电力电子中智能控制理论的应用研究

电力电子中智能控制理论的应用研究

陈程

长江三峡通航管理局，湖北省宜昌市， 443100

摘要：随着新型电力电子元件的不断出现，对电力电子控制也提出了更高的要求。因此，基于电力电子多变量、强耦合、非线性特点，相关人员可借鉴智能控制理论，将电子电力系统与自适应模糊预测、神经网络控制、模糊变结构控制进行有机整合，最大程度地保障电力电子系统运行稳定性。基于此，本文对智能控制理论在电力电子中的运用流程及具体运用进行了简单的分析，以期为电力电子控制精确度的提升提供依据。
　　关键词：电力电子； 智能控制理论；应用研究

一、电力电子中智能控制理论概念分析
　　电力电子技术主要研究电力电子元件的组装构成对电能进行控制操作的装置。电力电工技术既包括了电工学也包括了电子学领域，广泛应用于我国各个领域。电力电子中智能控制理论主要指在无人干预的情况下，可以自主驱动智能机器，达到控制目标的自动控制技术。在电力电子领域，智能控制理论强调以类似于人的经验与智慧，对任务及形式模型、环境、符号进行描述，开发知识库或推理机，研制智能机器模型。

二、电力电子中智能控制理论的应用流程
　 1、模糊逻辑表达分析
　　在模糊逻辑表达模块，相关人员需要针对每一输入、输出变量，依据控制力度要求，进行模糊集合构建，并对模糊子集进行合理划分。
　　2、模糊控制规则表达分析
　　表格是模糊控制规则表达的主要渠道。在模糊控制时，相关人员可通过查表。结合简单运算，表示控制过程。
　　3、模糊逻辑与控制器结合分析
　　通过将模糊逻辑与控制器结合，可形成模糊控制器。其主要利用PID（比例积分微分）控制的方式，形成具有一定辨识度的模型。随后在神经模型中，将输入、输出变量作为神经训练样本。最后利用神经训练算法，促使神经网络具备系统非线性特征，达到变换器控制的目的。
　　三、电力电子中智能控制理论的具体应用研究

科技的不断发展推动了电子技术的发展，随着人民生活水平的提高，电力电子技术的实际应用也越来越广泛。在当今科技作为第一生产力，强调科技兴国的时代，电力电子技术作为各个领域相联系的纽带，扮演的角色越来越重要。下文主要分析了电力电子中智能控制理论的具体应用。

1、模糊变结构在电力电子中的具体应用
　　模糊变结构主要通过开关控制的方式，改善系统性能指标。模糊变结构在实际应用过程中可利用模糊数学工具，对模糊控制规则进行定量描述，丰富人工控制检验。但是在模糊控制结构运行过程中，由于其需要在不同控制逻辑中进行来回切换，实际滑动模极易存在惯性，导致实际滑动模无法准确进入切换面，进而致使系统发生剧烈“抖振”情况。针对系统“抖振”问题，现阶段主要采用边界层模糊的方法，将边界层作为一个具有模糊区间的开关曲面，如交流伺服系统速度控制、PWM（脉冲宽度调制）逆变器及电机矢量控制等[4]。

2、在电力电子控制技术中应用可编程逻辑控件PLD的分析
　　在当前社会中，通过对可编程逻辑器件的结构进行分析，可以将其划分为可编程门阵列器件FPGA和复杂的可编程逻辑器件CPLD。复杂的可编程逻辑器件CPLD其逻辑性能较强，可编程门阵列器件FPGA则具有较强的寄存功能。在复杂的可编程逻辑器件 CPLD 中，可以实现对于时间延长的预测，虽然复杂的可编程逻辑器件CPLD的速度较快，但是其功率损耗度也较高。在复杂的可编程逻辑器件 CPLD的 结构特点中对于计算输出和输入的延长更加有利，它可以实现不霸占内部资源从而实现具体的功能，这也是复杂的可编程逻辑器件CPLD最突出的优点。而可编程门阵列器件FPGA则可以在通信设备复杂的通路中进行运用，还可以在工业的控制数据的采集系统里面进行运用。可编程门阵列器件FPGA主要采取的是分布的结构，我们可以看见在器件的芯片表面有很多的徼型逻辑单元，这些布线十分的复杂并且延长的很难进行预测，因此当对可编程门阵列器件FPGA设计的时候，还需要对于延长的方面进行设计。
　　这两种可编程门阵列器件在具体的编程方式上也有很大的不同，CPLD主要是应用于FLASH的存储器编程，这样可以保证当系统出现断电或者其他意外情况的时候，编程的信息不会丢失，确保信息安全;FPGA的编程主要以SRAM作为基础，但是当出现意外或者断电的时候，信息就会丢失。当系统重新恢复的时候，还需要从外部的存储器里把信息重新进行导入SRAM中。安全性比较差。所以在实际的使用过程中，我们可以根据工作的需要对两种器件进行选择，根据实际的需要确保电力电子控制技术更好的发展。

3、神经网络预测理论在电力电子中的应用研究

在神经网络预测理论实际应用过程中，基于电力电子系统非线性特，可将大量信息隐藏在连接权值上。并依据学习算法进行神经网络数值调节。如在PWM（脉冲宽度调制）技术应用过程中，由于电流控制PWM（脉冲宽度调制）技术具有精确度要求高、瞬时响应速度快等特点，为保证高要求场合其快速性、瞬时精度负荷要求，可采用神经网络改善线性电流控制、滞环控制性能。一方面，在线性电流控制性能优化模块，相关人员可采用神经网络代替新型调节器中PI放大器（虚拟信息系统放大器）。并利用神经网络自调节增益特点，弥补各种负载情况下静态误差，获得最佳输出电流。另一方面，在滞环电流控制模块，相关人员可采用离线训练后神经网络，从根本上降低极限环干扰风险。

4、自适应预测理论在电力电子中的应用研究
　　自适应预测理论主要利用已知信息，对当前或未来电力电子设备信息进行预测。在人类社会发展进程中，自适应预测理论体系不断完善，在时间序列分析、统计学的基础上，形成了智能化程度较高的预测系统。
　　自适应模糊控制系统主要是在电力负荷预测领域，采用在线自适应优化模糊预测的方式，对短期电力负荷进行预估分析。在自适应模糊控制系统实际运行过程中，主要包括一次性预测未来24h/48h整点负荷、每次预测下一时刻负荷两个模块。其中一次性预测未来24h/48h整点负荷要求在系统内增设信息输入量模块。在具体设计过程中，可采用时间窗口移动技术，在获得下一时刻预测数据后，作为当期数据，进行继续预测。在选定输入预测变量后，可获得某一时间段电力负荷变化，为模糊自适应训练提供依据。同时利用自适应模糊预测，可采用模糊推理的方式，逐步逼近实际负荷动态变化数据，对样本数据进行实验分析，以获得模糊预测系统性能参数；在每次预测下一时刻负荷模块，相关人员可利用实验测试的方式，针对每一时刻负荷变化规律与季节转换间联系，总结专家经验，形成模糊预测规则，或者从数据信息库中抽取模糊规则，从而实现每次预测下一时刻负荷要求，保证电力电子智能预测经济效益。

三、结束语

现代控制技术发展进程中，电力电子技术已逐步进入自适应控制阶段，其不但具有模糊控制的优良特点，而且可以实现在线调整运行规则，保证不同运行状态下电力设备运行需求的充分满足。

参考文献
　　[1] 王磊.混杂系统控制理论在电力电子学中的应用[J].电子制作，2016（2）：43.
　　[2] 孔祥顺，郝田，马腾.智能控制及其在机电一体化系统中的应用[J].山东工业技术，2018（7）：133-134.
　　[3]唐家燕.可编程逻辑器件在电力电子控制技术中的应用[J].信息通信，2017，（9）：101-102.

[4] 高潮.运用软开关及谐振技术的电流谐波补偿与建模采样分析研究及发展[J].深圳信息职业技术学院学报，2015（3）：70-74.
　　[5] 张光明.永磁同步电梯曳引机的变频驱动系统设计[J].环球市场，2017（18）：123.