针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数的顺序预测控制方法技术

本发明专利技术描述一种用于整流器或逆变器的顺序或级联预测控制方法，该方法定义代表负载或网络以及整流器或逆变器的数学模型，从而然后定义针对该负载或网络以及整流器或逆变器的控制目标。针对两种情况，根据控制目标的性质定义单个或多个成本函数。如果控制目标相同，使用单个可变的成本函数，如果不同，使用与控制目标一样多的成本函数。然后，评估并确定使与该负载或网络模型相关的成本函数最小化的可能状态，并且使用该状态来使与该转换器或逆变器模型相关的成本函数最小化。冗余重复评估目标函数的过程。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数的顺序预测控制方法
本专利技术涉及设备或系统过程的控制，更具体地涉及一种预测控制方法，并且更具体地涉及一种针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数的顺序或级联预测控制方法。
技术介绍
在我们的当今社会，电力是日常开展的各种活动的基本支柱。电能的使用和传输是使用基于功率半导体的战略设备来进行的。如今关注的一个问题是控制这些称为逆变器/整流器的设备。如今，有两种主要的控制建议，其中一种是线性控制，这项技术已经在工业中使用了60多年，但是，当今使用的设备不是线性系统，而需要对该设备的方程式进行线性化以使其在特定工作点运行。另外，此控制策略要求对控制技术进行深入研究，才能实现这种控制。近年来已开始实施的另一项主要建议是基于模型的预测控制(model-basedpredictivecontrol，MPC)策略，该策略相对于线性控制系统的最大优势在于，它以一种简单明了的方式处理非线性方程，而无需对系统方程进行线性化。但是，此控制策略的一大缺点是其实现方式，因为在想要控制多个变量时，其需要调整权重或加权因子，而权重或加权因子的调整没有标准化，并且要求进行经验调整(测试/误差)。系统的控制目标可以具有以下特征：·不同的物理性质(例如，在电子电源应用中的电流、电压、有功功率/无功功率、传导损耗、转矩、通量等)。·显示变量之间的耦合。·它们之间对于所需控制结果的重要性不同。为了获得所需的系统行为，可以使用权重因子或排序表来管理控制目标的这些特征。但是，这些权重因子的调整未归一化，并将取决于所涉及不同项的性质，因此，我们可以将成本函数分类为不同的组：1、没有权重因子的成本函数：在这种情况下，仅控制单一属性的变量，例如系统电流、或系统功率、或系统电压等。但是一次只能控制这些变量中的一种。2、具有次要项的成本函数：在这种情况下，清楚标记了主要控制目标以及次要控制目标，例如系统电流和功率半导体的开关频率。在这种情况下，重要的变量是电流，次要的项是开关频率。3、具有同等重要的项的成本函数：在这种情况下，我们无法区分一个项比另一个项更重要，例如，电机中转矩和通量的控制。根据获得的成本函数的类型，可以执行调整权重因子的特定过程。例如，对于组1的情况，不需要调整任何权重因子。但是对于组2的情况，调整过程不是直接的，需要通过模拟检查和观察模拟检查的效果来进行经验调整。但是对于组3的情况，权重因子的选择过程更加复杂，因为无法区分是什么变量产生了在为了尝试对其进行调整而执行的模拟中能看到的最终效果。在现有技术中，我们可以找到描述标准预测控制的文档，例如在2017年06月08日公开的汉密尔顿森德兰公司(HAMILTONSUNDSTRANDCORP)名为“Modelpredictivecontroloptimizationforpowerelectronics”(电力电子的模型预测控制优化)的专利文件US2017260760(A1)、在2017年05月11日公开的瑞士ABB公司(ABBSCHWEIZAG)名为“Hierachicalrobustmodelpredictivevoltageandvarcontrolwithcoordinationandoptimizationofautonomousdervoltagecontrol”(分层鲁棒模型预测电压与协调和优化电压控制的自主性的无功控制)的专利文件US2017133849(A1)、在2017年05月11日公开的瑞士ABB公司名为“Modelpredictivecontrolofamodularmultilevelconverter”(模块化多电平转换器的模型预测控制)的专利文件US2017133845(A1)，描述了一种单成本函数，该单成本函数可能会或可能不会通过一个权重因子来控制一个以上的控制目标，该权重因子可以区分一个控制目标与另一个控制目标之间的重要性。在2017年05月18日公开的三菱电机实验室有限公司(MITSUBISHIELECTRICRESLABORATORIESINC)名为“Modelpredictivecontrolofspacecraft”(航天器模型预测控制)的专利文件US2017139427(A1)描述了卫星/飞行器位置的预测控制模型。虽然这不是整流器/逆变器控制，但是，该文档展示了MPC的多功能性，MPC不仅可应用于转换器/逆变器中的电气/电子性质的过程，而且MPC控制实际上是在化学过程中出现的。基于模型的预测控制(ModelPredictiveControl，英文缩写为MPC)最吸引人的特征是其概念上的简洁性以及将多个控制目标纳入同一控制策略的便利性，然而，这两点是对立的，必须定义一个权重因子来区分一个控制项和另一个控制项。如图1所示(现有技术)，先前提到的4个专利文件中使用的基本控制策略的主要步骤是：1、找到一个数学模型，该模型可以通过考虑已知操作来预测系统的运行。“预测模型”块。2、基于可能的操作(选项的数量有限)，根据单个标准确定最佳性能，该单个标准是对可能具有或不具有多于一个控制目标的成本函数的评估。MPC块：“成本函数最小化g1”3、将使成本函数最小化的状态应用于转换器或待控制的系统。所有这些专利文件的区别仅在于应用的类型，在专利文件US2017260760和US2017133845的情况中是转换器类型，这会更改预测模型和相应的成本函数。对于专利文件US2017139427，该申请与上述其他专利文件完全不同，但是，它们都遵循图1所示的控制图，并适当地改变预测模型和成本函数，以便按照其感兴趣的控制目标的误差，保持与先前已说明的附图相同的结构。但是，在本申请中提出要保护的方法具有不同的预测控制应用结构，而不会失去应用到引用文献中已经描述的过程的能力，也就是说，可以通过本申请的顺序预测控制图(参见图2)替换附图1(现有技术)的结构，并获得针对所描述的现有技术文件的相同应用的具体解决方案，但根据控制目标的数量的不同，将成本函数分为两个或更多个。在图2的情况下，将本申请应用于电机，在这种情况下，控制目标是转矩和通量，因此，针对这些目标之一执行预测控制，并选择所有可能的状态，这些可能的状态可以最大程度地减少该第一变量的误差。然后针对第二控制目标执行新的迭代，以寻求最小化该第二变量的误差，作为性能选项，仅将那些使第一变量最小化的选项作为操作选项。因此，提出了一种顺序预测控制，在不增加系统的复杂性的情况下，该顺序预测控制不需要确定任何权重因子，因此既可以保持价值特征和概念上的简单性，又可以简单地将多个控制目标结合在一起。附图说明图1(现有技术)示出了标准预测控制方案。图2示出了用于感应电机的本专利技术的顺序预测控制的框图。图3示出了用于感应电机的本专利技术的顺序预测控制的不同参数的曲线图，其中图(a)示出了通量；图(b本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种顺序或级联预测控制方法，针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数，其特征在于，该方法包括：/na.定义至少一个待控制的第一变量的数学模型；/nb.定义至少一个待控制的第二变量的数学模型；/nc.根据控制目标的数量，将所述成本函数分为至少两个或更多个成本函数；/nd.定义控制目标；/ne.首先使用单位成本函数、单个项或所述控制目标的性质来控制变量；/nf.确定使待控制的第一目标的成本最小化的可能的状态；以及/ng.仅考虑d)点中给出的选项，使用使所述成本函数最小的成本函数来控制第二变量。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种顺序或级联预测控制方法，针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数，其特征在于，该方法包括：
a.定义至少一个待控制的第一变量的数学模型；
b.定义至少一个待控制的第二变量的数学模型；
c.根据控制目标的数量，将所述成本函数分为至少两个或更多个成本函数；
d.定义控制目标；
e.首先使用单位成本函数、单个项或所述控制目标的性质来控制变量；
f.确定使待控制的第一目标的成本最小化的可能的状态；以及
g.仅考虑d)点中给出的选项，使用使所述成本函数最小的成本函数来控制第二变量。


2.一种用于逆变器或整流器的顺序或级联预测控制方法，针对两个或更多个控制目标，首先求解成本函数，然后求解第二成本函数，其特征在于，该方法包括：
a.定义负载/网络的数学模型(M负载)；
b.定义转换器/逆变器的数学模型(M逆变器)；
c.定义针对所述负载/网络的控制目标(xc1,xc2)；
d.定义针对所述转换器逆变器的的控制目标(xi1，xi2)；
e.如果控制目标的性质不同，则为每个负载/网络控制目标定义成本函数；
f.如果控制目标的性质相同，则定义单个成本/网络成本函数(gc1，gc2)；
g.如果控制目标的性质不同，则为所述转换器/逆变器的每个控制目标定义成本函数；
h.如果控制目标具有相同的性质，则为所述转换器/逆变器(gi1，gi2)定义单个成本函数；
i.使用M负载评估所述负载/网络的可能状态，并评估gc1，确定使成本函数gc1最小的两个状态，然后针对预先选择的状态评估gc2，并确定使gc2最小的状态；
j.针对所述状态，选择现有逆变器/逆变器的冗余，并且使用M逆变器通过选择使所述成...

【专利技术属性】
技术研发人员：玛格丽塔·诺兰贝纳·瓦尔迪维亚，约瑟·罗德里格斯·佩雷斯，
申请(专利权)人：安德烈斯·贝洛大学，
类型：发明
国别省市：智利;CL