电力电子变换器在电气传动系统中的控制与优化

段建福

摘要：本文主要讨论了电力电子变换器在电气传动系统中的控制与优化问题。首先介绍了电气传动系统的基本结构和电力电子变换器的作用，然后探讨了传统的控制方法存在的局限性，提出了优化控制策略的必要性。接着详细介绍了几种常见的电力电子变换器控制技术，并分析了它们的优缺点。最后，讨论了电力电子变换器在电气传动系统中的未来发展趋势和应用前景。

关键词：电力电子变换器；电气传动系统；控制；优化；发展趋势

一、引言

电力电子变换器在电气传动系统中扮演着至关重要的角色，其控制与优化对系统性能具有重要影响。传统的控制方法存在局限性，难以满足系统对效率、响应速度和稳定性的要求，因此，优化控制策略的研究显得尤为重要。本文旨在探讨电力电子变换器在电气传动系统中的控制与优化问题。首先介绍了电气传动系统的基本结构和电力电子变换器的作用，随后分析了传统控制方法的局限性，并阐述了优化控制的必要性。接着，详细介绍了几种常见的电力电子变换器控制技术，包括电压型和电流型控制技术，并分析了它们的优缺点。最后，展望了电力电子变换器在电气传动系统中的未来发展趋势，强调了多能源互联驱动技术、智能化控制以及新型器件与拓扑结构的研究方向，以期为未来的研究和工程实践提供参考和指导。

二、电力电子变换器控制技术

2.1 电压型控制技术

电压型控制技术是通过调节电压信号来控制电力电子变换器的输出。常见的电压型控制技术包括 PWM 控制、SPWM 控制和 SVM 控制。PWM 控制是一种基于固定频率的脉冲宽度调制技术，能够提供精确的输出电压控制，但会产生谐波。SPWM 控制通过不同的调制策略可以减少谐波，提高输出波形的质量。SVM 控制则是一种基于空间向量的调制技术，可以实现较低的谐波水平和更高的输出电压利用率。

2.2 电流型控制技术

电流型控制技术是通过控制电流信号来调节电力电子变换器的输出。常见的电流型控制技术包括 DTC 控制和 FOC 控制。DTC 控制是一种直接转矩控制技术，能够实现快速响应和较好的转矩控制效果，但对电流波形的质量要求较高。FOC 控制则是一种基于向量控制的技术，通过分解电流为直流分量和交流分量进行控制，能够实现较高的转矩控制精度和较低的谐波水平。

2.3 拓扑结构与控制策略的匹配

电力电子变换器的拓扑结构与控制策略之间的匹配关系至关重要。不同的拓扑结构适用于不同的控制策略，而合适的控制策略可以提高系统的效率和稳定性。例如，对于三相桥式逆变器，PWM 控制和SVM 控制常常是较为合适的选择，而对于开关矩阵型逆变器，则更适合采用DTC 控制或FOC 控制。因此，在选择电力电子变换器的拓扑结构时，需要充分考虑其与控制策略的匹配性，以实现最佳的控制效果。

三、电力电子变换器控制的优化

3.1 基于模型预测控制的优化方法

基于模型预测控制是一种先进的控制方法，通过建立系统的动态数学模型来预测未来的系统行为，并基于这些预测结果来优化控制策略。在电力电子变换器控制中，基于模型预测控制可以实现对系统动态特性的准确描述和预测，从而实现更精确的控制。例如，通过优化电压或电流的参考轨迹，基于模型预测控制可以实现系统响应速度的提高和能量利用的优化，从而提高系统的性能和效率。

3.2 模糊控制算法在电力电子变换器中的应用

模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够处理复杂系统中的非线性和不确定性。在电力电子变换器控制中，模糊控制算法可以应对系统参数变化和外部干扰等问题，提高系统的鲁棒性和稳定性。例如，通过设计模糊控制器的模糊规则和输出函数，可以实现对电力电子变换器的输出电压或电流进行精确控制，并在系统工作条件发生变化时自适应调节控制策略，保持系统性能的稳定性和可靠性。

3.3 强化学习在电力电子变换器控制中的潜在应用

强化学习是一种基于试错学习的控制方法，通过不断尝试和学习，优化控制策略以实现系统的最优控制效果。在电力电子变换器控制中，强化学习可以应用于自适应控制和优化控制问题。例如，利用强化学习算法和神经网络结合，可以实现对电力电子变换器控制策略的在线学习和优化，从而适应系统工作条件的变化和优化系统的控制性能。通过引入基于模型预测控制、模糊控制算法和强化学习等优化方法，可以有效提高电力电子变换器控制的性能和效率，实现对电气传动系统的精确控制和优化调节，为实际工程应用提供了有益的理论指导和技术支持。

四、电力电子变换器在电气传动系统中的未来发展

4.1 多能源互联驱动技术

多能源互联驱动技术是未来电气传动系统发展的重要趋势之一。通过将不同能源如电能、氢能、太阳能等有效整合，实现能源的高效利用和互联驱动。在这种背景下，电力电子变换器需要具备更高的适应性和灵活性，能够实现不同能源间的平滑切换和互联共享。因此，未来的电力电子变换器将更加关注系统的多能源协调控制，以实现对不同能源的灵活利用和优化调度，从而提高系统的整体性能和可靠性。

4.2 智能化控制与自适应优化策略

随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能化控制与自适应优化策略将成为电力电子变换器未来发展的重要方向。通过引入机器学习、深度学习等智能化算法，实现对系统运行状态的实时监测和预测，以及对控制策略的自适应调整和优化。这将使电力电子变换器能够更好地适应复杂多变的工作环境，提高系统的鲁棒性和稳定性，并实现对系统性能的持续优化和提升。

4.3 新型器件与拓扑结构的研发与应用

新型器件与拓扑结构的研发与应用将推动电力电子变换器技术的进步和发展。例如，功率半导体器件的高性能、高集成度和低损耗将为电力电子变换器的设计和实现提供更多可能性。同时，新型拓扑结构的设计与应用也将优化电力电子变换器的结构和性能，如拓扑结构的模块化、多级结构的应用等，将提高系统的稳定性和效率，降低系统的成本和体积，推动电力电子变换器技术向更高水平的发展。

五、结论

   电力电子变换器在电气传动系统中扮演着至关重要的角色。通过本文的讨论，我们可以看到传统控制方法存在的局限性，以及优化控制策略的必要性。各种电力电子变换器控制技术的介绍和分析为我们提供了更深入的了解，同时也揭示了优化控制的潜力。未来，随着多能源互联驱动技术的发展和智能化控制的应用，电力电子变换器将迎来更广阔的发展空间。新型器件与拓扑结构的研发将进一步提高系统效率和稳定性。因此，继续探索模型预测控制、模糊控制、以及强化学习等新颖方法在电力电子变换器控制中的应用，将有助于推动电气传动系统的发展，并为未来的工程实践提供有益的指导。

参考文献

[1]梁帅,姚良忠,徐箭,等.基于电力电子变换器虚拟同步构网控制的电力系统暂态稳定极限提升方法[J/OL].中国电机工程学报:1-19[2024-04-30].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2107.TM.20240426.1128.009.html.

[2]刘思达,徐云飞,李卫国,等.应用于电力电子变压器的CLLC型高频隔离电路参数鲁棒性分析与优化设计[J/OL].全球能源互联网:1-11[2024-04-30].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1550.TK.20240105.1131.002.html.

[3][1]史玉芳.小信号模型在电力电子变换器设计中的应用[J].黑龙江科学,2023,14(22):36-38.