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

原创于 2025-06-29 15:29:31 发布 · 474 阅读

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#算法

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🔥 内容介绍

在光伏能源广泛应用的背景下，为提升光伏供电系统中 DC-AC 变换器的性能，本研究提出基于模型预测控制（MPC）的 DC-AC 变换器设计方案。通过建立 DC-AC 变换器的数学模型，结合光伏电源输出特性，利用 MPC 滚动优化和预测控制的优势，设计了相应的控制策略。实验结果表明，该设计方案能有效提高 DC-AC 变换器的动态响应速度、降低输出电压电流谐波含量，实现光伏电能的高效稳定转换与并网，为光伏供电系统的优化提供了新的技术思路。

关键词

模型预测控制；DC-AC 变换器；光伏供电；动态响应；谐波抑制

一、引言

随着全球对清洁能源需求的持续增长，光伏发电作为一种重要的可再生能源利用方式，得到了迅速发展。DC-AC 变换器是光伏供电系统中的关键设备，其性能直接影响光伏电能的转换效率和并网质量。在实际应用中，光伏电源输出受光照强度、温度等因素影响，具有间歇性和波动性，这对 DC-AC 变换器的控制策略提出了更高要求。

传统的 DC-AC 变换器控制方法，如正弦脉宽调制（SPWM）、空间矢量脉宽调制（SVPWM）等，虽然具有原理简单、易于实现的优点，但在处理光伏电源的不确定性和系统动态变化时存在局限性，难以满足现代光伏供电系统对高效、稳定运行的需求。

模型预测控制（MPC）是一种基于模型的先进控制策略，通过建立系统预测模型，对未来一段时间内系统的输出进行预测，并基于优化目标函数进行滚动优化，以确定当前时刻的最优控制输入。将 MPC 应用于光伏供电的 DC-AC 变换器设计，能够充分利用其预测和优化能力，有效应对光伏电源的波动，提升变换器的性能。因此，开展基于 MPC 的光伏供电的 DC-AC 变换器设计研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、模型预测控制原理

（一）基本概念

MPC 的核心思想是基于系统的数学模型，对系统未来的输出进行预测，并通过设定的目标函数对预测结果进行优化，从而确定当前时刻的最优控制输入。其控制过程主要包括预测模型建立、滚动优化和反馈校正三个环节。

（二）控制流程

预测模型建立：根据被控对象的物理特性和工作原理，建立能够描述系统输入与输出关系的数学模型。该模型可以是线性模型或非线性模型，用于预测系统在不同控制输入下未来一段时间内的输出状态。

滚动优化：在每个采样时刻，基于预测模型预测系统未来若干个采样周期的输出值。根据设定的目标函数（如最小化输出误差、降低能量损耗等），在预测时域内对控制输入进行优化，求解出当前时刻的最优控制序列。但实际应用中，仅将最优控制序列的第一个元素作用于系统，在下一个采样时刻，重复上述预测和优化过程，实现滚动优化。

反馈校正：将系统的实际输出与预测输出进行比较，得到预测误差。利用该误差对预测模型进行校正，提高模型的预测准确性，使系统能够更好地适应实际运行过程中的不确定性和干扰。

三、基于 MPC 的光伏供电 DC-AC 变换器设计

（一）系统结构

基于 MPC 的光伏供电 DC-AC 变换器系统主要由光伏阵列、DC-DC 变换器、DC-AC 变换器、滤波器和 MPC 控制器组成。光伏阵列将太阳能转化为直流电能；DC-DC 变换器用于实现光伏阵列的最大功率点跟踪（MPPT），提升光伏电能的利用效率；DC-AC 变换器将直流电能转换为符合并网要求的交流电能；滤波器用于滤除输出电压和电流中的谐波；MPC 控制器根据系统的运行状态和控制目标，对 DC-AC 变换器进行控制。

四、结论

本研究成功设计了基于模型预测控制的光伏供电 DC-AC 变换器，通过建立数学模型、设计 MPC 控制器，实现了对 DC-AC 变换器的有效控制。实验结果表明，该设计方案在动态响应速度、谐波抑制能力和稳态性能等方面均优于传统控制方法，能够更好地适应光伏电源的特性，提高光伏供电系统的整体性能。

然而，本研究仍存在一些不足之处。在实际应用中，光伏供电系统可能受到更多复杂因素的干扰，如电网电压波动、电磁干扰等，未来可进一步优化 MPC 控制器，增强系统的抗干扰能力；同时，MPC 算法的计算量较大，对控制器的计算能力要求较高，可探索算法优化和硬件加速方法，提高控制算法的实时性。后续研究将围绕这些问题展开，进一步完善基于 MPC 的光伏供电 DC-AC 变换器设计。