Control predictivo de inversores.

Abstract

El objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de distintas leyes de control predictivo, digital, basado en modelo; en inversores mediante simulación computacional. Los convertidores y su control se simulan en la plataforma matlab/simscape, empleando parámetros no ideales, que consideran la tecnología de los semiconductores, las pérdidas resistivas y retardos. Las métricas de desempeño consisten en la calidad energética THD, el error de control, la frecuencia de conmutación y la robustez ante la incerteza de parámetros del modelo. Los distintos controladores tienen parámetros ajustables como: una función de extrapolación, el horizonte de predicción, la ventana de control y la ganancia de realimentación. La hipótesis de trabajo es que se puede medir la calidad de las leyes y el efecto que tiene cambiar los parámetros. Para el desarrollo se comienza con un marco teórico de las herramientas matemáticas, el problema general del control predictivo, el espacio vectorial de los conmutadores y los modelos de los convertidores en ecuaciones de estado, de los cuales pueden deducirse las leyes de control. Los resultados de simulación y las métricas respaldan que aumentar el horizonte de predicción aumenta el esfuerzo de conmutación y aumentar la ventana de control lo disminuye. El mejor seguimiento se logra con una ley de control incremental con compensación de retardo; sin embargo esta ley de control tiene un mayor costo computacional y de conmutación que la ley que considera un ventana de control, sobre todo para horizontes de predicción grandes. La extrapolación de Euler es óptima para predecir señales ac, para señales desconocidas en general la de Lagrange y para una referencia escalón es óptimo asumir que esta es constante en sus valores futuros.

The objective of this work is to compare the performance of various digital model based predictive control laws on power inverters through software simulation. The power converters and their respective control laws are implemented on the matlab/- simscape suite, which facilitates non ideal parameters choice, such as: semiconductor technology, resistive losses and time delays. The metrics by which performance is measured are: energy quality THD, tracking error, switching frequency and robustness at the face of model’s parameter uncertainty. The proposed controllers are composed of adjustable parameters, such as: extrapolation function, prediction horizon, control window and feedback gains. The main hypothesis of this work is that the quality of the control laws and the effect of the parameter’s choice is measurable. In order to elaborate, the report first begins with a theoretical framework which contains the mathematical tools, the formulation of the predictive control problem, the space vector control sectors and the state space equations of the converters, through which the control laws can be inferred. The simulation results and the summary of metrics support that increasing the prediction horizon increases the switching frequency effort and that increasing the control windows causes the opposite. The best tracking performance is achieved by an incremental control law with time delay compensation; however this control law comes at a greater computational and switching frequency effort than the control law that accounts for a control window, especially at great prediction horizons. The Euler extrapolation is optimal for ac signal predictions, Lagrange predictors work best for general unknown shape signals and in the case of a step signal it is optimal to assume that the values remain constant at future sample times.