An Optimized Parameter Design Method for Passivity-Based Control in a LCL-Filtered Grid-Connected Inverter
An Optimized Parameter Design Method for Passivity-Based Control in a LCL-Filtered Grid-Connected Inverter
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LCL滤波并网逆变器无源控制的优化参数设计方法
DOI：
10.1109/access.2020.3032038
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Koutroulis Eftichios
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng Faban;Wu Weimin;Chen Bolin;Koutroulis Eftichios
目前，基于无源性的控制（PBC）已成功地应用于具有LCL滤波器的数字控制并网逆变器（GCI）。作为一种非线性方法，PBC控制器对LCL滤波器参数漂移和电网阻抗具有很强的鲁棒性，但仍需要仔细设计PBC控制器的参数才能达到良好的控制性能。现有的设计方法都是将PBC控制器分为三个控制回路。因此，由于PBC控制器的复杂结构，设计过程是繁琐的，特别是对于没有经验的工程师。本文采用智能粒子群优化算法（PSO）简化PBC控制器的参数设计，避免了人工计算的困难，参数的获取可以更方便、更高效地利用MATLAB进行离线计算。此外，卡尔曼滤波观测器被采用来估计PBC控制器中的状态变量，其中在整个GCI系统中仅需要对电网注入电流进行采样。仿真和实验验证了所提出的PBC控制器设计方法的正确性和有效性。
Nowadays, the Passivity-Based Control (PBC) has been successfully applied to digitally controlled Grid-Connected Inverter (GCI) with LCL filter. As a nonlinear method, the PBC controller has strong robustness against the parameter drift of the LCL filter and the grid impedance, where the parameters of the PBC controller still need to be designed carefully to achieve a good control performance. The existing design methods are based on separating the PBC controller into three control loops. Therefore, the design process is cumbersome, especially for inexperienced engineers, due to the complex structure of the PBC controller. In this article, an intelligent Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is utilized to simplify the parameters design of the PBC controller, where the difficulty of manual calculations is avoided and the parameters can be more easily and efficiently obtained using MATLAB in offline mode. Furthermore, a Kalman filter observer is adopted to estimate the state variables in the PBC controller, where only the grid-injected current needs to be sampled in the overall GCI system. Simulations and experiments are provided to verify the correctness and effectiveness of the proposed PBC controller design method.
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DOI：
10.23919/icems.2018.8549169
发表时间：
2018-10
期刊：
2018 21st International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS)
影响因子：
--
作者：
L. Guihua;Wang Wenxiu;Zhuo Xiaohui;Wang Wei
通讯作者：
L. Guihua;Wang Wenxiu;Zhuo Xiaohui;Wang Wei
DOI：
10.1109/ecce.2013.6646865
发表时间：
2013-10
期刊：
2013 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition
影响因子：
--
作者：
Jarno Kukkola;M. Hinkkanen
通讯作者：
Jarno Kukkola;M. Hinkkanen
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Liu, Zipeng
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Xu, Dehong
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J. Lai;Xin Yin;Lin Jiang;Xianggen Yin;Zhen Wang;Z. Ullah
通讯作者：
J. Lai;Xin Yin;Lin Jiang;Xianggen Yin;Zhen Wang;Z. Ullah