news 2026/2/14 4:01:01

#模型预测控制MPC仿真 基于MPC的三相T型三电平(t-type converter)逆变器...

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
#模型预测控制MPC仿真 基于MPC的三相T型三电平(t-type converter)逆变器...

#模型预测控制MPC仿真 基于MPC的三相T型三电平(t-type converter)逆变器并网仿真模型。 控制目标包括:电网电流,母线电容中性点以及共模电压(共模电流抑制)。 此外,开关信号结合了SVPWM;有入门级详解文档(费用+20)。 注: 仿真波形解读:0-0.2s(实现电网电流和电容电压平衡控制 无漏电流抑制效果 );0.2-0.5s(开启漏电流抑制 该功能的实现会导致电容电压波动增加,但依旧实现中性点平衡控制);后面的时间对电网电流进行改变,控制效果很好)。 matlab版本:2018b

玩过电力电子控制的都知道,三相T型三电平这玩意儿在并网时得同时处理好几个棘手的控制目标。最近用模型预测控制(MPC)折腾了个仿真模型,实测下来发现这货比传统PI控制有意思多了——毕竟能把多个控制目标打包处理,还能直接输出开关信号。

先看系统拓扑(图1):T型结构带来的三电平输出优势明显,但中性点电压波动和共模电压问题也够头疼。MPC的核心在于把控制目标转化为代价函数,这里用了三层加权:

% 代价函数核心代码片段 cost_terms = [lambda1 * (i_grid_error)^2, lambda2 * (v_neutral_error)^2, lambda3 * (v_cm)^2]; total_cost = sum(cost_terms) + lambda4 * switch_penalty;

lambda系列参数就是调参工程师的快乐源泉。重点在于电网电流误差项和共模电压项的权重博弈——实测发现当lambda3超过0.7时,漏电流抑制效果显著,但电容电压波动会突然放飞自我(后文波形可见)。

开关信号生成部分结合了SVPWM,这里有个骚操作:把MPC输出的电压矢量直接映射到SVPWM的扇区计算。注意2018b版本得用传统S函数实现,新版的SVPWM模块可能会报错。

% 矢量映射关键逻辑 sector = fix(3*theta/(pi/3)); % 老版本兼容写法 duty_cycles = svpwm_lookup_table(sector, V_ref);

仿真波形说人话版解读:

  • 前0.2秒:电网电流THD控制在3%以内(图2a),两个母线电容电压差稳定在±5V内(图2b)。但此时共模电压还在撒欢,漏电流跟脱缰野马似的。
  • 0.2秒拍下漏电流抑制开关:共模电压立马怂了(图3c),但电容电压波动幅度直接翻倍到±12V。不过中性点平衡控制依然坚挺,证明代价函数里的lambda2立功了。
  • 0.5秒后电流指令突变:动态响应时间约2ms(图4d),比隔壁PI控制的案例快了近一倍。这时候所有控制目标同时在线,MPC的多目标协调能力秀得飞起。

调试时掉过的坑:

  1. 采样周期别低于50us,否则2018b的求解器会抽风
  2. 代价函数里的开关惩罚项(lambda4)别超过0.3,否则会出现"开关恐惧症"
  3. 离散化模型时记得用ode23tb求解器,实测比ode45稳

这个模型的实操价值在于,它展示了如何在有限开关频率下(这里设的10kHz)实现多目标平衡。对于想入门MPC的新手,建议先关掉共模电压控制单独调试——毕竟同时处理三个控制变量容易怀疑人生。完整工程文件里还藏着个彩蛋:当电网电压跌落时自动切换控制模式,这个我们下回分解。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/3 15:55:18

CPU性能优化神器CPUDoc:让电脑运行如飞的实用指南

CPU性能优化神器CPUDoc:让电脑运行如飞的实用指南 【免费下载链接】CPUDoc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/CPUDoc 还在为电脑卡顿、游戏掉帧而烦恼吗?🤔 你的电脑可能正在浪费宝贵的CPU性能!今天要介绍的C…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/1 10:31:57

【Open-AutoGLM核心技术揭秘】:从零掌握自动化大模型调优黑科技

第一章:Open-AutoGLM核心技术揭秘架构设计理念 Open-AutoGLM 采用模块化解耦设计,将自然语言理解、任务规划、代码生成与执行反馈四大核心能力分离,通过统一的中间表示层(Intermediate Representation, IR)进行通信。该…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/11 13:00:29

掌握这7个Git命令,轻松玩转Open-AutoGLM开发者平台

第一章:掌握Git与Open-AutoGLM平台的核心价值在现代软件开发与AI模型协作流程中,版本控制与自动化工具的结合正成为提升效率的关键。Git作为分布式版本控制系统,为代码管理提供了强大的分支、提交与协作能力;而Open-AutoGLM则是一…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/8 12:14:03

Happy Island Designer:轻松打造个性化岛屿的设计利器

在岛屿设计过程中,许多创作者都面临相似的挑战:如何将脑海中的创意转化为具体的布局?如何避免反复修改带来的效率损失?Happy Island Designer正是为解决这些实际问题而生的专业工具。这款基于Web的设计平台将复杂的岛屿规划过程简…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/4 10:16:23

边界损失函数:5个技巧显著提升图像分割边缘精度

边界损失函数:5个技巧显著提升图像分割边缘精度 【免费下载链接】boundary-loss Official code for "Boundary loss for highly unbalanced segmentation", runner-up for best paper award at MIDL 2019. Extended version in MedIA, volume 67, January…

作者头像 李华