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Patent Searching and Data


Title:
METHOD FOR SEQUENTIAL PREDICTIVE CONTROL, FIRST SOLVING A COST FUNCTION AND SUBSEQUENTLY A SECOND COST FUNCTION FOR TWO OR MORE CONTROL OBJECTIVES
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/051621
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention describes a predictive control method for rectifiers/inverters, which defines mathematical models that represent a load/network and a converter/inverter, to then define control objectives for the load/network and the converter/inverter. For both cases, single or multiple cost functions are defined, depending on the nature of the control objectives. If the control objectives are the same, a single, variable cost function is used; if not, there are as many cost functions as control objectives. Subsequently, the possible states that minimise the cost function associated with the load/network model are evaluated and determined, and said states are used to minimse the cost function associated with the converter/inverter model. The process of evaluating objective functions is repeated with redundancies.

Inventors:
NORAMBUENA VALDIVIA MARGARITA (CL)
RODRIGUEZ PÉREZ JOSÉ (CL)
Application Number:
PCT/CL2017/050052
Publication Date:
March 21, 2019
Filing Date:
September 15, 2017
Export Citation:
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Assignee:
UNIV ANDRES BELLO (CL)
International Classes:
H02P21/14; H02P23/14; H02P27/06
Foreign References:
US20170160760A12017-06-08
CN103762926A2014-04-30
CN106059428A2016-10-26
US20170260760A12017-09-14
US20170133849A12017-05-11
US20170133845A12017-05-11
US20170139427A12017-05-18
US20170260760A12017-09-14
US20170133845A12017-05-11
US20170139427A12017-05-18
Other References:
VAZQUEZ, S ET AL.: "Model Predictive Control for Power Converters and Drives: Advances and Trends", EN IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, vol. 64, no. 2, February 2017 (2017-02-01), pages 940 - 943, XP011638689, DOI: doi:10.1109/TIE.2016.2625238
See also references of EP 3683957A4
Attorney, Agent or Firm:
ESTUDIO CAREY LTDA. (CL)
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Claims:
REIVINDICACIONES

Un método de control predictivo secuencial o en cascada, resolviendo primero una función de costo y posteriormente una segunda función de costo para dos o más objetivos de control, CARACTERIZADO porque comprende:

a. definir el modelo matemático de, al menos una primera variable a controlar;

b. definir el modelo matemático de, al menos una segunda variable a controlar;

c. separar la función de costo en al menos dos o más funciones de costo, dependiendo del número de objetivos de control;

d. definir los objetivos de control;

e. controlar primero una variable con una función de costo unitaria, un solo término o naturaleza de los objetivos de control:

f. determinar los estados posibles que minimizan el costo del primer objetivo a controlar; y

g. controlar una segunda variable con una función de costo que minimiza la función de costo de la misma considerando únicamente las opciones entregadas en el punto d).

Un método de control predictivo secuencial o en cascada para inversores/rectificadores resolviendo primero una función de costo y posteriormente una segunda función de costo para dos o más objetivos de control, CARACTERIZADO porque comprende:

a. definir el modelo matemático de la carga/red (Mcarga);

b. definir el modelo matemático del convertidor/inversor (Minversor);

c. definir los objetivos de control para la carga/red (xci , Xc2)

d. definir los objetivos de control para el convertidor inversor (xn , x¡2) e. definir una función de costo por cada lo objetivo de control de la carga/red si los objetivos de control son de distinta naturaleza; f. definir una única función de costo para la carga/red (gci , gc2) si los objetivos de control son de misma naturaleza;

g. definir una función de costo por cada objetivo de control del convertidor/inversor si los objetivos de control son de distinta naturaleza; h. definir una única función de costo para el convertidor/inversor (gn , g¡2) si los objetivos de control son de misma naturaleza;

i. evaluar los estados posibles para la carga/red utilizando Mcarga, y evaluar gci , determinando los dos estados que minimizan la función de costo gci , posteriormente, evaluar gC2 para los estados preseleccionados y determinar el estado que minimiza gC2;

j. seleccionar las redundancias del convertidor/inversor existentes para dicho estado y evaluar gn usando el Minversor seleccionando las que minimizan la función de costo gci , posteriormente, de los estados redundantes que minimizan gn evaluar g¡2 obteniendo el estado que minimiza g¡2; y

k. aplicar estado resultante del paso previo j).

El método de control predictivo secuencial según la reivindicación 2 CARACTERIZADO porque el inversor/rectificador es una máquina de inducción.

El método de control predictivo secuencial según la reivindicación 3 CARACTERIZADO porque una primera variable a controlar es el Torque.

El método de control predictivo secuencial según la reivindicación 3 CARACTERIZADO porque una segunda variable a controlar es el Flujo.

El método de control predictivo secuencial según la reivindicación 4 CARACTERIZADO el modelo matemático del Torque es:

donde Np es el número de pares de polo de la máquina, y el superíndice k+1 indica que es el valor estimado al instante siguiente del tiempo de muestro k.

El método de control predictivo secuencial según la reivindicación 5 CARACTERIZADO el modelo matemático del Flujo es: donde Lr, es la inductancia del rotor, Lm, es la inductancia mutua rotor-estator y λ es un factor dado por las resistencias, inductancias y permeabilidad de la máquina, conocidos todos ellos como parámetros de la máquina.

El método de control predictivo secuencial según las reivindicaciones 6 y 7, CARACTERIZADO porque las funciones de costo gi y ^quedan determinadas por:

donde el subíndice m indica que la variable es medida y el subíndice r que es el valor de referencia.

El método de control predictivo secuencial según las reivindicaciones 3 a 8, CARACTERIZADO porque la primera variable a controlar es el Torque, cuyo valor de referencia viene dado, en este caso, por el control lineal de la velocidad angular de la máquina y se determinan los dos estados de conducción posible del convertidor que minimizan el Torque y a continuación se procede con el control predictivo del Flujo, el cual minimiza la función de costo del mismo considerando únicamente las dos opciones entregadas por el proceso de control del Torque y donde el estado que minimiza el error en el Flujo eléctrico del estator es el que se aplica en el sistema.

Description:
MÉTODO DE CONTROL PREDICTIVO SECUENCIAL, RESOLVIENDO PRIMERO UNA FUNCIÓN DE COSTO Y POSTERIORMENTE UNA SEGUNDA FUNCIÓN DE COSTO PARA DOS O MÁS OBJETIVOS DE CONTROL

CAMPO DE APLICACIÓN

La presente invención se refiere al control de procesos de equipos o sistemas, más específicamente a un método de control predictivo, y más específicamente un método de control predictivo secuencial o en cascada, resolviendo primero una función de costo y posteriormente una segunda función de costo para dos o más objetivos de control.

DESCRIPCIÓN DEL ARTE PREVIO

En nuestra actual sociedad, la energía eléctrica constituye un pilar fundamental en las diversas actividades desarrolladas día a día. La utilización y el transporte de la energía eléctrica se lleva a cabo empleando equipos estratégicos a base de semiconductores de potencia. Una problemática de interés hoy en día es el control de estos equipos, denominados inversores/rectificadores.

Hoy en día existen dos grandes propuestas de control, una de ellas es el control lineal, tecnología que lleva más de 60 años en la industria, sin embargo, los equipos empleados hoy en día no son sistemas lineales y requieren la linealizacion de sus ecuaciones para operar en un punto específico de trabajo. Además, esta estrategia de control requiere de un profundo estudio de técnicas de control para ser capaz de implementar dicho control.

La otra gran propuesta que se ha empezado a implementar los últimos años es la estrategia de control predictiva basada en modelo (MPC), la gran ventaja de esta estrategia sobre los sistemas de control lineal es su manejo de ecuaciones no lineales de modo simple y sencillo, sin necesidad de recurrir a la linealizacion de ecuaciones del sistema. Sin embargo, una de las grandes falencias de esta estrategia de control es su implementación, pues al momento de querer controlar múltiples variables requiere ajustar un factor de peso o de ponderación, cuyo ajuste no se encuentra normalizado y requiere de un ajuste empírico (prueba/error). Los objetivos de control de un sistema pueden tener las siguientes características:

Diferente naturaleza física (corriente, tensión, potencia activa/reactiva, pérdidas de conducción, torque, flujo, etc. , por ejemplo en aplicaciones de electrónica de potencia).

Presentar acoplamiento entre las variables.

Diferente importancia entre ellas para el resultado de control deseado. Estas características de los objetivos de control pueden ser manejados empleando factores de peso o tablas de rankings, de modo de obtener el comportamiento deseado del sistema. Sin embargo, el ajuste de estos factores de peso no se encuentra normalizado y va a depender de la naturaleza de los diferentes términos involucrados, por lo tanto, podemos clasificar a una función de costo en diferentes grupos:

1 . Función de costo sin factor de peso: en este caso solo se controlan variables de una sola naturaleza, por ejemplo, corrientes del sistema, o potencias del sistema, o tensiones del sistema, etc. Pero solo una de estas variables a la vez.

2. Función de costo con términos secundarios: en este caso existe un objetivo principal de control y uno secundario claramente marcado, como, por ejemplo, corrientes del sistema y frecuencia de conmutación de los semiconductores de potencia. En este caso, la variable de importancia son las corrientes y el término secundario es la frecuencia de conmutación.

3. Función de costo con términos igualmente importantes: en este caso no se puede distinguir un término de mayor importancia que el otro, como, por ejemplo, el control de torque y flujo en una máquina eléctrica.

Dependiendo del tipo de función de costo que se obtenga se puede proceder a realizar un determinado proceso de ajuste de los factores de peso, por ejemplo, para el caso del grupo 1 no es necesario ajustar ningún factor de peso, pero para el caso 2 el proceso de ajuste no es directo y es necesario un ajuste empírico a través de comprobación de simulaciones y observación del efecto del mismo, pero para el caso 3 el proceso de selección de factores de peso se complejiza aún más, debido a que no es posible distinguir cuál es la variable que está produciendo el efecto resultante final que se aprecia en las simulaciones realizadas para tratar de ajustarlo. En el estado de la técnica podemos encontrar documentos que describen control predictivo estándar, por ejemplo, los documentos US2017260760 (A1 ) de HAMILTON SUNDSTRAND CORP., de fecha 08.06.2017, titulado "Model predictive control optimization for power electronics"; US2017133849 (A1 ) de ABB SCHWEIZ AG, de fecha 1 1 .05.2017, titulado "Hierachical robust model predictive voltage and var control with coordination and optimization of autonomous der voltage control"; US2017133845 (A1 ) de ABB SCHWEIZ AG, de fecha 1 1 .05.2017, titulado "Model predictive control of a modular multilevel converter", describen una única función de costo que puede o no controlar más de un objetivo de control a través de un factor de peso que discrimina la importancia entre uno y otro objetivo de control.

US2017139427 (A1 ) de MITSUBISHI ELECTRIC RES LABORATORIES INC, de fecha 18.05.2017, titulado "Model predictive control of spacecraft", describe un modelo de control predictivo para la posición del satélite/avión, este no es control de rectificadores/inversores, sin embargo, muestra la versatilidad del MPC que puede aplicarse a procesos no solamente de naturaleza eléctrica/electrónica en convertidores/inversores, de hecho el control MPC surgió en procesos químicos.

El control predictivo basado en modelo (MPC por su sigla en inglés: Model Predictive Control), tiene como característica más atractiva su simplicidad conceptual y su facilidad para incorporar múltiples objetivos de control en una misma estrategia de control, sin embargo, ambos puntos se contraponen al tener que definir un factor de peso determinado para discriminar entre uno y otro término de control.

Como muestra la figura 1 (arte previo), los pasos principales de la estrategia de control base empleada en los 4 documentos de patentes previamente nombradas son:

1 . Encontrar un modelo matemático que prediga el funcionamiento del sistema considerando actuaciones conocidas. Bloque "Modelo de Predicción".

2. En base a las posibles actuaciones (número finito de opciones) se determina la actuación óptima según un único criterio, el cual es la evaluación de una función de costo que puede o no tener más de un objetivo de control. Bloque MPC: "Minimización Función de Costo g '.

3. El estado que minimiza la función de costo es aplicado al convertidor o al sistema que se desea controlar. La diferencia de todos estos documentos de patentes recae únicamente en el tipo de aplicación, en el caso de los documentos US2017260760 y US2017133845 es el tipo de convertidor, lo que cambia el modelo de predicción y la respectiva función de costo. En cuanto al documento US2017139427, la aplicación es totalmente distinta a los otros documentos de patentes antes dichas, sin embargo, respetan el diagrama de control mostrado en la figura 1 y cambiando apropiadamente el modelo de predicción y la función de costo para poder seguir el error en los objetivos de control de su interés, manteniendo la misma estructura de la figura ya explicada previamente.

Ahora bien, el método que se propone proteger en la presente solicitud, presenta una estructura de aplicación del control predictivo diferente, sin por ello, perder capacidad de aplicar a los procesos ya descritos en los documentos citados, es decir, es posible reemplazar la estructura de la figura 1 (arte previo) por el diagrama de control predictivo secuencial de la presente solicitud (ver figura 2) y obtener las soluciones específicas para las mismas aplicaciones de los documentos del arte previo descritos, pero separando la función de costo en dos o más, dependiendo del número de objetivos de control. En el caso de la figura 2 se aplica a una máquina eléctrica, en este caso, los objetivos de control son el Torque y el Flujo, por lo mismo, se realiza el control predictivo para uno de estos objetivos y se seleccionan todos aquellos estados posibles que minimizan el error de esta primera variable, posteriormente se realiza una nueva iteración para el segundo objetivo de control buscando minimizar el error de esta segunda variable teniendo como opciones de actuación solo las que minimizan la primera variable.

Por lo anterior, se presenta un control predictivo secuencial que no requiere determinar ningún factor de peso sin agregar complejidad al sistema, manteniendo así ambas características de valor, simplicidad conceptual y sencilla incorporación de múltiples objetivos de control.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA FIGURAS

La figura 1 (Arte Previo) muestra un esquema control predictivo estándar.

La figura 2 muestra un diagrama de bloques del control predictivo secuencial de la presente invención para una máquina de inducción. La figura 3 muestra gráficos de diferentes parámetros del control predictivo secuencial de la presente invención para una máquina de inducción, donde (a) Flujo; (b) Torque; (c) Velocidad angular; (d) Corriente en la fase a de la máquina.

La figura 4 muestra gráficos de diferentes parámetros del control predictivo secuencial de la presente invención para una máquina de inducción, donde (a) Tensión de una la fase a (Ua/v); (b) Tensión entre líneas {üab) ; (c) Corriente en la fase a de la máquina.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN

La presente invención provee un método de control predictivo secuencial o en cascada, resolviendo primero una función de costo y posteriormente una segunda función de costo para dos o más objetivos de control, que comprende:

a) separar la función de costo en al menos dos o más funciones de costo, dependiendo del número de objetivos de control;

b) definir los objetivos de control;

c) controlar primero una variable con una función de costo unitaria, un solo término o naturaleza de los objetivos de control;

d) determinar los estados posibles que minimizan el costo del primer objetivo a controlar; y

e) controlar una segunda variable con una función de costo que minimiza la función de costo de la misma considerando únicamente las opciones entregadas en el punto d).

Por otro lado para una aplicación que involucre a electrónica de potencia, específicamente para aplicaciones de inversores/rectificadores, se define el método de la siguiente forma:

1 . Definir el modelo matemático de la carga/red (Mcarga).

2. Definir el modelo matemático del convertidor/inversor (Minversor)

3. Definir los objetivos de control para la carga/red (x c i , Xc2)

4. Definir los objetivos de control para el convertidor inversor (xn , x¡2)

5. Si los objetivos de control de la carga son de distinta naturaleza (tensión, corriente, potencia, armónicas) definir una función de costo por cada una de ellas. Si son de misma naturaleza (solo corrientes, solo tensiones, solo potencias, etc.) definir una única función de costo para la carga/red (g c i , gc2)

6. Si los objetivos de control del convertidor/inversor son de distinta naturaleza (tensión, corriente, frecuencia de conmutación, pérdidas) definir una función de costo por cada una de ellas. Si son de misma naturaleza (solo corrientes, solo tensiones, solo pérdidas, etc.) definir una única función de costo para el convertidor/inversor (gn,

7. Usando Mcarga, evaluar los estados posibles para la carga/red y evaluar g c -i , determinando los dos estados que minimizan la función de costo g c i , posteriormente, evaluar g C 2 para los estados preseleccionados y determinar el estado que minimiza

8. Con el estado resultante, seleccionar las redundancias del convertidor/inversor existentes para dicho estado y evaluar gn usando el Minversor seleccionando las que minimizan la función de costo g c i , posteriormente, de los estados redundantes que minimizan gn evaluar g¡2 obteniendo el estado que minimiza

9. Aplicar estado resultante del paso previo.

EJEMPLO DE APLICACIÓN

La presente invención provee un método de control predictivo secuencial como lo muestra la figura 2, donde la aplicación es para una máquina de inducción que consiste en controlar primero una variable con una función de costo unitaria (un solo término u objetivo de control) y a continuación los términos siguientes. En este caso del control de una máquina eléctrica, la primera variable a controlar es el Torque, cuyo valor de referencia viene dado, en este caso, por el control lineal de la velocidad angular de la máquina. Se determinan los dos estados de conducción posible del convertidor que minimizan el Torque y a continuación se procede con el control predictivo del Flujo, el cual minimiza la función de costo del mismo considerando únicamente las dos opciones entregadas por el proceso de control del Torque. El estado que minimiza el error en el Flujo eléctrico del estator es el que se aplica en el sistema. Empleando el método de control predictivo secuencial de la presente invención, se realizó el control de la máquina de inducción, el cual presenta objetivos de control donde la función de costo contiene términos igualmente importantes, en este caso no se puede distinguir un término de mayor importancia que el otro, el control más complejo al momento de definir el factor de peso. Los resultados de la simulación del control realizado se muestran en la figura 3 y figura 4.

Las ecuaciones que describen el sistema para modelar el torque y flujo eléctrico del estator de la máquina vienen dadas por:

Donde L r , es la inductancia del rotor, L m , es la inductancia mutua rotor-estator y λ es un factor dado por las resistencias, inductancias y permeabilidad de la máquina, N p es el número de pares de polo de la máquina, conocidos todos ellos como parámetros de la máquina, y el superíndice k+1 indica que es el valor estimado al instante siguiente del tiempo de muestro k.

Las funciones de costo gi y ^ quedan determinadas por:

Donde el subíndice m indica que la variable es medida y el subíndice r que es el valor de referencia.

Cabe destacar que este control predictivo secuencial SMPC (Sequential Model Predictive Control), puede ser empleado para controlar cualquier sistema, independiente de su naturaleza, siempre y cuando se cuenten con ecuaciones que modelen el comportamiento del sistema y que permitan realizar la predicción del mismo, en el caso de sistemas eléctricos, todos ellos pueden ser controlados sin problemas por el SMPC, incluso aquellos con términos de igual importancia en los objetivos de control, como el caso de la máquina de inducción.