基于子空间的LQG控制及其在光伏并网逆变器的应用

目前模型预测控制广泛地应用于并网逆变器的电流控制中，然而模型不准确是影响预测控制器性能的关键因素。为了避免复杂的建模过程，结合子空间方法和线性二次高斯（Linear Quadratic Gauss Jan，LQG）控制，提出了基于子空间的LQG控制。利用过去的输入输出数据和未来的输入数据，寻找出未来时刻的输出预测值，从而直接应用到LQG控制器的设计中，并将该方法成功地应用到三相光伏并网逆变器控制中。通过Mat1ab仿真结果显示逆变器输出电流符合并网标准，证明了该方法的可行性，并且具有良好的动态响应性能和鲁棒性。...

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 41; no. 18; pp. 120 - 125
Main Author 杜丽媛 杨富文 陈建民
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学信息科学与工程学院,上海,200237 2013
Subjects
ink仿真
LQG控制
simul
光伏并网逆变器
子空间
预测控制
LQG控制
Simulink simulation
subspace
Simulink仿真
LQG control
grid-connected PV inverter
光伏并网逆变器
子空间
predictive control
预测控制
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ISSN1674-3415

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Summary:目前模型预测控制广泛地应用于并网逆变器的电流控制中，然而模型不准确是影响预测控制器性能的关键因素。为了避免复杂的建模过程，结合子空间方法和线性二次高斯（Linear Quadratic Gauss Jan，LQG）控制，提出了基于子空间的LQG控制。利用过去的输入输出数据和未来的输入数据，寻找出未来时刻的输出预测值，从而直接应用到LQG控制器的设计中，并将该方法成功地应用到三相光伏并网逆变器控制中。通过Mat1ab仿真结果显示逆变器输出电流符合并网标准，证明了该方法的可行性，并且具有良好的动态响应性能和鲁棒性。
Bibliography:Nowadays model based predictive control is widely used in grid-connected inverter current control, however, modeling accuracy is the key factor that affects its performance. In order to avoid the complex and time consuming modeling process, model free subspace based Linear Quadratic Gaussian （LQG） control strategy is proposed. Input and output measurements are utilized in the subspace predictor design, and then the predictor is used in model free predictive LQG control. This novel approach is applied to the grid-connected photovoltaic （PV） inverter control system. Simulation results show the inverter＇s output current could comply with grid standards, which also verify good dynamical performance and strong robustness of the proposed method.
DU Li-yuan, YANG Fu-wen, CHEN Jian-min （Department of Control Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China）
41-1401/TM
predictive control; subspace; LQG control; grid-connected PV inverter; Simulink simulation
ISSN:1674-3415