Filtro de potencia activa de tres niveles basado en control predictivo del modelo
Autores: Gao, Hanying; Zhang, Weihao; Ren, Mingjie; Liu, Xiangnan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Filtro de potencia activa de tres niveles basado en control predictivo del modelo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Control predictivo de modelo
Compensación armónica
Filtro activo de potencia
Algoritmo
Juicio de sector
Simulaciones
Licencia
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Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El algoritmo de control predictivo del modelo (MPC) se utiliza en la compensación armónica del filtro activo de potencia (APF), que tiene una respuesta dinámica rápida y no requiere un modelo de modulación PWM. Sin embargo, este método tiene algunas deficiencias, como el cálculo masivo y la difícil selección de factores de peso. Para resolver estos problemas, este artículo propone un algoritmo MPC mejorado de función objetivo única basado en el juicio del sector, que solo toma la corriente de referencia y la corriente de retroalimentación como función objetivo, omite el proceso de configuración de coeficientes de peso y reduce el número de optimizaciones continuas de 27 a 7, reduciendo así el tiempo de cálculo y la complejidad del control. El control predictivo del modelo mejorado se aplica al APF. Finalmente, las simulaciones y experimentos muestran que el algoritmo MPC mejorado es preciso y eficiente.
Descripción
El algoritmo de control predictivo del modelo (MPC) se utiliza en la compensación armónica del filtro activo de potencia (APF), que tiene una respuesta dinámica rápida y no requiere un modelo de modulación PWM. Sin embargo, este método tiene algunas deficiencias, como el cálculo masivo y la difícil selección de factores de peso. Para resolver estos problemas, este artículo propone un algoritmo MPC mejorado de función objetivo única basado en el juicio del sector, que solo toma la corriente de referencia y la corriente de retroalimentación como función objetivo, omite el proceso de configuración de coeficientes de peso y reduce el número de optimizaciones continuas de 27 a 7, reduciendo así el tiempo de cálculo y la complejidad del control. El control predictivo del modelo mejorado se aplica al APF. Finalmente, las simulaciones y experimentos muestran que el algoritmo MPC mejorado es preciso y eficiente.