一种混合电能治理装置和方法

摘要

本发明公开了一种混合电能治理装置，包括谐波控制模块和混合有源滤波单元，所述混合有源滤波单元包括并联的IGBT逆变器和MOSFET逆变器，其中，IGBT逆变器和MOSFET逆变器直流输入侧并联，共用同一个直流电容；IGBT逆变器和MOSFET逆变器交流输出侧并联，交流输出侧滤波电感分开接入；所述谐波控制模块包括IGBT谐波控制单元和MOSFET谐波控制单元，分别用于控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流以及控制MOSFET逆变器去除电网电流中的剩余谐波电流。本发明采用Si IGBT/SiC MOSFET混合有源滤波单元；与单一功率器件有源滤波装置相比较，本发明装置不仅具有单一功率器件装置的优势还具有更低的开关损耗、更高的短路冗余能力及较低成本等特点。

权利要求

1.一种混合电能治理方法，其特征在于，包括如下步骤：S01：电网电流的低次谐波电流通过IGBT谐波控制单元滤除；具体包括：S011：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，然后减去基波分量；

S012：随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI控制输出量，以获得低次谐波电流；

S013：采用针对IGBT逆变器的自适应模型预测控制策略，控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流，实现电网电流的初步治理；

S02：电网电流的剩余谐波电流通过MOSFET谐波控制单元滤除；具体包括：S021：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，然后减去电网电流；

S022：随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI控制输出量，以获得剩余谐波电流；

S023：采用针对MOSFET逆变器的自适应模型预测控制策略，控制MOSFET逆变器去除电网电流中的剩余谐波电流，实现电网电流的进一步治理；其中，IGBT逆变器和MOSFET逆变器并联，IGBT逆变器和MOSFET逆变器直流输入侧并联，共用同一个直流电容；IGBT逆变器和MOSFET逆变器交流输出侧并联，交流输出侧滤波电感分开接入；

所述步骤S013具体包括：

S0131：采用改进型灰狼算法，设计应用于IGBT谐波控制单元的多目标优化函数，获取IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；

S0132：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取IGBT逆变器的最佳开关矢量；

S0133：利用最佳开关矢量控制IGBT逆变器滤除电网电流中的低次谐波电流；

所述步骤S023具体包括：

S0231：采用改进型灰狼算法，设计应用于MOSFET谐波控制单元的多目标优化函数，获取MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；

S0232：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取MOSFET逆变器的最佳开关矢量；

S0233：利用最佳开关矢量控制MOSFET逆变器滤除电网电流中的剩余谐波电流。

2.根据权利要求1所述的一种混合电能治理方法，其特征在于，所述改进型灰狼算法包括首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群，其中，首领阶层狼群、第二阶层狼群和下属阶层狼群采用灰狼算法；最低阶层狼群中一半灰狼采用灰狼算法路径更新方案，另一半灰狼采用布谷鸟算法路径更新方案。

3.根据权利要求2所述的一种混合电能治理方法，其特征在于，所述步骤S0131具体包括：

T01：所述改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

T02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的最新权重系数；将最新的权重系数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算出最新粒子所对应的适应值；

T03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优权重系数。

4.根据权利要求2所述的一种混合电能治理方法，其特征在于，所述步骤S0231具体包括：

B01：所述改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

B02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的最新权重系数；将最新的权重系数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算出最新粒子所对应的适应值；

B03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优权重系数。

5.根据权利要求1所述的一种混合电能治理方法，其特征在于，当电网电流为三相电网电流，IGBT逆变器和MOSFET逆变器为两电平三相逆变器时，所述步骤S0132或步骤S0232具体包括：得出IGBT逆变器或MOSFET逆变器电压矢量、电感电流与预测电流的关系式：式中，v(k)代表7种开关矢量；L、L1为滤波电感； 为IGBT逆变器电流矢量；

为IGBT逆变器预测电流矢量； 为MOSFET逆变器电流矢量； 为MOSFET逆变器预测电流矢量；将IGBT逆变器指令电流iIr(k+1)通过静止坐标轴变换得到电流矢量和 ；将MOSFET逆变器指令电流iMr(k+1)通过静止坐标轴变换得到电流矢量和 ；

建立IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的代价函数和MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的代价函数：

式中， 和 为通过模型预测得到的IGBT逆变器谐波电流值； 和为通过模型预测得到的MOSFET逆变器谐波电流值；μ1、μ2、μ3为IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的权重系数，μ4、μ5和μ6为MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的权重系数；为网侧功率因数；P为网侧有功功率；Q为网侧无功功率；其中，代价函数最小时对应的开关矢量即为最佳开关矢量。

说明书

一种混合电能治理装置和方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电力电子器件及控制领域，具体涉及一种混合电能治理装置和方法。

背景技术

[0002] 随着我国大力推进可再生能源发展，越来越多的新型能源发电机组接入电网，电网呈现“双高”形态——新能源接入比例高和电力电子设备比例高。新能源机组普遍采用电
力电子装置作为并网接口，将会给电网引入大量谐波，污染电网环境。目前，电力电子器件
作为其中一个制约有源滤波装置性能的，因此研究高性能、高功率密度、大容量、低成本以
及高可靠需求的电能质量综合治理技术及装置，对我国电力电子发展和电能质量提升有着
至关重要的作用。

[0003] 事实上，Si IGBT与SiC MOSFET有源滤波装置均难以有效满足这些严格需求；需要寻求新的有源滤波装置来实现电网中混合电能的有效治理。

发明内容

[0004] 针对现有技术的不足，本发明的目的旨在提供一种混合电能治理装置和方法。

[0005] 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种混合电能治理装置，包括谐波控制模块和混合有源滤波单元，所述混合有源滤波单元包括并联的IGBT逆变器和MOSFET逆变
器，其中，IGBT逆变器和MOSFET逆变器直流输入侧并联，共用同一个直流电容；IGBT逆变器
和MOSFET逆变器交流输出侧并联，交流输出侧滤波电感分开接入；

[0006] 所述谐波控制模块包括IGBT谐波控制单元和MOSFET谐波控制单元，分别用于控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流以及控制MOSFET逆变器去除电网电流中的剩
余谐波电流。

[0007] 进一步的，所述IGBT逆变器的电压等级与MOSFET逆变器相同，IGBT逆变器的开关频率低于MOSFET逆变器的开关频率，IGBT逆变器的额定电流大于MOSFET逆变器的额定电
流。

[0008] 一种混合电能治理方法，包括如下步骤：

[0009] S01：电网电流的低次谐波电流通过IGBT谐波控制单元滤除；具体包括：

[0010] S011：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，然后减去基波分量；

[0011] S012：随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI控制输出量，以获得低次谐波电流；

[0012] S013：采用针对IGBT逆变器的自适应模型预测控制策略，控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流，实现电网电流的初步治理；

[0013] S02：电网电流的剩余谐波电流通过MOSFET谐波控制单元滤除；具体包括：

[0014] S021：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，然后减去电网电流；

[0015] S022：随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI控制输出量，以获得剩余谐波电流；

[0016] S023：采用针对MOSFET逆变器的自适应模型预测控制策略，控制MOSFET逆变器去除电网电网电流中的剩余谐波电流，实现电网电流的进一步治理；其中，IGBT逆变器和
MOSFET逆变器并联，IGBT逆变器和MOSFET逆变器直流输入侧并联，共用同一个直流电容；
IGBT逆变器和MOSFET逆变器交流输出侧并联，交流输出侧滤波电感分开接入。

[0017] 进一步的，所述步骤S013具体包括：

[0018] S0131：采用改进型灰狼算法，设计应用于IGBT谐波控制单元的多目标优化函数，获取IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；

[0019] S0132：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取IGBT逆变器的最佳开关矢量；

[0020] S0133：利用最佳开关矢量控制IGBT逆变器滤除电网电流中的低次谐波电流。

[0021] 进一步的，所述改进型灰狼算法包括首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群，其中，首领阶层狼群、第二阶层狼群和下属阶层狼群采用灰狼算法；最
低阶层狼群中一半灰狼采用灰狼算法路径更新方案，另一半灰狼采用布谷鸟算法路径更新
方案。

[0022] 进一步的，所述步骤S0131具体包括：

[0023] T01：所述改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

[0024] T02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的最新权重系数；将最新的权重系
数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算出最
新粒子所对应的适应值；

[0025] T03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代
次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优权重系数。

[0026] 进一步的，所述步骤S023具体包括：

[0027] S0231：采用改进型灰狼算法，设计应用于MOSFET谐波控制单元的多目标优化函数，获取MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；

[0028] S0232：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取MOSFET逆变器的最佳开关矢量；

[0029] S0233：利用最佳开关矢量控制MOSFET逆变器滤除电网电流中的剩余谐波电流。

[0030] 进一步的，所述改进型灰狼算法包括首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群，其中，首领阶层狼群、第二阶层狼群和下属阶层狼群采用灰狼算法；最
低阶层狼群中一半灰狼采用灰狼算法路径更新方案，另一半灰狼采用布谷鸟算法路径更新
方案；

[0031] 进一步的，所述步骤S0231具体包括：

[0032] B01：所述改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

[0033] B02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的最新权重系数；将最新的权重
系数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算出
最新粒子所对应的适应值；

[0034] B03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代
次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优权重系数。

[0035] 进一步的，当电网电流为三相电网电流，IGBT逆变器和MOSFET逆变器为两电平三相逆变器时，所述步骤S0132或步骤S0232具体包括：得出IGBT逆变器或MOSFET逆变器电压
矢量、电感电流与预测电流的关系式：

[0036]

[0037] 式中，v(k)代表7种开关矢量；L、L1为滤波电感；iICOM(k)为IGBT逆变器电流矢量；iIp(k+1)为IGBT逆变器预测电流矢量；iMCOM(k)为MOSFET逆变器电流矢量；iMp(k+1)为MOSFET
逆变器预测电流矢量；将IGBT逆变器指令电流iIr(k+1)通过静止坐标轴变换得到电流矢量
iIrα(k+1)和iIrβ(k+1)；将MOSFET逆变器指令电流iMr(k+1)通过静止坐标轴变换得到电流矢
量iMrα(k+1)和iMrβ(k+1)；

[0038] 建立IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的代价函数和MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的代价函数：

[0039]

[0040] 式中，iIpα(k+1)和iIpβ(k+1)为通过模型预测得到的IGBT逆变器谐波电流值；iMpα(k+1)和iMpβ(k+1)为通过模型预测得到的MOSFET逆变器谐波电流值；μ1、μ2、μ3为IGBT谐波控制
单元中自适应模型预测控制的权重系数，μ4、μ5和μ6为MOSFET谐波控制单元中自适应模型预
测控制的权重系数；λ为网侧功率因数；P为网侧有功功率；Q为网侧无功功率；其中，代价函
数最小时对应的开关矢量即为最佳开关矢量。

[0041] 本发明的有益效果在于：本发明采用Si IGBT/SiC MOSFET混合有源滤波单元；与单一功率器件有源滤波装置相比较，本发明装置不仅具有单一功率器件装置的优势还具有
更低的开关损耗、更高的短路冗余能力及较低成本等特点。

附图说明

[0042] 图1为本发明一实施例混合电能治理装置的结构及控制框图；

[0043] 图2为本发明一实施例应用于混合电能治理装置的谐波提取原理图；

[0044] 图3为本发明一实施例应用于混合电能治理装置的预测控制原理图；

[0045] 图4为本发明一实施例改进型灰狼算法的优化流程图。

具体实施方式

[0046] 下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：

[0047] 本发明提供的一种混合电能治理装置，包括谐波控制模块和混合有源滤波单元，混合有源滤波单元包括并联的IGBT逆变器和MOSFET逆变器。具体的，IGBT逆变器为大容量
Si IGBT逆变器，MOSFET逆变器为小容量SiC MOSFET逆变器。大容量Si IGBT逆变器采用较
低开关频率以防止混合有源滤波单元开关损耗的增大，小容量SiC MOSFET逆变器采用更高
开关频率以进一步提高Si IGBT/SiC MOSFET混合有源滤波单元的功率密度，两者结合在防
止Si IGBT/SiC MOSFET混合有源单元成本过高的前提下，也能进一步增加混合电能治理装
置的冗余能力。针对Si IGBT逆变器，通过获取低次谐波电流，然后采用针对IGBT逆变器的
自适应模型预测控制策略以实现有源滤波装置低次谐波电流的抑制功能，同时让Si IGBT
承受低次大电流谐波；针对SiC MOSFET逆变器，通过获取剩余谐波电流，然后采用针对
MOSFET逆变器的自适应模型预测控制策略以实现有源滤波单元剩余谐波电流的抑制功能；
两者的结合也能够实现功率因数的有效矫正。因此，本发明通过结合大容量Si IGBT逆变
器、小容量SiC MOSFET逆变器以及相应谐波控制策略，能使治理装置有效满足高性能、高功
率密度、大容量、低成本以及高可靠等苛刻需求。

[0048] IGBT逆变器和MOSFET逆变器直流输入侧并联，共用同一个直流电容；IGBT逆变器和MOSFET逆变器交流输出侧并联，交流输出侧滤波电感分开接入；IGBT逆变器的电压等级
与MOSFET逆变器相同，IGBT逆变器的开关频率远低于MOSFET逆变器的开关频率，IGBT逆变
器的额定电流远大于MOSFET逆变器的额定电流。谐波控制模块包括IGBT谐波控制单元和
MOSFET谐波控制单元，分别用于控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流以及控制
MOSFET逆变器去除电网电流中的剩余谐波电流。

[0049] 如图1所示为Si IGBT/SiC MOSFET混合电能治理装置的结构及控制框图。图1中，va、vb、vc为电网电压；is为电网电流；La、Lb、Lc为交流滤波电感；Ucd为直流电容反馈值；Ucf为
直流电给定值；iI为SiIGBT逆变器谐波电流；iM为SiC MOSFET逆变器谐波电流；iIr为SiIGBT
逆变器谐波参考电流；iMr为SiC MOSFET逆变器谐波参考电流；IMdc、IIdc分别为Si IGBT逆变
器直流侧电流，SiC MOSFET逆变器直流侧电流。图1主要包括由大容量Si IGBT逆变器(以两
电平三相逆变器为例)和小容量SiC MOSFET逆变器并联组成的混合有源滤波单元、用于控
制IGBT逆变器和MOSFET逆变器去除电网电流中的低次谐波电流和剩余谐波电流的谐波控
制模块。大容量Si IGBT逆变器采用较低开关频率以防止混合有源滤波装置开关损耗的增
大，小容量SiC MOSFET逆变器采用更高开关频率以进一步提高Si IGBT/SiC MOSFET混合有
源滤波装置的功率密度，两者结合在防止Si IGBT/SiC MOSFET混合有源滤波单元成本过高
的前提下，也能进一步增加该装置的冗余能力。针对Si IGBT逆变器，通过获取低次谐波电
流，然后采用针对IGBT逆变器的自适应模型预测控制策略以实现有源滤波装置低次谐波电
流的抑制功能，同时让Si IGBT承受低次大电流谐波；针对SiC MOSFET逆变器，通过获取剩
余谐波电流，然后采用针对MOSFET逆变器的自适应模型预测控制策略以实现有源滤波装置
剩余谐波电流的抑制功能；两者的结合也能够实现功率因数的有效矫正。

[0050] 请参阅附图1‑4，本发明提供的一种混合电能治理方法，具体包括：

[0051] S01：电网电流的低次谐波电流通过IGBT谐波控制单元滤除；首先电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，然后减去基波分量；随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压
环PI控制输出量，以获得低次谐波电流；最后，采用针对IGBT逆变器的自适应模型预测控制
策略，控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流；

[0052] 如附图2所示，图2为低次谐波电流与剩余谐波电流分离方法，包含电压环和谐波获取环节。图2中，PLL为锁相环；LPF为低通滤波器；Ucd为直流电容反馈值；Ucf为直流电给定
值；IMdc、IIdc、DM、DI分别为Si IGBT逆变器直流侧电流，SiC MOSFET逆变器直流侧电流、Si 
IGBT逆变器电压环中的直流下垂控制系数、SiC MOSFET逆变器电压环中的直流下垂控制系
数；Ia0、Ib0、Ic0为直流分量；iaf、ibf、icf为基波分量；ialh、iblh、iclh为低次谐波电流；iIra、iIrb、
iIrc为SiIGBT逆变器谐波参考电流；iMra、iMrb、iMrc为SiC MOSFET逆变器谐波参考电流。请继
续参阅附图2，步骤S01具体包括如下步骤：

[0053] S011：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波；电网侧电流is(三相分别为isa、isb和isc)通过LPF环节获得包含直流分量、基波分量以及低次谐波电流的各相电流ial、ibl、icl：

[0054]

[0055] 式中，Ia0、Ib0、Ic0为每一项的直流分量；iaf、ibf和icf为每一相的基波分量；ialh、iblh和iclh为每一相的低次谐波电流。

[0056] 对网侧电流isa、isb和isc进行傅里叶变换以获取基波幅值；然后利用锁相环以获取电网电流中的基波电流(iaf、ibf和icf)。将ial、ibl、icl和iaf、ibf、icf相减。

[0057] S012：直流电容电压反馈值Ucd、下垂环节(IIdc×DM或IMdc×DM)与直流电容电压给定值Ucf的差值通过电压环PI控制获得输出控制量，将输出量加入到指令电流中；得出网侧
电流的低次谐波电流ialh、iblh、iclh。

[0058] S013：采用针对IGBT逆变器的自适应模型预测控制策略，控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流，即可得Si IGBT逆变器的指令电流iIr(三相分别为iIra、iIrb和
iIrc)，实现电网电流的初步治理。步骤S013具体包括：

[0059] S0131：采用改进型灰狼算法，设计应用于IGBT谐波控制单元的多目标优化函数，获取IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；改进型灰狼算法包括首领
阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群，其中，首领阶层狼群、第二阶层
狼群和下属阶层狼群采用灰狼算法；最低阶层狼群中一半灰狼采用灰狼算法原有更新方
案，另一半灰狼采用布谷鸟算法路径更新方案。获取IGBT谐波控制单元中自适应模型预测
控制的最优权重系数具体包括：

[0060] T01：改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

[0061] T02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得最新的IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制的权重系数；将最新的权重
系数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算出
最新粒子所对应的适应值；

[0062] T03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代
次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优IGBT权重系数。

[0063] S0132：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取IGBT逆变器的最佳开关矢量；

[0064] S0133：利用最佳开关矢量控制IGBT逆变器去除电网电流中的低次谐波电流。

[0065] S02：电网电流的剩余谐波通过MOSFET谐波控制单元滤除；首先电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波，与电网电流相减；随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI
控制输出量，以获得剩余谐波电流；最后，采用自适应模型预测控制实现MOSFET逆变器吸收
小功率剩余谐波电流。请继续参阅附图2，具体包括：

[0066] S021：电网电流经过低通滤波器滤除高次谐波；同步骤S011；然后减去电网电流。

[0067] S022：随后加入引入常规直流下垂控制策略的电压环PI控制输出量；同步骤S012；以获得剩余谐波电流。

[0068] S023：采用MOSFET逆变器去除电网电流中的剩余谐波电流，即MOSFET逆变器的指令电流iMr(三相分别为iMra、iMrb和iMrc)，也就是治理后的电网电流。步骤S023具体包括：

[0069] S0231：采用改进型灰狼算法，设计应用于MOSFET谐波控制单元的多目标优化函数，获取MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的最优权重系数；改进型灰狼算法包
括首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群，其中，首领阶层狼群、第
二阶层狼群和下属阶层狼群采用灰狼算法；最低阶层狼群中一半灰狼采用灰狼算法原有更
新方案，另一半灰狼采用布谷鸟算法路径更新方案：

[0070] B01：改进型灰狼算法初始化，并进入优化迭代循环中；

[0071] B02：首领阶层狼群、第二阶层狼群、下属阶层狼群以及最低阶层狼群中的粒子进行更新，获得最新的MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制的权重系数；将最新的权
重系数值输出到代价函数中：同时获取电网电流和电网电压，并通过多目标优化函数计算
出最新粒子所对应的适应值；

[0072] B03：判断迭代次数是否小于等于设定次数，若小于设定次数，则对当前所有群体中适应值最小的粒子与历史最优粒子进行比较，更新最优粒子，返回步骤T01；若等于迭代
次数，选取适应值最小的权重系数进行输出，即为最优权重系数。

[0073] S0232：采用最优权重系数结合滤波电感模型及对应的代价函数获取MOSFET逆变器的最佳开关矢量。

[0074] S0233：将最优权重系数代入代价函数中，再结合预测模型，获取MOSFET逆变器的最佳开关矢量。

[0075] 由于S013和S023中IGBT谐波控制单元中自适应模型预测控制策略和MOSFET谐波控制单元中自适应模型预测控制策略的思路基本相同，只是部分参数不同，以下将二者一
起进行介绍：

[0076] 图4为改进型灰狼算法的优化流程图。采用改进型灰狼算法和自适应模型预测控制策略相结合的思路为：建立反映Si/SiC混合有源滤波装置电网侧电流谐波以及功率因数
两种性能指标的多目标优化函数，然后通过改进型灰狼算法优化自适应模型预测控制策略
中的权重参数，实现该装置的性能及可靠性提升。

[0077] 其中，改进型灰狼算法通过将灰狼群中下属阶层狼群里一半数量的灰狼采用布谷鸟算法中的寻巢路径方案进行步长更新，再通过随机选取最低阶层狼群中部分灰狼进行重
新取值，以实现该算法收敛精度和收敛速度的有效提升。改进型灰狼算法包含首领阶层、第
二阶层、下属阶层以及最低阶层四个阶层狼群，该主要依靠α(首领阶层狼群)、β(下属阶层
狼群)和δ(最低阶层狼群)三个群体分散开来寻找最优区域，由于该算法在寻优过程中也具
有较强的随机行为，因此该算法具有很强的全局搜索能力，能有效防止优化陷入局部最优
区域。前两个阶层狼群(首领阶层和第二阶层狼群)位置更新方程为：

[0078]

[0079] 其中

[0080]

[0081] 式(1)和(2)中，rk(k＝1,2,3,4)代表[0,1]区间内的随机数；n和nmax分别代表当前迭代次数和最大迭代次数；s(n)、sα(n)和sβ(n)均代表改进型灰狼算法中的个体粒子，即代
表自适应模型预测控制中的权重系数。因为大部分较优粒子都在首领阶层和第二阶层狼群
中，因此这两个群体采用的更新方式不改变。

[0082] 下属阶层狼群的更新方程为：

[0083]

[0084] 其中

[0085]

[0086] 式(3)和(4)中，下标i和j代表粒子数量；k1代表粒子数量；r5和r6代表[0,1]区间内best
的随机数；n1和n2均代表当前迭代次数；sδ(n)和s (n)分别代表改进型灰狼算法中的个体
粒子和整个群体中的最优粒子，即代表自适应模型预测控制中的权重系数；u和v为服从正
态分布的随机数；a0、b和b1均为常数。下属阶层狼群中一半的灰狼还采用原有方案进行更
新，另一半狼群则采用布谷鸟算法中的路径寻优方案进行更新，两种更新方案的结合能够
提升该阶层粒子的寻优能力。

[0087] 最低阶层狼群的更新方程为：

[0088]

[0089] 式中，r7代表[0,1]区间内的随机数；pa代表概率值；s1(n)和s2(n)代表低阶层狼群中随机选取的两个粒子位置。通过一定概率来改变粒子位置，可以有效提升该阶层粒子的
寻优能力。

[0090] 多目标适应值函数的建立可以有效评价改进型灰狼算法的优化性能，该适应值函数的方程为：

[0091]

[0092] 式中，ta为获取适应值函数需要源滤波装置运行的时间；αw和βw为适应值函数中的权值；Isah、Isbh和Isch为每一相网侧总谐波电流有效值；Isa1、Isb1和Isc1为每一相的网侧基波
电流有效值(与iaf、ibf和icf相同)。适应值越小，则代表粒子的性能越好。

[0093] 图3为应用于Si IGBT/SiC MOSFET混并混合有源滤波电路的预测控制原理图，该预测控制策略包含了逆变器模型以及代价函数两个部分。图3中，v(k)为逆变器电压矢量；
Ts为采样时间；abs是取模运算，μ1、μ2、μ3、μ4、μ5和μ6为权重系数，iIp(k+1)为SiIGBT逆变器预
测电流矢量；iMp(k+1)为SiCMOSFET逆变器预测电流矢量；iIr(k+1)为Si IGBT逆变器指令电
流；iMr(k+1)为SiCMOSFET逆变器指令电流。逆变器模型是基于滤波电感建立的逆变器电压
矢量、电感电流与预测电流的关系式，根据当前开关周期的电流值以及开关矢量所对应的
电压矢量，来预测下个开关周期的电流值；代价函数包含了电网功率因数、逆变器预测电
流、参考电流等多个变量和多个权重系数，定量评价预测值与参考值之间误差和电网功率
因数状况等多个变量在对应的权重系数下对系统性能的影响，通过比较单元，判断当前开
关周期内代价函数输出值的大小；代价函数输出值越小，预测的电流越接近参考电流，电网
侧功率因数越接近1，同时输出当前预测得到电流所对应的开关矢量。所提预测控制的相关
内容如下：

[0094] 定义Sa、Sb和Sc是Si IGBT三相全桥逆变器各桥臂的门控信号，开关状态1时该端口输出高电平，开关状态0时该端口输出零电平。根据不同开关状态将产生7种开关矢量，它们
分别为：000(111)、001、010、100，110、010和011；7种开关矢量又对应V0～V6共7种电压矢量。

[0095] 首先分别建立SiIGBT逆变器和SiCMOSFET逆变器基于滤波电感模型，得逆变器电压矢量、电感电流与预测电流的关系式：

[0096]

[0097] 式中，v(k)代表7种电压矢量；L、L1为滤波电感；iICOM(k)为SiIGBT逆变器电流矢量；iIp(k+1)为SiIGBT逆变器预测电流矢量；iMCOM(k)为SiCMOSFET逆变器电流矢量；iMp(k+1)为
SiCMOSFET逆变器预测电流矢量。将Si IGBT逆变器指令电流iIr(k+1)通过静止坐标轴变换
得到电流矢量iIrα(k+1)和iIrβ(k+1)；将SiCMOSFET逆变器指令电流iMr(k+1)通过静止坐标轴
变换得到电流矢量iMrα(k+1)和iMrβ(k+1)。然后，为精确控制谐波电流并提升网侧功率因数，
需要建立的代价函数表达式如下：

[0098]

[0099] 式中，iIpα(k+1)和iIpβ(k+1)为通过模型预测得到的Si IGBT逆变器谐波电流值；iMpα(k+1)和iMpβ(k+1)为通过模型预测得到的SiC MOSFET逆变器谐波电流值；μ1、μ2、μ3、μ4、μ5
和μ6为权重系数；λ为网侧功率因数；P为网侧有功功率；Q为网侧无功功率。

[0100] 通过改进型灰狼算法实时更新代价函数中的权重系数μ1、μ2、μ3、μ4、μ5和μ6，可以实时函数gI和gM的优化。通过比较单元，判断当前开关周期内代价函数输出值的大小；当前开
关矢量的代价函数越小，说明当前开关矢量预测的电流越接近参考电流，且网侧功率因数
越接近1，因此逆变器应选择该开关矢量。

[0101] 本发明给出的一种Si IGBT/SiC MOSFET混合电能治理装置，通过结合大容量Si IGBT逆变器、小容量SiC MOSFET逆变器以及相应谐波控制策略，能使源滤波装置有效满足
高性能、高功率密度、大容量、低成本以及高可靠等苛刻需求。

[0102] 对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围
之内。