LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AE...LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AET-MPC-2S)策略。首先,在模型预测控制环节中,该控制策略通过结合事件触发机制,筛选出合适的开关矢量进行两步预测;其次,AET-MPC引入自适应变量来监测系统的运行状态,对事件触发条件进行实时调节;最后,通过Matlab仿真和RT-LAB半实物平台进行验证。结果表明:AET-MPC-2S能够在实现延迟补偿的同时,减少两步预测的计算量,且不影响电流的跟踪效果,并能在运行工况发生变化后实时调节事件触发条件,使系统保持较好的稳态性能。论文研究可为降低LCL并网逆变器的开关频率以及改善系统的稳态性能提供参考。展开更多
文摘LCL并网逆变器在采用基于事件触发机制的模型预测控制时,存在数控延迟及系统稳态性能易受运行工况变化影响等问题。为此,提出一种自适应事件触发的两步模型预测控制(adaptive event-triggered model predictive control with 2 steps,AET-MPC-2S)策略。首先,在模型预测控制环节中,该控制策略通过结合事件触发机制,筛选出合适的开关矢量进行两步预测;其次,AET-MPC引入自适应变量来监测系统的运行状态,对事件触发条件进行实时调节;最后,通过Matlab仿真和RT-LAB半实物平台进行验证。结果表明:AET-MPC-2S能够在实现延迟补偿的同时,减少两步预测的计算量,且不影响电流的跟踪效果,并能在运行工况发生变化后实时调节事件触发条件,使系统保持较好的稳态性能。论文研究可为降低LCL并网逆变器的开关频率以及改善系统的稳态性能提供参考。