WO2015115623A1 - 周期性外乱抑制制御装置 - Google Patents

周期性外乱抑制制御装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2015115623A1
WO2015115623A1 PCT/JP2015/052767 JP2015052767W WO2015115623A1 WO 2015115623 A1 WO2015115623 A1 WO 2015115623A1 JP 2015052767 W JP2015052767 W JP 2015052767W WO 2015115623 A1 WO2015115623 A1 WO 2015115623A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
periodic disturbance
value
command value
periodic
harmonic
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/052767
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
裕吾 只野
Original Assignee
株式会社明電舎
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社明電舎 filed Critical 株式会社明電舎
Priority to SG11201606104YA priority Critical patent/SG11201606104YA/en
Priority to CN201580006436.4A priority patent/CN105940353B/zh
Priority to US15/114,659 priority patent/US10331094B2/en
Priority to EP15742887.1A priority patent/EP3101487A4/en
Priority to JP2015560055A priority patent/JP6406268B2/ja
Publication of WO2015115623A1 publication Critical patent/WO2015115623A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G05B13/045—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance using a perturbation signal
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B5/00—Anti-hunting arrangements
    • G05B5/01—Anti-hunting arrangements electric
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/01—Arrangements for reducing harmonics or ripples
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/40—Arrangements for reducing harmonics

Definitions

  • the present invention relates to suppression of periodic disturbance by a periodic disturbance observer with a learning function, and more particularly to periodic disturbance suppression control that realizes a stable control system even when the actual system has a large state change.
  • Patent Document 1 is disclosed as a method for learning and correcting the reciprocal.
  • a harmonic frequency component is extracted for each order in a power system active filter control system whose system current is a control target, and a frequency transfer function from a harmonic suppression command value of each order to a harmonic detection value.
  • This is a method that automatically learns (including detector, control computation dead time, impedance characteristics, etc. collectively) and estimates and suppresses currents including harmonics that are periodic disturbances, and does not require prior system identification.
  • it is possible to construct a power active filter control system with high robustness.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram of a typical power distribution system existing in the past.
  • the distribution network for supplying power from the system power supply 1 to each of the consumers Feeder1, Feeder2,... It is installed.
  • phase advance capacitor 3b is switched by the switch SW3 of the consumer Feeder1.
  • FIG. 12 is a circuit configuration showing a control model of the parallel type active filter AF of the power supply current detection method and a configuration example of the control device.
  • the actual impedance of the system 4 and the loads 2a, 2b,..., 2n (n is a natural number) is unknown, and the amount of harmonic generation also changes due to load fluctuations.
  • the voltage at the grid connection point is v S
  • the current at the grid connection point is i S
  • the active filter current is i AF
  • the active filter input current is i AFi
  • the active filter DC voltage is V dc
  • the load current (total) is defined as i L. The inside of the active filter control system will be described later.
  • the active filter input current i AF and the load current (total) i L are detected and added together in the controller to correspond to the grid connection point current i S.
  • a configuration is of course possible.
  • the order of harmonics that are problematic beyond the guideline value is limited to, for example, the fifth order and the seventh order. Therefore, frequency components of the specific order are extracted and compensated for each order.
  • FIG. 13 shows a basic configuration diagram of an active filter control system as an example of the first embodiment.
  • an AC voltage phase ⁇ is detected from a grid connection point voltage v S by a PLL (Phase Locked Loop) 11.
  • PLL Phase Locked Loop
  • a dq axis orthogonal rotation coordinate system synchronized with the AC voltage phase ⁇ as a reference phase is constructed, and current vector control is performed on the dq axis.
  • the d-axis current command value I * d and the q-axis current command value I * q of the periodic disturbance suppression current command value are generated by a periodic disturbance observer (periodic disturbance suppression control device) 12 to be described later, and the d-axis current command value A current I * dc for controlling the active filter DC voltage Vdc to be constant is added to I * d .
  • the constant control of the active filter DC voltage V dc is realized by the PI controller 13 to follow the active filter DC voltage command value V * dc .
  • the detection value of the active filter input current i AFi is converted into the d-axis current detection value I d and the q-axis current detection value I q by the dq rotation coordinate conversion unit 14 synchronized with the frequency component of the AC voltage phase ⁇ , respectively.
  • a deviation between the current command value I * d and the q-axis current command value I * q is calculated, and the d-axis voltage command value V * d and the q-axis voltage command value V * q are generated by the PI controllers 15d and 15q.
  • FIG. 14 is a control configuration diagram of the periodic disturbance observer 12 for the harmonics of the nth-order frequency component.
  • n n -axis current detection value i Sdn and q n- axis current detection value i Sqn the n order extracted as a specific order appears as a DC component, and frequency components other than the n order appear as fluctuation components.
  • D n -axis current value I Sdn , q n -axis current value I Sqn which are DC component periodic disturbance current detection values synchronized with d n q n rotation coordinates via LPFs (Low-Pass Filters) 22 d and 22 q shown in FIG. To extract.
  • the order and type can be changed according to the situation such as noise at the time of pulsating component extraction.
  • Fourier transform or the like can be used.
  • the periodic disturbance detection unit 30 is configured by the dq rotation coordinate conversion unit 21 and the LPFs 22d and 22q.
  • the transfer characteristic P n of the real system of the n- th order component d n q n coordinate axis is the d n -axis component P dn can real part, represent q n -axis component P qn a one-dimensional complex vector was imaginary portion.
  • This means frequency transfer characteristics up to i Sn ( i Sdn + ji Sqn ), and controls not only the impedance characteristics to be controlled but also disturbances of circuit characteristics such as inverter control characteristics, calculation delay, dead time, and current detection delay. It becomes generalized including the transfer characteristics of peripheral devices (such as detectors) related to the device and control.
  • the disturbance current dI n can be canceled out.
  • FIG. 14 is an expansion of the basic configuration of FIG. 15 to active filter control of the d n q n coordinate axes.
  • FIG. 14 shows periodic disturbance suppression that can suppress periodic disturbance by a learning function using the reciprocal Q n of the transfer characteristics.
  • d n-axis current command value I * dn of the current command value I * qn is obtained.
  • the product of the periodic disturbance current detection values I sdn and I sqn and the reciprocal Q dn + jQ qn of the transfer characteristic of the actual system is calculated and added.
  • 24d and 24q are added to calculate estimated values I ⁇ dn and I ⁇ qn of the actual system input current.
  • the reciprocals Q dn and Q qn of the transfer characteristics of the actual system are detected values of the grid connection point current from the d-axis current command value I * d and the q-axis current command value I * q of the periodic disturbance suppression current command value (input (Signal detection value) is the reciprocal of the transfer characteristic up to i s . Thereby, transfer characteristics such as phase delay can be canceled.
  • the reciprocal numbers Q dn and Q qn of the transfer characteristics are corrected by the learning control unit 29 based on the harmonic current detection values i Sdn and i Sqn .
  • the integrator 23, the adder 24, the LPF 25, and the adder 26 constitute a periodic disturbance estimation unit.
  • the learning control unit 29 will be described later.
  • Disturbance is obtained by taking the deviation of two signals.
  • periodic disturbance suppression current command value I * dn which I * qn passes the real system, the inverse Q dn transfer characteristics of the real system, canceling the transfer characteristics of the real system over the product of the Q qn (I ⁇ dn , I ⁇ qn ).
  • the periodic disturbance suppression current command values I * dn and I * qn do not pass through the actual system, and only the LPFs 25d and 25q are applied.
  • the above (1) is a signal on which disturbances on the actual system are superimposed, and (2) is just applying LPFs 25d and 25q to the periodic disturbance suppression current command values I * dn and I * qn , including disturbances. There is no signal.
  • the periodic disturbance current estimated values dI ⁇ dn and dI ⁇ qn can be obtained.
  • adders 27d and 27q take deviations between the estimated periodic disturbance current values dI ⁇ dn and dI ⁇ qn obtained above and the periodic disturbance current command values dI * dn and dI * qn .
  • periodic disturbance current command values dI * dn and dI * qn are set to 0 in order to suppress the disturbance to “0”.
  • periodic disturbance suppression current command values I * dn and I * qn are obtained. Further, the periodic disturbance suppression current command values I * dn and I * qn are subjected to LPF processing by the LPFs 25d and 25q and compared with the input current estimated values I ⁇ dn and I ⁇ qn of the actual system, and the periodic disturbance currents are compared. Used to estimate the estimated values dI ⁇ dn and dI ⁇ qn .
  • the transfer characteristic P n of the actual system is a time-varying parameter. Therefore, the influence of the model error Q ⁇ n ⁇ Q n which is the reciprocal of the transfer characteristic P n of the actual system on the stability of the periodic disturbance observer 12 will be considered.
  • Equation (9) Substituting equation (9) into equation (8) and rearranging results in equation (10).
  • the periodic disturbance response transfer function is C n (s).
  • the representative pole in A n > 1 is determined by the cutoff frequency w f of the LPF, it can be controlled by A n > 1 as a kind of observer gain for the purpose of improving the quick response.
  • the robust stability condition is considered in the transfer function (12) in the discrete system.
  • phase error phi n If there is no phase error phi n, stability margin is maximized with respect to the amplitude error A n. As the phase error ⁇ n increases, the stability decreases and becomes unstable outside the range of equation (11). In the stable region stable region, the amplitude error An can be increased to improve the speed response of periodic disturbance suppression. However, in actual operation, the model error variation due to system impedance variation, etc. is taken into account and sufficient stability margin is provided. It is also necessary to secure and set this.
  • the method of correcting the reciprocal Q n of the transfer characteristic in Patent Document 1 can perform correction (learning correction) in which the model (parameter) error of the periodic disturbance observer follows the actual system state change.
  • correction learning correction
  • it does not take into account the stagnation of divergence conditions and harmonic changes in harmonic relationship between the amplitude error A n and the phase error phi n of the inverse model Q ⁇ n when the state change of the actual system is large (FIG. 16 ) Is out of the range of robust stability conditions, and stability and convergence are problems.
  • the (10) in the range of amplitude error A n ⁇ 1 as shown by the equation, response of depends on the characteristics of the amplitude error A n learning correction problem.
  • the periodic disturbance suppression control device even when the actual system state change is large, it is sequentially corrected while estimating the inverse model of the transfer characteristic of the actual system, thereby realizing a stable control system. Is a problem.
  • the present invention has been devised in view of the above-described conventional problems, and one aspect thereof is a periodic disturbance suppression control device that outputs a periodic disturbance to be controlled as a periodic disturbance detection value of a DC component.
  • the periodic disturbance detection value obtained by the periodic disturbance detection unit, and an accumulator using a reciprocal of the transfer characteristic from the periodic disturbance suppression command value determined based on the transfer characteristic of the control system to the periodic disturbance detection value.
  • the periodic disturbance estimator that estimates the periodic disturbance by taking the difference between the multiplied signal and the signal obtained by adding only the detection delay to the periodic disturbance suppression command value, and the periodic disturbance estimator
  • the difference between the estimated periodic disturbance value and the periodic disturbance command value that suppresses disturbance is calculated by calculating the difference between one sample of the periodic disturbance suppression command value and an adder that calculates the periodic disturbance suppression command value.
  • Difference between samples of periodic disturbance detection value Depending on the division value, characterized by comprising a learning control unit that corrects the reciprocal of the transfer characteristics.
  • the periodic disturbance suppression command value is superimposed on the command value of the power conversion device connected to the system bus of the power source to suppress the periodic disturbance.
  • the learning control unit uses an average value between control periods of a periodic disturbance observer for the periodic disturbance detection value and the periodic disturbance suppression command value.
  • the learning control unit stops learning control when the difference between one sample in the average value of the periodic disturbance detection values is equal to or less than a threshold value, and outputs the reciprocal of the transfer characteristic immediately before the stop. It is characterized by doing.
  • the learning control unit may output a filter through the output.
  • a limiter that limits the amplitude with respect to the periodic disturbance suppression command value may be provided.
  • the periodic disturbance suppression control device may be parallelized to suppress multiple orders of harmonics.
  • a periodic disturbance suppression control device even when a change in the state of the actual system is large, correction can be performed while sequentially estimating an inverse model of the transfer characteristic of the actual system, and a stable control system can be realized. It becomes.
  • FIG. 1 The control block diagram which shows the periodic disturbance observer with respect to the harmonic of the n-th frequency component in Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a learning control unit according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a learning control unit according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a learning control unit according to the third embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a learning control unit according to a fourth embodiment.
  • FIG. FIG. 1 The figure which shows the periodic disturbance suppression control apparatus in Embodiment 5.
  • FIG. 10 is a control configuration diagram showing a periodic disturbance observer for harmonics of an nth-order frequency component in the sixth embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a limiter according to a sixth embodiment. The figure which shows the periodic disturbance suppression control apparatus in Embodiment 7.
  • FIG. The conceptual diagram which shows an example of a power distribution system.
  • the circuit block diagram which shows the control model of the parallel type active filter of a power supply current detection system.
  • the control block diagram which shows the periodic disturbance observer with respect to the harmonic of an nth-order frequency component.
  • Graph showing model error stable boundary conditions.
  • the active filter AF is described as an application example as an embodiment in which the error between the control form of the actual system and the periodic disturbance observer is sequentially corrected and controlled by the observer inverse model.
  • a parallel type active filter AF for power distribution system and power supply current detection will be described as a representative example, but it is suggested that other device configurations can be used with the same control method. Keep it.
  • a load current detection type active filter AF, a voltage detection type active filter AF, or a periodic disturbance suppression control device that compensates for power supply voltage distortion instead of current distortion may be used.
  • the learning control described in the first embodiment (correction control of the inverse model Q ⁇ n following the actual system state change) is an auxiliary function for the purpose of preventing deterioration of control performance and instability of the periodic disturbance observer 12. Therefore, high-speed computation is not required as compared with the harmonic suppression control period.
  • Figure 1 shows the configuration of a periodic disturbance observer with a learning function.
  • the input / output relationship of the real system shown in FIG. 15 is expressed by the equation (15) in each sample.
  • the difference ⁇ P n [N] of the transfer characteristic of the actual system between one sample of the learning control period T L , the difference ⁇ dI n [N] of the periodic disturbance current, and the difference ⁇ I * n [of the harmonic suppression current command value N] and the difference ⁇ I Sn [N] between the harmonic current detection values are defined as follows.
  • the first embodiment aims to suppress harmonics in the power system.
  • FIG. 1 A block diagram of the learning control unit 29 in FIG. 1 is shown in FIG.
  • the previous sample values I Sdn [N-1] , I Sqn [N-1] , I * dn [N-1] , I * qn [N-1] delayed by one sample via the delay circuit Z -1 Is substituted into the inverse model estimation formula in the n-th order harmonic of the d-axis and q-axis of the Nth sample in the formula (21).
  • the estimated inverse models Q ⁇ dn [N] and Q ⁇ qn [N] are sequentially applied to the integrators 23da, 23db, 23qa, and 23qb of the periodic disturbance observer.
  • the real system sequentially follows the state change. Since the inverse models Q ⁇ dn [N] and Q ⁇ qn [N] of the transfer characteristics can be corrected while being estimated, an extremely stable control system can be realized. In addition, even if the power system impedance to be controlled fluctuates during harmonic suppression control operation, the inverse models Q ⁇ dn [N] and Q ⁇ qn [N] of the actual system transfer characteristics are corrected correctly immediately. There is an advantage that the harmonic suppression operation can be automatically continued.
  • the periodic disturbance observer 12 In addition to the robust stability of the periodic disturbance observer 12 that is the basic control method, even if the transfer characteristic P n of the actual system fluctuates and enters an operating region outside the robust stability range, the periodic disturbance observer 12 By automatically correcting the model, it is possible to stabilize the entire operating region.
  • the suffix K means the Kth sampling of the periodic disturbance observer.
  • FIG. 3 shows a configuration diagram of the second embodiment.
  • the input / output relationship of the actual system is expressed by equation (25).
  • the difference between signals in one sample (Nth sample and N ⁇ 1th sample) of the learning control period TL is defined as follows.
  • Equation (28) is obtained.
  • FIG. 4 shows a block diagram of the learning control unit 29 in FIG.
  • Estimate Q ⁇ dn of the estimated inverse model [N] Q ⁇ qn [ N] is the integrator 23da of the periodic disturbance observer 12, 23db, 23qa, sequentially applied to 23Qb.
  • the reciprocals Q dn and Q qn of the periodic disturbance observer 12 can be estimated at high speed.
  • the third embodiment uses means for preventing zero percent in addition to the first and second embodiments.
  • the denominator den is indicated by the difference between one sample of the d-axis component and the difference between one sample of the q-axis component in the average value of the harmonic current detection value i Sn . Therefore, it means that the denominator den becomes zero when there is no change in the harmonic current detection value i Sn between one sample of the learning control period T L.
  • the zero-division calculation of the estimation equations for obtaining the estimated values Q ⁇ dn [N] and Q ⁇ qn [N] of the inverse model is prevented, and the learning of the model is performed under the operating condition in which the zero-division occurs.
  • the function is stopped, and estimated values Q ⁇ dn [N] and Q ⁇ qn [N] of the inverse model immediately before stopping can be held and output.
  • the type of the filter 48 is not particularly limited. However, if processing such as a low-pass filter, a moving average filter, or a change rate limit that does not affect the speed response of the estimation result of the observer model is performed, a sudden change of the observer model to be applied is performed. It is possible to suppress and gently follow the correct observer model.
  • the control configuration of the periodic disturbance observer 12 of the first to fourth embodiments is parallelized, and a plurality of harmonic components (for example, ⁇ 5th, 7th,... , Nth order component).
  • the inside of the periodic disturbance observer 12 of each order is the same as that shown in the first to fourth embodiments.
  • D-axis and q-axis components I * d5 , I * d7 , ..., I * dn , I * q5 , I * q7 , ..., I * qn of each harmonic suppression command value are added together to suppress harmonics.
  • the command value is d-axis current command value I * d and q-axis current command I * q .
  • the sixth embodiment proposes a model learning function and a harmonic suppression method of the periodic disturbance observer 12 in a state where the harmonic suppression current command value is saturated.
  • the harmonic suppression current command values (before the limiter) I ′ dn and I ′ qn of the periodic disturbance observer 12 controlled and designed by the order of each harmonic are as shown in FIG.
  • a limiter 32 for limiting the command value amplitude is installed.
  • the learning control unit 29 uses the configuration of FIG. 2, but the harmonic current suppression command values I * dn and I * qn use values after the limiter.
  • the limiter 32 for limiting the harmonic suppression current command value (limiter before) I 'dn, I' qn amplitude only at the desired limit value Lim n.
  • the phases of the harmonic suppression current command values I * dn and I * qn are not limited, and can be freely changed even if the amplitude is limited by the limiter 32.
  • the learning control function described above is based on the harmonic suppression current command values I * dn and I * qn and the periodic disturbance current detection values I Sdn and I Sqn or the harmonic current detection values i Sdn and i Sqn on the d n q n coordinates.
  • the model Q ⁇ n of the periodic disturbance observer 12 can be estimated. Therefore, if the phase is changed even if the amplitude is limited, the estimation of the inverse model Q ⁇ n of the periodic disturbance observer 12 by the learning control function can be continued even during the limiter process.
  • This automatically searches for a harmonic suppression current phase that can suppress the highest harmonic within an amplitude-limited range, and can be effectively suppressed. Even if the amplitude and phase characteristics of the system and harmonic components change during operation, the inverse model Q ⁇ n of the periodic disturbance observer 12 can be correctly followed.
  • FIG. 32 An example of mounting the limiter 32 is shown in FIG. This is just an example, and any mounting form may be adopted as long as only the amplitude is limited.
  • An amplitude ⁇ I ′ dn 2 + I ′ qn 2 is obtained from the harmonic suppression current command value (before limiter) I ′ dn and I ′ qn by the amplitude calculation unit 51.
  • the comparator 52 compares the magnitude of the amplitude ⁇ I 'dn 2 + I' qn 2 and desired limit values Lim n, divides the limit value Lim n by the divider 53 with the value of the larger.
  • the limiting ratio is output, so that the multiplication units 54 and 55 multiply the respective n-order harmonic suppression current command values I ′ dn and I ′ qn by the ratios to obtain the final n-order harmonic suppression current command.
  • the values I * dn and I * qn are output.
  • the control configuration of the periodic disturbance observer 12 is parallelized to generate harmonic components of a plurality of orders (for example, ⁇ 5th order, 7th order,..., Nth order component). It corresponds.
  • the inside of the periodic disturbance observer 12 of each order is the same as that shown in FIG. D-axis of each order harmonic suppression command value, q-axis component I * d5, I * d7, ..., I * dn, I * q5, I * q7, ..., by summing I * qn respectively, periodic disturbance
  • the d-axis current command value I * d and the q-axis current command I * q are the suppression command values.
  • the seventh embodiment in addition to the function and effect of the sixth embodiment, it is possible to simultaneously suppress the harmonic components of a plurality of orders.
  • the limiter value of each order can be set individually and arbitrarily. For example, since higher-order harmonic components have high impedance, the inverter voltage required when generating the harmonic suppression current also increases and voltage saturation is likely. Therefore, by setting the limit value of the high-order component low, it is possible to perform processing such as emphasizing the suppression of the low-order harmonic component by suppressing the ratio of suppression of the high-order harmonic component.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Power Conversion In General (AREA)

Abstract

　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。　抑制対象の周期外乱を直流成分の周期外乱検出値（ＩSdn，ＩSqn）として出力し、伝達特性の逆数（Ｑn）を用いた積算器で前記周期性外乱検出値（ＩSdn，ＩSqn）を掛けた信号と、高調波抑制指令値（Ｉ*dn，Ｉ*qn）に検出遅延のみを付加した信号と、の差を取り、周期性外乱（ｄＩ＾dn，ｄＩ＾qn）を推定する。周期性外乱推定値（ｄＩ＾dn，ｄＩ＾qn）と、周期性外乱指令値（ｄＩ*dn，ｄＩ*qn）と、の偏差をとって高調波抑制指令値（Ｉ*dn，Ｉ*qn）を算出する。　そして、学習制御部２９により、高調波抑制指令値（Ｉ*dn，Ｉ*qn）の１サンプル間の差分を高調波電流検出値の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（Ｑn）を補正する。

Description

周期性外乱抑制制御装置
　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ｖS，系統連系点の電流をｉS，アクティブフィルタ電流をｉAF，アクティブフィルタ入力電流をｉAFi，アクティブフィルタ直流電圧をＶdc，負荷電流（総合）をｉL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ｉsを検出する代わりに、アクティブフィルタ入力電流ｉAFと負荷電流（総合）ｉLを検出し、コントローラ内で合算して系統連系点電流ｉS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ｖS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Ｖdc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Ｖdc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ｉAFi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Ｉd，ｑ軸電流検出値Ｉq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ｄnｑn座標軸でｎ次高調波を抽出するため、（１）式に示すｄnｑn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）ｉS（＝［ｉSu　ｉSv　ｉSw］T）からｎ次のｄnｑn回転座標上のｄn軸電流検出値ｉSdn，ｑn軸電流検出値ｉSqnに変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ｄn軸電流検出値ｉSdn，ｑn軸電流検出値ｉSqn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ｄnｑn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ｄn軸電流値ＩSdn，ｑn軸電流値ＩSqn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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ｄnｑn座標軸の実システムの伝達特性Ｐnは、（３）式のようにｄn軸成分Ｐdnを実部，ｑn軸成分Ｐqnを虚部とした１次元複素ベクトルで表現できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　この実システムの伝達特性Ｐn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）ｉSn（＝ｉSdn＋ｊｉSqn）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、ｄnｑn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ＧF（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ＩSn（＝ＩSdn＋ｊＩSqn）から（４）式に示す実システムの伝達特性の逆数Ｑn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　実システム入力電流Ｉ＾nには、周期性外乱電流ｄＩn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、ＧF（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　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ｄＩnを打ち消すことができる。
　図１５の基本構成をｄnｑn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Ｑn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ｄn軸電流指令値Ｉ* dn，ｑn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Ｉsdn，Ｉsqnと、実システムの伝達特性の逆数Ｑdn＋ｊＱqn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Ｑdn，Ｑqn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）ｉs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Ｑdn，Ｑqnは、学習制御部２９により高調波電流検出値ｉSdn，ｉSqn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Ｑdn，Ｑqn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。
　ｄnｑn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　［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Ｐnは時変パラメータとなる。そこで、実システムの伝達特性Ｐnの逆数のモデル誤差Ｑ＾n≠Ｑn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ｄnｑn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　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Ａn（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　ｅｒｒｏｒ）（Ａn＞０），位相誤差をφn（ｐｈａｓｅ　ｅｒｒｏｒ）（－π＜φn≦π）として、（９）式のように逆モデルＱ＾nを定義し、振幅誤差Ａn＝１，位相誤差φn＝０のときに逆モデルＱ＾が真値となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　（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Ｃn（ｓ）とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　Ｃn（ｓ）の極の実部が負となる－ｗf＜０，－ｗfＡnｃｏｓφn＜０より、位相誤差φnに対するロバスト安定条件は（１１）式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　振幅誤差はＡn＞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Ａn＝１ではなく振幅誤差Ａnの値が大きいほど極は安定方向となる。Ａn＞１における代表極はＬＰＦの遮断周波数ｗf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Ａn＞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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　（２）式のＧF（ｓ）を演算周期ＴS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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　（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ｗf＝２π［ｒａｄ／ｓ］，演算周期ＴS＝１００［μｓ］として振幅誤差Ａnと位相誤差φn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φnがない場合、振幅誤差Ａnに対する安定余裕が最も大きくなる。位相誤差φn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Ａn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Ｑn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Ａnと位相誤差φn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Ａn＜１の範囲では、振幅誤差Ａn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。 ｄnｑn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Ｔs＝１００［μｓ］に対して、学習制御周期ＴL＝２０［ｍｓ］（５０Ｈｚ系統基本波周期）に設定する。
　次に、学習制御周期ＴLにおける実システムの伝達特性Ｐn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Ｐn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）ｉSn（＝ｉSdn＋ｊｉSqn）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ＴL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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　ここで、学習制御周期ＴLの１サンプル間における実システムの伝達特性の差分ΔＰn[N]，周期性外乱電流の差分ΔｄＩn[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ΔＩSn［Ｎ］を以下のように定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　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ＴL＝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ＴL＝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）ΔＰn[N]と周期性外乱電流の差分（変動）ΔｄＩn[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ＧF（ｚ-1 [N]）＝ＧＦ（ｚ-1 [N-1]）とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　（２０）式をｄnｑn回転座標系で展開すると（２１）式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　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ＩSdn[N]，ＩSqn[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ＩSdn[N-1]，ＩSqn[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Ｐn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Ｐn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ＬＰＦＧF（Ｓ）を介して抽出した脈動周波数成分ＩSn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。ＬＰＦＧF（Ｓ）には応答遅れがあるため、実システムの伝達特性Ｐn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ＴLの高調波電流平均値ｉ￣Snを用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　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ＴS＝１００［μｓ］に対して学習制御周期ＴL＝２０［ｍｓ］としているため、高調波電流検出値ｉSnを制御周期ＴS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ＴL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ＴLが周期外乱オブザーバの制御周期ＴS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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
※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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　実施形態１と同様に、学習制御周期ＴL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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　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ＴL＝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ＴLの１サンプル間における実システムの伝達特性の差分ΔＰn[N]と周期性外乱電流の差分ΔｄＩn[N]を近似的にゼロとして無視すると、（２８）式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　（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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
　（３０）式をｄnｑn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
　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￣Sdn[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ＴSで検出した高調波電流検出値ｉSnと高調波抑制電流指令値Ｉ* nを、学習制御周期ＴL＝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ＬＰＦＧF（Ｓ）の検出応答遅れの影響を受けずに、学習制御周期ＴL＝１サンプルで高速に周期外乱オブザーバ１２の逆数Ｑdn，Ｑqn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
　分母ｄｅｎは、高調波電流検出値ｉSn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ＴLの１サンプル間における高調波電流検出値ｉSn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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
　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Ｌｉｍnで制限する。高調波抑制電流指令値Ｉ* dn，Ｉ* qn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ＩSdn，ＩSqnまたは高調波電流検出値ｉSdn，ｉSqnのｄnｑn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Ｌｉｍn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Ｌｉｍn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、
    　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。
PCT/JP2015/052767 2014-01-30 2015-01-30 周期性外乱抑制制御装置 WO2015115623A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SG11201606104YA SG11201606104YA (en) 2014-01-30 2015-01-30 Periodic external disturbance suppression control device
CN201580006436.4A CN105940353B (zh) 2014-01-30 2015-01-30 周期性外部干扰抑制控制装置
US15/114,659 US10331094B2 (en) 2014-01-30 2015-01-30 Periodic external disturbance suppression control device
EP15742887.1A EP3101487A4 (en) 2014-01-30 2015-01-30 Periodic external disturbance suppression control device
JP2015560055A JP6406268B2 (ja) 2014-01-30 2015-01-30 周期性外乱抑制制御装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014-016233 2014-01-30
JP2014016233 2014-01-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015115623A1 true WO2015115623A1 (ja) 2015-08-06

Family

ID=53757190

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/052767 WO2015115623A1 (ja) 2014-01-30 2015-01-30 周期性外乱抑制制御装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10331094B2 (ja)
EP (1) EP3101487A4 (ja)
JP (1) JP6406268B2 (ja)
CN (1) CN105940353B (ja)
SG (1) SG11201606104YA (ja)
WO (1) WO2015115623A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11757377B2 (en) 2020-03-17 2023-09-12 Mitsubishi Electric Corporation Power conversion device

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108227475B (zh) * 2016-12-14 2021-07-06 中国航空工业集团公司北京航空精密机械研究所 一种直流电机周期性干扰信号的抑制方法
JP6343037B1 (ja) * 2017-01-11 2018-06-13 日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社 モータ駆動装置および冷凍機器
EP3582394B1 (en) * 2018-06-13 2021-02-24 Bombardier Transportation GmbH A method and an arrangement for suppressing the influence of a periodic disturbance upon a quantity in a traction system
US11437825B2 (en) * 2019-01-04 2022-09-06 Vestas Wind Systems A/S Hybrid renewable power plant
US10658919B1 (en) * 2019-02-25 2020-05-19 Hamilton Sundstrand Corporation Harmonic regulator with loop delay compensation
CN112491276A (zh) * 2020-11-20 2021-03-12 西安热工研究院有限公司 一种提高高频电源抗扰动能力的方法
CN112701722B (zh) * 2020-12-21 2022-07-26 青岛鼎信通讯股份有限公司 一种抑制能量路由器并网电流死区谐波的有源阻尼方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06197578A (ja) * 1992-12-25 1994-07-15 Fuji Electric Co Ltd パラメータ同定器
JPH11285283A (ja) * 1998-03-27 1999-10-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 外乱補償制御装置
JP2012055148A (ja) 2010-08-06 2012-03-15 Meidensha Corp 電力変換装置の高調波電流抑制装置および高調波電流抑制方法
JP2012226411A (ja) * 2011-04-15 2012-11-15 Meidensha Corp 周期外乱抑制装置および周期外乱抑制方法
JP2014115746A (ja) * 2012-12-07 2014-06-26 Meidensha Corp 周期外乱自動抑制装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0691711B2 (ja) * 1988-03-04 1994-11-14 三菱電機株式会社 アクテイブフイルタ装置
JP2760646B2 (ja) * 1990-09-18 1998-06-04 株式会社東芝 電力変換装置の電流指令値演算装置
SE469360B (sv) * 1991-11-04 1993-06-21 Asea Brown Boveri Foerfarande och anordning foer att i ett kraftnaet reducera stoerningar med ett styrbart aktivt filter
US5309353A (en) * 1992-10-02 1994-05-03 Westinghouse Electric Corp. Multiple reference frame controller for active filters and power line conditioners
EP1300937B1 (en) * 1994-07-01 2010-06-09 Sharp Kabushiki Kaisha Air conditioning device
US5671247A (en) * 1995-10-24 1997-09-23 Motorola, Inc. Method and apparatus for interference suppression in spread spectrum signals
US5742103A (en) * 1995-10-27 1998-04-21 Dell U.S.A., L.P. External line harmonics reduction module for power supplies
US5726504A (en) * 1996-05-24 1998-03-10 Pecukonis; Joseph P. Apparatus and method for adaptively canceling harmonic currents in a power line
JPH11187463A (ja) * 1997-12-24 1999-07-09 Sony Corp 移動体無線受信機
JP3437807B2 (ja) * 1999-10-18 2003-08-18 株式会社山武 制御演算装置及び制御演算方法
JP2005135186A (ja) * 2003-10-30 2005-05-26 Toshiba Corp 規範モデル追従型制御システム及び規範モデル追従型制御方法
US8036872B2 (en) * 2006-03-10 2011-10-11 Edsa Micro Corporation Systems and methods for performing automatic real-time harmonics analyses for use in real-time power analytics of an electrical power distribution system
US7786691B2 (en) * 2006-10-24 2010-08-31 Unico, Inc. Bus disturbance regulator
US8874277B2 (en) * 2009-09-15 2014-10-28 Denis Kouroussis Smart-grid adaptive power management method and system with power factor optimization and total harmonic distortion reduction
JP5446988B2 (ja) * 2010-02-25 2014-03-19 株式会社明電舎 回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置および制御方法
CA2825777A1 (en) * 2011-01-25 2012-08-02 Power Analytics Corporation Systems and methods for automated model-based real-time simulation of a microgrid for market-based electric power system optimization
KR101502020B1 (ko) 2011-04-15 2015-03-12 메이덴샤 코포레이션 주기성 교란 억제 장치 및 주기성 교란 억제 방법
CN103023290B (zh) * 2011-09-23 2015-11-25 台达电子企业管理（上海）有限公司 中压变频驱动系统与总谐波失真补偿控制方法
TWI496409B (zh) * 2014-01-22 2015-08-11 Lite On Technology Corp 單相三線式電力控制系統及其電力控制方法
CN105940585B (zh) * 2014-03-31 2018-10-02 三菱电机株式会社 高次谐波电流补偿装置以及空气调节系统
ES2910456T3 (es) * 2014-09-12 2022-05-12 Sungrow Power Supply Co Ltd Método y dispositivo para monitorización y supresión de resonancia

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06197578A (ja) * 1992-12-25 1994-07-15 Fuji Electric Co Ltd パラメータ同定器
JPH11285283A (ja) * 1998-03-27 1999-10-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 外乱補償制御装置
JP2012055148A (ja) 2010-08-06 2012-03-15 Meidensha Corp 電力変換装置の高調波電流抑制装置および高調波電流抑制方法
JP2012226411A (ja) * 2011-04-15 2012-11-15 Meidensha Corp 周期外乱抑制装置および周期外乱抑制方法
JP2014115746A (ja) * 2012-12-07 2014-06-26 Meidensha Corp 周期外乱自動抑制装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3101487A4 *
YUGO TADANO: "Jido Gakushu Kino o Yusuru Shuki Gairan Yokusei Seigyo Gijutsu", MEIDEN JIHO, vol. 4, 25 October 2013 (2013-10-25), pages 53 - 60, XP055368748 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11757377B2 (en) 2020-03-17 2023-09-12 Mitsubishi Electric Corporation Power conversion device

Also Published As

Publication number Publication date
SG11201606104YA (en) 2016-08-30
CN105940353A (zh) 2016-09-14
JP6406268B2 (ja) 2018-10-17
JPWO2015115623A1 (ja) 2017-03-23
US10331094B2 (en) 2019-06-25
EP3101487A4 (en) 2018-03-07
EP3101487A1 (en) 2016-12-07
US20160349717A1 (en) 2016-12-01
CN105940353B (zh) 2019-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6406268B2 (ja) 周期性外乱抑制制御装置
Hwang et al. DC offset error compensation for synchronous reference frame PLL in single-phase grid-connected converters
Wang et al. Analysis and digital implementation of cascaded delayed-signal-cancellation PLL
Sadinezhad et al. Real-time power system phasors and harmonics estimation using a new decoupled recursive-least-squares technique for DSP implementation
JP6636608B2 (ja) 供給ネットワークにおける電圧を検出する方法および装置
JP5907294B2 (ja) 電力変換装置
WO2011105355A1 (ja) 回転電気機械のトルクリプル抑制制御装置および制御方法
Zhou et al. Time delay compensation-based fast current controller for active power filters
JPWO2023233456A5 (ja)
Heydari-Doostabad et al. A new approach to design an observer for load current of UPS based on Fourier series theory in model predictive control system
Phan et al. Analysis and compensation of voltage unbalance of a DFIG using predictive rotor current control
Rasheduzzaman et al. A modified SRF-PLL for phase and frequency measurement of single-phase systems
Tang et al. A novel low computational burden dual-observer phase-locked loop with strong disturbance rejection capability for more electric aircraft
JP5055184B2 (ja) 電力変換装置およびその高調波電流抑制方法
EP3571761B1 (en) Controlling a wind turbine generator
CN112103970B (zh) 一种并网变流器间谐波振荡抑制方法及装置
Tian et al. Robust estimation of voltage parameters via a sliding mode observer
Park et al. Advanced single-phase SOGI-FLL using self-tuning gain based on fuzzy logic
Ruderman et al. Variable proportional-integral-resonant (PIR) control of actuators with harmonic disturbances
JP6119297B2 (ja) 周期性外乱抑制制御装置
Bechouche et al. Adaptive neural PLL for grid-connected DFIG synchronization
KR101456094B1 (ko) 백스테핑 강인 적응 제어 기법을 이용한 권선형 유도발전기 제어 방법 및 장치
Jorge et al. Sequences detection of an unbalanced sinusoidal voltage of unknown frequency using a reduced-order observer
KR101451008B1 (ko) 계통 동기화 제어를 위한 제어장치, 제어방법, 기록매체
da Fonseca et al. Three-phase phase-locked loop algorithms for the detection of positive-sequence and negative-sequence components

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15742887

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2015560055

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15114659

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2015742887

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2015742887

Country of ref document: EP