Skip to Main Content

Projekty badawcze w sieci VIA CARPATIA

Filtry

Szczegóły projektu badawczego

Numer umowy
2018/02/X/ST7/02504
Wykonawcy badań/ podległość
Wydział Elektryczny (WE)
Tytuł
Predykcyjne sterowanie wielopoziomowym przekształtnikiem ANPC ze zredukowaną ilością obliczeń
Streszczenie
Przekształtniki AC-DC są w stanie dwukierunkowo wymieniać energię między obwodami prądu stałego i przemiennego. Obecnie są szeroko stosowane w wielu rozwiązaniach, np. w elektrowniach wiatrowych i elektrowniach fotowoltaicznych. Moc przekształtników wynosi od kilkuset watów do kilku megawatów. Ze względu na fakt, że rozwiązania dużej mocy wymagają wysokiej jakości sterowania i wysokiej wydajności, przekształtniki wielopoziomowe stają się coraz bardziej popularne. Korzyści z zastosowania przekształtników wielopoziomowych są większe w aplikacjach wysokonapięciowych takich jak systemy trakcyjne i elektrownie wiatrowe. W ostatniej dekadzie główną liczbą opublikowanych nowych metod sterowania były metody predykcyjne. Większość z nich można podzielić na metody sterowania o skończonej liczbie rozwiązań i metody o nieskończonej liczbie rozwiązań. Nieskończone metody kontroli zwykle wymagają mniej czasu obliczeń. Ponieważ nie są w stanie bezpośrednio kontrolować stanów przełączników, ich właściwości znacznie zależą od właściwości zastosowanego modulatora (SVM lub PWM). Wymagają one również kompensacji czasów martwych. Ze względu na fakt, że metody o skończonej liczbie rozwiązań bezpośrednio kontrolują stany tranzystorów przekształtnika, są one w stanie w pełni wykorzystać jego właściwości. Wykazują również mniejszą czułość na błędy czasów martwych. Główną wadą metod sterowania o skończonej liczbie rozwiązań jest wysoka liczba obliczeń (długi czas obliczeń). Liczby wymaganych obliczeń znacznie zwiększają się wraz ze wzrostem liczby poziomów napięcia przekształtników. Zastosowanie metod sterowania o skończonej liczbie rozwiązań w systemach wielopoziomowych wymaga użycia potężnych mikrokontrolerów lub wydłużenia czasu próbkowania. Proponowane metody wykorzystują zalety metod sterowania o skończonej liczbie rozwiązań i zmniejszają liczbę wymaganych obliczeń. W ramach projektu zaproponowano dwie metody sterowania predykcyjnego. Metoda I to jednokrokowa metoda sterowania predykcyjnego ze zmniejszoną liczbą obliczeń dla pięciopoziomowego przekształtnika ANPC. Metoda oparta jest na zminimalizowaniu funkcji kosztu, która jest obliczana dla trzech wektorów napięcia przekształtnika, które znajdują się najbliżej pożądanego wektora napięcia przekształtnika. Metoda II jest dwukrokową metodą predykcyjną ze zmniejszoną liczbą obliczeń dla pięciopoziomowego przekształtnika ANPC. Jest ona bardziej złożona i wymaga obliczenia funkcji kosztu dla 7 wektorów napięcia przekształtnika w pierwszym etapie i dla 3 wektorów napięcia w drugim etapie. Opracowane metody sterowania zostały poddane szczegółowej weryfikacji przy użyciu środowiska Matlab/Simulink. Właściwości proponowanych metod zarówno w stanie nieustalonym, jak i ustalonym są bardzo zbliżone do metody pełnej predykcji. Dodatkowo, metoda I redukuje liczbę wymaganych obliczeń funkcji kosztu z 61 do 3. Metoda II wymaga wykonania 21 obliczeń i dla najprostszej funkcji kosztu nie wykazuje lepszej wydajności. Jednak ze względu na fakt, że metoda II ma horyzont dwukrokowy, korzyści z jej zastosowania mogą wzrosnąć w przypadku bardziej złożonej funkcji kosztu. Rezultaty osiągnięte podczas badań zostały przedstawione i poddane dyskusji na międzynarodowym sympozjum naukowym 5th International Symposium on Predictive Control of Electrical Drives and Power Electronics (PRECEDE2019). Przedstawiony referat został udostępniony szerokiemu gronu naukowców w bazie IEEE Xplore i Web of Science.
Program
MINIATURA
Uczelnia
Politechnika Białostocka
Slowa Kluczowe
ANPC; przekształtnik AC-DC; przekształtniki wielopoziomowe; sterowanie predykcyjne

Informacje o projekcie

Stopka
Minister Nauki

Zadanie finansowane w ramach zlecenia
Ministra Nauki pod nazwą "Politechniczna Sieć VIA CARPATIA im. Prezydenta RP Lecha Kaczyńskiego" w latach 2022-2025

MNiSW
Wersja: 0.1b Właścicielem i administratorem danych zawartych w bazie danych są uczelnie: Politechnika Rzeszowska, Politechnika Lubelska oraz Politechnika Białostocka. Zaprojektowanie witryny: Paweł Kuraś, Krzysztof Demidowski, Veronika Vanivska
Built with using Oracle APEX