实时电感辨识的模型预测并网逆变器控制方法
北京科技大学工程技术研究院的研究人员李伟、张勇军等，在2018年第15期《电工技术学报》上撰文指出，电能质量是光伏系统的重要性能指标，而逆变器的控制对其起着决定性作用。传统模型预测控制下的并网逆变器省去了脉冲宽度调制环节，一定程度上加快了系统动态响应速度，但前提是运行在精确的模型参数值下，当逆变电路的电感值受电压、电流的影响改变而导致模型失准时，其控制效果也会下降。
针对该问题，提出一种实时电感辨识的模型预测控制方法，分析了电感模型与实际不匹配对预测电流误差的影响，并建立基于实际电流、电压采样值的电感辨识模型，同时加入延时补偿与参考值校正环节以保证电流预测值的准确性与输出开关状态的正确性。仿真与实验证明了改进方法能够对电感值进行实时准确跟踪，并有效降低了模型参数不匹配下的电流畸变率。
化石燃料日益衰竭的问题已经引起了各国的重视，太阳能光伏（Photovoltaic, PV）发电环保无污染，能有效缓解全球能源危机[1-3]。逆变器是光伏发电并网系统的关键一环，其性能直接决定了电能的质量，高效的控制方法能提高运行效率，一直是光伏发电领域的关注热点[4-6]。
传统的比例积分控制[7]方法设计简单、应用广泛，但对电流的控制存在固有的稳态误差；为了消除误差，比例谐振控制[8]被提出，虽然能够实现并网电流稳态无误差，但在电网受到扰动时控制性能会下降。近年来，现代新型控制理论随着信号处理器的发展不断被提出并应用到逆变控制上，例如重复控制[9]、模糊控制[10]、自适应控制[11]等，以上方法均存在设计过程复杂、参数调节繁琐等问题，而模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）不需要PWM，设计简单，容易实现，获得了学者们的广泛关注[12]。
文献[13]以功率作为预测量，将MPC应用到三相光伏并网逆变系统中，能够实现有功与无功功率的灵活调节，并降低了开关频率。文献[14]将MPC应用到太阳能微型逆变器上，简化了系统的控制结构。文献[15,16]将MPC应用于三相并网电流控制，计算简单，工程上容易实现。文献[17]通过增加一个半幅值电压矢量，提高了MPC的准确度。
文献[18]将占空比模型化作为连续的控制变量加入到评估函数中，提高了控制性能。文献[19,20]提出一种变控制周期MPC方法，在每个采样时刻更新控制周期，减小了电流误差。文献[21-23]针对MPC采样与计算延时的实际影响，提出两步预测控制的方法补偿延时误差，提高了控制精度。
然而，模型预测控制十分依赖精确的数学模型，当数学模型存在误差或其中的参数发生变化时，该方法的控制性能会下降。在实际运行中，电路中的电感值会受电压、电流等因素的影响而发生改变，导致电感模型参数值与实际值不匹配，从而降低算法的准确性。
文献[24,25]通过实验观察研究了电感参数值不匹配对MPC效果的影响；文献[26]根据数学模型对电感参数值不匹配情况下的预测误差进行了理论分析；文献[27]提出一种自适应参考模型预测控制，通过多输入多输出模型构造虚拟参考值提高系统的鲁棒性，但是算法复杂，计算量大。
针对这一现状，本文在研究逆变并网MPC机理与电感模型误差对预测电流影响的基础上，为提高实际运行中预测电流的准确性与并网电流的控制精度，提出一种实时电感辨识的模型预测控制方法。
首先通过逆变器开关状态建立了电流预测模型；理论分析电感参数值与实际值不匹配下的电流预测误差，并结合仿真修正环节建立实时电感辨识模型；同时加入预测电流延时补偿和参考值校正环节，设计了实时电感辨识的模型预测控制器；最后，对所提出方法的有效性进行了仿真与实验验证。
图11 实验平台
针对电感模型参数值与实际值不匹配下控制性能降低的问题，提出一种实时电感辨识的模型预测控制方法，得到以下结论：
1）仿真研究并分析了电感模型误差对电流预测值的影响，得出了预测电流误差与电网电压相位有关，不具有累积性并且在电感参数值偏大时误差更明显的结论。
2）建立了电感值实时辨识模型，并根据仿真结果加以修正，使其准确地计算出电感值，提高了MPC数学模型与电流预测值的准确性。
3）将辨识电感值代入电流预测模型中并进行延时补偿与参考值校正，设计了应用于光伏单相并网逆变器的实时电感辨识模型预测控制器，提高了电感模型参数与实际不匹配情况下的电流控制精度并降低了畸变率。
4）仿真与实验验证了本文所提方法的有效性与优越性，该方法不仅可用于光伏系统单相并网控制，也同样适用于三相并网控制，并且可以推广到其他电力系统中。