基于模型预测控制MPC的光伏供电的DC-AC变换器设计研究附Simulink仿真

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球能源结构向清洁化、低碳化转型的大趋势下,光伏发电作为一种可持续的可再生能源利用形式,其装机容量正以迅猛的速度增长。然而,光伏发电系统的输出特性受光照强度、环境温度等自然因素影响显著,具有较强的波动性和间歇性,这给光伏电能的高效稳定利用带来了巨大挑战。

DC-AC 变换器作为光伏供电系统中的关键核心部件,承担着将光伏阵列输出的直流电转换为符合电网或负载要求的交流电的重要任务,其性能直接决定了整个光伏供电系统的电能质量、运行效率与稳定性。传统的 DC-AC 变换器控制策略,如比例积分(PI)控制,虽然具有结构简单、易于实现的优点,但在面对光伏输出剧烈波动、负载突变等复杂工况时,往往存在动态响应速度慢、控制精度低、抗干扰能力差等问题,难以满足高性能光伏供电系统的需求。

模型预测控制(MPC)作为一种先进的控制技术,凭借其能够有效处理多变量约束、对系统模型不确定性具有一定鲁棒性、动态响应速度快等独特优势,在电力电子变换器控制领域展现出了广阔的应用前景。将 MPC 技术应用于光伏供电的 DC-AC 变换器设计中,不仅能够显著提升变换器在复杂工况下的动态响应性能和控制精度,确保输出电能质量满足标准要求,还能进一步提高光伏供电系统的整体运行效率,对于推动光伏发电技术的大规模高效应用具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、MPC 技术在 DC-AC 变换器控制中的优势

(一)快速的动态响应能力

MPC 技术通过在每个控制周期内求解一个有限时域的优化问题,能够根据系统当前的运行状态和未来的参考轨迹,实时计算出最优的控制输入。这种基于滚动优化的控制方式,使得 MPC 能够迅速响应系统的各种扰动和参考值变化,相比传统 PI 控制,大大缩短了变换器的动态调节时间,有效抑制了光伏输出波动和负载突变对输出电能质量的影响。

(二)强大的约束处理能力

在 DC-AC 变换器的实际运行过程中,存在着诸多物理约束,如开关器件的最大电流、直流侧母线电压的允许波动范围、交流侧输出电流的谐波含量限制等。MPC 技术可以将这些约束条件直接纳入到优化控制问题的求解过程中,通过在目标函数中引入约束惩罚项或设置变量的边界条件,确保变换器的运行状态始终在安全合理的范围内,避免了因器件过流、过压等问题导致的系统故障,提高了光伏供电系统的运行可靠性。

(三)良好的鲁棒性

光伏供电系统的运行环境复杂多变,光伏阵列的输出特性会随着光照、温度的变化而发生改变,同时 DC-AC 变换器的参数也可能因器件老化、温度漂移等因素产生偏差,这些都会导致系统模型与实际情况之间存在不确定性。MPC 技术通过实时采集系统的运行数据,对系统模型进行在线修正和补偿,能够有效克服模型不确定性带来的影响,保持变换器控制性能的稳定性,确保在系统参数发生变化或存在外部扰动时,仍能实现对输出电压或电流的精确控制。

三、光伏供电的 DC-AC 变换器拓扑结构选择

(一)常见拓扑结构对比分析

目前,用于光伏供电系统的 DC-AC 变换器常见拓扑结构主要包括两电平变换器、三电平中点钳位(NPC)变换器、模块化多电平变换器(MMC)等。两电平变换器具有拓扑结构简单、开关器件数量少、成本低、控制策略成熟等优点,在中小功率光伏逆变器中得到了广泛的应用。然而,两电平变换器的开关器件承受的电压应力较大,交流侧输出电压的谐波含量相对较高,需要较大容量的滤波装置来改善电能质量。

三电平 NPC 变换器通过在直流侧增加钳位二极管,将开关器件的电压应力降低到直流侧母线电压的一半,有效提高了变换器的耐压等级,同时交流侧输出电压的电平数增加,输出波形更接近正弦波,谐波含量显著降低,滤波装置的体积和成本也相应减小。不过,三电平 NPC 变换器的拓扑结构相对复杂,开关器件和钳位二极管的数量增多,控制策略也更为繁琐,且存在中点电位不平衡的问题,需要额外的控制措施来加以解决。

MMC 具有模块化设计、易于扩展、输出电压等级高、谐波含量低、开关损耗小等突出优点,在大功率、高压光伏并网逆变器领域具有很大的应用潜力。但 MMC 的结构最为复杂,需要大量的子模块和开关器件,控制难度大,成本较高,且存在子模块电容电压平衡控制等技术难题,在中小功率光伏供电系统中的应用受到一定限制。

(二)本研究拓扑结构选择

综合考虑光伏供电系统的功率等级、成本预算、电能质量要求以及 MPC 控制策略的实现难度等因素,本研究选择两电平三相桥式 DC-AC 变换器作为研究对象。该拓扑结构在中小功率光伏供电系统中应用广泛,技术成熟,控制策略相对简单,便于 MPC 控制算法的设计与实现。同时,通过合理设计 MPC 的目标函数和约束条件,能够有效弥补两电平变换器在输出谐波和动态响应方面的不足,满足光伏供电系统对 DC-AC 变换器的性能要求。

四、基于 MPC 的 DC-AC 变换器建模与控制策略设计

图片

图片

图片

⛳️ 运行结果

图片

图片

图片

图片

🔗 参考文献

[1] 郑雪生,李春文,戎袁杰.DC/AC变换器的混杂系统建模及预测控制[J].电工技术学报, 2009, 024(007):87-92.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2009.07.016.

[2] 王盼宝.基于双核控制器的单相光伏并网逆变器研究[D].哈尔滨工业大学,2011.DOI:10.7666/d.D263332.

[3] 杨兴武,牛梦娇,李豪,等.基于开关状态函数计算的改进模型预测控制[J].电工技术学报, 2018, 33(20):11.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171018.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值