三电平中点钳位光伏逆变器特定谐波消除控制方法

摘要

本发明公开了一种三电平中点钳位光伏逆变器特定谐波消除控制方法，包括以下步骤：①建立三电平中点钳位光伏逆变器特定谐波消除控制方法数学模型，求解以下非线性超越方程组；②建立三电平中点钳位光伏逆变器中点电流数学模型；③采用连续空间蚁群算法求解。本发明的控制方法将三电平中点钳位光伏逆变器的特定谐波消除控制方法与中点电压平衡结合，在消除特定低次谐波同时，能有效控制中点电压平衡，极大的改善了输出波形，减小总谐波失真。

主权项

一种三电平中点钳位光伏逆变器特定谐波消除控制方法，其特征在于包括以下步骤：①建立三电平中点钳位光伏逆变器特定谐波消除控制方法数学模型，求解以下非线性超越方程组：设基波调制度消除5,7,11,...,6i‑1,6i+1,...M次谐波(M为可消去的最高次谐波次数)$\left\{\begin{array}{c}{f}_1\left(\alpha \right)=\frac{U_{\mathrm{sm}\left(1\right)}}{U_d/2}=\frac{4}{\pi }\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left({\alpha }_i\right)=m\\ f_2\left(\alpha \right)=\frac{U_{\mathrm{sm}\left(5\right)}}{U_d/2}\frac{4}{5\pi }\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left({5\alpha }_i\right)=0\\ .\\ .\\ .\\ f_N\left(\alpha \right)=\frac{U_{\mathrm{sm}\left(M\right)}}{U_d/2}=\frac{4}{\mathrm{M\pi }}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left(M{\alpha }_i\right)=0\end{array}\right.;$式中U_d为直流侧电源电压，N为1/4周期内所取开关转换角个数，开关角应满足条件：$D:0<{\alpha }_1<{\alpha }_2<...<{\alpha }_{n-1}<{\alpha }_N<\frac{\pi }{2};$②建立三电平中点钳位光伏逆变器中点电流数学模型：在一个采样周期T_S内的中线电流可以表示为：$\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{NP}}=i_{\mathrm{NP}\_\mathrm{Medium}}+i_{\mathrm{NP}\_\mathrm{Small}}\\ =T_M·\left[\begin{array}{ccc}{M}_a& M_b& M_c\end{array}\right]·\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}{k}_0& k_1\end{array}\right]·\left[\begin{array}{cc}{T}_{S0}& 0\\ 0& T_{S1}\end{array}\right]·\left[\begin{array}{ccc}{S0}_a& {S0}_b& {S0}_c\\ {S1}_a& {S1}_b& {S1}_c\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{i}_a\\ i_b\\ i_c\end{array}\right]\end{array}$；当i_NP＝0或i_NP→0时三电平中点钳位光伏逆变器的中点电压达到平衡；③采用连续空间蚁群算法求解：由步骤①和步骤②可得如下方程：$\left\{\begin{array}{c}{g}_1\left(\alpha \right)=4/\pi \underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left({\alpha }_i\right)-m=0\\ g_2\left(\alpha \right)=4/5\pi \underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left({5\alpha }_i\right)=0\\ .\\ .\\ .\\ g_{n-1}\left(\alpha \right)=4/\mathrm{N\pi }\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{(-1)}^{i+1}\cos \left({\mathrm{N\alpha }}_i\right)=0\\ g_n\left(\alpha \right)=i_{\mathrm{NP}}=0\end{array}\right.$将该方程组理解为求n个目标的最优化问题，即：$\mathrm{Min}:\left\{\begin{array}{c}{y}_1={\left(g_1\left(\alpha \right)\right)}^2\\ y_2={\left(g_2\left(\alpha \right)\right)}^2\\ .\\ .\\ .\\ y_{n-1}={\left(g_N\left(\alpha \right)\right)}^2\\ y_n={\left(i_{\mathrm{NP}}\right)}^2\end{array}\right.$根据目标规划法原理，将以上n个目标统一为一个目标，即：$\mathrm{Min}:y=-\frac{1}{1+{y_1}^2+{y_2}^2+...+{y_n}^2}.$