矿山高压ANPC变频器预测控制提升动态性能与安全性

本文主要探讨了矿山高压三电平ANPC变频器的预测控制策略。针对传统变频器控制中的挑战，研究者提出了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的创新方案。该方案的核心是电流预测控制，它能够实现三电平有源中点钳位型（Active Neutral Point Clamped, ANPC）变频器的高动态性能和单位功率因数控制，确保了系统的稳定性和效率。 在控制过程中，研究者特别关注了开关器件的损耗问题，通过选择与电压矢量相匹配的开关状态，有效地降低了能量损失。然而，控制计算量大通常是此类高性能变频器控制面临的挑战。对此，文中提出了一种延时补偿控制策略，旨在减少计算负担，提高实时控制性能。 仿真和实验结果表明，采用这种预测控制方案的三电平ANPC整流器，在动态响应上表现出快速且平稳的特点，其静态和动态特性得到了显著提升。这在实际矿山设备运行中意味着更少的停机时间，更高的能效，以及更优的电力质量。 此外，文章还提及了一个与之相关的应用实例，即利用BP神经网络对瓦斯抽采和井下通风等多种瓦斯排放形式以及回采工作面瓦斯来源进行多元化安全形势判别。通过对贵州六盘水某矿110102回采工作面连续10天的数据进行验证，结果显示，BP神经网络能够动态地根据判别指标优化排序，准确地反映出瓦斯安全形势的相对变化，但在给出绝对判定时，建议结合所有指标综合评估，以得到更精确的判断。 这项研究不仅提升了矿山高压变频器的控制性能，还为煤矿安全监控提供了有效的智能决策支持工具，对于提升矿山作业的安全性和效率具有重要意义。