三相PWM整流器模型预测控制的研究

doi:10.11985/2017.03.003

电气工程学报 ›› 2017, Vol. 12 ›› Issue (3): 16-23.doi: 10.11985/2017.03.003

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三相PWM整流器模型预测控制的研究

刘丛伟,林跻云

北方工业大学电气与控制工程学院北京 100041

收稿日期:2016-05-16 出版日期:2017-03-25 发布日期:2020-04-11
作者简介:刘丛伟,男 1969年生,副研究员,博士后,研究方向为电力电子变换器基础理论,高压大功率变流器,电机控制系统以及光伏和风力发电系统。|林跻云,女 1992年生,硕士研究生,研究方向电力电子与电力传动。

Research on Three-Phase PWM Rectifier Model Predictive Control

Congwei Liu,Jiyun Lin

Institute of Electrical and Control Engineering North China University of Technology Beijing 100041 China

Received:2016-05-16 Online:2017-03-25 Published:2020-04-11

摘要/Abstract

摘要：

本文建立并分析了三相PWM整流器的数学模型,研究了基于模型预测控制的PWM整流器控制系统。通过对传统单矢量与双矢量模型预测控制方法的分析和仿真,研究了传统双矢量模型预测和单矢量模型预测网侧THD性能不佳的原因,为了提高模型预测控制系统网侧电流THD的性能,提出改进双矢量和改进单矢量模型预测控制方法。该方法提高了网侧电流THD性能,同时也保持了最好的电流和电压动态性能,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

关键词: PWM整流器, 模型预测控制, 目标函数, THD

Abstract:

This paper builds and analyzes the mathematical model of three-phase PWM rectifier, and the model predictive control for PWM rectifier. By analysis and simulations for traditional single and double vector model predictive control, the reason why the total harmonic distortion (THD) performance of grid current in rectifier is researched. To improve THD performance of rectifier under model predictive control, this paper proposes modified single and double vector model predictive control methods, The methods improve the THD performance of grid current, and keep the best current and voltage dynamic performance. The simulation results verify the validity and effectiveness of proposed methods.

Key words: PWM rectifier, model predictive control, target function, THD

中图分类号:

TM461

刘丛伟,林跻云. 三相PWM整流器模型预测控制的研究[J]. 电气工程学报, 2017, 12(3): 16-23.

Congwei Liu,Jiyun Lin. Research on Three-Phase PWM Rectifier Model Predictive Control[J]. Journal of Electrical Engineering, 2017, 12(3): 16-23.

图/表 11

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表

参考文献 9

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控制方法	T_pwm/s	THD(%)
SVPWM	0.000 5	9.86
传统单矢量MPC	0.000 091	10.45
改进单矢量MPC	0.000 092	8.95
传统双矢量MPC	0.000 21	11.98
改进双矢量MPC	0.000 211	8.08

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三相PWM整流器模型预测控制的研究

Research on Three-Phase PWM Rectifier Model Predictive Control

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