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
在电力电子领域,多级逆变器凭借输出谐波含量低、开关器件耐压要求低、无需笨重的变压器等优势,被广泛应用于高压大功率场合,如电机驱动、新能源并网、电力系统无功补偿等。电容钳位多级逆变器(也称为飞跨电容逆变器)通过在不同开关器件之间接入钳位电容,实现了多电平电压输出,有效降低了输出电压的谐波畸变率。
正弦脉冲宽度调制(SPWM)技术通过将正弦参考波与三角载波比较生成脉冲宽度调制信号,能够精确控制逆变器的输出电压和频率,与多级逆变器结合可进一步提升输出波形质量。本文聚焦电容钳位拓扑结构,深入探讨 SPWM 技术在该结构中的应用,并详细分析三电平输出的原理与实现。
2. 电容钳位多级逆变器拓扑结构
2.1 基本结构
电容钳位多级逆变器的核心思想是通过钳位电容来钳位开关器件两端的电压,实现多电平输出。以三相系统为例,每相桥臂由多个功率开关器件和钳位电容组成。对于 n 电平逆变器,每相桥臂需要(n-1)个钳位电容,且这些电容的电压按一定比例分配(通常为等幅分配,如三电平逆变器中每个钳位电容电压为直流侧电压的 1/2)。
钳位电容的作用主要有两个:一是将开关器件两端的电压限制在单个电容电压值,降低开关器件的耐压要求;二是通过电容的充放电维持各节点的电压电平,保证多电平输出的稳定性。
2.2 三电平电容钳位拓扑结构
三电平电容钳位逆变器是最常用的拓扑之一,每相桥臂由 4 个功率开关器件(S1、S2、S3、S4)和 1 个钳位电容 C 组成,直流侧由两个串联的电容 C1 和 C2 供电,中点为 O,C1 和 C2 的电压均为 Vdc/2,钳位电容 C 的电压也稳定在 Vdc/2。
以 A 相为例,其拓扑结构中各开关器件的导通状态与输出电平的关系如下:
- 当 S1 和 S2 导通,S3 和 S4 关断时,输出端 A 与直流侧正极相连,输出电压为 + Vdc/2(正电平);
- 当 S2 和 S3 导通,S1 和 S4 关断时,输出端 A 与中点 O 相连,输出电压为 0(零电平);
- 当 S3 和 S4 导通,S1 和 S2 关断时,输出端 A 与直流侧负极相连,输出电压为 - Vdc/2(负电平)。
通过控制各相桥臂的开关状态组合,可实现三相三电平电压输出,且每个开关器件仅承受 Vdc/2 的电压,降低了对器件耐压的要求。
3. 电容钳位多级逆变器的 SPWM 技术
3.1 SPWM 基本原理
SPWM 技术的基本原理是将正弦参考波(调制波)与三角载波(载波)进行比较,当调制波电压高于载波电压时,相应的开关器件导通;当调制波电压低于载波电压时,开关器件关断,从而生成一系列脉冲宽度与正弦波幅值成正比的脉冲序列。这些脉冲序列的基波分量与正弦参考波一致,通过滤波后可得到正弦波形。
在多级逆变器中,SPWM 技术通过引入多个载波(对于三电平逆变器通常采用双载波),实现多电平脉冲输出,进一步降低输出谐波。
3.2 三电平电容钳位拓扑的 SPWM 实现
对于三电平电容钳位逆变器,采用异步调制或同步调制方式,以双极性 SPWM 为例,其实现过程如下:
- 参考波与载波生成:每相生成一个正弦参考波(如 ua_ref、ub_ref、uc_ref),频率为输出基波频率;同时生成两个相位相反的三角载波,载波频率为 fc,幅值为 Vdc/2。
- 脉冲生成逻辑:将正弦参考波与两个三角载波比较:
- 当 ua_ref > 上载波时,S1 和 S2 导通,输出 + Vdc/2;
- 当下载波 < ua_ref < 上载波时,S2 和 S3 导通,输出 0;
- 当 ua_ref < 下载波时,S3 和 S4 导通,输出 - Vdc/2。
- 钳位电容电压平衡控制:在 SPWM 控制中,通过合理设计开关序列的导通时间,确保钳位电容 C 的充放电平衡,维持其电压稳定在 Vdc/2。例如,在一个开关周期内,使输出正电平和负电平的时间对称,避免电容电压偏移。
4. 三电平输出特性分析
4.1 输出电压波形
三电平电容钳位逆变器采用 SPWM 技术时,输出电压包含 + Vdc/2、0、-Vdc/2 三个电平,其脉冲序列的基波分量为正弦波,谐波主要集中在载波频率及其倍数附近,且谐波幅值较低。与两电平逆变器相比,三电平输出的电压波形更接近正弦波,总谐波畸变率(THD)显著降低。
4.2 开关器件应力
在三电平拓扑中,每个开关器件仅承受 Vdc/2 的电压应力,是两电平逆变器的 1/2,因此可选用耐压较低的开关器件,降低成本并提高系统可靠性。同时,SPWM 技术通过合理的开关逻辑,减少了开关器件的开关次数,降低了开关损耗。
4.3 电容电压平衡
钳位电容的电压平衡是三电平输出稳定的关键。在 SPWM 控制下,若开关序列设计不合理,会导致钳位电容充放电不平衡,引起电压偏移,影响输出电平的准确性。通过采用基于电压反馈的闭环控制策略,实时调整开关导通时间,可有效维持电容电压平衡,确保三电平输出的稳定性。
5. 应用与优势
电容钳位多级逆变器(尤其是三电平结构)结合 SPWM 技术,在中高压领域具有显著优势:
- 输出谐波含量低,可减少滤波电路的体积和成本;
- 开关器件耐压要求低,适合高压大功率应用;
- 功率密度高,运行效率高;
- 动态响应快,可满足高精度调速和并网要求,广泛应用于高压电机驱动、光伏发电并网、SVG(静止无功发生器)等场合。
6. 结论与展望
电容钳位拓扑结构通过钳位电容实现了多电平输出,结合 SPWM 技术后,能有效提升逆变器的输出性能。三电平电容钳位逆变器作为基础拓扑,其输出电压波形质量高、开关器件应力小、控制灵活,是中高压电力电子系统的重要选择。
未来研究可聚焦于以下方向:
- 优化 SPWM 控制策略,进一步降低输出谐波,提高电容电压平衡的动态响应;
- 拓展至高电平拓扑(如五电平、七电平),适应更高电压等级的应用需求;
- 结合新型功率器件(如 SiC、GaN),提升逆变器的开关频率和效率。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 闻振华.三电平逆变器SPWM控制策略的研究[J].华中科技大学, 2009.DOI:10.7666/d.d085907.
[2] 伍家驹,王文婷,李学勇,等.单相SPWM逆变桥输出电压的谐波分析[J].电力自动化设备, 2008, 28(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2008.04.011.
[3] 李国丽,史晓锋,姜卫东,等.二极管钳位型多电平逆变器脉宽调制时电容电压均衡方法[J].电工技术学报, 2009, 24(7):110-119.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2009.07.019.
📣 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
👇