三电平逆变器中点电位平衡策略研究

三电平逆变器中点电位平衡策略研究

1中点电位平衡三平频器具有输出电压波形含量小、d-d小的特点，适合在中压和平调速度的交流中间件件。在三电平逆变器拓扑中，功率器件的电压应力仅为相同直流母线电压两电平电路的一半，而且在相同的开关频率下输出的电压纹波也比两电平逆变器小，但是当三电平逆变器直流侧的两个电容电压不相等时功率器件所承受的电压将超过直流母线电压的1/2，不但增加了功率管的电压应力，同时使逆变器输出电压、电流波形也发生变化，谐波含量增大。因此研究中点电位平衡问题是三电平逆变器系统控制的重要组成部分。文献分析了三电平逆变器中点电位不平衡机理，并提出了相应的改善措施。由于中矢量不可控，文献提出不选取中矢量而用大矢量的平均分配来实现中点电流为零，但该方法不能进入过调制状态，并且输出波形谐波含量增大；文献研究了利用检测中点电流的方向同时考虑不同功率因数时中点电位的控制，实现算法复杂，同时较难提高动态响应。文献采用在一定容差范围内切换正小矢量和负小矢量的方法，以维持电容电压不至于饱和，但其开关次数增多，损耗加大。文献则引入平衡因子方法检测电压和负载电流，通过调整小矢量的时间分配因子实现对中点电位的控制，此方法由于电容电压动态变化，时间分配因子大小难以确定。本文通过检测电容电压的大小和负载电流方向，将直流侧两电容电压的偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入，根据两电容电压的偏差程度利用模糊规则调整正、负小矢量的作用时间，将此作用时间作为模糊控制器的输出去控制各矢量作用时间大小，从而能够实时地把中点电位控制在比较小的范围内波动。2中点电流的计算二极管中点钳位型（NeutralPointClamped,NPC）三电平逆变器电路原理如图1所示。为了便于分析，用开关变量表示逆变器各桥臂的开关状态，将三相三电平逆变器的功率开关器件用单刀三掷开关来代替，如图2所示。假设Sij为其开关函数，当开关导通时其开关函数值为1，断开时其值为0，对于某一相来说，任何时刻触点连接只有一种状态，即，其中i=a,b,c;j=p,o,n。由图2可得逆变器输出的线电压为对于直流母线电容上的电压有如下关系式中iC1,iC2——流过电容C1、C2上的电流，其参考方向见图2VC10,VC20——电容电压的初始值假设某时刻工作于稳态，且两个电容上的电压相等，则有由iC1+iC2=io，假设C1=C2=C，则满足式中io——中点电流从图2的开关模型可以看出，中点电位的不平衡主要是由于中点电流对直流环节的电容充、放电不均，中点电位的波动与中点电流的关系可以表示为：∆v=io/C，显然电容容量不为无穷大，要想减少中点电位漂移需减少中点电流。因此在具体的控制策略中要考虑实现的算法使中点电流最小。由于在基本电压矢量中，零矢量和大矢量不影响中点电流io；小矢量所对应的两种冗余开关状态对中点电流影响相反；而中矢量对中点电位的影响为不控量。因此考虑中点电位平衡时，只需要考虑小矢量和中矢量所对应的开关状态的选取。图3所示为三电平逆变器电压空间矢量分布图，该六边形电压空间矢量图由六个扇区组成，定义tm为中矢量的作用时间，tan、tbn为一个扇区中两个负小矢量的作用时间；tap、tbp为一个扇区中两个正小矢量的作用时间；且正小矢量开关状态a的作用时间定义为：f1=tap/t1，正小矢量开关状态b的作用时间定义为：f2=tbp/t2,t1、t2为小矢量a与b的作用时间；则由空间矢量合成原则，得因此各扇区的中点电流可以表示为由式（9）可得当参考电压矢量位于六个不同扇区时各个扇区的中点电流表达式其中，Si(i=1,2,3,4,5,6）为扇区值，且当参考电压矢量位于第i扇区时Si=1，否则Si=0。结合式（10），通过检测负载电流方向，利用其方向作为选取正负小矢量的依据。3控制器的输出模糊逻辑控制（FuzzyLogicControl,FLC）以模糊数学为基础，它能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。因此，模糊控制特别适用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制。图4所示为基于模糊控制的三电平逆变器变频调速系统控制框图。在该系统中，通过检测直流母线上的电容电压，把两个电容电压的偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入变量，此时偏差和偏差变化率可以表示为式中T——采样周期输入变量e和ec经过模糊化变为模糊量，并用相应的模糊语言表示，通过模糊推理得到模糊输出量f，称f为平衡因子，因此该模糊控制器的输入输出关系可以表示为：f(n)=f(e,ec)。由于中点电位与基本电压矢量的选取有关，当电容电压VC1>VC2时，则选取正小矢量作用时间为(1-f)/2；负小矢量作用时间为(1+f)/2；具体选取哪种电压矢量要根据式（10）中ia、ib、ic的电流方向而定。为了便于应用模糊规则，对偏差和偏差变化率的实际值分别用量化因子ke、kec进行量化，量化因子ke、kec把误差和误差的变化率归为±1，即输入变量的论域为±1，且满足ke·e(n)∈[-1,1]，kec·∆e(n)∈[-1,1]的条件，对应的输出平衡因子f的比例因子为kf，并且也满足kf·f(n)∈[-1,1]。经过输入、输出变量的量化，在论域上定义5个模糊子集{NB,NS,ZE,PS,PB}，分别代表{负大、负小、零、正小、正大}。输入输出变量的隶属函数选取梯形和三角形曲线，其中梯形隶属函数表示为在上述梯形隶属函数中，当b=c时梯形隶属函数退化为三角形隶属函数。图5所示为实验所选取的隶属函数曲线。其中图5a所示为偏差e的隶属函数曲线；图5b所示为偏差变化率ec的隶属函数曲线；图5c所示为输出量f的隶属函数曲线。表1为选取的模糊规则。规则的选取由系统的响应速度和控制效果来调整，模糊推理方法采用Mamdani方法，去模糊化方法则用重心法。其输出量隶属函数可以表示为式中N——推理规则总数f——模糊输出变量µ——输出模糊集隶属函数4实验模拟和实验波形为了验证所提方法的可行性，借助Matlab模糊逻辑工具箱建立了模糊控制系统仿真模型和基于TMS320F2407DSP的硬件实验平台。实验采用一台额定功率为3kW，额定电压380V，额定电流为7.5A的感应变频电机。图6所示为一般调制时电压VC1-VC2和中点电流的仿真波形。图7所示为模糊控制时电压VC1-VC2、平衡因子f、中点电流以及输出线电压的仿真波形。图8所示为一般调制时的实验波形。其中图8a为中点电位波形；图8b为输出线电压波形；图8c为一般调制时输出相电流波形；图8d为加速时定子绕组电流与中点电位波动波形。图9为模糊控制时的实验波形。比较图8和图9可以看出，在模糊控制情况下中点电位不但能够得到较好的平衡，而且具有较快的响应速度。5仿真实验结果分析研究了一种基于模糊