一种基于P＆O法与模型预测的无线电能传输控制方法及系统与流程

一种基于p＆o法与模型预测的无线电能传输控制方法及系统
技术领域
1.本发明属于无线电能传输控制技术领域，一种基于p&o法与模型预测的无线电能传输控制方法及系统。


背景技术：

2.磁耦合式无线电能传输系统(ipt)是一种灵活可靠的非接触式供能方式，能够避免传统插电系统存在的火花与漏电等安全隐患，具有可靠、安全、方便以及低维护成本等优势，已广泛应用于医疗设备、便携式电子设备、智能家居、交通和航空航天等领域，其功率范围从毫瓦级到兆瓦级不等。
3.磁耦合式无线电能传输系统通常包括高频变换器、耦合线圈与补偿网络等部分。系统效率与功率传输的稳定性是无线电能传输系统最为关键的两项指标，而在无线电能传输系统负载、耦合系数以及输入直流电压的变化均可能导致系统效率降低、连续功率振荡甚至系统失稳。
4.针对于无线电能传输系统效率优化的问题，现有文献通常采用基于阻抗匹配的最大效率追踪法(meet)，即通过合理选择高频变换器的导通角以实现系统的负载匹配，从而实现系统ac-ac的效率优化。但该方法仅考虑耦合线圈的功率损耗，忽略变换器以及无源器件寄生电阻，未能准确跟踪系统的dc-dc最大效率工作点。此外，该方法依赖于系统双边参数，需要双边无线通讯装置，从而导致该方法在强干扰工况下可能失效。目前通常采用传统线性控制方法(如pi、pid控制)来实现无线电能传输系统功率或电压的控制。但由于此类方法固有的线性特性以及无线电能传输系统高阶高频的特性，使此类方法在动态响应方面表现不佳，导致无线电能传输系统遭受长时间的电压超调以及频繁的功率振荡，进而显著降低无线电能传输系统的效率以及寿命。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于p&o法与模型预测的无线电能传输控制方法及系统，以解决上述问题。
6.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
7.一种基于p&o法与模型预测的无线电能传输控制方法，包括以下步骤：
8.针对于无线电能传输系统原边控制，建立基于自适应扰动观察法的系统效率优化控制方案；
9.针对于无线电能传输系统副边控制，建立lcl-lcl补偿双向无线电能传输系统的输出电压动态模型；
10.基于所建立的输出电压动态模型，建立基于扩张状态观测器的无电流传感器有限集模型预测控制动态性能优化方案。
11.进一步的，效率优化控制包括以下步骤：
12.步骤1):检测当前控制周期直流输入电流i
in
(k)，计算直流输入电流增量δi
in
(k)、主边逆变器移相角增量与电流变化率ir，设定电流变化率阈值i
thr
；
13.步骤2):根据表1确定记录扰动方向的变量n(k)的取值，计算t个连续周期变量n 的和sum；如果sum小于t并且ir小于i
thr
，则设定系统状态位flag为1，对应系统的扰动状态；否则，设定flag为0，对应系统的寻优状态；
14.步骤3):根据系统状态位设定自适应扰动步长δ
adj
(k)；若flag为1，自适应扰动步长等于δ
const
；若flag为0，则δ
adj
(k)＝δ
step-δ
adj
(k-1)；若δ
adj
(k)《δ
min
，则δ
adj
(k)＝δ
min
且 n(k)＝0；
15.步骤4):比较系统输出直流电压v
out
(k)与参考电压v
ref
；若v
out
(k)《v
ref
,则,则且程序结束；否则，实施步骤5)。
16.步骤5):判定δi
in
(k)与的乘积是否小于0；若小于0，下一个控制周期的逆变器移相角否则，
17.进一步的，
18.lcl-lcl补偿双向无线电能传输系统包括高频变换器、耦合线圈和补偿网络等。双向无线电能传输系统的原边侧包括依次串接的直流电源连接的原边逆变器、原边补偿网络以及原边耦合线圈；副边侧包括依次串接的副边耦合线圈、副边补偿网络、副边整流器、整流滤波电容以及直流负载。
19.进一步的，其中v
in
与i
in
为无线电能传输(ipt)系统的直流输入电压与电流，v
out
与i
out
为ipt系统的直流输出电压与电流，l
pi
、c
pt
、l
si
与c
st
为双边补偿网络成分，l
pt
与l
st
为双边耦合线圈的自感，m为双边耦合线圈的互感，s
p1-s
p4
为主边逆变器的开关信号，s
s1
‑ꢀss4
为副边整流器的开关信号，r
pi
、r
pt
、r
si
与r
st
为l
pi
、l
pt
、l
si
与l
st
的内阻，cf为整流滤波电容；
20.设定系统的工作角频率为ω，其满足：
[0021][0022]
逆变器输出电压与电流(v
pi
、i
pi
)、整流器输入电压与电流(v
si
、i
si
)与耦合线圈电流(i
pt
、 i
st
)表示为：
[0023][0024]
系统输出有功功率p
out
与无功功率q
out
近似表示为：
[0025][0026]
其中与为逆变器与整流器的内移相角，θ为逆变器与整流器的外移相角；忽略开关损耗，系统功率损耗p
loss
表示为：
[0027][0028]
则系统效率η表示为：
[0029][0030]
定义系统电压增益为g，满足g＝v
si
/v
pi
；令dη/dg＝0，得到系统最大效率工作点处的电压增益g
opt
：
[0031][0032]
进而最大效率工作点处主边逆变器的移相角表示为：
[0033][0034]
进一步的，引入变量n以记录扰动的方向，δ表示相邻两周期变量的差值；
[0035]
通过对t(t≥3)个连续周期的n值求和以判定系统追踪最大效率点的状态：
[0036][0037]
当系统处于寻优状态时，一个大的扰动步长δ
const
应该被设置以确保系统能够快速地追踪最大效率工作点；当系统处于扰动状态时，大扰动步长δ
const
在每个控制周期减小δ
step
直到减小至一个较小的扰动步长δ
step
；系统扰动补偿保持为δ
step
直到系统负载发生显著变化；当系统扰动等于δ
step
时，令n(k)＝0，将系统锁定在步长为δ
min
的扰动状态；系统输入直流电流的变化率ir可用于判定是否系统负载发生显著变化，表示为：
[0038][0039]ithr
为预设的电流变化率阈值，如果ir》i
thr
，表明系统的最大效率工作点发生显著偏移，系统状态由扰动状态切换至寻优状态。
[0040]
进一步的，基于二次侧有源整流器建立ipt系统输出电压动态模型：
[0041][0042]
通过离散化以及平均化公式(9)，动态模型重新表示为：
[0043][0044]
其中i
sirms
(k)为第k个采样周期i
si
的算术均方根值，t
p
为模型预测控制的控制周期；补偿一个采样周期的延时对控制系统的负面影响，进一步预测第k 2个采样周期的系统输出电压v
out
(k 2)：
[0045][0046]
系统输出直流电流与二次侧整流器的输入电流的算术均方根值近似认为是常数，即：
[0047]isirms
(k 1)＝i
sirms
(k),i
out
(k 1)＝i
out
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0048]
将公式(11)与(13)带入公式(12)，则v
out
(k 2)可表示为：
[0049][0050]
从公式(14)得出需要两个电流传感器分别测量i
sirms
(k)以及i
out
(k)来预测v
out
(k 2)，引入扩张状态观测器实现无电流传感器的模型预测控制策略；
[0051]
一阶系统数学模型表示为：
[0052][0053]
其中x1为状态变量，u(t)为控制量，b为控制量系数，f1为系统的扰动；公式(15)还表示为：
[0054][0055]
其中b0为估计的控制变量系数，f满足f＝f1 (b-b0)u(t)；则一阶线性状态观测器表示为：
[0056][0057]
其中β1与β2为观测器增益，z1为估计的状态变量，z2为估计的扰动；根据公式(17)构建误差状态方程：
[0058][0059]
其中e1＝x
1-z1，e2＝f-z2；当β1》0与β2》0时，特征多项式的根将存在于s平面的左半部分，能够保证系统的稳定性，估计误差能够收敛到0；通常令β1＝2ω，β2＝ω2，ω对应扩展观测器的带宽，观测器的带宽越宽，观测误差收敛至真实误差的速度越快，ω值的设定存在一个动态性能与噪声敏感程度的折衷；平均化公式(10)可得：
[0060][0061]
当满足公式(20)时，公式(16)可以等价为公式(19)；
[0062][0063]
将公式(20)带入公式(17)并离散化得：
[0064][0065]
根据公式(2)，i
sirms
(k)表示为：
[0066]
[0067]
联立公式(14)、(21)与(22)，得基于扩张状态观测器的无电流传感器预测控制模型可表示为：
[0068][0069]
进一步的，有限控制集模型预测控制是通过预测控制模型与有限控制集对系统未来状态做出预测的控制策略，基于滚动优化确定最优控制变量，使控制变量逼近目标给定；所提无电流传感器模型预测控制的控制变量为二次侧整流器的移相角使系统输出直流电压v
out
逼近电压参考值v
ref
；基于预测控制模型的系统输出电压为：
[0070][0071]
其中定义δf为数字控制器能实现的最小移相值，其表示为：
[0072][0073]
其中fs为逆变器开关频率，fc为数字控制器的时钟频率，则的有限控制集表示
[0074]
为：
[0075][0076]
其中0为的有限控制集的中心，有限控制集的元素数目为n(n
max
＝π/(δf 1))，每个相邻元素之差为δf；自适应步长：
[0077][0078]
δ
adp
＝(1 λv
err
)
·
δf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(28)
[0079]vm
为饱和电压误差，λ为电压误差增益系数，vn是阈值电压误差，避免模型失配引起的电压误差对自适应步长的影响；自适应步长随输出电压与给定值之间的误差正相关, 当输出电压远离给定值时，自适应步长较大，当输出电压接近给定值，自适应步长为δf，从而使系统兼顾良好的动态与稳态性能。
[0080]
模型预测控制的代价函数表示为：
[0081]
j＝α1[v
ref-v
out
(k 2)]2 α2[v
out
(k 2)-v
out
(k)]2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0082]
由公式(29)可知，提出的代价函数包含两部分，α1与α2分别为两部分的权重因子；第一部分与预测电压和参考电压的差值有关，当实际电压远离参考值时，代价函数的第一部分起决定性作用，使预测电压逼近参考电压；第二部分与预测电压和实际电压的差值有关，当实际电压接近参考电压时，代价函数的第二部分起决定性作用，有助于加快系统的收敛速度，抑制外部干扰对输出电压的负面影响。
[0083]
进一步的，所述无电流传感器模型预测控制策略包括以下步骤：
[0084]
步骤1):检测当前控制周期直流输出电压v
out
(k)与原边逆变器移相角设定有限控制集的元素数目n；
[0085]
步骤2):根据公式(21)与(22)计算当前控制周期系统扰动量z2(k 1)；根据公式(27)与 (28)计算自适应步长δ
adp
，根据n与δf生成有限控制集，初始化滚动优化计数变量
i；
[0086]
步骤3):根据公式(24)计算预测输出电压v
out
(k 2),根据公式(29)计算代价函数j(i)，且i＝i 1；
[0087]
步骤4):判定滚动优化计数变量i是否小于n；若是，返回并重复步骤3)；若否，根据最小的代价函数值找到最优的副边整流器移相角并令
[0088]
进一步的，一种基于p&o法与模型预测的无线电能传输控制系统，包括：
[0089]
系统效率优化控制模块，用于针对于无线电能传输系统原边控制，建立基于自适应扰动观察法的系统效率优化控制方案；
[0090]
输出电压动态模型建立模块，用于针对于无线电能传输系统副边控制，建立lcl-lcl 补偿双向无线电能传输系统的输出电压动态模型；
[0091]
无电流传感器有限集模型预测控制模块，用于基于所建立的输出电压动态模型，建立基于扩张状态观测器的无电流传感器有限集模型预测控制动态性能优化方案。
[0092]
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
[0093]
本发明采用扰动观察法来最小化系统输入直流电流以跟踪系统最大效率工作点，将最大效率工作点追踪过程分为寻优状态与扰动状态，并引入与两种状态相关的自适应增益以克服传统扰动观察法存在的固有扰动问题，以及收敛速度与固有扰动的权衡问题；采用模型预测控制以优化无线电能传输动态性能，引入自适应增益来提高系统输出电压的收敛速度，同时将扩张状态感测器与模型预测控制结合进而避免电流传感器的使用，能够显著改善ipt系统的动态性能，缩短输出电压的响应时间，避免系统频繁的电压超调与功率振荡。
[0094]
本发明针对无线电能传输最大效率工作点追踪问题，通过扰动观察法来最小化系统输入直流电流以跟踪系统最大效率工作点，并将最大效率工作点追踪过程分为寻优状态与扰动状态，引入与两种状态相关的自适应增益以克服传统扰动观察法存在的固有扰动问题，以及收敛速度与固有扰动的权衡问题。
[0095]
本发明通过建立lcl-lcl补偿双向无线电能传输系统的输出电压动态模型，给ipt 系统控制方法提供可靠、简单的计算依据；通过两步预测法以补偿一个采样周期延时为系统带来的负面影响，可以动态预测系统后两个采样时刻的系统输出电压，在保证精度的同时，显著简化变流器最优控制方案的计算过程。
[0096]
本发明采用模型预测控制以优化无线电能传输动态性能，引入自适应增益来提高系统输出电压的收敛速度，同时将扩张状态感测器与模型预测控制结合进而避免电流传感器的使用，能够显著改善ipt系统的动态性能，缩短输出电压的响应时间，避免系统频繁的电压超调与功率振荡。
附图说明
[0097]
图1是本发明lcl-lcl补偿无线电能传输系统结构示意图；
[0098]
图2是本发明移相控制变量与电压波形示意图；
[0099]
图3是本发明提出的自适应扰动观察法的流程图；
[0100]
图4是本发明提出的无电流传感器模型预测控制的流程图；
[0101]
图5是本发明提出的无线电能传输系统控制策略示意图；
具体实施方式
[0102]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
[0103]
实施例
[0104]
一种基于p&o法与模型预测控制的无线电能传输控制策略，包括以下步骤:
[0105]
a.针对于无线电能传输系统原边控制，设计基于自适应扰动观察法的系统效率优化方案；
[0106]
b.针对于无线电能传输系统副边控制，建立lcl-lcl补偿双向无线电能传输系统的输出电压动态模型；
[0107]
c.基于步骤b所建立的输出电压动态模型，设计基于扩张状态观测器的无电流传感器有限集模型预测控制动态性能优化方案；
[0108]
在实施例的基础上，所述lcl-lcl补偿双向无线电能传输系统由高频变换器、耦合线圈和补偿网络等组成。双向无线电能传输系统的原边侧包括依次串接的直流电源连接的原边逆变器、原边补偿网络以及原边耦合线圈；副边侧包括依次串接的副边耦合线圈、副边补偿网络、副边整流器、整流滤波电容以及直流负载。其中v
in
与i
in
为无线电能传输 (ipt)系统的直流输入电压与电流，v
out
与i
out
为ipt系统的直流输出电压与电流，l
pi
、c
pt
、 l
si
与c
st
为双边补偿网络成分，l
pt
与l
st
为双边耦合线圈的自感，m为双边耦合线圈的互感，s
p1-s
p4
为主边逆变器的开关信号，s
s1-s
s4
为副边整流器的开关信号，r
pi
、r
pt
、r
si
与r
st
为l
pi
、l
pt
、l
si
与l
st
的内阻，cf为整流滤波电容。
[0109]
设定系统的工作角频率为ω，其满足：
[0110][0111]
由于补偿网络的带通特性，功率传输仅考虑基波成分，逆变器输出电压与电流(v
pi
、 i
pi
)、整流器输入电压与电流(v
si
、i
si
)与耦合线圈电流(i
pt
、i
st
)可以表示为：
[0112][0113]
系统输出有功功率p
out
与无功功率q
out
可以近似表示为：
[0114][0115]
其中与为逆变器与整流器的内移相角，θ为逆变器与整流器的外移相角。忽略开关损耗，系统功率损耗p
loss
可以表示为：
[0116][0117]
则系统效率η可以表示为：
[0118][0119]
定义系统电压增益为g，满足g＝v
si
/v
pi
。令dη/dg＝0，可以得到系统最大效率工作点处的电压增益g
opt
：
[0120][0121]
进而最大效率工作点处主边逆变器的移相角可以表示为：
[0122][0123]
上式表明能够通过调整边逆变器的移相角来追踪系统的最大效率工作点，因此采用扰动观察法通过扰动逆变器的移相角以最小化系统直流输入电流，从而追踪系统的最大效率工作点。但传统扰动观察法存在固有扰动问题，且其步长的设置需要权衡收敛速度与固有扰动。针对此问题，引入变量n以记录扰动的方向，δ表示相邻两周期变量的差值，n的取值见表1：
[0124]
表1变量n的取值
[0125][0126]
可以通过对t(t≥3)个连续周期的n值求和以判定系统追踪最大效率点的状态：
[0127][0128]
当系统处于寻优状态时，一个大的扰动步长δ
const
应该被设置以确保系统能够快速地追踪最大效率工作点；当系统处于扰动状态时，大扰动步长δ
const
在每个控制周期减小δ
step
直到减小至一个较小的扰动步长δ
step
。系统扰动补偿保持为δ
step
直到系统负载发生显著变化，小的扰动步长的设计是为了针对系统负载缓慢变化与微小的外界扰动使系统最大效率工作点的移动，同时为了克服由于采用误差以及外界扰动造成系统从扰动状态误跳至寻优状态，当系统扰动等于δ
step
时，令n(k)＝0，将系统锁定在步长为δ
min
的扰动状态。系统输入直流电流的变化率ir可用于判定是否系统负载发生显著变化，可表示为：
[0129][0130]ithr
为预设的电流变化率阈值，如果ir》i
thr
，表明系统的最大效率工作点发生显著
偏移，系统状态由扰动状态切换至寻优状态。尽管系统仍存在持续扰动，但由于δ
min
足够小以至于系统扰动可以忽略。因此，所提方法能够克服传统扰动观察法存在的固有扰动问题，以及收敛速度与固有扰动的权衡问题。
[0131]
在实施例的基础上，所述效率优化控制策略包括以下步骤：
[0132]
步骤1):检测当前控制周期直流输入电流i
in
(k)，计算直流输入电流增量δi
in
(k)、主边逆变器移相角增量与电流变化率ir，设定电流变化率阈值i
thr
。
[0133]
步骤2):根据表1确定记录扰动方向的变量n(k)的取值，计算t个连续周期变量n的和sum；如果sum小于t并且ir小于i
thr
，则设定系统状态位flag为1，对应系统的扰动状态；否则，设定flag为0，对应系统的寻优状态。
[0134]
步骤3):根据系统状态位设定自适应扰动步长δ
adj
(k)。若flag为1，自适应扰动步长等于δ
const
；若flag为0，则δ
adj
(k)＝δ
step-δ
adj
(k-1)；若δ
adj
(k)《δ
min
，则δ
adj
(k)＝δ
min
且 n(k)＝0。
[0135]
步骤4):比较系统输出直流电压v
out
(k)与参考电压v
ref
。若v
out
(k)《v
ref
,则,则且程序结束；否则，实施步骤5)。
[0136]
步骤5):判定δi
in
(k)与的乘积是否小于0。若小于0，下一个控制周期的逆变器移相角否则，这意味着确定了下一个周期的逆变器移相角。
[0137]
在实施例的基础上，基于二次侧有源整流器可建立ipt系统输出电压动态模型：
[0138][0139]
通过离散化以及平均化公式(9)，动态模型可以重新表示为：
[0140][0141]
其中i
sirms
(k)为第k个采样周期i
si
的算术均方根值，t
p
为模型预测控制的控制周期。为补偿一个采样周期的延时对控制系统的负面影响，进一步预测第k 2个采样周期的系统输出电压v
out
(k 2)：
[0142][0143]
由于系统较高的控制频率，系统输出直流电流与二次侧整流器的输入电流的算术均方根值可近似认为是常数，即：
[0144]isirms
(k 1)＝i
sirms
(k),i
out
(k 1)＝i
out
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(71)
[0145]
将公式(69)与(71)带入公式(70)，则v
out
(k 2)可表示为：
[0146][0147]
从公式(72)可以看出需要两个电流传感器分别测量i
sirms
(k)以及i
out
(k)来预测v
out
(k 2)，电流传感器的使用无疑会增加系统的体积以及成本，并且降低系统的鲁棒性。针对此问题，通过引入扩张状态观测器实现无电流传感器的模型预测控制策略。
[0148]
一阶系统数学模型可以表示为：
[0149][0150]
其中x1为状态变量，u(t)为控制量，b为控制量系数，f1为系统的扰动。公式(73)还可以表示为：
[0151][0152]
其中b0为估计的控制变量系数，f满足f＝f1 (b-b0)u(t)。则一阶线性状态观测器可以表示为：
[0153][0154]
其中β1与β2为观测器增益，z1为估计的状态变量，z2为估计的扰动。根据公式(75)可构建误差状态方程：
[0155][0156]
其中e1＝x
1-z1，e2＝f-z2。当β1》0与β2》0时，特征多项式的根将存在于s平面的左半部分，能够保证系统的稳定性，估计误差能够收敛到0。通常令β1＝2ω，β2＝ω2，ω对应扩展观测器的带宽，观测器的带宽越宽，观测误差收敛至真实误差的速度越快，但系统对噪声的敏感程度也会增加。因此，ω值的设定存在一个动态性能与噪声敏感程度的折衷。平均化公式(68)可得：
[0157][0158]
当满足公式(78)时，公式(74)可以等价为公式(77)。
[0159][0160]
将公式(78)带入公式(75)并离散化可得：
[0161][0162]
根据公式(60)，i
sirms
(k)可以表示为：
[0163][0164]
联立公式(72)、(79)与(80)，可得基于扩张状态观测器的无电流传感器预测控制模型可表示为：
[0165]
[0166]
在实施例的基础上，有限控制集模型预测控制是通过预测控制模型与有限控制集对系统未来状态做出预测的一种控制策略，基于滚动优化确定最优控制变量，使控制变量逼近目标给定；所提无电流传感器模型预测控制的控制变量为二次侧整流器的移相角从而使系统输出直流电压v
out
逼近电压参考值v
ref
。基于预测控制模型的系统输出电压为：
[0167][0168]
其中定义δf为数字控制器能实现的最小移相值，其可以表示为：
[0169][0170]
其中fs为逆变器开关频率，fc为数字控制器的时钟频率，则的有限控制集可以表示为：
[0171][0172]
其中0为的有限控制集的中心，有限控制集的元素数目为n(n
max
＝π/(δf 1))，每个相邻元素之差为δf。δf与预测控制系统的动态与稳态性能能有关，较小的δf能够保证系统的稳态性能，但动态性能会下降，反之亦然。增加有限控制集的元素数目能够改进动态性能，但负面影响为系统的计算负担会显著加重。针对此问题，一种自适应步长被提出：
[0173][0174]
δ
adp
＝(1 λv
err
)
·
δf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(86)
[0175]vm
为饱和电压误差，λ为电压误差增益系数，vn是阈值电压误差，能够避免模型失配引起的电压误差对自适应步长的影响。自适应步长随输出电压与给定值之间的误差正相关,当输出电压远离给定值时，自适应步长较大，当输出电压接近给定值，自适应步长为δf，从而使系统兼顾良好的动态与稳态性能。
[0176]
模型预测控制的代价函数可以表示为：
[0177]
j＝α1[v
ref-v
out
(k 2)]2 α2[v
out
(k 2)-v
out
(k)]2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(87)
[0178]
由公式(29)可知，提出的代价函数包含两部分，α1与α2分别为两部分的权重因子。第一部分与预测电压和参考电压的差值有关，当实际电压远离参考值时，代价函数的第一部分起决定性作用，使预测电压逼近参考电压；第二部分与预测电压和实际电压的差值有关，当实际电压接近参考电压时，代价函数的第二部分起决定性作用，有助于加快系统的收敛速度，抑制外部干扰对输出电压的负面影响。
[0179]
在实施例的基础上，所述无电流传感器模型预测控制策略包括以下步骤：
[0180]
步骤1):检测当前控制周期直流输出电压v
out
(k)与原边逆变器移相角设定有限控制集的元素数目n。
[0181]
步骤2):根据公式(79)与(80)计算当前控制周期系统扰动量z2(k 1)；根据公式(85)与 (86)计算自适应步长δ
adp
，根据n与δf生成有限控制集，初始化滚动优化计数变量i。
[0182]
步骤3):根据公式(82)计算预测输出电压v
out
(k 2),根据公式(87)计算代价函数j(i)，且i＝i 1。
[0183]
步骤4):判定滚动优化计数变量i是否小于n。若是，返回并重复步骤3)；若否，根据最小的代价函数值找到最优的副边整流器移相角并令这意味着确定了下一个周期的逆变器移相角。
[0184]
本发明未尽事宜为公知技术。
[0185]
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。