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三相併網逆變器的改進模型預測控制研究本項目針對傳統模型預測控制高電流紋波問題，提出了一種改進型離散空間矢量模型預測控制方法，這種控制方法不僅引入了電壓虛擬矢量，提高電壓使用率，保證了高質量輸出電流，而且使用了電壓矢量預選技術。通過與空間矢量脈寬調製理論相結合將電壓矢量劃分成六個扇區，採用模型預測控制技術判斷下一個採樣周期電壓所在扇區，將離散空間矢量模型預測過程中用到的38個電壓矢量減少到僅有11個電壓矢量。這樣既提升了併網電流質量，又不會引入大量計算。仿真結果表明，這種控制方法相對於傳統模型預測控制，電流紋波有了較大的改善並且電流跟蹤性能也得到了提升。

一、案例簡介

本項目針對傳統模型預測控制高電流紋波問題，提出了一種改進型離散空間矢量模型預測控制方法，這種控制方法不僅引入了電壓虛擬矢量，提高電壓使用率，保證了高質量輸出電流，而且使用了電壓矢量預選技術。通過與空間矢量脈寬調製理論相結合將電壓矢量劃分成六個扇區，採用模型預測控制技術判斷下一個採樣周期電壓所在扇區，將離散空間矢量模型預測過程中用到的38個電壓矢量減少到僅有11個電壓矢量。這樣既提升了併網電流質量，又不會引入大量計算。仿真結果表明，這種控制方法相對於傳統模型預測控制，電流紋波有了較大的改善並且電流跟蹤性能也得到了提升。

二、技術要點

本項目提出了一種改進型離散空間矢量模型預測控制（discrete space vector model predictive control, DSVM-MPC）方法，控制方法使用了電壓矢量預選技術。通過與空間矢量脈寬調製（space vector pulse width modulation, SVPWM）理論相結合將電壓矢量劃分成6個扇區，採用MPC技術判斷下一個採樣周期電壓所在扇區，從而將用於優化過程的候選電壓矢量從38個減少到11個。因此，這種控制方法相對於傳統模型預測控制方法，不僅計算量沒有增加多少，而且能夠大幅度降低電流THD，同時電流跟蹤性能得到了提升。

三、應用場景

模型預測控制、離散空間矢量

四、應用成效

本項目提出了一種改進型DSVM-MPC方法，介紹了傳統MPC和改進型DSVM-FCS-MPC控制原理和運算分析。詳細分析了兩種算法的電流紋波、THD、電流跟蹤水平以及計算量。相比傳統MPC，改進型DSVM-MPC具有更小的電流紋波，THD和更好的電流跟蹤能力。最後通過仿真驗證了這種控 制算法的可行性。