 출력 변수 제어의 최적화 문제의 가능한 솔루션의 양의 형태로 미리 조사되고, 발생할 수 없는 솔루션은, 솔루션 공간의 크기를 줄이기 위해, 솔루션 공간에서 제거되는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 시뮬레이션은 출력 변수(v2, i2)의 사전결정된 제어 시퀀스로 실행되고, 발생하는 DC/DC 컨버터(12)의 입력 벡터(u i)가 가록되고, 출력 변수 제어의 입력 전압(uv)은 입력 벡터(u i)로부터 재구성되고, 입력 전압(uv)의 발생하는 시퀀스는 감소된 솔루션 공간으로 저장되는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 출력 변수 제어의 최적화 문제의 솔루션은 기본 함수의 정수 선형 조합으로 표현되고, 제1 n 샘플링 단계(k+n)를 위한 기본 함수는 하나의 샘플링 단계(k)의 너비를 가지고, m > n인 이후의 샘플링 단계(k+m)를 위한 기본 함수는 하나의 샘플링 단계(k)의 정수배의 너비를 가지는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 정수 선형 조합은, 하나의 샘플링 단계(k)에서 다음 샘플링 단계(k+1)까지 솔루션이 한 번보다 많이 스위칭되지 않는 제약을 가지는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어를 위한 방법.
  6. 다상 DC/DC 컨버터(12)의 각각의 스트랜드를 위한 두 개의 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)가 있는 하프-브리지를 가진 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어부에 있어서, 모델 예측 제어부는 원하는 출력 변수(v2, i2)를 생성하기 위해 상기 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)를 제어하는 제어 유닛(10)을 포함하고, 모델 예측 출력 변수 제어부(15)와 모델 예측 초크 전류 제어부(16)가 제어부(18)에 제공되며, 출력 변수 제어부(15)를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드들은 시간-이산 상태 공간 모델을 생성하기 위해 단일 스트랜드로 결합되고, 출력 변수 제어부(15)는 출력 변수 제어부(15)의 최적화 문제의 제1 비용 함수(Jv)에 기초하여 상기 단일 스트랜드를 위한 다음 샘플링 단계(k+1)의 입력 전압(uv,k + 1)을 예측하고, 초크 전류 제어부(16)는 예측된 입력 전압(uv,k + 1)으로부터, 초크 전류 제어부(16)의 최적화 문제의 제2 비용 함수(Ji)를 기초하여 다음 샘플링 단계(k+1)를 위한 다상 DC/DC 컨버터(12)의 스트랜드의 스위치(S1, S2, S3, S4, S5, S6)의 필요한 스위치 위치를 결정하며, 제어 유닛(10)은 다음 샘플링 단계(k+1)에서 DC/DC 컨버터(12)를 위해 결정된 스위치 위치를 설정하는 것을 특징으로 하는 다상 DC/DC 컨버터(12)의 모델 예측 제어부.
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