礦山高壓三電平ANPC變頻器預測控制研究

於靜，莫修權，徐楠

(中國礦業大學 信息與電氣工程學院，江蘇 徐州　221008)

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礦山高壓三電平ANPC變頻器預測控制研究

於靜，莫修權，徐楠

(中國礦業大學 信息與電氣工程學院，江蘇 徐州221008)

提出了一種基于模型預測控制的礦山高壓三電平ANPC變頻器預測控制方案。該方案采用電流預測控制實現三電平有源中點鉗位型高動態性能及單位功率因數控制，根據開關器件損耗選取與電壓矢量唯一對應的開關狀態。針對控制過程計算量大的問題，提出對系統進行延時補償控制。仿真和實驗結果表明，采用所提控制方案的三電平有源中點鉗位型整流器動態響應快，具有良好的靜、動態特性。

變頻器預測控制；有源中點鉗位型；模型預測控制；延時補償

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160930.0954.002.html

0　引言

隨著現代工業發展對電能需求的日益增長與非可再生能源的日益枯竭，需要對能源進行更為有效的利用。常規不控整流電動機驅動器不能實現能量回饋，也不能實現電動機的四象限運行，而且會向電網注入大量諧波和無功功率，造成嚴重的電網污染。為實現礦山節能減排，變頻調速技術被廣泛應用在電動機調速領域。6/10 kV礦用變頻器是煤礦生產中最重要的調速控制設備，其變頻效果直接關系到礦山機械的運行效率。

電壓型PWM變頻器因能夠實現能量雙向流動、功率因數高、諧波電流低等優點得到越來越多的應用。三電平中點鉗位型(Neutral Point Clamped,NPC)整流器因輸出電壓低、容量小等優越性能，在中高壓大功率變頻調速領域得到廣泛應用[1]。但NPC三電平整流器存在功率器件損耗不平衡的問題，很大程度上限制了整流器容量和功率器件開關頻率的提升[2]。針對NPC三電平整流器這一缺點，BRUCKNER T[3-4]提出三電平有源中點鉗位型(Active Neutral Point Clamped，ANPC)拓撲結構，采用開關功率器件取代三電平NPC拓撲中的鉗位二極管，解決了損耗不平衡問題，提高了變換器功率處理能力和可靠性。在相同功率器件下，ANPC拓撲結構的功率處理能力比NPC高20%[5]。PWM整流器控制策略多采用雙閉環PI控制，但在控制過程中存在穩定性和快速性相互制約的問題。目前關于ANPC的研究主要集中于通過改變調制方式來調節損耗平衡。在常規PI控制下，參考文獻[6]提出在總損耗不變的情況下，根據調制比確定2種PWM方式的作用時間，實現各功率器件之間的損耗均勻分布。參考文獻[7]提出了一種結溫平衡控制方法，通過計算2種PWM方式下功率器件的結溫來選擇合適的PWM方式，該方法能夠平衡功率器件結溫，但在線計算量大，不利于數字控制的實現。

模型預測控制作為一種基于模型的控制策略，具有控制方法易理解、易使用于非線性模型、控制器易實現等優勢,已經被廣泛應用在電源變換器設備中[8-9]。參考文獻[10]對電流環采用預測控制方法取代PI控制，有效地提高了電流響應速度及系統魯棒性。參考文獻[11]對系統進行延時補償，解決了預測控制計算量大導致的延時問題。參考文獻[12]提出電壓預測控制方法，解決了電流預測控制計算量大的問題。

本文提出了一種基于模型預測控制的礦山高壓三電平ANPC變頻器預測控制方案。該控制方案將模型預測控制理論應用到電流環控制設計中，使得三電平ANPC變頻器可以實現高性能的動靜態特性、零電平最小損耗及單位功率因數控制，便于數字化實現。另外，對系統進行了延時補償，提高了變頻器控制性能。

1　ANPC拓撲結構與器件損耗分析

1.1ANPC拓撲結構

1.2損耗計算

根據功率器件的開關暫態過程，建立器件損耗模型[13]。由于功率器件導通時存在飽和壓降和導通電阻，所以會產生導通損耗Pcon：

(1)

式中：v和r分別為器件壓降和導通電阻；I為流過功率器件的瞬時電流值。

功率器件在開通或關斷過程中會產生開通或關斷損耗?？焖倩謴投O管開通過程中的損耗很小，可忽略不計，在關斷時產生反向恢復損耗。在特定的測試條件下，開關損耗Eswitch可表示為

圖1　ANPC三電平整流器主電路拓撲結構

電平狀態Sa1Sa2Sa3Sa4Sa5Sa6P110001OU1010010OU2010110OL1001001OL2101001N001110

[1-Kswitch(125 °C-Tvj)]

(2)

式中：Aswitch，Bswitch，Cswitch為器件開通或關斷損耗隨電流變化的二次擬合曲線系數；Uce為功率器件實際承受的電壓；Ubase為功率器件在特定測試條件下的測試電壓；Dswitch為器件開通或關斷時測試電壓的修正系數；Kswitch為器件開通或關斷時的溫度修正系數；Tvj為當前功率器件結溫。

2　模型預測控制

模型預測控制是一種最優化控制方法，可建立給定電流與實際電流的目標函數，通過在線滾動優化來選取最優開關狀態。模型預測基于α-β坐標系進行控制，消除了d-q軸電流耦合。整個控制系統主要包括電流預測、直流側電容電壓預測、零開關狀態選取、延時補償和滾動優化等部分。預測控制結構如圖2所示。

2.1預測控制模型

2.1.1電流預測模型

在兩相靜止α-β坐標系下，用狀態方程表示的整流器動態數學模型為

(3)

圖2　預測控制結構

式中：ix為網側電流；t為時間；R,L分別為網側等效電阻、電感；ex為網側輸入電壓；vx為整流器輸出電壓;下標x=α表示α軸分量,x=β表示β軸分量。

采用前向歐拉法對式(3)進行離散化，建立離散時間電流預測模型:

自二十一世紀以來，甘肅省以提高種子質量檢驗人員素質作為重點，舉辦技術培訓班數次，累計培訓相關骨干兩千人左右。極大程度地充實了檢驗人員團隊，當頒布農作物種子檢驗考核制度后，甘肅省大約有兩百人左右，獲得檢驗員資格證書，大約有九百人左右獲得種子質量檢驗人員證書。同時針對馬鈴薯脫毒檢測的特殊性，實行有效的結合方式，重點培訓田間檢驗和室內病毒檢測等，從而快速掌握技術要求和檢測措施，讓全省種子檢測人員的能力和水平得到提升。

(4)

2.1.2直流側電容電壓預測模型

在直流側，電容電壓用狀態方程可以表述成

(5)

式中：ic1，ic2是流過電容C1,C2的電流值，其值與整流器的輸出開關狀態有關；Vdc1,Vdc2是電容C1,C2端電壓值。

采用前向歐拉法將式(5)進行離散化，推導出直流側電容電壓離散方程:

(6)

2.1.3損耗預測模型

在ANPC中P電平或N電平對應唯一的開關狀態，O電平狀態對應4種冗余開關狀態，因此無法選取電壓矢量對應的開關狀態。分析在P→O電平情況下功率器件的開關、導通損耗情況，結果見表2。從表2可知，零電平下不同的零開關狀態對應的器件損耗分布不同。通過合理分配零開關狀態，可以實現功率器件損耗均衡。通過損耗預測模型和最小化目標函數，可以將基本電壓矢量轉換為唯一對應的開關狀態。

表2　P→O方式下的a相器件損耗分布

為降低功率器件總損耗，使損耗均衡分布，零電平單相目標函數J可表示為

(7)

目標函數J的第1部分表示功率器件平均損耗，第2部分表示每個器件損耗與平均損耗的方差。

根據功率器件的導通、開關損耗數學模型，建立4種零開關狀態下功率器件損耗預測模型：

(8)

(AswitchI2(k+1)+BswitchI(k+1)+Cswitch)

(9)

(10)

式中:I(k+1)為第k+1采樣周期流過功率器件的瞬時電流值。

通過損耗預測模型和目標函數，可求得下一采樣周期零電平所對應的零開關狀態。

2.2延時補償

進行模型預測控制數字化時，不能忽略在線計算所耗時間，當前采樣周期輸出的開關狀態無法及時應用于系統，從而產生控制延時，導致系統的控制性能降低，電流諧波含量變大。

對電流預測控制和損耗預測控制采用二次補償方法，求第k+1次最優開關狀態。在第k+1采樣周期開始時刻應用該方法，解決了由于計算導致的時間延遲。

第k+2采樣時刻電流預測值為

(11)

第k+2采樣時刻損耗預測值為

(12)

2.3滾動優化

滾動優化的目的是使實際電流較好地跟蹤給定電流。在一個采樣周期內，獲取實際電流和給定電流，利用預測模型對27種基本電壓矢量進行電流預測，通過損耗預測模型及損耗預測價值函數選擇27種基本電壓矢量對應開關狀態，再通過目標函數進行滾動優化，得到使動態特性最優的開關狀態。

電流環控制目標是使k+2采樣時刻電流的預測值與電流給定值盡可能接近，同時盡可能降低中點電位波動對直流側電流電壓不平衡的影響，建立目標函數:

(13)

3　仿真及實驗驗證

3.1仿真驗證

為驗證三電平ANPC變頻器預測控制方案的可行性，利用Simulink搭建仿真模型。仿真中整流器參數：網側電源線電壓為380 V，電網基波頻率為50 Hz，直流側給定電壓為500 V，交流側進線電感為10 mH，交流進線電感內阻為0.3 Ω，直流側負載為100 Ω，直流側電容為2 200 μF。系統的采樣周期為200 μs，平均開關頻率為580 Hz。

當系統運行在穩態時，預測控制下NPC和ANPC的a相器件的平均損耗功率Ploss如圖3所示。從圖3可以看出，在預測控制下，與NPC整流器相比，ANPC功率器件損耗降低,損耗分布更為均衡。

圖3　預測控制平均損耗功率

在相同工況下對傳統PI控制和預測控制進行對比仿真。仿真中，在t=0.5 s時由不控整流進入PWM整流。圖4為傳統PI控制下直流母線電壓Vdc及a相電壓ua、電流ia的仿真波形。由圖4(a)可知，由不控整流進入PI控制，到達穩態時調節時間為0.06 s，直流側電壓存在一定超調；圖5(b)為a相電壓、電流波形，電流調節時間為0.042 s。圖5為預測控制仿真波形。圖5(a)中由不控整流進入預測控制時，直流母線電壓升高154.5 V，調節時間為0.02 s，直流側電壓幾乎不存在超調。由圖5(b)可見，在預測控制下，電壓、電流同相位，整流器可以工作在單位功率因數上，且電流的諧波含量較小，突變時電流經過0.025 s達到穩態。

(a) 直流母線電壓波形

(b) a相電壓、電流波形

(a) 直流母線電壓波形

(b) a相電壓、電流波形

圖6為直流母線電壓波形，給定電壓突變為510 V時，圖6(a)中常規PI控制直流電壓存在超

調，而圖6(b)中預測控制突變時無超調且能夠快速達到穩態。

(a) PI控制

(b) 預測控制

3.2實驗驗證

為驗證控制策略的可行性，搭建雙三電平ANPC實驗平臺進行實驗研究。實驗主要參數與仿真參數相同。實驗平臺以TMS320F28335為主控芯片，選用IGBT作為主電路功率器件。在實驗中，使用Fluke43B電能質量分析儀采集直流側電壓、交流電流波形，對交流電流諧波畸變率進行分析，實驗波形如圖7所示。圖7(a)為直流側電壓實驗波形，給定電壓突變510 V時，直流側電壓能夠快速響應。由圖7(b)可知，在負載、給定電壓均未發生突變時，a相電流畸變率為3.1%，符合并網要求。圖7(c)為網側a相電壓電流波形，穩態時電流波形近似正弦，電壓電流同相位，整流器工作在單位功率因數上。由圖7(d)可知，負載突變時，電流能夠快速響應，且d，q軸電流無耦合，有效解決了PI控制中的電流耦合情況。

4　結語

研究了一種礦山高壓ANPC預測控制方案，通過仿真和實驗結果得出，采用預測控制的三電平ANPC整流器具有以下優點：① 無需使用線性控制器和PWM控制模塊，計算較簡單，容易實現。② ANPC運行損耗相對平衡，可以進一步實現礦用電力系統的節能減排。③ 動態響應快，具有良好的靜、動態特性，電流正弦度高。

(a) Vdc*突變直流側電壓波形

(b) 電流畸變率

(c) 網側電流、電壓波形

(d) 電流id，iq波形

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Research on predictive control for mine high-pressure three-level ANPC inverter

YU Jing，MO Xiuquan，XU Nan

(School of Information and Electrical Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008,China)

A predictive control program for mine high-pressure three-level ANPC inverter based on predictive model control was proposed.The program uses current predictive control to achieve three-level ANPC high dynamic performance and unity power factor control,selects switching state corresponding to voltage vector according to switching device loss.For problem of intensive calculated amount,delay compensation control was adopted.The simulation and experimental results show that three-level ANPC rectifier adopting the proposed control scheme has fast dynamic response,good static and dynamic characteristics.

inverter predictive control; ANPC; model predictive control; delay compensation

1671-251X(2016)10-0085-06DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.10.020

於靜，莫修權，徐楠.礦山高壓三電平ANPC變頻器預測控制研究[J].工礦自動化，2016,42(10)：85-90.

2016-05-03；

2016-08-23；責任編輯：胡嫻。

於靜(1992-)，女，江蘇南通人,碩士研究生，研究方向為變換器、異步機模型預測控制技術，E-mail:yuyu199204@163.com。

TD611

A網絡出版時間：2016-09-30 09:54