【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于變換器的模型預測控制，尤其涉及一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法及系統。
技術介紹
1、本部分的陳述僅僅是提供了與本專利技術相關的
技術介紹
信息，不必然構成在先技術。
2、新型電力系統中分布式發電設備的增加對電力系統應急救援提出了更高的要求，當分布式發電設備因故障與主網斷連時，儲能裝置能夠快速地彌補功率缺額。串聯諧振式雙有源橋(dual-bridge-active，dab)變換器具有功率雙向流動、無直流偏磁、開關管關斷電流更小的優點，在儲能系統中有著廣闊的應用前景。為提升儲能變流器動態性能，實現功率需求的快速響應，模型預測控制逐步應用到電力電子領域，但其對采樣噪聲高敏感度的固有難題限制了其在實際工程中的應用。
3、針對模型預測控制存在的噪聲敏感問題，現有方案主要通過提升處理器性能、增加外圍硬件濾波電路、對測量值進行軟件濾波、重構狀態空間模型等方法解決。如文獻“multirate?digital?signal?processing?and?noise?suppression?for?dual?activebridge?dc–dc?converters?in?a?power?electronic?traction?transformer”分析了開關噪聲、量化噪聲和測量噪聲產生的機理及其對雙有源全橋變換器的影響，并采用提高采樣頻率、減小信號傳輸延遲、提高控制器主頻等方法對其進行抑制。文獻“有源全橋變換器無電流傳感器魯棒預測控制”在連續集模型預測控制魯棒性提升問題上引入了卡爾曼濾波器方案，采用狀態變
4、綜上，現有方案解決模型預測控制中所存在的噪聲敏感問題，存在如下問題：
5、(1)通過提升處理器性能、提高采樣頻率等方式，會增加系統成本，不利于工程應用。
6、(2)軟件濾波算法在系統處于穩態時仍依賴濾波器對狀態變量進行估計，占用數字芯片較多的存儲空間和算力。
技術實現思路
1、為克服上述現有技術的不足，本專利技術提供了一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法及系統，本專利技術所提控制策略與現有噪聲容限提升方法相比，系統硬件成本較低，對處理器運算性能要求下降，且動態性能幾乎不變。
2、為實現上述目的，本專利技術的第一個方面提供一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，包括：
3、獲取儲能雙向變流器的輸出電壓、輸出電流和目標電壓給定值；
4、采用兩步長模型預測控制，在當前時刻根據上一時刻的輸出電壓、輸出電流和目標電壓給定值，基于模型預測控制算法計算當前時刻的最優移相控制量；采用卡爾曼濾波基于當前時刻的最優移相控制量對模型預測控制算法中的線性參數進行在線辨識，結合基于噪聲容限系數的儲能雙向變流器電壓偏差模型，得到下一時刻的最優移相控制量；
5、基于下一時刻的最優移相控制量，得到所述儲能雙向變流器下一控制周期的各個開關管的控制信號，對所述儲能雙向變流器進行控制。
6、本專利技術的第二個方面提供一種儲能雙向變流器的模型預測控制系統，包括：
7、獲取模塊，用于獲取儲能雙向變流器的輸出電壓、輸出電流和目標電壓給定值；
8、預測模塊，用于采用兩步長模型預測控制，在當前時刻根據上一時刻的輸出電壓、輸出電流和目標電壓給定值，基于模型預測控制算法計算當前時刻的最優移相控制量；采用卡爾曼濾波基于當前時刻的最優移相控制量對模型預測控制算法中的線性參數進行在線辨識，結合基于噪聲容限系數的儲能雙向變流器的電壓偏差模型，得到下一時刻的最優移相控制量；
9、控制模塊，用于基于下一時刻的最優移相控制量，得到所述儲能雙向變流器下一控制周期的各個開關管的控制信號，對所述儲能雙向變流器進行控制。
10、本專利技術的第三個方面提供一種計算機設備，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當計算機設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法。
11、本專利技術的第四個方面提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法。
12、以上一個或多個技術方案存在以下有益效果：
13、在本專利技術中，采用卡爾曼濾波對模型預測控制算法中的線性參數進行在線辨識，為避免噪聲容限策略對控制目標精度的影響；同時引入兩步長預測控制，減少由計算延遲引起的輸出電壓波動；引入噪聲容限系數來重構模型預測，以略微犧牲動態性能為代價實現變換器魯棒性的大幅提升。本專利技術所提控制策略與現有噪聲容限提升方法相比，系統硬件成本較低，對處理器運算性能要求下降，且動態性能幾乎不變。
14、本專利技術附加方面的優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本專利技術的實踐了解到。
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1.一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，基于噪聲容限系數的儲能雙向變流器電壓偏差模型為：控制增益與移相控制量的乘積，與噪聲容限系數與儲能雙向變流器輸出電流乘積之差；其中，基于儲能雙向變流器的輸出側支撐電容和開關頻率乘積的比值確定所述噪聲容限系數。
3.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，儲能雙向變流器k+1時刻的電壓偏差模型為：
4.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，在兩步長模型預測控制中，在第k時刻對第k+1時刻的最優移相控制量進行計算，并在第k+1時刻先更新移相控制量，再對第k+2時刻最優移相占空比進行計算，以使第k+2時刻輸出電壓達到目標參考值。
5.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，采用卡爾曼濾波對當前時刻的最優移相控制量的控制增益進行在線辨識，具體為：
6.如權利要求5所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在
7.如權利要求5所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，卡爾曼濾波算法所估計的最優控制增益，滿足第k+2時刻的輸出電壓與目標電壓值相等。
8.一種儲能雙向變流器的模型預測控制系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當計算機設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行如權利要求1至7任一項所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至7任一項所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法。
...【技術特征摘要】
1.一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，基于噪聲容限系數的儲能雙向變流器電壓偏差模型為：控制增益與移相控制量的乘積，與噪聲容限系數與儲能雙向變流器輸出電流乘積之差；其中，基于儲能雙向變流器的輸出側支撐電容和開關頻率乘積的比值確定所述噪聲容限系數。
3.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，儲能雙向變流器k+1時刻的電壓偏差模型為：
4.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，在兩步長模型預測控制中，在第k時刻對第k+1時刻的最優移相控制量進行計算，并在第k+1時刻先更新移相控制量，再對第k+2時刻最優移相占空比進行計算，以使第k+2時刻輸出電壓達到目標參考值。
5.如權利要求1所述的一種儲能雙向變流器的模型預測控制方法，其特征在于，采用卡爾曼濾波對當前時刻的最優移相控制量的控制增益進行在線辨識，具體為：
6.如權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉朝章，王繼偉，許永剛，魏峰，李中原，
申請(專利權)人：國網山東省電力公司應急管理中心，
類型：發明
國別省市：
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