基于LESO的有源电力滤波器模型预测控制研究

《基于LESO的有源电力滤波器模型预测控制研究》是一篇探讨如何利用线性扩展状态观测器（LESO）提升有源电力滤波器（APF）性能的研究论文。该论文针对传统有源电力滤波器在动态响应、抗干扰能力以及谐波抑制效果方面存在的不足，提出了一种结合模型预测控制（MPC）与LESO的新型控制策略，旨在提高系统的实时性和稳定性。

在现代电力系统中，随着非线性负载设备的广泛应用，电网中的谐波污染问题日益严重，严重影响了电能质量。有源电力滤波器作为一种有效的谐波治理装置，能够实时检测并补偿电网中的谐波电流，从而改善电能质量。然而，传统的APF控制方法往往存在响应速度慢、控制精度低等问题，难以满足高精度和快速动态响应的要求。

为了克服这些问题，本文引入了模型预测控制技术。模型预测控制是一种基于系统数学模型的优化控制方法，能够在每一时刻根据当前系统状态和未来预测值，计算出最优的控制输入，以实现对系统的精确控制。相比于传统的PI控制或模糊控制，模型预测控制具有更高的控制精度和更快的动态响应能力。

同时，论文还结合了线性扩展状态观测器（LESO），用于对系统中的不确定因素和外部扰动进行估计和补偿。LESO通过构造一个扩展的状态空间模型，将系统中的未知扰动和参数变化视为“扩展状态”，并通过观测器进行实时估计，从而实现对系统状态的准确估计和控制。

在论文中，作者首先建立了有源电力滤波器的数学模型，并在此基础上设计了基于LESO的模型预测控制器。通过对系统状态变量的预测和优化，控制器能够在每一个采样周期内计算出最优的开关动作，从而实现对谐波电流的有效抑制。此外，LESO的引入使得系统对外部扰动和参数变化具有更强的鲁棒性，提高了控制系统的稳定性和适应性。

为了验证所提控制策略的有效性，论文通过仿真和实验对所设计的控制系统进行了测试。仿真结果表明，基于LESO的模型预测控制方法相比传统控制方法，在谐波抑制能力、动态响应速度和系统稳定性等方面均有显著提升。实验结果进一步验证了该方法在实际应用中的可行性。

综上所述，《基于LESO的有源电力滤波器模型预测控制研究》为有源电力滤波器的控制方法提供了一种新的思路，不仅提升了系统的控制精度和动态性能，也为今后相关领域的研究提供了重要的理论依据和技术支持。