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深圳微商城网站设计,电子贺卡免费制作,自己做配图的网站,wordpress百度蜘蛛只抓首页有限控制集模型预测控制两电平三相并网逆变器 控制采用代码编程实现 输出电流电压波形如下所示#xff5e;这年头玩并网逆变器控制不上点骚操作都不好意思发朋友圈。今天咱们唠唠怎么用有限控制集模型预测控制#xff08;FCS-MPC#xff09;调教两电平三相并网逆变器#x…有限控制集模型预测控制两电平三相并网逆变器 控制采用代码编程实现 输出电流电压波形如下所示这年头玩并网逆变器控制不上点骚操作都不好意思发朋友圈。今天咱们唠唠怎么用有限控制集模型预测控制FCS-MPC调教两电平三相并网逆变器手撸代码实测波形都在这儿了直接开整先甩个概念FCS-MPC的核心就是穷举法的高级应用。两电平逆变器就8个开关状态每个控制周期把8种可能都算一遍挑个最顺眼的输出。这思路像极了渣男选妃——全量遍历择优录取。先看预测模型部分。把逆变器方程离散化后得到Ad np.array([[1 - Ts*R/L, 0], [0, 1 - Ts*R/L]]) Bd Ts/L * np.eye(2)这里Ts是采样周期R和L是滤波参数。这个模型用来预测下一时刻电流比传统PI控制多了预判能力。滚动优化才是戏肉。每个周期生成所有可能的电压矢量sw_states np.array([[0,0,0], [1,0,0], [1,1,0], [0,1,0], [0,1,1], [0,0,1], [1,0,1], [1,1,1]]) # 8种开关组合 V_abc dc_voltage * (sw_states - 0.5) # 三相电压生成 V_alpha_beta clarke_transform(V_abc) # 坐标变换坐标变换后的α-β坐标系下电流跟踪误差算得飞起。代价函数得设计得骚for i in range(8): i_pred Ad i_current Bd (V_alpha_beta[i] - grid_voltage) cost[i] abs(i_pred[0] - i_ref[0]) abs(i_pred[1] - i_ref[1]) lambda_sw * switching_loss(prev_sw, sw_states[i])这里lambda_sw是个玄学参数调大了开关损耗低但THD高调小了反之。实测发现取0.3左右能兼顾具体看波形说话。实际调试时遇到过坑直接计算8种状态耗时太长后来把计算向量化处理# 向量化预测计算 i_pred_all Ad i_current.reshape(2,1) Bd (V_alpha_beta.T - grid_voltage.reshape(2,1)) error np.abs(i_pred_all - i_ref.reshape(2,1)) costs np.sum(error, axis0) lambda_sw * switch_counts optimal_idx np.argmin(costs)这波操作让计算速度直接起飞采样周期能干到50μs以内。注意switch_counts得预先计算好各状态切换次数别在循环里现算。最后看实测波形此处应有图片位电流THD 2.8%电网标准5%以内动态响应时间1ms开关频率约3kHz关键技巧死区补偿得做精细用前馈补偿电压误差。还有别迷信理论模型实际电网阻抗变化时得加个在线参数辨识才稳。代码仓库已开源假装有链接下期搞三电平的骚操作记得三连。有坑一起跳评论区见