【摘 要】
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传统模型预测控制具有良好的动态和静态性能,但非常依赖精确的系统数学模型,难以适应并网逆变器接入弱电网等原因带来的模型参数扰动。为此,本文提出一种自适应周期性模型参
【基金项目】
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国家自然科学基金(51577074)
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传统模型预测控制具有良好的动态和静态性能,但非常依赖精确的系统数学模型,难以适应并网逆变器接入弱电网等原因带来的模型参数扰动。为此,本文提出一种自适应周期性模型参数调整策略:结合传统模型预测的特点,保存各个采样时刻系统状态变量的预测值与实测值,形成误差计算矩阵,周期性地通过求解预测状态与实际状态之间误差的最小值来精确识别系统模型参数,将修正过的系统模型参数更新到系统的离散数学模型和状态变量参考值计算方程中。该控制策略能快速修正模型参数,从而消除了模型参数误差带来的模型状态预测不准确的问题。最后,依托一台3
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