基于動態(tài)事件觸發(fā)的Vienna整流器模型預測控制

周運紅 張愛民 黃晶晶 杜羽東 張 蕾

基于動態(tài)事件觸發(fā)的Vienna整流器模型預測控制

周運紅1張愛民1黃晶晶1杜羽東1張 蕾2

（1. 西安交通大學自動化科學與工程學院 西安 710049 2. 西安工程大學電子信息學院 西安 710049）

為了解決直流充電系統(tǒng)中應用于Vienna整流器的有限控制集-模型預測控制（FCS-MPC）方法占用過多計算資源、影響系統(tǒng)性能的問題，該文提出一種結(jié)合動態(tài)事件觸發(fā)規(guī)則的模型預測控制（DET-MPC）策略。該方法實時檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)并計算狀態(tài)誤差，只有當系統(tǒng)狀態(tài)滿足事件觸發(fā)條件時，才更新系統(tǒng)采樣數(shù)據(jù)并進行下一步的模型預測控制計算，否則將保持原有開關狀態(tài)以減少計算負擔；通過在事件觸發(fā)條件中引入動態(tài)變量，使得系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化時，能快速調(diào)節(jié)事件觸發(fā)條件，以保證系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能。為了驗證所提DET-MPC方法，進行了實驗對比分析，結(jié)果表明，所提方法能在保證系統(tǒng)性能的前提下能有效減少計算負擔，降低開關損耗，提高系統(tǒng)效率，并且在各系統(tǒng)狀態(tài)變化后有較好的穩(wěn)態(tài)性能。

Vienna整流器 模型預測控制 動態(tài)事件觸發(fā) 直流充電系統(tǒng)

0 引言

直流充電系統(tǒng)肩負著電網(wǎng)與電動汽車能量傳輸?shù)墓δ?，如果控制不力易引發(fā)嚴重的電網(wǎng)諧波污染、降低電能質(zhì)量，進而影響充電設備正常工作[1-2]。三相Vienna變換器因具有高功率密度、低電流諧波畸變率、低功率開關管電壓應力、單位功率因數(shù)運行、無死區(qū)問題和高效率等優(yōu)點，可應用于電動汽車充電等場合，是一種具有廣闊應用前景的三相功率因數(shù)校正器[3-6]。

隨著Vienna整流器相關研究的不斷深入，控制方法由常規(guī)線性控制擴展到非線性控制中[7-9]。有限控制集模型預測控制（Finite Control Set-Model Predictive Control, FCS-MPC）根據(jù)電力電子變換器系統(tǒng)的離散模型，考慮各種非線性約束條件，將可能輸出的電壓矢量作為控制集，在有限時間段內(nèi)完成尋優(yōu)算法，F(xiàn)CS-MPC流程直觀、動態(tài)響應速度快，可實現(xiàn)非線性和約束條件下的控制，廣泛應用于Vienna整流器的控制中[10-14]。在每個控制周期內(nèi)都處理一次FCS-MPC的在線優(yōu)化問題將占用過多的計算資源，可能使得系統(tǒng)處于高負荷工作狀態(tài)，容易引起系統(tǒng)性能下降等問題，嚴重阻礙了FCS-MPC在電力電子變換器中的應用[15]。在整個FCS-MPC計算過程中，一些優(yōu)化計算是完全沒必要的。例如，在相鄰控制周期內(nèi)計算得到相同開關狀態(tài)，一方面，開關管不進行新的動作，但卻要進行一次模型預測控制計算；另一方面，為了獲得較好的輸入電流品質(zhì)，又往往需要較高的采樣及控制頻率，這就更進一步加大了系統(tǒng)控制器的計算負擔[16-18]。

文獻[19]提出一種改進的模型預測算法以減少每個控制周期中電壓預測的計算次數(shù)，通過判斷參考電壓矢量在扇區(qū)的位置再計算選擇最優(yōu)電壓矢量，避免了多次的模型預測計算。文獻[20]通過預定義的約束條件來減少可用的開關狀態(tài)，進而降低計算資源消耗。文獻[21]引入擴展狀態(tài)觀測器來估算負載電流，并通過混合PI與MPC算法，以減少計算負擔。文獻[22]通過在代價函數(shù)中引入中點電位信息，提前選擇開關矢量減少有限控制集后再進行模型預測控制計算，以減少計算負擔。

以上方法通過縮小有限控制集來降低模型預測控制計算的次數(shù)，進而達到減少計算負擔的目的，但在相鄰控制周期仍會產(chǎn)生相同的控制動作。事件觸發(fā)控制是一種能有效降低冗余操作的優(yōu)化策 略[23-24]。文獻[25-26]提出一種將事件觸發(fā)控制與模型預測控制（Static Event Triggered-Model Predictive Control, SET-MPC）相結(jié)合的控制算法，通過檢測直流電壓差值以判斷系統(tǒng)是否滿足事件觸發(fā)條件，當系統(tǒng)滿足觸發(fā)條件時才進行模型預測計算，不然則保持上一個時刻的開關狀態(tài)，有效地減少了計算負擔和開關損耗。但在系統(tǒng)狀態(tài)受到干擾或狀態(tài)切換時，原有靜態(tài)事件觸發(fā)條件不一定適用新的系統(tǒng)狀態(tài)，往往會影響系統(tǒng)性能[27-28]。

因此本文提出一種應用于Vienna整流器的動態(tài)事件觸發(fā)模型預測控制（Dynamic Event Triggered- Model Predictive Control, DET-MPC）策略，在保證系統(tǒng)性能的前提下減少不必要的計算損耗。DET- MPC通過系統(tǒng)狀態(tài)設計動態(tài)事件觸發(fā)條件，只有滿足觸發(fā)條件，才進行下一步的模型預測控制，否則保持上一個時刻的開關狀態(tài)以減少計算損耗。在事件觸發(fā)條件中引入動態(tài)調(diào)節(jié)參數(shù)，該參數(shù)能根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)實時調(diào)節(jié)事件觸發(fā)閾值，使得系統(tǒng)面對突發(fā)擾動如負載變化、系統(tǒng)參數(shù)變化等能引起系統(tǒng)狀態(tài)改變的擾動時，事件觸發(fā)條件更加靈活，優(yōu)化系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能，提升輸入電流品質(zhì)。本文給出了DET- MPC的事件觸發(fā)條件設計及實現(xiàn)方法，通過實驗對比了FCS-MPC、SET-MPC和所提DET-MPC方法的穩(wěn)態(tài)特性，實驗結(jié)果驗證了所提方法的正確性和有效性。

1 Vienna整流器離散模型

采用三相Vienna整流器的直流充電系統(tǒng)如圖1所示。通過Vienna整流器將三相交流電轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定的直流電供給后方設備。

為了更好地說明本文所提DET-MPC方法，先簡要介紹應用于Vienna整流器系統(tǒng)的FCS-MPC控制算法。Vienna整流器電路結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 Vienna整流器電路結(jié)構(gòu)

為了預測下一個控制時刻的輸入電流，通過前向歐拉法將模型離散化，可得到

2 事件觸發(fā)條件推導

傳統(tǒng)的FCS-MPC需要遍歷所有可能的開關狀態(tài)并通過模型預測算法計算得到預測電流，再經(jīng)過代價函數(shù)比較后獲得最優(yōu)的開關狀態(tài)。特別是當開關狀態(tài)數(shù)量過多時，傳統(tǒng)的FCS-MPC計算量將極大地增加系統(tǒng)的計算負擔。因此本文提出了基于動態(tài)事件觸發(fā)的模型預測控制（DET-MPC），一方面根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)信息設置事件觸發(fā)條件，只有滿足條件才進行后續(xù)的模型預測控制計算，減少無效的計算負擔；另一方面引入動態(tài)參數(shù)，根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)反饋以調(diào)節(jié)事件觸發(fā)條件，提高系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能。在直流充電系統(tǒng)中，本文所提DET-MPC控制器總體結(jié)構(gòu)如圖3所示。可以看到，只有滿足事件觸發(fā)條件，系統(tǒng)才進行下一步的模型預測控制計算。

圖3 DET-MPC控制器結(jié)構(gòu)

2.1 事件觸發(fā)控制

2.2 觸發(fā)條件推導

為了推導觸發(fā)條件，將式（2）重寫為

其中

定義狀態(tài)誤差為

根據(jù)文獻[29-30]得到，如果閉環(huán)系統(tǒng)是輸入到狀態(tài)穩(wěn)定的，那么存在一個連續(xù)可微的函數(shù)，滿足

那么根據(jù)文獻[23]所提出的SET-MPC靜態(tài)事件觸發(fā)條件可以設置為

將不等式（10）代入不等式（9），得到

2.3 動態(tài)變量引入

將式（12）代入得到

2.4 系統(tǒng)穩(wěn)定性證明

為了證明系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性，考慮以下的Lyapunov函數(shù)

代入式（9）、式（12）后得到

基于動態(tài)事件觸發(fā)的Vienna變換器模型預測控制策略的完整控制系統(tǒng)流程如圖4所示。

圖4 基于DET-MPC的Vienna控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3 實驗結(jié)果

為了驗證所提DET-MPC算法的正確性，搭建了三相三電平Vienna整流器實驗平臺，如圖5所示?？刂瞥绦蛴蒆IL typhoon系統(tǒng)實現(xiàn)，該系統(tǒng)控制器計算頻率設置為20kHz，三相公共電源由變壓器接入實驗電路。示波器1號為Tek-DPO2024，示波器2號為Agilent-MSO7052A。三相Vienna整流器主電路參數(shù)見表1。

3.1 控制參數(shù)影響

圖5 三相Vienna整流器實驗平臺

表1 實驗參數(shù)

Tab.1 Experimental parameters

圖6 l 與s 對Vienna整流器系統(tǒng)性能的影響結(jié)果

3.2 系統(tǒng)性能驗證

為了更好地對比DET-MPC的性能，實驗結(jié)果除了對比傳統(tǒng)的FCS-MPC，還與文獻[27]中的靜態(tài)事件觸發(fā)模型預測控制策略SET-MPC進行了對比。

圖7 DET-MPC的啟動過程

圖8 FCS-MPC目標改變的實驗結(jié)果

圖9 FCS-MPC目標改變前的電流諧波含量

圖10 FCS-MPC目標改變后的電流諧波含量

圖11 SET-MPC目標改變的實驗結(jié)果

圖12 SET-MPC目標改變前的電流諧波含量

圖13 SET-MPC目標改變后的電流諧波含量

圖14 DET-MPC目標改變的實驗結(jié)果

圖15 DET-MPC目標改變前的電流諧波含量

圖16 DET-MPC目標改變后的電流諧波含量

3.3 事件觸發(fā)結(jié)果

圖17 FCS-MPC事件觸發(fā)結(jié)果

圖18 SET-MPC事件觸發(fā)結(jié)果

圖19 DET-MPC事件觸發(fā)結(jié)果

3.4 結(jié)果對比

三種模型控制算法的性能對比見表2。

表2 控制算法性能對比

Tab.2 Performance comparison of algorithms

從實驗結(jié)果可知，在系統(tǒng)設定直流電壓為700V時，三種控制算法性能相近，但SET-MPC和DET- MPC在模型計算次數(shù)以及開關次數(shù)方面明顯少于傳統(tǒng)的FCS-MPC，而在系統(tǒng)直流設定電壓從700V切換到800V后，DET-MPC能有效地調(diào)節(jié)觸發(fā)條件閾值，使得系統(tǒng)性能更接近于傳統(tǒng)FCS-MPC的性能，相比于SET-MPC其電流THD更小，說明DET- MPC在系統(tǒng)狀態(tài)切換后的事件觸發(fā)條件更能保證系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能。

4 結(jié)論

本文提出了一種應用于Vienna整流器的動態(tài)事件觸發(fā)模型預測控制策略，通過事件觸發(fā)控制減少傳統(tǒng)模型預測控制對計算資源的過度占用，只有當系統(tǒng)狀態(tài)滿足事件觸發(fā)條件時，才進行后續(xù)的模型預測計算，否則將保持之前時刻的開關輸出狀態(tài)，減少開關損耗；而在事件觸發(fā)條件中引入動態(tài)變量，當系統(tǒng)遭遇擾動而引起系統(tǒng)狀態(tài)變化時，動態(tài)事件觸發(fā)條件能根據(jù)新的系統(tǒng)狀態(tài)及時調(diào)整，相較于靜止事件觸發(fā)模型預測控制能在各系統(tǒng)狀態(tài)下提供更好的系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能。實驗結(jié)果表明，所提DET-MPC在減少計算負擔以及開關損耗的同時仍能保證滿意的系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)控制性能。

[1] Ding Wenlong, Zhang Chenghui, Gao Feng, et al. A zero-sequence component injection modulation with compensation for current harmonic mitigation of Vienna rectifier[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2019, 34(1): 801-814.

[2] 李春杰, 黃文新, 卜飛飛, 等. 電動汽車充電與驅(qū)動集成化拓撲[J]. 電工技術學報, 2017, 32(12): 138-145.

Li Chunjie, Huang Wenxin, Bu Feifei, et al. The integrated topology of charging and drive for electric vehicles[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(12): 138-145.

[3] Zhu Wenjie, Chen Changsong, Duan Shanxu, et al. Carrier-based discontinuous PWM method with varying clamped area for Vienna rectifier[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(9): 7177-7188.

[4] 常偉, 王久和, 陳啟麗. 基于NSGA-Ⅱ算法Vienna整流器多目標優(yōu)化[J]. 中國電機工程學報, 2016, 36(增刊1): 179-185.

Chang Wei, Wang Jiuhe, Chen Qili. Multi-objective optimization of Vienna rectifier based on NSGA-Ⅱ algorithm[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(S1): 179-185.

[5] 鄒宇航, 張犁, 趙瑞, 等. 三相Vienna整流器的不連續(xù)空間矢量脈寬調(diào)制及電壓諧波分析方法[J]. 中國電機工程學報, 2020, 40(24): 8123-8130.

Zou Yuhang, Zhang Li, Zhao Rui, et al. Dis- continuous pulse width modulation and voltage harmonic analysis method for three-phase Vienna- type rectifiers[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(24): 8123-8130.

[6] Khaligh A, Dusmez S. Comprehensive topological analysis of conductive and inductive charging solutions for plug-in electric vehicles[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2012, 61(8): 3475-3489.

[7] 朱文杰, 陳昌松, 段善旭. 一種基于離散空間矢量調(diào)制的Vienna整流器模型預測控制方法[J]. 中國電機工程學報, 2019, 39(20): 6008-6016.

Zhu Wenjie, Chen Changsong, Duan Shanxu. A model predictive control method with discrete space vector modulation of Vienna rectifier[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(20): 6008-6016.

[8] 年珩, 葉余樺. 三端口隔離雙向DC-DC變換器模型預測控制技術[J]. 電工技術學報, 2020, 35(16): 3478-3488.

Nian Heng, Ye Yuhua. Model predictive control of three-port isolated bidirectional DC-DC converter[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(16): 3478-3488.

[9] 黨超亮, 同向前, 黃晶晶, 等. 基于降階模型的三相Vienna整流器交流級聯(lián)穩(wěn)定性分析[J]. 電力自動化設備, 2018, 38(10): 133-139.

Dang Chaoliang, Tong Xiangqian, Huang Jingjing, et al. Stability analysis of three-phase Vienna rectifier AC cascade system based on reduced order model[J]. Electric Power Automation Equipment, 2018, 38(10): 133-139.

[10] 柳志飛, 杜貴平, 杜發(fā)達. 有限集模型預測控制在電力電子系統(tǒng)中的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 電工技術學報, 2017, 32(22): 58-69.

Liu Zhifei, Du Guiping, Du Fada. Research status and development trend of finite control set model predictive control in power electronics[J]. Transa- ctions of China Electrotechnical Society, 2017, 32(22): 58-69.

[11] Rodriguez J, Kazmierkowski M P, Espinoza J R, et al. State of the art of finite control set model predictive control in power electronics[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2013, 9(2): 1003-1016.

[12] 王禎, 尹項根, 陳玉, 等. 基于連續(xù)控制集模型預測控制的MMC橋臂電流控制策略[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(10): 85-91.

Wang Zhen, Yin Xianggen, Chen Yu, et al. Arm current control strategy of modular multilevel converter based on continuous control set model predictive control[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(10): 85-91.

[13] Kouro S, Cortes P, Vargas R, et al. Model predictive control-a simple and powerful method to control power converters[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2009, 56(6): 1826-1838.

[14] 楊興武, 徐依明, 楊帆, 等. 模塊化多電平換流器有限狀態(tài)分層模型預測控制方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(15): 148-155.

Yang Xingwu, Xu Yiming, Yang Fan, et al. Hierarchical model predictive control method based on finite state for modular multilevel converter[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(15): 148-155.

[15] Liu Xing, Qiu Lin, Fang Youtong, et al. Finite- level-state model predictive control for sensorless three-phase four-arm modular multilevel converter[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, 35(5): 4462-4466.

[16] Huang Jingjing, Yang Bo, Guo Fanghong, et al. Priority sorting approach for modular multilevel converter based on simplified model predictive control[J]. IEEE Transaction on Industrial Electronics, 2018, 65(6): 4819-4830.

[17] 鄒甲, 王聰, 程紅, 等. 三相線電壓級聯(lián)VIENNA變換器調(diào)制及直流側(cè)電壓控制[J]. 電工技術學報, 2018, 33(16): 3835-3844.

Zou Jia, Wang Cong, Cheng Hong, et al. Research on modulation strategy and balance control for DC-Link voltages in triple line-voltage vascaded VIENNA converter[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(16): 3835-3844.

[18] 朱文杰, 陳昌松, 段善旭. 一種改善Vienna整流器輸入電流品質(zhì)的載波鉗位調(diào)制方法[J]. 電工技術學報, 2019, 34(8): 1677-1688.

Zhu Wenjie, Chen Changsong, Duan Shanxu. A carrier-based modulation method with clamped area for input current performance of Vienna rectifier[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(8): 1677-1688.

[19] 張永昌, 楊海濤, 魏香龍. 基于快速矢量選擇的永磁同步電機模型預測控制[J]. 電工技術學報, 2016, 31(6): 66-73.

Zhang Yongchang, Yang Haitao, Wei Xianglong. Model predictive control of permanent magnet synchronous motors based on fast vector selection[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(6): 66-73.

[20] Duran M J, Prieto J, Barrero F, et al. Predictive current control of dual three-phase drives using restrained search techniques[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2011, 58(8): 3253-3263.

[21] Li Xing, Sun Yao, Wang Hui, et al. A hybrid control scheme for three-phase Vienna rectifiers[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2018, 33(1): 629- 640.

[22] Lee J S, Lee K B. Predictive control of Vienna rectifiers for PMSG systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(4): 2580-2591.

[23] Tabuada P. Event-triggered real-time scheduling of stabilizing control tasks[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2007, 52(9): 1680-1685.

[24] 郭偉, 趙洪山. 基于事件觸發(fā)機制的直流微電網(wǎng)多混合儲能系統(tǒng)分層協(xié)調(diào)控制方法[J]. 電工技術學報, 2020, 35(5): 1140-1151.

Guo Wei, Zhao Hongshan. Coordinated control method of multiple hybrid energy storage system in DC microgrid based on event-triggered mechanism[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(5): 1140-1151.

[25] Wang Benfei, Huang Jingjing, Wen Changyun, et al. Event-triggered model predictive control for power converters[J]. IEEE Transactions on Industrial Elec- tronic, 2021, 68(1): 715-720.

[26] Gao Yongfeng, Wang Rui, Wen Changyun, et al. Digital event-based control for nonlinear systems without the limit of ISS[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems: Express Briefs, 2017, 64(7): 807-811.

[27] Ge Xiaohua, Han Qinglong, Wang Zidong. A dynamic event-triggered transmission scheme for distributed set-membership estimation over wireless sensor net- works[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(1): 171-183.

[28] Romain P, Paulo T, Dragan N, et al. A framework for the event-triggered stabilization of nonlinear systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, 60(4): 982-996.

[29] Li Qi, Shen Bo, Wang Zidong, et al. Synchronization control for a class of discrete time-delay complex dynamical networks: a dynamic event-triggered approach[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(5): 1979-1986.

[30] Antoine G. Dynamic triggering mechanisms for event-triggered control[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, 60(7): 1992-1997.

Dynamic Event-Triggered Model Predictive Control for Vienna Rectifier

11112

（1. School of Automation Science and Engineering Xi’an Jiaotong University Xi’an 710049 China 2. School of Electronic Information Xi’an Polytechnic University Xi’an 710049 China）

A dynamic event-triggered model predictive control (DET-MPC) strategy is proposed for the Vienna rectifier in the DC charging system. In the proposed method, the MPC scheme is carried out only when the event-triggered condition of the system is met. Otherwise, the switch state signal is held to reduce the calculation burden. Meanwhile, a dynamic function is introduced into the event-triggered condition to guarantee the steady-state performance of the system. Compared with the conventional finite control set model predictive control, the DET-MPC has advantages of less computational burden and less switching losses, while ensuring satisfactory regulation performance. The experimental results in the three-phase Vienna rectifier from the comparison with FCS-MPC demonstrate the effectiveness of the proposed DET-MPC method.

Vienna rectifier, model predictive control, dynamic event-triggered, DC charge system

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.210420

TM461

周運紅 男，1994年生，博士研究生，研究方向為大功率機車充電系統(tǒng)中高性能Vienna整流器關鍵控制方法。E-mail: zhouyunhong1234yy@126.com

張愛民 女，1962年生，教授，主要研究方向為新能源控制技術、網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)、自適應魯棒控制理論及其在柔性輸配電系統(tǒng)中的應用。E-mail: zhangam@mail.xjtu.edu.cn（通信作者）

2021-03-28

2021-07-21

國家重點研發(fā)計劃（2016YFF0201205）、四川省科技計劃（2021YJ0490）和陜西省技術創(chuàng)新引導計劃（2020TG-011）資助項目。

（編輯 陳 誠）