基于ADALINE算法的三相并网逆变器模型预测控制

作     者：高泽宇 张兴 洪剑峰 GAO Zeyu;ZHANG Xing;HONG Jianfeng

作者机构：可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学)合肥230009 

出 版 物：《电源学报》 (Journal of Power Supply)

年 卷 期：2020年第18卷第5期

页      面：125-131页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51677049) 

主　　题：并网逆变器 模型预测控制 自适应线性神经元 建模误差 参数鲁棒性 

摘      要：传统有限控制集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较少引起的预测模型参数失配问题,研究了一种基于自适应线性神经元ADALINE(adaptive linear neuron)算法的模型预测控制策略。该方案将ADALINE算法用于在线更新预测模型的计算参数,提高了预测模型的参数鲁棒性;同时对控制器延时进行了补偿,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,该方案有效减少了并网电流谐波含量,并且具有优良的瞬态性能,验证了该方案的可行性和有效性。