一种暖通系统组合电机的控制方法及装置与流程

1.本发明涉及暖通电机控技术领域，特别是涉及一种暖通系统组合电机的控制方法及装置。

背景技术：

2.柔性直流输电换流站的各类设备大多为室内设备，暖通系统作为换流站辅助系统的重要组成部分，其运行是否正常对换流站的稳定可靠有着重大影响。而在暖通组合机中，大量应用异步电机作为传动机构，实现暖通系统对室内温湿度的有效控制。但暖通系统中的各类风机、水泵、压缩机等电机设备持续运作会造成极大的能源消耗。
3.目前的技术方案主要单纯的针对电机实现效率优化，常见的电机效率优化方法主要有三种，分别是1)损耗模型控制法；2)最小功率输入法；3)混合控制策略。三种效率优化方法的实质都是通过降低电机磁链值，即限制电机轻载状态的励磁电流来实现电机的节能控制。同时为提高电机驱动系统的可靠性，现有的技术方案将电机非线性控制算法与电机效率优化策略结合，期望在实现电机效率优化的同时，提升电机控制性能，提高电机驱动系统可靠性。但在暖通系统中，电机的控制更多是为了实现室内温湿度的有效控制。
4.因此，有的技术方案通过对暖通系统应用场合进行模型构建，无法综合考虑设备运行环境，实现节能控制。并且仅使用简单的变频控制，无法对电机实现高可靠性控制。

技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是：提供一种暖通系统组合电机的控制方法及装置，满足设备运行环境要求的同时实现对电机效率优化。
6.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
7.一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，包括步骤：
8.建立电机损耗模型以及环境预测模型；
9.获取电机数据和环境数据；
10.根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值；根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值；
11.分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量；
12.根据所述磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制。
13.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一技术方案为：
14.一种暖通系统组合电机的控制装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的一种暖通系统组合电机的控制方法中的各个步骤。
15.本发明的有益效果在于：通过建立电机损耗模型以及环境预测模型，在获取电机数据和环境数据后，根据电机损耗模型以及环境预测模型分别对电机数据和环境数据进行
处理，并通过进一步对数据处理后最终输出磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制，在对电机磁链进行优化控制实现节能效果的基础上，引入换流站运行环境预测模型，将电机节能控制方法和电机高可靠性控制方法相结合，构建具有节能效果的高可靠性控制策略，在实现对电机效率优化的同时，增加了电机运行的抗扰性和鲁棒性，保障暖通组合机的运行可靠性，并满足设备运行环境要求。
附图说明
16.图1为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制方法的步骤流程图；
17.图2为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制方法中转速给定值的控制流程图；
18.图3为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制方法的控制策略结构图；
19.图4为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制方法的磁链自抗扰控制器结构示意图；
20.图5为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制方法的电流自抗扰控制器结构示意图；
21.图6为本发明实施例中的一种暖通系统组合电机的控制装置结构示意图。
具体实施方式
22.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
23.请参照图1，一种暖通系统组合电机的控制方法，包括步骤：
24.建立电机损耗模型以及环境预测模型；
25.获取电机数据和环境数据；
26.根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值；根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值；
27.分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量；
28.根据所述磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制。
29.由上述描述可知，本发明的有益效果在于：通过建立电机损耗模型以及环境预测模型，在获取电机数据和环境数据后，根据电机损耗模型以及环境预测模型分别对电机数据和环境数据进行处理，并通过进一步对数据处理后最终输出磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制，在对电机磁链进行优化控制实现节能效果的基础上，引入换流站运行环境预测模型，将电机节能控制方法和电机高可靠性控制方法相结合，构建具有节能效果的高可靠性控制策略，在实现对电机效率优化的同时，增加了电机运行的抗扰性和鲁棒性，保障暖通组合机的运行可靠性，并满足设备运行环境要求。
30.进一步地，所述电机数据包括电机转速以及三相异步电机自然坐标系下的三相电流；
31.所述根据所述电机损耗模型处理所述电机数据之前包括：
32.通过克拉克变化将所述三相异步电机自然坐标系下的三相电流变化至静止坐标
系下的电流；
33.通过旋转变换将所述静止坐标系下的电流转换为旋转坐标系下的定子电流值。
34.由上述描述可知，依次将三相异步电机自然坐标系下的三相电流通过克拉克变化以及旋转变换得到不同坐标面的物理量，能够实现解耦控制。
35.进一步地，所述建立电机损耗模型包括:
36.获取三相异步电机的电压关系、电流关系以及电机稳态状态；
37.根据所述三相异步电机的电压关系、电流关系以及电机稳态状态得到电机损耗模型：
[0038][0039]
其中，p
total
为异步电机稳态消耗的总功率，rs为定子绕组电阻、rr为转子绕组电阻、r
fe
为铁损等效电阻，ωe为同步角频率、ωr为电机转速，lm为互感，i
ds
和i
qs
为旋转坐标系下的定子电流值。
[0040]
由上述描述可知，通过获取三相异步电机的电压关系、电流关系以及电机稳态状态建立电机损耗模型，能够精确的计算出异步电机稳态消耗的总功率，从而根据损耗模型准确输出对应的磁链给定值。
[0041]
进一步地，所述根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值包括：
[0042]
求解所述电机损耗模型的极小值点，得到磁链给定值算式；
[0043][0044][0045]rq
＝rs；
[0046]
其中，ψ
r*
为磁链给定值。
[0047]
由上述描述可知，基于电机损耗模型求解对应的极小值点得到磁链给定值算式，从而能够精确的输出磁链给定值限制电机轻载状态的励磁电流，实现电机的节能控制。
[0048]
进一步地，所述根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值包括，建立环境预测模型：
[0049][0050]
其中，为转速给定值；t
*
和t分别为温度设定值和温度实际值；h
*
和h分别为湿度设定值和湿度实际值；k
p
为比例系数；ki为积分系数。
[0051]
由上述描述可知，基于比例系数、积分系数、温度设定值以及湿度设定值建立环境预测模型，充分考虑到不同温度环境以及湿度环境对电机工作状态的影响，进而输出精确的转速给定值，实现转速控制。
[0052]
进一步地，所述建立环境预测模型还包括：
[0053][0054]
其中，ki(t)为不同条件对应的偏差值，所述不同条件包括日期、时间、设备负荷以及保供电情况；gi(t)为各偏差值的权重；
[0055]
获取温度基准参考值以及湿度基准参考值；
[0056]
根据所述可变权重模型、温度基准参考值以及湿度基准参考值建立温度设定值以及湿度设定值模型：
[0057]
ti(t)＝ti+k(t)；
[0058]hi
(t)＝hi+k(t)；
[0059]
其中，ti(t)为温度设定值，ti为温度基准参考值，hi(t)为湿度设定值，hi为湿度基准参考值，k(t)为偏差值。
[0060]
由上述描述可知，基于日期、时间、设备负荷以及保供电情况建立可变权重模型，并根据不同的条件设置对应的偏差值以及偏差值的权重，从而能够有效的针对不同日期如周末、节假日，时间如早、中、晚，设备负荷如轻载、重载，保供电情况如保电时期和非保电时期等不同的情况输出合适的温度设定值以及湿度设定值。
[0061]
进一步地，所述分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量包括：
[0062]
根据所述电机数据对所述磁链给定值处理后，得到磁链环数据；
[0063]
依次对所述磁链环数据依次进行磁链自抗扰控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述磁链环的期望电压矢量；
[0064]
根据所述电机数据对所述转速给定值处理后，得到转速环数据；
[0065]
依次对所述转速环数据依次进行pi控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述转速环的期望电压矢量。
[0066]
由上述描述可知，通过磁链自抗扰控制器以及电流自抗扰控制器对磁链环数据进行处理，而通过pi控制器以及电流自抗扰控制器对转速环数据，针对不同的数据采用不同的处理方式，能够提高输出控制的精度。
[0067]
进一步地，所述对所述磁链环数据进行磁链自抗扰控制处理包括：
[0068]
建立跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型；
[0069]
根据所述跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型处理所述磁链环数据；
[0070]
所述跟踪微分器计算模型为：
[0071][0072]
其中，为磁链环数据，分别是的导数；是的中间过渡过程，是的近似微分信号；k1是整定参数为跟踪速率的整定因子，k1取值越小，对
的跟踪速度越慢；
[0073]
所述观测器计算模型为：
[0074][0075]
其中，z1为磁链状态估计，z2为系统扰动的估计，和分别是z1和z2的导数，i
ds
为旋转坐标系下的定子电流值，ψ
ds
为旋转坐标系下的定子磁链值，e为磁链估计误差，χ
01
和χ
02
为整定参数，通过调整χ
01
和χ
02
可实现对磁链状态和扰动的估计；
[0076]
线性自抗扰控制率计算模型为：
[0077][0078][0079]
其中，kc为整定系数；rr为转子电阻，ls和lr分别为定子和转子的侧电感；i
ds0
是磁链环控制率中间参数，为旋转坐标系下的定子电流给定值。
[0080]
由上述描述可知，通过建立跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型，并基于三种计算模型对磁链环数据进行处理，从而精确输出d轴电流给定值。
[0081]
进一步地，所述对所述转速环数据进行电流自抗扰控制处理包括：
[0082]
建立扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型；
[0083]
根据所述扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型处理所述转速环数据；
[0084]
所述扩张状态观测器计算模型：
[0085][0086][0087]
其中，v1是d轴电流观测值，v2是系统扰动估计，和分别是v1和v2的导数，e是电流估计误差，β
01
、β
02
、α和δ是观测器的四个整定参数，β
01
和β
02
由系统步长决定，δ是函数fal的滤波参数，
[0088]rs
为定子绕组电阻、r
t
为转子绕组电阻rr与铁损等效电阻r
fe
并联的等效电阻，l
σs
为定子绕组漏感，y为旋转坐标系下的定子电流值i
ds
；
[0089]
所述非线性控制率计算模型：
[0090][0091]
其中，u为非线性控制率的输出，k0和k1分别为调节两个非线性函数输出增益的参数，a0和a1调节非线性函数特性，e1是电流估计误差。
[0092]
由上述描述可知，通过建立扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型，并基于两种计算模型对转速环数据进行处理，从而精确输出d轴电压给定值。
[0093]
请参照图6，本发明另一实施例提供一种暖通系统组合电机的控制装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的一种暖通系统组合电机的控制方法中的各个步骤。
[0094]
本发明上述暖通系统组合电机的控制方法及系统能够适用于柔性直流输电换流站中，通过对换流站中的电机进行控制，在实现电机高性能控制和效率优化的同时，保障换流站设备的运行环境，以下通过具体实施方式进行说明：
[0095]
实施例一
[0096]
请参照图1，一种暖通系统组合电机的控制方法，包括步骤：
[0097]
s1、建立电机损耗模型以及环境预测模型，具体的：
[0098]
s11、从考虑铁损的电机稳态数学模型出发，考虑铁损的三相异步电机的电压方程可表述为：
[0099][0100]
式中，u
ds
、u
qs
为旋转坐标系下的定子电压值；ψ
ds
、ψ
qs
为旋转坐标系下的定子磁链值，ψ
qr
为旋转坐标系下的转子磁链值；ωe为同步角频率；rs、rr分别为定子、转子绕组电阻；i
dr
、i
qr
为旋转坐标系下的转子电流值，i
ds
、i
qs
为旋转坐标系下的定子电流值；lm为互感值；r
fe
为铁损等效电阻；i
dfe
、i
qfe
为流过铁损等效电阻的电流值，i
dm
为励磁电流在旋转坐标系下的d轴分量；
[0101]
s12、考虑铁损的三相异步电机的电流方程可表述为：
[0102][0103]
由(1-1)和式(1-2)可得：
[0104][0105][0106]
式中，l
σs
为定子绕组漏感；
[0107]
对于稳态运行的电机，其电流变化率满足：
[0108][0109]
结合(1-3)和(1-5)可得：
[0110][0111]
结合(1-4)和(1-5)可得：
[0112][0113]
则，异步电机稳态消耗的总功率可写为：
[0114][0115]
式中，p
cus
为定子铜损、p
iron
为铁芯损耗、p
cur
为转子铜损；
[0116]
电机稳态工作时，同步角频率ωe、电机转速ωr趋向于稳定值，结合式(1-7)，
[0117]
式(1-8)可进一步写为：
[0118][0119]
其中，p
total
为异步电机稳态消耗的总功率；
[0120]
定义：
[0121][0122]rq
＝rs(1-11)
[0123]
由(1-9)-(1-11)，总损耗表达式可写为：
[0124][0125]
s2、获取电机数据和环境数据；所述电机数据包括电机转速以及三相异步电机自然坐标系下的三相电流；获取所述电机数据后，需要通过坐标变换得到不同坐标面的物理量，以实现解耦控制，具体的：
[0126]
s21、通过克拉克变化将所述三相异步电机自然坐标系下的三相电流(包括ia、ib、ic三相)变化至静止坐标系下的电流；通过旋转变换将所述静止坐标系下的电流转换为旋转坐标系下的定子电流值；
[0127]
s3、根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值；根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值；
[0128]
其中，根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值包括：
[0129]
求解所述电机损耗模型的极小值点，得到磁链给定值算式，具体的：
[0130]
由于铁损电阻对电磁转矩的影响非常小，可将电磁转矩方程简化如下：
[0131]
te≈kei
dsiqs
ꢀꢀꢀ
(1-13)
[0132]
式中，n
p
为转子极对数；将i
qs
看作i
ds
的函数，则(1-13)可写为：
[0133][0134]
由此可以看出(1-12)存在一个极小值点，必然存在一ids使得(1-12)函数的导数为零：
[0135][0136]
结合(1-14)和(1-15)，令(1-15)等于0，求极值点可得：
[0137][0138]
由此，可写出总损耗最小的最优励磁电流i
ds-m
为：
[0139][0140]
进一步的，根据励磁电流与磁链的关系，可得到损耗最小时的磁链给定为：
[0141][0142]
式子，ψ
r*
为磁链给定值；
[0143]
其中，所述根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值包括，建立环境预测模型：
[0144][0145]
其中，为转速给定值；t
*
和t分别为温度设定值和温度实际值；h
*
和h分别为湿度设定值和湿度实际值；k
p
为比例系数；ki为积分系数；
[0146]
s4、分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量，具体的：
[0147]
s41、磁链给定值的处理：根据所述电机数据对所述磁链给定值处理后，得到磁链环数据；依次对所述磁链环数据依次进行磁链自抗扰控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述磁链环的期望电压矢量；
[0148]
s42、转速给定值处理：根据所述电机数据对所述转速给定值处理后，得到转速环数据；依次对所述转速环数据依次进行pi控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述转速环的期望电压矢量；
[0149]
s5、根据所述磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制。
[0150]
实施例二
[0151]
本实施例具体限定了建立环境预测模型的步骤；
[0152]
所述环境预测模型基于可变权重预测模型，并综合设备间环境参数、室外环境参数、日期、时段、负荷和保供电情况，获得符合当前设备运行条件下的转速给定值，所述环境数据包括设备间和户外环境量参数，具体包括温度、湿度以及设备间主设备负荷值，其模型如下所示：
[0153]
s31、基于可变权重预测模型，根据日期、时间、设备负荷、保供电情况这4个维度，获得温度参考值t1、t2，湿度参考值h1、h2；
[0154]
参考值计算表达式为：
[0155]
ti(t)＝ti+k(t)
[0156]hi
(t)＝hi+k(t)(1-19)
[0157]
其中，ti(t)为温度设定值，ti为温度基准参考值，hi(t)为湿度设定值，hi为湿度基准参考值，k(t)为偏差值；
[0158]
s32、建立可变权重模型：
[0159][0160]
其中，ki(t)为不同条件对应的偏差值，所述不同条件包括日期、时间、设备负荷以
及保供电情况；gi(t)为各偏差值的权重；
[0161]
s33、不同条件偏差值设定
[0162][0163]
其中，相关偏差值的设定对应不同条件的重要程度；负荷直接影响发热、时间表征着一天24小时的环境温度，日期对应一年中的不同时期；根据其对换流器设备发热的影响重要程度，设定不同的偏差值；
[0164]
s34、不同条件权重值设定
[0165]
条件1，日期：每年12～2月温度最低，6～10月为迎峰度夏阶段，故权重值如下：
[0166][0167]
条件2，时间：根据不同时间段的用电情况，设置不同的权重值：
[0168][0169]
条件3，负荷：根据不同负荷情况，设置不同的权重值：
[0170][0171]
式中，p
now
为当前负荷值，p
rated
为额定负荷值，p
rate
为负载率；
[0172]
条件4，保供电情况：
[0173][0174]
式中，b＝1表示当前处于保电时期，b＝0表示当前处于非保电时期；
[0175]
s35、完成模型建立后，基于获取到的环境参数输出所述转速给定值；
[0176]
请参照图2，判断设备间温度t是否大于参考值t1，
[0177]
若设备间温度大于t1为大于则计算温度差，经pi计算后得到转速给定；
[0178]
若设备间温度小于t1，则判断设备间湿度是否大于参考值h1且室外湿度小于参考值h2；若为是则计算湿度差，经pi计算后得到转速给定；
[0179]
若设备间温度小于t1，且设备间湿度小于参考值h1或室外湿度大于参考值h2，则进一步判断设备间温度是否小于t2，若为是则计算温度差，经pi计算后得到转速给定；所述
[0180]
转速给定得具体计算过程如下，通过控制组合机电机和冷(热)水机组电机转速可实现对设备间温度和湿度的控制；因此输入温度差和湿度差，通过下式可得到当前所需整定的电机速度：
[0181][0182]
其中，为转速给定值；t
*
和t分别为温度设定值和温度实际值；h
*
和h分别为湿度设定值和湿度实际值；k
p
为比例系数；ki为积分系数。
[0183]
实施例三
[0184]
本实施例提供一具体控制结构用于实现实施例一或实施例二中的方法步骤；
[0185]
请参照图3，图中的电机损耗模型包括实施例一中的所述电机损耗模型；换流站运行环境预测模型包括实施例一中的所述环境预测模型；
[0186]
获取所述三相异步电机自然坐标系下的三相电流ia、ib、ic后，通过克拉克变化(3s/2s)转化至静止坐标系下的电流i
αs
、i
βs
，再通过旋转变换即两相-两相旋转变换(2s/2r)将所述静止坐标系下的电流转换为旋转坐标系下的定子电流值i
ds
、i
qs
，并输入至对应的控制器和模型中进行运算；电机转速ωr则直接输入至对应的控制器和模型中进行运算；
[0187]
所述电机损耗模型输出的所述磁链给定值ψ
r*
通过以下步骤进行运算：
[0188]
s1、将所述磁链给定值ψ
r*
减去实际磁链ψr，得到的差值经磁链adrc控制器(active disturbance rejection control，自抗扰控制器)，得到d轴电流给定值
[0189]
请参照图4，所述磁链adrc包括跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型；
[0190]
1.1、所述跟踪微分器(tracking differentiator，td)计算模型设计：
[0191][0192]
其中，为磁链环数据，分别是的导数；是的中间过渡过程，是的近似微分信号；k1是整定参数为跟踪速率的整定因子，k1取值越小，对的跟踪速度越慢；
[0193]
1.2、所述观测器(linear expansion of state observer，leso)计算模型设计：
[0194]
1.2.1、异步电机定子磁链的一阶状态方程为：
[0195][0196]
式中，tr为时间常数，σ为电机漏磁系数，ωd为定转子转差速率，ls、lr为定子、转子侧电感；rr为转子电阻；
[0197]
定义系统扰动c(x)：
[0198][0199][0200]
则根据(1-28)-(1-30)，将定子磁链的一阶状态方程可改写为：
[0201][0202]
1.2.2、对(1-31)设计状态观测器，得到：
[0203][0204]
其中，z1为磁链状态估计，z2为系统扰动的估计，和分别是z1和z2的导数，i
ds
为旋转坐标系下的定子电流值，e为磁链估计误差，χ
01
和χ
02
为整定参数，通过调整χ
01
和χ
02
可实现对磁链状态和扰动的估计；
[0205]
1.3、线性自抗扰控制率计算模型设计：
[0206]
为避免整定参数过多，设计简化的线性控制率：
[0207][0208]
其中，kc为整定系数；rr为转子电阻，ls和lr分别为定子和转子的侧电感；
[0209]
通过上述的所述跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型处理所述磁链环数据，得到d轴电流给定值；
[0210]
s2、将所述d轴电流给定值经电流adrc控制器得到d轴电流给定值
[0211]
请参照图5，所述电流adrc控制器包括扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型：
[0212]
2.1、所述扩张状态观测器计算模型设计：
[0213]
所述扩张状态观测器为非线性扩张状态观测器；
[0214]
2.1.1、d轴电流微分方程可写为：
[0215][0216]
式中，rs为定子绕组电阻、r
t
为转子绕组电阻rr与铁损等效电阻r
fe
并联的等效电阻；
[0217]
由式(1-34)得到，d轴电流同样耦合q轴电流和励磁电流，即定义为系统扰动b(x)：
[0218][0219]
令同时结合式(1-34)-(1-35)，则进一步可写出d轴电流的一阶状态方程为：
[0220][0221]
2.1.2对式(1-36)设计非线性扩张状态观测器：
[0222][0223]
其中，v1是d轴电流观测值，v2是系统扰动估计，和分别是v1和v2的导数，e是电流估计误差，β
01
、β
02
、α和δ是观测器的四个整定参数，β
01
和β
02
由系统步长决定，δ是函数fal的滤波参数，l
σs
为定子绕组漏感，y为旋转坐标系下的定子电流值i
ds
，在电流的一阶状态方程中y＝i
ds
；
[0224]
式中，函数fal的表达式为：
[0225][0226]
2.2、所述非线性控制率计算模型设计：
[0227]
2.2.1、结合考虑铁损，设计非线性状态误差反馈控制率：
[0228][0229]
其中，u为非线性控制率的输出，k0和k
di
分别为调节两个非线性函数输出增益的参数，a0和a1调节非线性函数特性，e1是电流估计误差；
[0230]
所述环境预测模型输出的转速给定值通过以下步骤进行运算：
[0231]
a1、将所述转速给定值减去实际转速wr，得到的转速差值经pi控制器得到q轴电流给定值其中，所述pi控制器是一种线性控制器，根据给定值与实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例和积分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制；
[0232]
a2，将所述q轴电流给定值通过电流adrc控制器得到转速环的期望电压矢量用于处理所述转速给定值的电流adrc控制器与用于处理电流给定值的电流adrc控制器通过相同的方式构建。
[0233]
实施例四
[0234]
请参照图6，一种暖通系统组合电机的控制装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如实施例一、二或三任意一项所述的一种暖通系统组合电机的控制方法中的各个步骤。
[0235]
综上所述，本发明提供的一种暖通系统组合电机的控制方法及装置，通过建立电机损耗模型以及环境预测模型，在获取电机数据和环境数据后，根据电机损耗模型以及环境预测模型分别对电机数据和环境数据进行处理，并通过进一步对数据处理后最终输出磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制，在对电机磁链进行优化控制实现节能效果的基础上，引入换流站运行环境预测模型，将电机节能控制方法和电机高可靠性控制方法相结合，构建具有节能效果的高可靠性控制策略，在实现对电机效率优化的同时，增加了电机运行的抗扰性和鲁棒性，保障暖通组合机的运行可靠性，并满足设备运行环境要求。
[0236]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

技术特征：

1.一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，包括步骤：建立电机损耗模型以及环境预测模型；获取电机数据和环境数据；根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值；根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值；分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量；根据所述磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制。2.根据权利要求1所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述电机数据包括电机转速以及三相异步电机自然坐标系下的三相电流；所述根据所述电机损耗模型处理所述电机数据之前包括：通过克拉克变化将所述三相异步电机自然坐标系下的三相电流变化至静止坐标系下的电流；通过旋转变换将所述静止坐标系下的电流转换为旋转坐标系下的定子电流值。3.根据权利要求1所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述建立电机损耗模型包括:获取三相异步电机的电压关系、电流关系以及电机稳态状态；根据所述三相异步电机的电压关系、电流关系以及电机稳态状态得到电机损耗模型：其中，p
total
为异步电机稳态消耗的总功率，r
s
为定子绕组电阻、r
r
为转子绕组电阻、r
fe
为铁损等效电阻，ω
e
为同步角频率、ω
r
为电机转速，l
m
为互感，i
ds
和i
qs
为旋转坐标系下的定子电流值。4.根据权利要求3所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述根据所述电机损耗模型处理所述电机数据，得到磁链给定值包括：求解所述电机损耗模型的极小值点，得到磁链给定值算式；其中，r
q
＝r
s
；其中，ψ
r*
为磁链给定值。5.根据权利要求1所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述根据所述环境预测模型处理所述环境数据，得到转速给定值包括，建立环境预测模型：
其中，为转速给定值；t
*
和t分别为温度设定值和温度实际值；h
*
和h分别为湿度设定值和湿度实际值；k
p
为比例系数；k
i
为积分系数。6.根据权利要求5所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述建立环境预测模型还包括：建立可变权重模型：其中，k
i
(t)为不同条件对应的偏差值，所述不同条件包括日期、时间、设备负荷以及保供电情况；g
i
(t)为各偏差值的权重；获取温度基准参考值以及湿度基准参考值；根据所述可变权重模型、温度基准参考值以及湿度基准参考值建立温度设定值以及湿度设定值模型：t
i
(t)＝t
i
+k(t)；h
i
(t)＝h
i
+k(t)；其中，t
i
(t)为温度设定值，t
i
为温度基准参考值，h
i
(t)为湿度设定值，h
i
为湿度基准参考值，k(t)为偏差值。7.根据权利要求1所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述分别对所述磁链给定值以及转速给定值处理，得到磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量包括：根据所述电机数据对所述磁链给定值处理后，得到磁链环数据；依次对所述磁链环数据依次进行磁链自抗扰控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述磁链环的期望电压矢量；根据所述电机数据对所述转速给定值处理后，得到转速环数据；依次对所述转速环数据依次进行pi控制处理以及电流自抗扰控制处理，得到所述转速环的期望电压矢量。8.根据权利要求7所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述对所述磁链环数据进行磁链自抗扰控制处理包括：建立跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型；根据所述跟踪微分器计算模型、观测器计算模型以及线性自抗扰控制率计算模型处理所述磁链环数据；所述跟踪微分器计算模型为：
其中，为磁链环数据，分别是的导数；是的中间过渡过程，是的近似微分信号；k1是整定参数为跟踪速率的整定因子，k1取值越小，对的跟踪速度越慢；所述观测器计算模型为：其中，z1为磁链状态估计，z2为系统扰动的估计，和分别是z1和z2的导数，i
ds
为旋转坐标系下的定子电流值，ψ
ds
为旋转坐标系下的定子磁链值，e为磁链估计误差，χ
01
和χ
02
为整定参数，通过调整χ
01
和χ
02
可实现对磁链状态和扰动的估计；线性自抗扰控制率计算模型为：线性自抗扰控制率计算模型为：其中，k
c
为整定系数；r
r
为转子电阻，l
s
和l
r
分别为定子和转子的侧电感，i
ds0
是磁链环控制率中间参数，为旋转坐标系下的定子电流给定值。9.根据权利要求7所述的一种暖通系统组合电机的控制方法，其特征在于，所述对所述转速环数据进行电流自抗扰控制处理包括：建立扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型；根据所述扩张状态观测器计算模型和非线性控制率计算模型处理所述转速环数据；所述扩张状态观测器计算模型：所述扩张状态观测器计算模型：其中，v1是d轴电流观测值，v2是系统扰动估计，和分别是v1和v2的导数，e是电流估计误差，β
01
、β
02
、α和δ是观测器的四个整定参数，β
01
和β
02
由系统步长决定，δ是函数fal的滤波参数，
r
s
为定子绕组电阻、r
t
为转子绕组电阻r
r
与铁损等效电阻r
fe
并联的等效电阻，l
σs
为定子绕组漏感，y为旋转坐标系下的定子电流值i
ds
；所述非线性控制率计算模型：其中，u为非线性控制率的输出，k0和k
di
分别为调节两个非线性函数输出增益的参数，a0和a1调节非线性函数特性，e1是电流估计误差。10.一种暖通系统组合电机的控制装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述的一种暖通系统组合电机的控制方法中的各个步骤。

技术总结

本发明公开一种暖通系统组合电机的控制方法及装置，通过建立电机损耗模型以及环境预测模型，在获取电机数据和环境数据后，根据电机损耗模型以及环境预测模型分别对电机数据和环境数据进行处理，并通过进一步对数据处理后最终输出磁链环的期望电压矢量以及转速环的期望电压矢量对电机进行控制，在对电机磁链进行优化控制实现节能效果的基础上，引入换流站运行环境预测模型，将电机节能控制方法和电机高可靠性控制方法相结合，构建具有节能效果的高可靠性控制策略，在实现对电机效率优化的同时，增加了电机运行的抗扰性和鲁棒性，保障暖通组合机的运行可靠性，并满足设备运行环境要求。要求。要求。