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基于模型预测控制的T型逆变器并网

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简介:
本研究探讨了采用模型预测控制策略优化T型拓扑结构逆变器接入电网的过程,旨在提升系统效率与稳定性。 使用MATLAB/SIMULINK构建的T型三电平并网模型采用模型预测控制,并通过C语言编程实现。

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    本研究探讨了采用模型预测控制策略优化T型拓扑结构逆变器接入电网的过程,旨在提升系统效率与稳定性。 使用MATLAB/SIMULINK构建的T型三电平并网模型采用模型预测控制,并通过C语言编程实现。
  • 三相
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    本研究探讨了三相并网逆变器在可再生能源系统中的应用,并深入分析了采用模型预测控制技术提高其效率和性能的方法。 三相并网逆变器的模型预测控制方法研究
  • 中点:
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    本研究聚焦于逆变器中点的模型预测控制技术,重点探讨逆变器的预测模型,旨在提高电力变换系统的效率与稳定性。 利用MATLAB/Simulink搭建的三电平逆变器仿真电路,并采用模型预测控制方法进行控制,可以实现中点电压平衡,这对研究模型预测控制具有一定的学习价值。
  • 仿真软件
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    本仿真软件采用模型预测控制技术,专门针对并网逆变器设计,能够高效模拟其运行状态,优化性能参数,确保电力系统的稳定与安全。 本内容为博客中使用的Matlab程序,其应用背景是三相三线制并网逆变器。
  • PISimulink(R2019b)
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    本研究构建了基于比例积分(PI)控制器的并网逆变器Simulink仿真模型(R2019b版),优化了电网接入性能,确保稳定的电能质量。 1. PI控制 2. SVPWM生成开关信号
  • laoshi(1).zip_MPC__
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    本资料包介绍MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)在逆变器中的应用,深入探讨了预测控制理论及其在电力电子设备中的实现方法。 利用模型预测控制(MPC)对单相逆变器进行电流跟踪控制。
  • LCL单相电流MATLAB仿真.zip
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    本资源为一款基于MATLAB平台开发的LCL型单相并网逆变器模型预测电流控制系统的仿真程序,适用于电力电子及可再生能源领域的研究与教学。 LCL型单相并网逆变器是一种广泛应用的电力电子装置,在分布式发电系统、光伏电站以及风能发电等领域有着广泛的应用。该类型的逆变器结构包括两个电感(分别标记为L)与一个电容(C),这种拓扑能够有效抑制电网侧谐波电流,提高系统的稳定性。 模型预测控制(MPC)是现代控制理论中的高级策略之一,其核心思想是在有限时间范围内基于系统模型进行未来行为的预测,并通过优化算法选择最优输入以实现预期目标。在LCL型并网逆变器中,MPC常用于精确地调控输出电流使其追踪电网参考信号,从而确保高效运行且谐波含量低。 MATLAB是一款强大的数学计算和仿真软件,其Simulink模块提供了图形化建模工具,非常适合构建复杂动态系统的模型与仿真。本压缩包内包括使用Simulink创建的LCL型单相并网逆变器模型预测电流控制仿真的两个文件:`LCL.mdl`(早期版本)和`LCL.slx`(新格式),它们涵盖了电路设计、控制器配置及仿真设置。 此外,该压缩包可能还包含有谐波失真(THD)的图像——即并网电流质量的关键指标。较低的THD值意味着系统产生的谐波电流较少,并符合电网接入标准要求。另外,`原理图.PNG`和`原理.PNG`或与逆变器硬件电路相关的示意图也可能一并提供。 文件夹中还有可能是不同版本或者不同时期控制模型——比如MPC2014b.slx 和untitled.slx等,这些可能包含了不同的控制策略或者是改进的预测算法。而slprj文件夹通常包含Simulink项目的信息,包括但不限于模型、数据和配置信息。 通过修改参数如逆变器开关频率、滤波电容与电感值或MPC中的预测步长及优化目标等,用户可以在MATLAB仿真中研究不同条件下系统的性能表现。同时,基于仿真的结果分析能够进一步优化控制策略以提高并网逆变器的性能指标——比如降低THD和提升系统稳定性。
  • 事件触发三相(Simulink, Matlab Function)
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    本研究探讨了利用Simulink与Matlab Function开发的一种新颖的基于事件触发机制的三相并网逆变器模型预测控制策略,旨在提升系统的动态响应和能效。 详情:Matlab版本为2019b,应用对象是三相L型滤波并网逆变器。采用基于事件触发的模型预测控制方法实现电流跟踪功能,给定参考电流后可以实现精确追踪。相比原始的FCS-MPC,这种方法能够有效降低开关频率,并减少开关损耗。整个控制部分在Matlab Function中完成。
  • 三相.rar
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    本资源为“三相逆变器的模型预测控制”项目文件,内含相关算法设计与仿真代码,适用于电力电子技术研究及教学。 在进行三相逆变器的仿真时,如果采用有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)算法,则必须先运行脚本段落件以完成初始化参数设置。之后才能继续执行Simulink仿真的步骤。若不遵循此顺序,可能会遇到错误提示。