NPC型三电平光伏并网逆变器模型预测控制

为了提高两级式NPC型三电平光伏并网逆变器系统的动态响应、降低并网电流谐波畸变率,采用模型预测控制的理论,提出了一种改进型的可优化集模型预测控制策略。利用变步长观测法得到直流侧母线参考电压,并与boost电路输出电压(即逆变器直流侧电压Udc)可获得光伏并网的有功给定值分量idref。考虑到传统模型预测控制计算量大等问题,并建立了dq旋转坐标系下的电压参考值;同时构造出可优化的性能代价目标函数。仿真结果表明:该方法能够保证光伏并网系统可靠平稳运行;并且不仅能够快速追踪光伏阵列的最大功率点,而且具有较小的电网电压波形和三相电流总谐波失真值;同时降低了模型预测控制策略的计算量。

基于VSL-MPC的半主动悬架预瞄控制研究

车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息,然而,在电控悬架控制算法中,车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用,造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题,提出了一种变步长模型预测控制(VSL-MPC)算法。该算法根据实时车速和双目相机采集的路面信息来确定预瞄控制步长,使得纳入控制算法中的路面感知信息能够更准确地反映路面特征,有助于半主动悬架在更恰当的时刻对悬架阻尼特性进行调节,能够实现更理想的悬架决策控制。利用双目相机对真实道路开展路面信息采集,引入半主动悬架系统最优性能界限作为性能评价基准,建立4种基于模型预测控制的半主动悬架仿真模型,仿真对比结果表明,驶过连续减速带和井盖冲击等典型城市路面特征时,所提出的VSL-MPC算法控制下的簧载质量垂向加速度与最优性能界限的差距仅为0.72和2.33 dB,相比传统预瞄MPC算法的4.31和4.46 dB、传统无预瞄MPC算法的4.04和4.74 dB具有显著提升,新算法能有效提升半主动悬架的动力学性能。