袁佳歆 趙 震 費(fèi)雯麗 陳耀軍 陳柏超 潘建斌 饒斌斌

（1. 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院 武漢 430072 2. 江西省電力科學(xué)研究院 南昌 330006）

1 引言

隨著能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整與電力需求快速增長(zhǎng)，為了能夠高效地使用電能，大量需要能將電壓和頻率變換的系統(tǒng)[1,2]。逆變器可以滿足電能變換的要求，因此備受關(guān)注。研究逆變器的主要目標(biāo)有提高輸出波形質(zhì)量（減小總諧波畸變率），降低電力電子開關(guān)損耗，延長(zhǎng)器件壽命，減小逆變器裝置體積等。其中兩個(gè)研究熱點(diǎn)是提高逆變器輸出波形質(zhì)量和降低逆變器損耗[3-5]。但一般來說這兩個(gè)目標(biāo)是矛盾的。例如通過提高器件的開關(guān)頻率來改善逆變器的輸出波形質(zhì)量時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致?lián)p耗增加。如何在這兩個(gè)目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡是逆變器優(yōu)化控制研究的難點(diǎn)。

現(xiàn)有針對(duì)逆變器輸出波形質(zhì)量及損耗研究的本質(zhì)是使一個(gè)性能指標(biāo)滿足一定約束條件下，優(yōu)化另一目標(biāo)[3-5]，從而實(shí)現(xiàn)將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)問題。該類方法需要研究約束條件的選擇性問題和適應(yīng)性問題。文獻(xiàn)[3]提出最小開關(guān)損耗空間矢量脈寬調(diào)制控制技術(shù)，在滿足空間矢量控制的條件下優(yōu)化矢量及順序使開關(guān)損耗減小。其中采用空間矢量控制策略的實(shí)質(zhì)是使輸出波形質(zhì)量滿足一定范圍。文獻(xiàn)[4]采用特定諧波消除脈寬調(diào)制技術(shù)，使得電力電子器件在開關(guān)次數(shù)和損耗一定的范圍內(nèi)，提高逆變器輸出波形質(zhì)量。還有學(xué)者采用軟開關(guān)技術(shù)來減小開關(guān)損耗[5]，使器件在零電壓條件下開斷，消除開關(guān)損耗和噪聲，但仍存在成本高，結(jié)構(gòu)復(fù)雜等不足。

文獻(xiàn)[6]利用采取權(quán)重系數(shù)法求逆變器多目標(biāo)（波形質(zhì)量和開關(guān)損耗）最優(yōu)控制序列。其中選擇權(quán)重系數(shù)是難點(diǎn)，需要大量的先驗(yàn)知識(shí)，并且該文獻(xiàn)只是對(duì)損耗進(jìn)行定性分析，沒有定量計(jì)算。文獻(xiàn)[7]采用免疫算法（Immune Algorithm, IA）用于三相逆變器控制最優(yōu)控制中，克服GA的收斂速度較慢和局部搜索能力不足等問題，沒有考慮多目標(biāo)問題。

多目標(biāo)優(yōu)化問題通常具有多個(gè)Pareto非劣解[8,9]，基于Pareto最優(yōu)的多目標(biāo)優(yōu)化方法目的在于搜索盡可能完整和分布均勻的Pareto非劣解集作為決策方案集，進(jìn)而從中根據(jù)一定的原則和偏好進(jìn)行決策。文獻(xiàn)[8]基于快速非支配排序遺傳算法求取多目標(biāo)無功優(yōu)化中的Pareto最優(yōu)解。文獻(xiàn)[9]通過改進(jìn)的強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃。

本文在這些工作基礎(chǔ)上，建立了器件的精確損耗計(jì)算模型，提出了一種基于 IA的逆變器多目標(biāo)Pareto最優(yōu)解集方法，即波形質(zhì)量與損耗兩個(gè)目標(biāo)。并進(jìn)一步研究不同條件下的多目標(biāo) Pareto最優(yōu)解集，使用戶能夠根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行選擇。

2 逆變器多目標(biāo)優(yōu)化模型

2.1 逆變器矢量控制

圖 1所示為電壓型單相逆變器等效拓?fù)潆娐穲D。

圖1 單相逆變器主電路圖Fig.1 Signal-phase full-bridge inverter

圖中，VT1～VT4為全控型開關(guān)，V=1時(shí)表示導(dǎo)通；反之，V=0代表關(guān)斷，VD1～VD4為反并聯(lián)二極管，逆變器輸出電壓為u0，L為電感，R為電阻。當(dāng)開關(guān)VT1、VT4導(dǎo)通，且VT2、VT3關(guān)斷時(shí)，逆變器輸出電壓為 u0=E；當(dāng)開關(guān)VT1、VT4關(guān)斷，且VT2、VT3導(dǎo)通時(shí)，逆變器輸出電壓為 u0=-E。定義每個(gè)時(shí)刻工作狀態(tài)變量Xm為

在一個(gè)工頻周期內(nèi)，不同時(shí)刻 VT1～VT4的工作狀態(tài)變量Xm構(gòu)成一個(gè)空間矢量xi=(X1,X2,…,Xn)，其中n為矢量長(zhǎng)度。

2.2 計(jì)算逆變器輸出波形

本文采用分段函數(shù)描述逆變器輸出電流值，第m個(gè)時(shí)間段內(nèi)的輸出電流函數(shù)為

結(jié)合式（1）及式（2）可以看出，一個(gè)周期內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的Sm取值由空間矢量xi=(X1, X2,…, Xn)的矢量序列決定，因而對(duì)于不同的矢量序列，一個(gè)周期內(nèi)各個(gè)時(shí)刻的輸出電流Im(t)也會(huì)不同。

參考標(biāo)準(zhǔn)電流正弦函數(shù)為式中，參考標(biāo)準(zhǔn)電流的幅值A(chǔ)由直流側(cè)電壓E、逆變器調(diào)制比m以及負(fù)載值決定。

2.3 計(jì)算逆變器損耗

電力電子器件的損耗計(jì)算模型是研究降低損耗的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[10]通過分析逆變器開關(guān)損耗過程，建立逆變器損耗的數(shù)學(xué)模型，但由于逆變器工作的環(huán)境是動(dòng)態(tài)的，其模型建立比較復(fù)雜且存在一定的相對(duì)性。文獻(xiàn)[11]通過建立轉(zhuǎn)換器功率器件模塊的 3D熱模型，進(jìn)行熱模擬分析來估算損耗，其溫度模型的建立較為復(fù)雜。文獻(xiàn)[12]提出利用廠商給出的器件數(shù)據(jù)電子手冊(cè)，通過曲線擬合方式獲取損耗模型估算損耗，方法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。本文結(jié)合自身的逆變器模型，采用文獻(xiàn)[12]中的逆變器損耗計(jì)算方法。

逆變器損耗主要包括：功率器件開關(guān)損耗，通態(tài)損耗和截止損耗。絕緣柵雙極晶體管（IGBT）的正向截止損耗和驅(qū)動(dòng)損耗在總損耗中占的比例較少，忽略不計(jì)。故將其具體分為：全控型開關(guān)開通損耗Pson，全控型開關(guān)關(guān)斷損耗Psoff，反并聯(lián)二極管關(guān)斷損耗Pdoff，全控型開關(guān)通態(tài)損耗Pscond，反并聯(lián)二極管通態(tài)損耗Pdcond。本文以圖1中的一個(gè)開關(guān)單位（VT1、VD1）為研究對(duì)象，根據(jù)開關(guān)門極信號(hào)和電流方向作為損耗增加部分的依據(jù)。表1所示為逆變器在不同狀態(tài)條件下VT1和VD1所對(duì)應(yīng)的工作狀態(tài)。得逆變器中各部分的損耗表達(dá)式為

圖2 計(jì)算損耗流程圖Fig.2 Flow chart of calculating switching losses

表1 不同電流和信號(hào)條件下的開關(guān)動(dòng)作情況Tab.1 The status of switch and diode in different conditions

在一個(gè)周期內(nèi)通過獲得電流和門極信號(hào)，參照表1可以得到一個(gè)周期逆變器中各部分損耗和總損耗，圖2所示為計(jì)算損耗的流程圖。

本文利用廠家提供的電子數(shù)據(jù)手冊(cè) Datasheet中的相關(guān)資料，獲取 Vd=f(Ice),Vceo= f(Ice),Pdoff/Pson/Psoff= f(Ice)等相關(guān)曲線。由于廠商給出的數(shù)據(jù)一般考慮了開關(guān)自身的特性，且包括在不同電流、不同負(fù)載及不同節(jié)點(diǎn)溫度做的實(shí)驗(yàn)，其結(jié)果相對(duì)也較為精確。于是從圖形中采集曲線5～6個(gè)點(diǎn)，通過Matlab中Polyfit函數(shù)進(jìn)行曲線擬合得出多項(xiàng)式參數(shù)，其中由于一般廠商提供的數(shù)據(jù)都是在額定電壓下，比對(duì)實(shí)際情況需要將電壓做相應(yīng)的調(diào)整換算，即可以獲

流母線電壓UDC有關(guān)，m表示某一時(shí)刻狀態(tài)。

通過式（4）～式（8）即可以得出某一時(shí)刻的總損耗為

若P(m)值越小，說明逆變器產(chǎn)生的損耗越小。

3 基于免疫算法的多目標(biāo)優(yōu)化

3.1 Pareto最優(yōu)解

針對(duì)一般多目標(biāo)的極大值問題max(f(x), g(x))，Pareto解是建立在集合論上對(duì)多目標(biāo)解的一種評(píng)估方式。Pareto解的定義為：在設(shè)計(jì)變量的取值范圍內(nèi)，對(duì)于設(shè)計(jì)變量x*，當(dāng)且僅當(dāng)不存在其他變量x，滿足 f(x)≥f(x*)且 g(x)≥g(x*)，則 x*為其中一個(gè)最優(yōu)解。對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問題而言，其Pareto最優(yōu)解不是唯一，而是一個(gè)集合，且此解集構(gòu)成優(yōu)化的Pareto前沿面。在可行解集中沒有比Pareto最優(yōu)解所對(duì)應(yīng)的個(gè)體絕對(duì)占優(yōu)。由于Pareto最優(yōu)解集中的任何解都可能成為最優(yōu)解，因而設(shè)計(jì)者可以根據(jù)意愿和對(duì)各目標(biāo)的重視程度，從Pareto最優(yōu)解集中選擇出最滿意的解。本文中，即是應(yīng)用所提出的方法可求取逆變器輸出波形質(zhì)量及逆變器損耗的Pareto最優(yōu)解集，用戶根據(jù)實(shí)際要求選擇其中需要的解，實(shí)際控制時(shí)只需要通過查表來獲得解集，不需要在線計(jì)算。

3.2 免疫算法

IA是在遺傳算法基礎(chǔ)上的模擬生物抗體濃度自適應(yīng)調(diào)節(jié)過程的一種全局優(yōu)化算法。它借鑒生物學(xué)中免疫系統(tǒng)識(shí)別外來物的刺激，并能對(duì)之做出準(zhǔn)確的應(yīng)答。IA的主要特點(diǎn)有：具有免疫記憶功能，能加快搜索速度，確保目標(biāo)函數(shù)快速收斂；具有濃度計(jì)算操作能夠保證抗體種群的多樣性。本文所采用免疫算法流程如圖3所示，其中整體親和度計(jì)算模型的建立是求取Pareto最優(yōu)解集方法的關(guān)鍵，下文將會(huì)具體分析，而編碼操作、注射疫苗、計(jì)算濃度、免疫選擇、交叉操作、倒位操作、添加操作，形成新一代個(gè)體均與文獻(xiàn)[7]相似，此處不再贅述。

3.3 多目標(biāo)免疫算法流程

本文由于需要綜合考慮輸出波形質(zhì)量與開關(guān)損耗，假設(shè)某個(gè)抗體 xi=(X1,X2,…,Xn)，逆變器輸出波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)用逆變器輸出電流與參考標(biāo)準(zhǔn)正弦電流差的平方和的倒數(shù)表示。即

逆變器損耗是一個(gè)累加函數(shù)，抗體xi的損耗為

式中，n代表基因總長(zhǎng)度。

抗體xi損耗評(píng)價(jià)函數(shù)用其損耗的倒數(shù)表示。

圖3 IA流程圖Fig.3 Flow chart of the IA

則本文的整體親和度表達(dá)式為

式中，f(xi)為波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)，g(xi)為損耗評(píng)價(jià)函數(shù)，其值由抗體xi的矢量序列決定。目標(biāo)函數(shù)即為整體親和度函數(shù) Fitness(xi)，要求取相應(yīng)的抗體xi使其Fitness(xi)最大。WQ為每次迭代運(yùn)算中給定的波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)參考值，Kstep為迭代運(yùn)算中波形質(zhì)量 WQ增加的步長(zhǎng)，本文取 Kstep=100。k1為一個(gè)常系數(shù)，為增大 g(xi)的影響力，k1設(shè)置為一個(gè)k1g(xi)>>f(xi)的值，本文取k1=100 000。

式（13）及k1參數(shù)設(shè)置表明，對(duì)于每次迭代運(yùn)算給定的WQ值，IA尋優(yōu)得到的是波形質(zhì)量（WQ，WQ+Kstep）范圍內(nèi)，逆變器損耗評(píng)價(jià)函數(shù) g(xi)為最大值的抗體，設(shè)此時(shí)對(duì)應(yīng)的抗體為x1。可以看出，在波形質(zhì)量的取值范圍（WQ，WQ+Kstep）內(nèi)，對(duì)于抗體 x1，不存在其他任何抗體 x，同時(shí)滿足 f(x)≥f(x1)且 g(x)≥g(x1)，故抗體 x1一定為波形質(zhì)量范圍（WQ，WQ+Kstep）中一個(gè)Pareto最優(yōu)解。而對(duì)于波形質(zhì)量（WQ，WQ+Kstep）范圍外的抗體，其整體親和度較小，相當(dāng)于對(duì)該類抗體進(jìn)行了懲罰，這樣有利于引導(dǎo)算法的搜索空間朝波形質(zhì)量在（WQ，WQ+Kstep）范圍內(nèi)，開關(guān)損耗較小的區(qū)域逼近。

進(jìn)一步考慮到，在實(shí)際應(yīng)用中，為保證輸入系統(tǒng)的諧波不能太大以及逆變器輸出波形的能力限制，逆變器的波形質(zhì)量應(yīng)該存在一定的允許范圍（WQmin，WQmax）。因而要求逆變器輸出波形質(zhì)量與損耗的Pareto最優(yōu)解，只需要求波形質(zhì)量（WQmin，WQmax）范圍內(nèi)的Pareto最優(yōu)解。本文中，由滯環(huán)控制下逆變器輸出波形質(zhì)量確定波形質(zhì)量最小值WQmin，由不考慮損耗情況下的IA優(yōu)化的最優(yōu)波形質(zhì)量確定波形質(zhì)量最大值 WQmax。設(shè)通過步長(zhǎng) Kstep將該波形質(zhì)量劃分為p個(gè)區(qū)域，以步長(zhǎng)Kstep逐漸增加WQ值，經(jīng)過IA算法尋優(yōu)即可求取各波形質(zhì)量范圍內(nèi)的p個(gè)解。將這p個(gè)解的波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)值f(xi)及損耗評(píng)價(jià)函數(shù)值g(xi)進(jìn)行比較，即可篩選得到全局范圍的Pareto最優(yōu)解集。

根據(jù)實(shí)際電路條件的不同，如逆變器調(diào)制比、負(fù)載的不同，每次所得出的最優(yōu)解集也是不同的，但都可以通過本文所提出的方法求得當(dāng)前電路條件下的Pareto最優(yōu)解集，供用戶根據(jù)實(shí)際要求選擇最適宜的解。仿真及實(shí)驗(yàn)部分將在幾組不同負(fù)載條件下對(duì)本文所提出的方法加以驗(yàn)證。

4 仿真

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文以圖1為仿真主電路，其參數(shù)設(shè)置如下：頻率f=50Hz，電壓調(diào)制比m=0.85，開關(guān)頻率為20 kHz，直流測(cè)電壓E=88 V，滯環(huán)環(huán)寬H=3%。免疫算法參數(shù)中種群為 200，染色體長(zhǎng)度 200，交叉率Pc=0.55，變異率Pm=0.006，倒位率Pcon=0.005，權(quán)重系數(shù)參數(shù) a=b=0.5。在仿真中以純電感負(fù)載和幾組阻感性負(fù)載為例，對(duì)本文提出的求取逆變器損耗與波形質(zhì)量的Pareto最優(yōu)解集的方法加以驗(yàn)證。

4.2 純電感負(fù)載

圖4所示的是在純電感負(fù)載（L=28mH）條件下，逆變器Pareto最優(yōu)解集中，波形質(zhì)量最優(yōu)及損耗最優(yōu)兩種情況下，逆變器的空間矢量序列、相應(yīng)的 PWM控制信號(hào)及輸出波形。其對(duì)應(yīng)波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)分別為1 600、600；損耗評(píng)價(jià)函數(shù)分別為16.468 644、21.382 318。從輸出波形質(zhì)量上來講，圖 4c明顯要優(yōu)于圖 4f波形。將其輸出電流進(jìn)行傅里葉分解，在此兩種不同的PWM控制策略下THD分別為 1.4%與 3.15%，最優(yōu)波形 THD降低了55.56%。

圖4 不同控制條件下逆變器矢量序列及輸出波形Fig.4 The sequence and output waveforms of inverter in different control strategies

但是從電壓的輸出波形圖中明顯可以看出，THD較小時(shí)開關(guān)動(dòng)作次數(shù)要多于較大時(shí)，且各開關(guān)開斷間隔時(shí)間不等，特別是在電流比較大的時(shí)候動(dòng)作次數(shù)明顯增多。在此兩種控制策略下，逆變器損耗總值分別為 0.060 722和 0.046 768，損耗增加了29.837%。

圖5所示為在波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)取值范圍內(nèi)，各波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)值與對(duì)應(yīng)的輸出波形 THD關(guān)系圖，波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)值越大其對(duì)應(yīng)的 THD越小，反之，THD越大。所以波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)可以間接反映THD。

圖5 THD與波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)之間的關(guān)系Fig.5 The relationship between THD and waveform quality

圖6所示曲線為IA算法計(jì)算開關(guān)損耗與THD之間的Pareto前沿面，其中，擬合曲線的曲線擬合函數(shù)為。上三角區(qū)域?yàn)榭尚薪鈪^(qū)域。隨著THD增大，波形質(zhì)量的降低，逆變器的損耗在逐漸降低。

圖6 開關(guān)損耗與THD之間的關(guān)系Fig.6 The relationship between switching losses and THD

4.3 阻感性負(fù)載

設(shè)定負(fù)載總阻抗Z不變，根據(jù)電阻R所占總阻抗Z的比例不同，負(fù)載參數(shù)設(shè)置見表2。

表2 負(fù)載參數(shù)Tab.2 The parameters of the load

圖7所示為表2所設(shè)負(fù)載參數(shù)條件下，損耗評(píng)價(jià)函數(shù)與波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)之間的Pareto前沿面。

圖7 在不同負(fù)載條件下?lián)p耗評(píng)價(jià)函數(shù)與波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)之間的關(guān)系Fig.7 The relationship between switching losses and waveform quality in different loads

由圖7所示可知，在不同負(fù)載條件下多目標(biāo)IA算法可以得出 Pareto最優(yōu)解集。由于負(fù)載不同 IA優(yōu)化所得控制序列不同，所得損耗也隨之變化。從上述仿真圖形可以看出，在不同負(fù)載條件下，均可通過本文所述的方法求取逆變器開關(guān)損耗與輸出波形質(zhì)量的Pareto最優(yōu)解集。

此外，通過不同負(fù)載下的仿真研究表明，由于波形質(zhì)量與逆變器損耗是對(duì)相對(duì)矛盾的量，當(dāng)波形質(zhì)量函數(shù)值逐漸增大，損耗評(píng)價(jià)函數(shù)值是逐漸減小的，因而在各個(gè)波形質(zhì)量（WQ，WQ+Kstep）范圍內(nèi)，所求得的損耗評(píng)價(jià)函數(shù)最大的抗體均為全局范圍內(nèi)的Pareto最優(yōu)解。為了更加精確地描繪出Pareto前沿面，也可以減小步長(zhǎng)Kstep的設(shè)置，獲得Pareto前沿面中較多的解。

5 實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本文設(shè)計(jì)如圖8a所示的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，由以下幾部分組成：①由 DSP2812和 FPGA EP2C20Q240-C8芯片組成的控制中央處理系統(tǒng)。其中 DSP負(fù)責(zé)采集、計(jì)算和人機(jī)交互等功能，F(xiàn)PGA負(fù)責(zé)產(chǎn)生多路高速數(shù)字 PWM控制信號(hào)。②驅(qū)動(dòng)放大、保護(hù)單元中央處理系統(tǒng)得到控制信號(hào)，通過基于EXB841的IGBT驅(qū)動(dòng)、保護(hù)和脈沖放大電路驅(qū)動(dòng)逆變器主電路。③主電路是由4個(gè)BSM100GB60DLC型IGBT和 RCD吸收緩沖回路組成的單相全橋逆變器，其中，BSM100GB60DLC的熱阻值為0.07。

圖8 實(shí)驗(yàn)原理圖Fig.8 Schematic diagram of experiment

5.2 測(cè)量損耗實(shí)驗(yàn)

為了對(duì)逆變器開關(guān)損耗的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行驗(yàn)證，本文設(shè)計(jì)如圖8b所示的損耗測(cè)試電路。該電路由熱敏電阻 PT100，放大器INA128（本文放大501倍）和可調(diào)電阻R組成的惠斯登電橋組成。在不同PWM開關(guān)控制序列控制逆變器的條件下，逆變器的每周期總能量損耗是不同的，熱敏電阻的阻值也不同。通過惠斯登電橋測(cè)量出的電壓間接計(jì)算出PT100的阻值，本文在測(cè)量首先需要調(diào)節(jié)R3使得初始輸出電壓為0，此時(shí)假設(shè)R3+R4=R5，PT100阻值為R6，輸出電壓為U0，α=501，則阻值換算表達(dá)式為

已知R1=R2=10kΩ、R4=100Ω，由式（14）即可算出R6，查詢對(duì)應(yīng)阻值與溫度數(shù)據(jù)表即可以得出其對(duì)應(yīng)的溫度值。由溫度差值及 IGBT的熱阻值即可計(jì)算出IGBT的損耗。

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)在純電感負(fù)載、調(diào)制比為0.85的情況下對(duì)相應(yīng)的仿真結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，其參數(shù)設(shè)置與仿真電路參數(shù)相同。

圖9a為波形質(zhì)量最優(yōu)情況下的輸出波形，其中1號(hào)曲線為逆變器電壓波形，2號(hào)曲線是電流波形，此時(shí)波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù) WQ設(shè)為 1 600。圖 9b為損耗最優(yōu)情況下的輸出波形，此時(shí)波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)WQ設(shè)為600。圖9a的輸出波形明顯優(yōu)于圖9b的輸出波形。將實(shí)驗(yàn)結(jié)果導(dǎo)入Matlab 進(jìn)行 FFT分析，其THD分別為1.46%和3.23%。

圖9 不同控制條件下逆變器輸出波形Fig.9 The output waveforms of the inverter in different control strategies

同樣地，通過實(shí)驗(yàn)可以獲取在不同波形質(zhì)量條件下逆變器的輸出波形THD及損耗值。表3所示即為當(dāng)逆變器波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)WQ從600到1 600變化時(shí)所測(cè)得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，測(cè)量時(shí)間為3min。

利用PT100熱測(cè)量方式測(cè)量損耗，由于示波器探頭精度影響、PT100測(cè)量回路很難完全調(diào)整到電橋完全平衡、讀取PT100電阻對(duì)應(yīng)溫度時(shí)存在一定的估讀，因而會(huì)帶來一定的誤差，但表3數(shù)據(jù)表明，實(shí)際實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果與理論計(jì)算結(jié)果誤差最大不超過10%，因而該損耗計(jì)算方法是可行的。另外，由于仿真中的逆變器開關(guān)器件都是理想器件，而實(shí)際試驗(yàn)中逆變器的開關(guān)器件有開通、關(guān)斷延時(shí)以及一定的導(dǎo)通壓降，因而會(huì)在一定程度上影響輸出波形質(zhì)量，使得逆變器輸出波形THD在仿真值與實(shí)驗(yàn)值上有一定的誤差，但從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出，該誤差最大值小于5%。

表3 不同控制策略下逆變器輸出結(jié)果Tab.3 Output of inverter control by different control strategies

從表3的波形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)、THD及逆變器損耗三項(xiàng)數(shù)據(jù)可以看出，利用提高逆變器輸出波形質(zhì)量的同時(shí)逆變器的損耗增加。因而在實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)者可以根據(jù)意愿和對(duì)各目標(biāo)的重視程度，從中選擇出最滿意的實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

6 結(jié)論

本文提出基于 IA尋求逆變器多目標(biāo)最優(yōu)解集的方法，與其他方法相比具有以下優(yōu)勢(shì)：

（1）免疫算法適合于求取逆變器的數(shù)字化多目標(biāo)PWM控制；將逆變器的數(shù)字化PWM控制序列轉(zhuǎn)化為N維空間的解，在不同負(fù)載、調(diào)制比條件下，均可利用 IA在解空間中尋找到多目標(biāo) Pareto最優(yōu)解集，這樣有利于供設(shè)計(jì)者按設(shè)計(jì)意愿選擇最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性。

（2）本文采取的損耗估算方法相對(duì)簡(jiǎn)單且準(zhǔn)確度好。仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和準(zhǔn)確性。該方法能夠有效利用廠家提供的器件特性參數(shù)，具有可操作性，適合于實(shí)際工程應(yīng)用。

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