Nghiên cứu điều khiển dự báo cho bộ nghịch lưu đa mức (ĐHBK Hà Nội)

Điều khiển dự báo bộ nghịch lưu đa mức: Tìm hiểu phương pháp điều khiển tiên tiến giúp tối ưu hiệu suất, giảm sóng hài và nâng cao chất lượng điện năng.

Chuyên ngành

Khoa Học Điều Khiển Và Tự Động Hóa

Tác giả

Hoàng Thành Nam

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2018

45
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN FCS-MPC CHO BỘ NGHỊCH LƯU ĐA MỨC CHB

1.1. Bộ nghịch lưu ba pha CHB đa mức

1.1.1. Cấu trúc của bộ nghịch lưu ba pha CHB đa mức

1.1.2. Mô hình hóa bộ nghịch lưu ba pha CHB đa mức

1.2. Chiến lược điều khiển FCS-MPC

2. CHƯƠNG 2: FCS-MPC CHO BỘ NGHỊCH LƯU BA PHA CHB NỐI LƯỚI

2.1. Xây dựng thuật toán FCS-MPC nối lưới

2.1.1. Điều khiển dòng điện dự báo mô hình thời gian rời rạc

2.1.2. Tối ưu hóa hàm mục tiêu và lựa chọn trạng thái vector

2.1.3. Tập hợp các vector trạng thái liền kề

2.2. Tạo dòng điện đặt

3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN DÒNG ĐIỆN DỰA TRÊN FCS-MPC CHO ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ

3.1. Mô hình toán học của động cơ không đồng bộ

3.2. Xây dựng thuật toán FCS-MPC cho động cơ không đồng bộ

3.2.1. Ước lượng tín hiệu yêu cầu

3.2.2. Dòng điện dự báo mô hình thời gian rời rạc

3.2.3. Tối ưu hóa hàm mục tiêu và lựa chọn trạng thái vector

4. CHƯƠNG 4: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Phụ lục A: Chi tiết mô phỏng FCS-MPC cho hệ thống nối lưới

Hàm thuật toán MPC

Phụ lục B: Chi tiết mô phỏng FCS-MPC cho động cơ không đồng bộ

Hàm thuật toán MPC

Phụ lục C: Danh mục các công trình công bố

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Dự Báo Cho Bộ Nghịch Lưu Đa Mức

Bộ nghịch lưu đa mức (MLI) ngày càng được ứng dụng rộng rãi nhờ khả năng tạo ra điện áp đầu ra với chất lượng cao hơn và giảm thiểu phân tích hài bậc cao (THD). Các loại MLI phổ biến bao gồm bộ nghịch lưu diode-clamped (NPC), flying capacitor (FC), modular multilevel converters (MMC) và bộ nghịch lưu đa mức cascaded H-bridge. Trong đó, bộ nghịch lưu đa mức cascaded H-bridge được đánh giá cao về tính đơn giản và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, việc điều khiển MLI, đặc biệt là khi số lượng module tăng lên, trở thành một thách thức lớn. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường phức tạp khi áp dụng cho MLI với nhiều mức điện áp. Phương pháp điều khiển dự đoán mô hình (MPC), đặc biệt là Finite Control Set MPC (FCS-MPC), nổi lên như một giải pháp tiềm năng, cho phép xây dựng hệ thống điều khiển đơn giản hơn, không cần khâu điều chế PWM và có thể ứng dụng thực tế. FCS-MPC dựa trên việc tối ưu hóa hàm mục tiêu (cost function) trong không gian hữu hạn các trạng thái làm việc, giúp đơn giản hóa thuật toán và dễ dàng triển khai trên hệ thống điều khiển nhúng. Theo tài liệu, FCS-MPC có thể giảm độ phức tạp của mạch vòng điều khiển so với các phương pháp truyền thống (Hoàng Thành Nam, 2018). Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng trong các hệ thống đòi hỏi hiệu suất cao và độ tin cậy. Ứng dụng của MLI bao gồm năng lượng tái tạo, truyền tải điện cao áp một chiều (HVDC), và truyền động động cơ.

1.1. Các loại bộ nghịch lưu đa mức Ưu và nhược điểm

Bộ nghịch lưu diode-clamped (NPC) có ưu điểm là sử dụng ít linh kiện, nhưng cân bằng điện áp trên các tụ điện gặp nhiều khó khăn. Bộ nghịch lưu flying capacitor (FC) cho phép cân bằng điện áp linh hoạt hơn, nhưng đòi hỏi số lượng tụ điện lớn, làm tăng kích thước và chi phí. Bộ nghịch lưu modular multilevel converters (MMC) có cấu trúc module hóa, dễ dàng mở rộng số mức điện áp, nhưng đòi hỏi hệ thống điều khiển phức tạp. Bộ nghịch lưu đa mức cascaded H-bridge không yêu cầu diode hoặc tụ điện để kẹp điện áp, giúp giảm thiểu tổn thất và đơn giản hóa cấu trúc. Tuy nhiên, nhược điểm chính là cần nguồn DC riêng biệt cho mỗi module, điều này có thể gây khó khăn trong một số ứng dụng. "Công nghệ CHB là một trong những phương pháp nổi tiếng, có lợi và cơ bản nhất." (Hoàng Thành Nam, 2018) Theo tài liệu, cấu trúc CHB dễ dàng được sử dụng với thuật toán điều khiển dự báo (Hoàng Thành Nam, 2018).

1.2. Ứng dụng của bộ nghịch lưu đa mức trong thực tế

Bộ nghịch lưu đa mức được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp, bao gồm truyền động động cơ AC, kết nối lưới điện cho các nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời và điện gió, và bù công suất phản kháng. Trong các ứng dụng truyền động động cơ, MLI giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu rung động. Trong các ứng dụng kết nối lưới điện, MLI giúp giảm thiểu sóng hài và cải thiện chất lượng điện năng. Ngoài ra, MLI còn được sử dụng trong các hệ thống truyền tải điện cao áp một chiều (HVDC) và các hệ thống điện thông minh. Việc sử dụng điều khiển tối ưu cho phép bộ nghịch lưu đa mức đạt được hiệu quả cao nhất trong các ứng dụng khác nhau.

II. Thách Thức và Giải Pháp Điều Khiển Bộ Nghịch Lưu Đa Mức

Việc điều khiển bộ nghịch lưu đa mức đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt là khi số lượng mức điện áp tăng lên. Các phương pháp điều khiển truyền thống, như điều chế độ rộng xung (PWM) và điều chế vector không gian (SVM), trở nên phức tạp và khó tối ưu hóa khi áp dụng cho MLI với nhiều mức điện áp. Một trong những thách thức lớn là duy trì sự cân bằng điện áp trên các tụ điện trong bộ nghịch lưu FC và NPC. Ngoài ra, việc giảm thiểu sóng hài và cải thiện hiệu suất cũng là những mục tiêu quan trọng trong điều khiển MLI. Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều phương pháp điều khiển tiên tiến, bao gồm điều khiển dự đoán mô hình (MPC), điều khiển thích nghi và điều khiển mạnh mẽ. MPC cho phép dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và tối ưu hóa các thông số điều khiển để đạt được hiệu suất cao nhất. "Bằng các cấu trúc điều khiển thông thường thì các mạch vòng điều khiển sẽ rất phức tạp." (Hoàng Thành Nam, 2018). Điều này làm nổi bật sự cần thiết của các giải pháp điều khiển hiệu quả hơn như điều khiển dự báo.

2.1. Các vấn đề liên quan đến sóng hài và hiệu suất

Sóng hài là một vấn đề nghiêm trọng trong các hệ thống điện, gây ra nhiều tác động tiêu cực, bao gồm tăng tổn thất năng lượng, giảm tuổi thọ thiết bị và nhiễu loạn các thiết bị điện tử khác. Trong bộ nghịch lưu đa mức, sóng hài phát sinh từ quá trình chuyển mạch của các van bán dẫn. Để giảm thiểu sóng hài, cần sử dụng các phương pháp điều khiển tiên tiến và các bộ lọc đầu ra. Hiệu suất là một yếu tố quan trọng khác cần xem xét trong thiết kế và điều khiển MLI. Tổn thất năng lượng trong MLI chủ yếu do tổn thất chuyển mạch và tổn thất dẫn của các van bán dẫn. Để cải thiện hiệu suất, cần sử dụng các van bán dẫn có tổn thất thấp và tối ưu hóa các thông số điều khiển. Phân tích THD là cần thiết để đánh giá chất lượng điện năng của bộ nghịch lưu.

2.2. Cân bằng điện áp trong bộ nghịch lưu đa mức flying capacitor

Trong bộ nghịch lưu đa mức flying capacitor (FC), việc duy trì sự cân bằng điện áp trên các tụ điện là một thách thức lớn. Nếu điện áp trên các tụ điện không được cân bằng, điện áp đầu ra có thể bị méo và hiệu suất của hệ thống giảm xuống. Để giải quyết vấn đề này, cần sử dụng các phương pháp điều khiển cân bằng điện áp. Các phương pháp điều khiển cân bằng điện áp phổ biến bao gồm điều khiển dư thừa, điều khiển vector không gian và điều khiển dự đoán mô hình. Trong phương pháp điều khiển dư thừa, các trạng thái chuyển mạch dư thừa được sử dụng để điều chỉnh điện áp trên các tụ điện. Trong phương pháp điều khiển vector không gian, các vector điện áp được chọn sao cho điện áp trên các tụ điện được cân bằng. Điều khiển dự đoán mô hình (MPC) cho phép dự đoán điện áp trên các tụ điện trong tương lai và điều chỉnh các thông số điều khiển để đảm bảo sự cân bằng điện áp.

III. Giải Pháp Điều Khiển Dự Báo Mô Hình MPC Cho MLI

Điều khiển dự đoán mô hình (MPC) là một phương pháp điều khiển tiên tiến, cho phép dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và tối ưu hóa các thông số điều khiển để đạt được hiệu suất cao nhất. Trong điều khiển MLI, MPC có thể được sử dụng để giảm thiểu sóng hài, cải thiện hiệu suất và duy trì sự cân bằng điện áp trên các tụ điện. MPC dựa trên việc sử dụng một mô hình toán học của hệ thống để dự đoán hành vi của nó trong tương lai. Mô hình này có thể là một mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến, tùy thuộc vào độ phức tạp của hệ thống. MPC cũng yêu cầu một hàm mục tiêu (cost function) để đánh giá hiệu suất của hệ thống. Hàm mục tiêu này có thể bao gồm các yếu tố như sóng hài, hiệu suất và sự cân bằng điện áp. FCS-MPC là một nhánh của MPC, phù hợp với hệ thống có số lượng trạng thái hữu hạn.

3.1. Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự đoán mô hình

Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự đoán mô hình (MPC) bao gồm ba bước chính: dự đoán, tối ưu hóa và áp dụng. Trong bước dự đoán, mô hình toán học của hệ thống được sử dụng để dự đoán hành vi của nó trong một khoảng thời gian nhất định trong tương lai. Trong bước tối ưu hóa, các thông số điều khiển được điều chỉnh sao cho hàm mục tiêu được tối ưu hóa. Trong bước áp dụng, các thông số điều khiển tối ưu được áp dụng cho hệ thống. MPC được thực hiện lặp đi lặp lại trong mỗi chu kỳ điều khiển. "MPC is understood as a wide class of controller, the main characteristic is the use of the model of the system for the prediction of the future behavior of the controlled variables over a predictive horizon, n-steps." (Hoàng Thành Nam, 2018). Điều này nhấn mạnh khả năng dự đoán của MPC để đưa ra quyết định điều khiển.

3.2. Hàm mục tiêu Cost function trong điều khiển MPC cho MLI

Hàm mục tiêu (cost function) là một yếu tố quan trọng trong điều khiển dự đoán mô hình (MPC). Hàm mục tiêu này được sử dụng để đánh giá hiệu suất của hệ thống và điều chỉnh các thông số điều khiển sao cho hiệu suất được tối ưu hóa. Trong điều khiển MLI, hàm mục tiêu có thể bao gồm các yếu tố như sóng hài, hiệu suất và sự cân bằng điện áp. Ví dụ, hàm mục tiêu có thể được thiết kế để giảm thiểu tổng độ méo hài (THD) của điện áp đầu ra, tối đa hóa hiệu suất của hệ thống và duy trì sự cân bằng điện áp trên các tụ điện. Việc lựa chọn hàm mục tiêu phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất trong điều khiển MLI.

IV. Điều Khiển MPC Hữu Hạn Trạng Thái FCS MPC Cho MLI

Finite Control Set MPC (FCS-MPC) là một biến thể của điều khiển dự đoán mô hình (MPC), phù hợp với các hệ thống có số lượng trạng thái điều khiển hữu hạn, chẳng hạn như bộ nghịch lưu đa mức. Trong FCS-MPC, thuật toán sẽ duyệt qua tất cả các trạng thái điều khiển có thể và chọn trạng thái tối ưu hóa hàm mục tiêu. FCS-MPC có ưu điểm là đơn giản, dễ triển khai và không cần bộ điều chế PWM. Tuy nhiên, nhược điểm của FCS-MPC là tần số chuyển mạch không cố định và có thể gây ra sóng hài cao.

4.1. Ưu điểm và nhược điểm của FCS MPC

Ưu điểm chính của FCS-MPC là tính đơn giản và dễ triển khai. FCS-MPC không yêu cầu bộ điều chế PWM, giúp giảm thiểu độ phức tạp của hệ thống điều khiển. Ngoài ra, FCS-MPC có thể được sử dụng để điều khiển nhiều mục tiêu cùng một lúc, chẳng hạn như giảm thiểu sóng hài, cải thiện hiệu suất và duy trì sự cân bằng điện áp. Nhược điểm chính của FCS-MPC là tần số chuyển mạch không cố định và có thể gây ra sóng hài cao. Để giảm thiểu sóng hài, cần sử dụng các kỹ thuật điều khiển tiên tiến và các bộ lọc đầu ra.

4.2. Giảm thiểu tính toán trong FCS MPC bằng SAVS

Để giảm thiểu gánh nặng tính toán trong FCS-MPC, có thể sử dụng phương pháp Subset of Adjacent Vector State (SAVS). SAVS chỉ xem xét một tập hợp con các trạng thái điều khiển gần với trạng thái hiện tại, giúp giảm thiểu số lượng tính toán cần thiết để tối ưu hóa hàm mục tiêu. Theo tài liệu, "The subset of adjacent vector state (SAVS) method is proposed to reduce computational when optimizing cost function." (Hoàng Thành Nam, 2018) Việc sử dụng SAVS có thể giảm đáng kể thời gian tính toán và cho phép FCS-MPC được triển khai trên các hệ thống có giới hạn về tài nguyên tính toán.

V. Ứng Dụng FCS MPC cho Điều Khiển Bộ Nghịch Lưu Kết Nối Lưới

FCS-MPC có thể được sử dụng để điều khiển bộ nghịch lưu đa mức kết nối lưới điện. Trong ứng dụng này, FCS-MPC có thể được sử dụng để điều khiển dòng điện đầu ra của bộ nghịch lưu sao cho nó đồng pha với điện áp lưới và có biên độ mong muốn. Điều này cho phép bộ nghịch lưu cung cấp công suất tác dụng và công suất phản kháng cho lưới điện một cách hiệu quả. FCS-MPC cũng có thể được sử dụng để giảm thiểu sóng hài và cải thiện chất lượng điện năng.

5.1. Điều khiển dòng điện và công suất cho bộ nghịch lưu

Trong điều khiển bộ nghịch lưu đa mức kết nối lưới điện, mục tiêu chính là điều khiển dòng điện đầu ra của bộ nghịch lưu sao cho nó đồng pha với điện áp lưới và có biên độ mong muốn. Điều này cho phép bộ nghịch lưu cung cấp công suất tác dụng và công suất phản kháng cho lưới điện một cách hiệu quả. Để đạt được mục tiêu này, FCS-MPC có thể được sử dụng để điều khiển các trạng thái chuyển mạch của các van bán dẫn trong bộ nghịch lưu. FCS-MPC sẽ chọn các trạng thái chuyển mạch sao cho dòng điện đầu ra của bộ nghịch lưu bám theo dòng điện tham chiếu một cách chính xác.

5.2. Giảm thiểu sóng hài trong bộ nghịch lưu kết nối lưới

Sóng hài là một vấn đề nghiêm trọng trong các hệ thống điện kết nối lưới điện. Sóng hài có thể gây ra nhiều tác động tiêu cực, bao gồm tăng tổn thất năng lượng, giảm tuổi thọ thiết bị và nhiễu loạn các thiết bị điện tử khác. Trong bộ nghịch lưu đa mức kết nối lưới điện, FCS-MPC có thể được sử dụng để giảm thiểu sóng hài bằng cách chọn các trạng thái chuyển mạch sao cho sóng hài trong dòng điện đầu ra của bộ nghịch lưu được giảm thiểu. Việc giảm thiểu sóng hài giúp cải thiện chất lượng điện năng và đảm bảo hoạt động ổn định của hệ thống điện.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Điều Khiển MPC Cho MLI

Điều khiển dự đoán mô hình (MPC), đặc biệt là FCS-MPC, là một phương pháp điều khiển tiên tiến và hiệu quả cho bộ nghịch lưu đa mức. FCS-MPC có nhiều ưu điểm, bao gồm tính đơn giản, dễ triển khai, khả năng điều khiển nhiều mục tiêu cùng một lúc và khả năng giảm thiểu sóng hài. Tuy nhiên, FCS-MPC cũng có một số nhược điểm, bao gồm tần số chuyển mạch không cố định và gánh nặng tính toán cao. Trong tương lai, các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc giải quyết các nhược điểm này và mở rộng ứng dụng của FCS-MPC cho các hệ thống điện phức tạp hơn. "FCS-MPC control strategy can be easily applied to CHB multilevel converter when the number of cell increases, also it can be applied to other multilevel converter topologies." (Hoàng Thành Nam, 2018).

6.1. Tối ưu hóa hàm mục tiêu và giảm thiểu tính toán

Trong tương lai, các nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa hàm mục tiêu trong MPC để đạt được hiệu suất cao nhất trong điều khiển MLI. Ngoài ra, các nghiên cứu cũng sẽ tập trung vào việc phát triển các phương pháp giảm thiểu gánh nặng tính toán trong MPC, chẳng hạn như sử dụng các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả và các phương pháp giảm số lượng trạng thái chuyển mạch cần xem xét. Việc tối ưu hóa hàm mục tiêu và giảm thiểu gánh nặng tính toán sẽ giúp MPC trở nên thiết thực hơn cho các ứng dụng thực tế.

6.2. Ứng dụng MPC trong các hệ thống điện thông minh

Các hệ thống điện thông minh là các hệ thống điện tiên tiến, sử dụng các công nghệ thông tin và truyền thông để cải thiện hiệu suất, độ tin cậy và tính bền vững của hệ thống điện. MPC có thể được sử dụng trong các hệ thống điện thông minh để điều khiển các thành phần khác nhau, chẳng hạn như bộ nghịch lưu, bộ biến đổi DC-DC và các thiết bị lưu trữ năng lượng. MPC có thể giúp cải thiện hiệu suất của các thành phần này và giảm thiểu tác động của chúng đến lưới điện. Ví dụ, MPC có thể được sử dụng để điều khiển bộ nghịch lưu trong các hệ thống điện mặt trời để tối đa hóa công suất phát điện và giảm thiểu sóng hài.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

20/09/2025
Nghiên ứu phương pháp điều khiển dự báo cho các bộ nghịch lưu đa mức

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ---  -- --- HOÀNG THÀNH NAM NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO CÁC BỘ NGHỊCH LƯU ĐA MỨC RESEARCH ON MODEL PREDICTIVE CONTROL FOR MULTILEVEL CONVERTERS LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC ĐIỂU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình của tôi. Tất cả các ấn phẩm được công bố chung với các cán b ộ hướng dẫn khoa học và các đồng nghiệp đã được sự đồng ý của các tác giả trước khi đưa vào luận án. Cáckết quả trong luận án là trung thực, chưa từng được công b ố và sử dụng để bảo vệ trong bất cứ một luận án nào khác. Tác giả luận án Trần Duy Trinh HÀ NỘI-2018 17057205251821000000 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ---  -- --- HOÀNG THÀNH NAM NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO CÁC BỘ NGHỊCH LƯU ĐA MỨC RESEARCH ON MODEL PREDICTIVE CONTROL FOR MULTILEVEL CONVERTERS LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC ĐIỂU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình của tôi.

Tất cả các ấn phẩm được công bố chung với các cán b ộ hướng dNGƯỜI ẫn khoa hHƯỚNG DẪN ọc và các đồ KHOA ng nghiệp đã HỌC được sự đồng ý của các tác giả trước khi đưa vào luận án. Cáckết quả trong luận án là trung thực, chưa từng được công b ố và sử dụng để bảo vệ trong bất cứ một luận án nào khác. Tác giả luận án Trần Duy Trinh PGS. TRẦN TRỌNG MINH HÀ NỘI-2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan bản luận này là công trình của riêng tôi, do tôi tự thiết kế dưới sự hướng dẫn của thầy giáo PGS.

Trần Trọng Minh. Các số liệu và kết quả là hoàn toàn trung thực. Để hoàn thành luận văn này tôi chỉ sử dụng những tài liệu được ghi trong danh mục tài liệu tham khảo và không sao chép hay sử dụng bất kỳ tài liệu nào khác. Nếu phát hiện có sự sao chép tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm.

Hà Nội, ngày 10 tháng 10 năm 2018 Tác giả luận văn TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1 Lý do chọn đề tài Điều khiển các bộ biến đổi đa mức như cầu H nối tầng đặt ra nhiều vấn đề do số lượng các module tăng nên nhiều theo số mức. Bằng các cấu trúc điều khiển thông thường thì các mạch vòng điều khiển sẽ rất phức tạp. Phương pháp điều khiển dự báo FCS-MPC dựa trên tính toán tối ưu hàm mục tiêu (cost funcion) trong không gian hữu hạn các trạng thái làm việc có thể cho phép xây dựng nên một hệ thống điều khiển có cấu trúc đơn giản hơn, lược bỏ khâu điều chế PWM, có thể đưa đến những ứng dụng thực tế. 2 Đối tượng nghiên c ứu Nghiên cứu phương pháp điều khiển dự báo dựa trên không gian hữu hạn các trạng thái làm việc của sơ đồ nghịch lưu đa mức cấu trúc cầu H nối tầng.

Sau đó áp dụng thuật toán điều khiển này cho ứng dụng nghịch lưu nối lưới và điều khiển động cơ không đồng bộ. Trong khuân khổ cuốn luận văn này, tính đúng đắn của thuật toán điều khiển dự báo FCS-MPC sẽ được kiểm chứng thông qua mô hình mô phỏng trên phần mềm Matlab-Simulink. 3 Đóng góp khoa học trong luận văn Đưa ra thuật toán điều khiển dự báo FCS-MPC cho bộ biến đổi 7 mức cấu trúc cầu H nối tầng với số bước tính là hai bước, giúp bù thời gian trễ trong quá trình tính toán, đo lường, deadtime, v.v… khi triển khai thực nghiệm. Thuật toán lựa chọn tập hợp các vector liền kề giúp giảm đáng kể khối lượng tính toán khi tối ưu hóa hàm mục tiêu.

THESIS OVERVIEW 1 Problem statement Control multilevel converters such as cascaded H-Bridge multilevel converters pose many problems as the number of module increases. By the conventional control strategies, the control loops will be very complex. The finite control set model predictive control (FCS-MPC) control strategies is based on cost function optimization in the finite number of switch states. This could allow the control system to be simpler structure, the system does not need a modulator, can be led to practical applications.

2 Object of the study The FCS-MPC control strategy for three-phase CHB multilevel converter is studied in this thesis. It is applied in grid-connected CHB as DC-AC converter for isolated DC sources such as PV panels generating power to gird and an IM driver application. Within the framework of the thesis, the correctness of the MPC algorithm will be verified through Matlab-Simulink software. 3 My contributions Proposal FCS-MPC control strategy for three-phase CHB seven level, predictive horizon at two-steps compensate delay time.

The subset of adjacent vector state (SAVS) method is proposed to reduce computational when optimizing cost function. Acknowledgments Acknowledgments First of all, I would like to express sincere thanks to my supervisor: Assos. Tran Trong Minh for his constant encouragement and guidance. He has walked me through all the stages of the work of my Master of Science project.

The work in this thesis is based on research carried out at the Institute for Control Engineering and Automation (ICEA), Hanoi University of Science and Technology (HUST). I would like gratitude ICEA as well as the financial support provided by the National project number: KC.03/16-20, “Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hệ thống khắc phục nhanh sự cố tăng/giảm điện áp ngắn hạn cho phụ tải” and: ĐTĐLCN.44/16, “Nghiên cứu thiết kế và chế tạo hệ truyền động servo xoay chiều ba pha”. 1 Contents Contents Acknowledgments. 2 List of figures.

4 List of tables. 5 List of abbreviations. 6 1 Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter .1 Three-phase CHB multilevel converter .1 Structure of a three-phase CHB multile vel converter .2 Modeling of three-phase CHB multilevel converter .3 FCS-MPC control strategy .14 2 FCS-MPC for gird-connected three-phase CHB .1 FCS-MPC for grid-connected formulation .1 Discrete-time model predictive current co ntrol .2 Cost funcion o ptimization and vector state selection.3 Subset of adjacent vector state .2 Current reference generation .24 3 FCS-MPC based current control of an IM .1 Mathematic al model of an IM .2 FCS-MPC for IM formulation .1 The required signal estimation .2 Discrete-time model predictive current .3 Cost funcion o ptimization and vector state selection.31 2 Contents 4 Summary and future works. 33 Appendix A Simulation FCS-MPC for a gird-connected details .2 MPC algorithm function .36 Appendix B Simulation FCS-MPC for an IM details .2 MPC algorithm function .38 Appendix C List of publications.

40 3 List of figures List of figures Figure 1.1 H-Bridge switch state .2 Three-phase CHB seven level converter .3 SPWM multicarrier strategy .4 Space vector for three-phase CHB three level .6 Vector state in CHB seve n level converter.7 Classification of MPC strategies applied to po wer converter .8 FCS-MPC block diagram.1 Block diagram of FCS-MPC gird-connected .2 Vector state for CHB seve n level three-phase .3 Simulation results of the proposed FCS-MPC .4 FFT analysis output current (phase A) .1 Block diagram of FCS-MPC for IM.2 Simulation results of output current and voltage .3 Simulation results of the proposed FCS-MPC .4 FFT analysis output current (phase A) .1 Simulation o verview of FCS-MPC for a grid-connected .2 FCS-MPC controller in subsystem .1 Simulation o verview of FCS-MPC for an IM .2 FCS-MPC in subsystem .38 4 List of tables List of tables Table 1.1 Switch state H-Bridge converter.2 Level state CHB seven le vel converter .1 Simulation FCS-MPC for grid connected parameters .1 Simulation FCS-MPC for IM parameters.28 5 List of abbreviations List of abbreviations NPC Neutral diode clamped multilevel converters FC Flying capacitor multilevel converters MMC Modular multilevel converters CHB Cascaded H-Bridge multilevel conveters IGBT Insulated Gate Bipolar Transistors DC Direct Current PS Phase-shift PD Phase disposition APOD Alternative phase opposite disposition POD Phase opposite disposition SVM Space vector modulation MPC Model predictive control FCS-MPC Finite control set model predictive control CCS-MPC Continuous control set model predictive control OSV-MPC Optimal switching vector model predictive control OSS-MPC Optimal switching sequence model predictive control IM Induction motor SAVS Subset of adjacent vector state RMS Root mean square FFT Fast Fourier transform THD Total harmonic distortion FOC Field oriented control 6 Chapter 1. Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter Chapter 1 Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter Multilevel converters include: Neutral diode clamped (NPC), flying capacitor (FC), modular multilevel converters ( MMC) and cascaded H-Bridge (CHB). However, technology of CHB is one of the well known, most advantageous and basic method. Control CHB multilevel converters will be complex when number of cells increase.

The FCS-MPC control strategy can be considered as a solution simply handles this problem.1 Three-phase CHB multilevel converter 1.1 Structure of a three-phase CHB multilevel converter The Figure 1.1 shows three switch state of H-Bridge (as named is cell), each cell make three level voltage: -1; 0 and 1. vdc vac vdc v ac vdc vac STATE = 1 STATE = -1 STATE = 0 Figure 1.1 H-Bridge switch state 7 Chapter 1. Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter In CHB multilevel converter, number of cells are connected in series. Each cell has separate DC source which is obtained from fuel cells, batteries, capacitors, transformers,… Activity of m cells in each phase will make 2m+1 voltage level.2 is example of CHB three-phase seven level.

Three-phase CHB multilevel converter is simply like three single-phase converter connected in wye configuration. Z ZA ZB ZC S1 S3 A B C Vdc1 C1 vac1 S2 S4 Vdc2 C2 vac2 Vdc3 C3 vac3 N Figure 1.2 Three-phase CHB seven level converter Advantages: • It doesn’t need capacitors or diodes for clamping. • Entire IGBT switching in basic fundamental frequency (or near this frequency), so that reduce power lose switch. • The harmonics reduce because IGBT switching small frequency.

Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter • The wave is quite sinusoidal in nature. Disadvantages: • CHB needs separate DC sources for each leg. • Controller will be complex if number of cells increase. Additional detail can be found in Appendix C [2], [3] and [4].

Sin-PWM (SPWM) multicarrier strategy In the SPWM, each phase uses single sinusoidal reference. For m cells need 2m triangular carriers. The carriers have the same frequency, the same peak to peak amplitude. Sinusoidal reference is compared with each carrier to determine the switching output voltages for the power converter.

1 1 Uc1 Uc2 -Uc1 -Uc2 U c1 U c2 0 0 -Uc1 -Uc2 -1 -1 a. PD carrier 1 1 Uc1 Uc1 Uc2 Uc2 0 0 -Uc1 -Uc1 -Uc2 -Uc2 -1 -1 c. POD carrier Figure 1.3 SPWM multicarrier strategy There are four strategies of multicarrier PWM.3 is showed multicarrier PWM strategy for single-phase CHB five level. It requests four triangle carriers and only one sinusoidal reference.

Overview FCS-MPC for CHB multilevel converter • Phase-shift (PS) carrier PWM strategy. Each carrier is phase-shift by 360°/4 =90° from it’s adjacent carrier. • Phase disposition (PD), all carriers are in phase 0°. • Alternative phase opposite disposition (APOD), all carriers are alternatively in phase opposition.

• Phase opposite disposition (POD), all the carriers above the zero reference are in phase among them. For single-phase converter, SPWM is still a good choice, but for three-phase converter different techniques have been developed to take the advantage of three- phase systems in reducing harmonics. The most popular technique is space vector modulation (SVM). Space vector modulation (SVM) SVM technique reduces the influence of common-mode voltages and this avoids the use of any triangular carriers.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ