高度な制御技術の概要

現代のパワーエレクトロニクスシステムの基礎であるパワーエレクトロニクスコンバータは、最適な動作を保証するために効果的で高度な制御技術を必要とします。これらの制御技術はコンバータの出力を調整し、その動的性能を向上させ、外乱を処理するなどを行います。

制御技術は大きく分けて従来型と先進型の2つに分類できます。PID (比例・積分・微分) 制御やPLL (位相ロックループ) などの従来の制御技術は、その単純さと有効性から広く使用されてきました。ただし、これらの方法は、非リニアの運転条件やシステムパラメータが不確実または変動している場合には適切に機能しない可能性があります。

これは、これらの課題に対処し、優れた性能を提供するように設計された高度な制御技術の領域に私たちを導きます。高度な制御技術には次のものがあります。

• 予測制御
• スライディングモード制御とH∞制御
• 適応制御
• 人工知能に基づく制御方法

これらの方法は、非直線性、不確実性、外乱を処理する能力、高速な動的応答、定常状態性能の改善など、従来の方法に比べていくつかの利点を提供します。

予測制御技術: 予測制御は、その名前が示すように、システムのモデルを使用して将来の挙動を予測します。次に、予測期間にわたって定義されたコスト関数を最小化する制御アクションを選択します。モデル予測制御 (MPC) は、多変数制御と制約を処理できるため、パワーエレクトロニクスにおいて広く使用されている予測制御技術の一つです。

スライディングモードとH∞制御技術: これらの技術は非リニア性と不確実性を持つシステムを処理するように設計されています。さらに、これらの方法はパラメータ変動や非線形動力学に対して堅牢であり、さまざまな条件下で動作するパワーエレクトロニクスシステムに適しています。

適応制御と人工知能: これらの技術はシステムの挙動に基づいてリアルタイムで制御パラメータを適応させます。ファジィ論理やニューラルネットワーク制御のような人工知能ベースの技術はこのカテゴリに分類されます。これらの方法は、システムの数学的モデルが利用できない場合や正確でない場合でも、非リニア性や不確実性を持つ複雑なシステムを処理することができます。

以下のセクションでは、これらの高度な制御技術をより深く掘り下げ、それらの原理、利点、およびパワーエレクトロニクスコンバータにおけるアプリケーションを検証します。

予測制御技術

高度な制御技術では、予測制御は多変数システムの管理、制約の処理、システムの将来の挙動の予測などの固有の能力により、大きな注目を集めています。本項では、パワーエレクトロニクスコンバータにおける予測制御技術の原理と実装について掘り下げます。

モデル予測制御 (MPC) とも呼ばれる予測制御は、システムの数学的モデルを使用して、定義された期間にわたって将来の挙動を予測します。MPCの中心的な考え方は最適化プロセスにあり、そこでは予測期間にわたって特定のコスト関数を最小化する制御が選択されます。コスト関数は通常、出力を希望のレベルに維持する、偏差を最小化する、電力損失を減らすなどの制御目標を表します。

MPCのプロセスには、次のステップが含まれます。

1. 予測: 各制御ステップにおいて、コントローラは現在の状態と可能な制御行動に基づいて予測期間にわたるシステムの将来の動作を予測します。
2. 最適化: 潜在的な制御アクションごとにコスト関数を計算します。コスト関数は通常、予測された出力、リファレンス、そして場合によっては制御努力との誤差を考慮します。コスト関数を最小化する制御アクションが選択されます。
3. 実行: 最適な制御動作は次の制御間隔で実行されます。予測と最適化のプロセスは次の制御ステップで繰り返されます。

パワーエレクトロニクスコンバータにおいて、予測制御技術はいくつかの利点をもたらすことができます。第一に、それらは同時に複数の制御目標を扱うことができます。例えば、グリッド接続されたインバータでの目的には、基準電流の追跡、DCリンク電圧の維持、スイッチング周波数の最小化などが含まれます。MPCはこれらの目的を同時に処理できます。

第二に、予測制御は制約を明示的に扱うことができます。これは電流制限、電圧制限、スイッチング周波数制限などの制約が一般的なパワーエレクトロニクスにおいて特に役に立ちます。

第三に、予測制御は高速で正確な動的応答を提供します。これは、動作条件が急速に変化する多くのパワーエレクトロニクスアプリケーションに不可欠です。

これらの利点にもかかわらず、パワーエレクトロニクスコンバータの予測制御にはいくつかの課題もあります。主な課題の一つは計算の負担が大きいことであり、特にシステムが複雑である場合や予測期間が長い場合に顕著です。もう一つの課題は、システムの正確な数学的モデルが必要なことです。

スライディングモード制御とH∞制御技術

スライディングモード制御技術

リニア制御戦略では、小さな信号の振る舞いや特定の動作点周辺の動作など、システムに関する一定の単純化の仮定がしばしば立てられます。この単純化によって制御設計がより簡単になることが多いですが、多くのパワーエレクトロニクスシステムの本質的に持っている非リニア動作、特に大きな信号変動やパラメータ変化に対しては部分的にしか説明できません。

非リニア制御技術は、パワーエレクトロニクスコンバータの非リニアダイナミクスを直接考慮し、幅広い動作条件にわたって性能と堅牢性を向上させます。フィードバックリニア化、スライディングモード制御、リアプノフベース制御などの非リニアな制御方法は、パワーエレクトロニクスシステムの制御に利用されてきました。

例えば、スライディングモード制御は、不確実性やパラメータ変動に対する堅牢性により、パワーエレクトロニクスでは一般的な方法です。この制御方法は、システム状態が希望の軌道 (摺動面) に有限時間内に到達し、その状態に留まることを保証し、外乱に対する堅牢な性能を提供します。

H∞制御技術

ロバスト制御は、パラメータ変動、モデルの不正確さ、外乱などのシステム不確実性に直面しても満足のいく制御性能を達成することを目的としています。これはパワーエレクトロニクスにおいて特に重要であり、負荷変動、部品許容誤差、ラインインピーダンスの変化などの要素がシステムの挙動に大きな影響を与える可能性があります。

H∞制御はパワーエレクトロニクスでよく知られたロバスト制御技術です。この制御戦略は、外乱入力から対象出力への最悪の場合のゲインを最小化する最適化問題として制御問題を定式化します。これにより、様々な不確実性に対するシステムの安定性と性能が保証されます。

もう一つの一般的に用いられるロバスト制御戦略はμシンセシス法であり、異なる動作点での部品の許容値や動作から生じる構造化された不確実性を明示的に考慮します。

非リニアで堅牢な制御技術は、パワーエレクトロニクスコンバータの性能と堅牢性を向上させる強力なツールを提供します。これらの方法は制御理論のより深い理解を必要とし、より複雑な設計手順を含むかもしれませんが、特に広い動作範囲、深刻な外乱、または厳しいパフォーマンス要件を持つアプリケーションで大きな利点を提供できます。

パワーエレクトロニクスにおける適応制御と人工知能

適応制御

適応制御は、システムからのフィードバックに基づいてパラメータを自動的に調整します。パラメータが変化するか、正確に知られていないシステムで使用されます。システム出力を時間の経過とともに観察することにより、適応コントローラは制御パラメータを最適化してシステム性能を継続的に向上することができます。パワーエレクトロニクスコンバータでは、適応制御戦略が作動条件の変化や負荷変動に効果的に対処することができます。

適応制御の2つの主要なカテゴリは、モデル規範型適応制御 (MRAC)とセルフチューニングレギュレータ (STR) です。MRACでは、コントローラはシステムが参照モデルに従うように調整されますが、STRはオンライン識別スキームを使用してシステムパラメータを推定し、それに応じてコントローラを調整します。

パワーエレクトロニクスにおける人工知能

人工知能はパワーエレクトロニクス制御の問題に対処する革新的な方法を提供します。機械学習 (ML) とAIの手法は、複雑で非リニアな関係をデータから直接学習できるため、従来のモデルベースの制御手法と比較してパフォーマンスが向上することがよくあります。

MLのサブセットであるディープラーニングは、抽象的なデータ表現を学習するために多層ニューラルネットワークを利用します。パワーエレクトロニクスでは、故障検出、システム識別、制御最適化などのタスクにディープラーニングを採用することができます。

強化学習 (RL) はパワーエレクトロニクスで期待されるアプリケーションのもう一つのAI手法です。RLは、エージェントが環境と相互作用することによって決定を下すことを学習し、決定の質に基づいて報酬やペナルティを受けることを含みます。パワーエレクトロニクスの環境では、RLエージェントはパワーエレクトロニクスコンバータモデルと相互作用することによって最適な制御戦略を学習できます。

課題と機会

適応制御とAIはパワーエレクトロニクスに多くの機会をもたらしますが、課題にも対処しなければなりません。適応制御では、適応中の安定性を確保することが重要な問題です。AIに関しては、次のような課題があります。

• 高い計算要件
• 大量のデータの必要性
• 複雑なAIモデルによる決定の説明が困難

しかし、これらのアプローチの利点は、これらを将来の研究で有望な分野にします。パラメータの変動や不確実性に対処する適応制御の能力は、堅牢なオプションとなっています。一方、データから直接学習し、複雑な非線形関係を処理するAIの能力は、従来の方法では現在実現できないパフォーマンスの向上と新しい制御戦略につながる可能性があります。次のセクションでのケーススタディでは、これらの高度な制御技術のパワーエレクトロニクスへの実用的なアプリケーションに光を当てます。

ケーススタディ : パワーエレクトロニクスにおける高度制御技術のアプリケーション

パワーエレクトロニクスコンバータにおける高度な制御技術の実際のアプリケーションと有効性に焦点を当てたいくつかのケーススタディを掘り下げてみましょう。これらの例は予測制御、スライディングモード制御適応制御戦略、人工知能手法の実用的な有用性を強調しています。

ケーススタディ1: 風力エネルギーシステムにおける予測制御

最初のケーススタディは、二重給電誘導発電機 (DFIG) を備えた風力エネルギー変換システム (WECS) に関するものです。この例では、システムはモデル予測制御 (MPC) 戦略を使用してロータ側コンバータを制御しました。現在のシステム状態に基づいて将来の挙動を予測し、コスト関数を最小化した制御を適用することにより、風速変動下での動的応答と電力品質を向上させました。このケースは、再生可能エネルギーシステムにおける予測不可能で変化する条件に対処するための予測制御の能力を強調しています。

ケーススタディ2: UPSシステムの非リニア制御

無停電電源装置 (UPS) システムは、異なる動作条件下で信頼性が高く一貫した電力出力を保証する必要があります。1つのケースとして、単相UPSシステムにおける堅牢で非リニアな制御戦略であるスライディングモード制御を実装しました。その結果、非線形負荷や急激な負荷変化にも対応して、スライディングモード制御は負荷障害を効果的に排除し、出力電圧品質を維持できることを示しました。これは外乱が一般的な系におけるロバストかつ非リニア制御の有効性を実証しています。

ケーススタディ3: 太陽光発電システムの適応制御

3番目のケーススタディは、最大電力点追従 (MPPT) のために適応制御戦略を使用したグリッド接続太陽光 (PV) システムを取り上げます。太陽光発電システムの出力電力は太陽の放射照度と温度に依存し、これらは絶えず変化するため、MPPT制御装置はこれらの変化に適応して最大電力を引き出す必要があります。このケースで使用された適応制御装置は、太陽放射の変化に効果的かつ迅速に応答する最大電力点を追跡することができ、さまざまなパラメータを持つシステムでの適応制御の利点を実証しています。

ケーススタディ4: 電気自動車バッテリー管理用の人工知能

最後のケーススタディには、電気自動車 (EV) バッテリー管理システム (BMS) が含まれます。ここでは、効率的かつ安全なEV運転に不可欠な電池の充電状態 (SoC) と健全性状態 (SoH) を予測するために機械学習が適用されました。過去の充放電データから学習することにより、機械学習モデルは、さまざまな動作条件下でも正確なSoCとSoHの予測を提供しました。この事例は、パワーエレクトロニクスシステムの管理を改善するためのAI技術の可能性を示しています。

これらのケーススタディは、パワーエレクトロニクスにおけるこれらの高度な制御技術によってもたらされる実際の関わりと改善を説明するのに役立ちます。実施上の課題にもかかわらず、実証された重要な利点は、この分野での継続的な研究とアプリケーションのための強力な事例を提供しています。