JP6793891B1

JP6793891B1 - 電力変換装置

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Publication number: JP6793891B1
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Inventors: 章太渡辺; 友一坂下
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Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
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Filing date: 2020-01-07
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Abstract

主回路（２）は、スイッチング素子を含み、入力される電力を変換して、負荷（５）に供給する。検出部（６）は、主回路（２）の出力値を検出する。主回路（２）の出力値は、主回路（２）の出力電圧、または主回路（２）の出力電流である。制御装置（３）は、主回路（２）を制御する。制御装置（３）は、出力値が変動を開始する第１の時点において主回路（２）の制御方式を第１の制御方式から第２の制御方式に切り替え、検出部（６）による検出値に基づいて前記出力値の変動方向の切り替わりが発生すると判断した第２の時点において主回路（２）の制御方式を第２の制御方式から第１の制御方式に切り替える。

Description

本開示は、電力変換装置に関する。

特許文献１に記載されたフィードバック制御装置は、制御対象の測定値と目標値との制御偏差に関する情報を入力として、制御対象に対する操作量を出力する第１制御部と、制御偏差に関する情報を入力として、制御対象に対する操作量を出力するためのパラメータが機械学習によって決定された学習制御部を含む第２制御部と、第１制御部から出力される第１操作量と第２制御部から出力される第２操作量とを加算し、加算された操作量を制御対象に出力する加算部と、第２制御部から出力される第２操作量を制限するリミッタとを有する。

特開２０１９−７１４０５号公報

例えば、制御対象が出力電圧または出力電流である場合、負荷変動またはノイズ等の種々の要因によって出力電圧または出力電流に変動が発生する。変動の大きさ、および制御のために必要とされる操作量は、発生した負荷変動などの大きさにより様々である。特許文献１に記載のフィードバック制御装置では、リミッタによって第２制御部から出力する第２操作量が制限されるので、出力電圧または出力電流が大きく変動した場合に、出力電圧または出力電流変動を低減することが困難な場合がある。

それゆえに、本開示の目的は、出力電圧または出力電流の変動を低減することができる電力変換装置を提供することである。

本開示の電力変換装置は、スイッチング素子を含み、入力される電力を変換して、負荷に供給する主回路と、主回路の出力値を検出する検出部と、主回路を制御する制御装置とを備える。主回路の出力値は、主回路の出力電圧、または主回路の出力電流である。制御装置は、出力値が変動を開始する第１の時点において主回路の制御方式を第１の制御方式から第２の制御方式に切り替え、検出部による検出値に基づいて前記出力値の変動方向の切り替わりが発生すると判断した第２の時点において主回路の制御方式を第２の制御方式から第１の制御方式に切り替える。

本開示によれば、制御装置は、出力値が変動を開始する第１の時点において主回路の制御方式を第１の制御方式から第２の制御方式に切り替え、検出部による検出値に基づいて出力値の変動方向の切り替わりが発生すると判断した第２の時点において主回路の制御方式を第２の制御方式から第１の制御方式に切り替える。これによって、出力電圧または出力電流の変動を低減することができる。

実施の形態１の電力変換装置１の構成を示す図である。主回路２の一例である降圧チョッパを表わす図である。推定部１２の処理手順を表わすフローチャートである。出力電圧を予測するニューラルネットワークを表わす図である。出力電圧Ｖｏの変動の例を表わす図である。降圧チョッパの通流率Ｄを正確に算出するために、図２の回路を詳細化させた回路モデルを表わす図である。シミュレーション波形を表わす図である。５種類の制御方法を表わす図である。複数回学習を実行した時の出力電圧Ｖｏおよび通流率Ｄの波形を表わす図である。実施の形態２の電力変換装置２１の構成を表わす図である。制御装置３の機能をソフトウェアを用いて実現する場合の制御装置３の構成を示す図である。

以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１の電力変換装置１の構成を示す図である。

電力変換装置１は、主回路２と、制御装置３と、出力電圧検出部６とを備える。主回路２は、電源４から入力される電力を変換して、変換した電力を負荷５に供給する。制御装置３は、主回路２を制御する。出力電圧検出部６は、主回路２の出力電圧を検出する。

電力変換装置１は、たとえば、ヘッドライト装置、またはレーザ加工装置に用いられる。電力変換装置１がヘッドライト装置に用いられる場合、負荷５はＬＥＤ等の発光素子である。電力変換装置１がレーザ加工装置に用いられる場合、負荷５は、レーザダイオードまたは放電負荷などである。

主回路２は、スイッチング回路である。スイッチング回路は、制御装置３において生成されたＰＷＭ（Pulse Width Modulation）信号によって駆動されるスイッチング素子を含む。スイッチング素子は、ＦＥＴ（Field Effect Transistor）素子、またはＩＧＢＴ（Insulated Gate Bipolar Transistor）素子などである。主回路２は、スイッチング回路であれば、どのような構成でもよい。

主回路２は、昇圧チョッパ、または昇降圧チョッパであってもよい。主回路２は、フライバックコンバータ、ＬＬＣコンバータ、ＤＡＢ（Dual Active Bridge）コンバータなどの絶縁回路であってもよい。主回路２は、交流を直流に変換するＡＣ／ＤＣ変換回路、または直流を交流に変換するＤＣ／ＡＣ変換回路であってもよい。

図２は、主回路２の一例である降圧チョッパを表わす図である。
降圧チョッパは、スイッチング素子Ｔａと、ダイオードＤ１，Ｄ２と、コンデンサＣａ，Ｃｆと、コイルＬｆとを備える。入力ノードＮＤ１と入力ノードＮＤ２との間にコンデンサＣａが配置される。出力ノードＮＤ３と出力ノードＮＤ４との間にコンデンサＣｆが配置される。中間ノードＮＤ５と中間ノードＮＤ６の間にダイオードＤ２が配置される。入力ノードＮＤ１と中間ノードＮＤ５との間にダイオードＤ１とスイッチング素子Ｔａとが並列に配置される。中間ノードＮＤ５と出力ノードＮＤ３との間にコイルＬｆが配置される。

出力電圧検出部６は、主回路２の出力電圧Ｖｏを検出し、制御装置３に出力する。
制御装置３は、ＡＤＣ１１と、推定部１２と、主回路制御部１３と、ＰＷＭ生成部１４とを備える。

ＡＤＣ１１は、出力電圧検出部６が検出した出力電圧をサンプリング周期Ｔｓでデジタル値に変換することによって出力電圧検出値Ｖｄｔを生成する。ＡＤＣ１１は、出力電圧検出値Ｖｄｔを推定部１２および主回路制御部１３へ出力する。

推定部１２は、出力電圧指令値ＶｒおよびＡＤＣ１１が出力する出力電圧検出値Ｖｄｔに基づいて、主回路２の出力電圧Ｖｏの変動（以下、出力電圧変動）が発生しているか否かを判断する。推定部１２は、出力電圧変動が発生していると判断した場合は、主回路制御部１３に補正情報Ｃｒを出力する。なお、出力電圧指令値Ｖｒは外部から入力するものとしてもよいし、制御装置３が内部に保持するものとしてもよい。

主回路制御部１３は、出力電圧指令値Ｖｒ、出力電圧検出値Ｖｄｔ、および補正情報Ｃｒに基づいて、通常のフィードバック制御、補正付きフィードバック制御、およびフィードバック制御の積分項調整を行う。

ＰＷＭ生成部１４は、主回路制御部１３の出力に基づいて、主回路２を駆動するＰＷＭ信号を生成する。

制御装置３は、主回路２の出力電圧Ｖｏを出力電圧指令値Ｖｒに追従させるように主回路２を駆動するＰＷＭ信号を生成する。制御装置３は、出力電圧変動発生時には通常時よりも応答性を向上させる。出力電圧変動発生時の高応答性は推定部１２と主回路制御部１３によって実現される。

次に、推定部１２の詳細を説明する。
推定部１２は、出力電圧Ｖｏの変動を検知した時点から出力電圧Ｖｏの変動方向が切り替わる時点までは、出力電圧予測値Ｖｅｐを、それ以外の場合は、「０」を補正情報Ｃｒとして出力する。

推定部１２は、過去および現在の出力電圧検出値Ｖｄｔに基づいて、出力電圧予測値Ｖｅｐを生成する。推定部１２は、出力電圧予測値Ｖｅｐを用いて出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりを予測する。出力電圧Ｖｏの変動方向とは、出力電圧Ｖｏが上昇する方向（正方向）、または出力電圧Ｖｏが下降する方向（負方向）を意味する。変動方向が切り替わるとは、変動方向が正方向から負方向または負方向から正方向へ切り替わることを意味する。推定部１２は、出力電圧予測値Ｖｅｐを用いることによって出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりの発生の予測を正確に行うことができるので、後述する主回路制御部１３の補正付きのフィードバック制御において大きな補正を長期間与え続けてしまうことを防ぐことができる。

図３は、推定部１２の処理手順を表わすフローチャートである。
ステップＳ１０１において、推定部１２は、出力電圧検出値Ｖｄｔおよび出力電圧指令値Ｖｒを取得する。

ステップＳ１０２において、推定部１２は、出力電圧検出値Ｖｄｔに基づいて、出力電圧変動が発生しているか否かを判断する。出力電圧変動の判断は、出力電圧検出値Ｖｄｔを用いる方法であれば何でもよい。たとえば、推定部１２は、出力電圧検出値Ｖｄｔが、出力電圧指令値Ｖｒとの差のが広がる方向に複数回連続で変化した時に、出力電圧変動が発生していると判断してもよい。あるいは、推定部１２は、出力電圧検出値Ｖｄｔと出力電圧指令値Ｖｒとの差が閾値以上となった時に、出力電圧変動が発生していると判断してもよい。推定部１２は、出力電圧変動が発生したと判断すると、フラグｆｌｇを「１」に変更する。なお、Ｓ１０２において、推定部１２は、フラグｆｌｇを０に変更しない。推定部１２は、後述するＳ１０５において、フラグｆｌｇを０に変更する。フラグｆｌｇが既に「１」の場合、ステップＳ１０２は省略してもよい。

ステップＳ１０３において、推定部１２は、フラグｆｌｇが「０」であるか、あるいは「１」であるかを判別する。フラグｆｌｇが「０」の場合は、処理がステップＳ１０７に進み、フラグｆｌｇが「１」の場合は、処理がステップＳ１０４に進む。

Ｓ１０４において、推定部１２は、現在からＸサンプリング周期後と（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧Ｖｏを予測する。推定部１２は、電力変換装置１をモデル化することによって得られた方程式を用いて、あるいは予め用意しておいた出力電圧変動時の出力電圧波形を模擬した関数を用いて、あるいは学習済みの機械学習モデルを用いて、出力電圧Ｖｏを予測することができる。以下の説明では、機械学習モデルとしてニューラルネットワークを用いるが、これに限定されるものではなく、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、または勾配ブースティングなどであってもよい。

図４は、出力電圧を予測するニューラルネットワークを表わす図である。
ニューラルネットワークは、全３層を有する。ユニット数は入力層、中間層（隠れ層）、出力層の順に３、６、２である。ニューラルネットワークの中間層の層数は２層以上でもよく、各層のユニット数をいくつにしてもよいが、電力変換装置１の制御では高速な処理が要求されるため、図４に示すような小規模モデルが望ましい。

以下に、ニューラルネットワークの動作について説明する。
ニューラルネットワークの入力層には、現在および過去２点の合計３サンプリング点分の出力電圧検出値Ｎ［ｎ−２］、Ｎ「ｎ−１］、Ｎ［ｎ］が入力される。ｎが現在のサンプリング時点を表わす。出力層からは、入力層に入力される３サンプリング点の出力電圧検出値から推定されるＸサンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］、（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ＋１］が出力される。

たとえば、Ｘ＝１とすることができるが、Ｘ＝１に限定されるものではない。フィードバック制御および検出で発生する遅延などのシステム遅延を考慮して、Ｘの値を設定するのが望ましい。例えば、３サンプリング周期の遅れが発生するシステムであれば、Ｘ＝３とすることができる。また、ニューラルネットワークの入力層には現在の出力電圧検出値を入力せず、過去３点の出力電圧検出値を入力してもよい。

ステップＳ１０５において、推定部１２は、ステップＳ１０４において求めた出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］、およびＮ［ｎ＋Ｘ＋１］を用いて、出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりの発生の有無を判断する。

図５は、出力電圧Ｖｏの変動の例を表わす図である。ここでは、Ｘ＝１として説明する。

図５において、初期には、出力電圧Ｖｏが小さくなる方向に変動している。そのため、１サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋１］と２サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋２］とを比較すると、Ｎ［ｎ＋１］＞Ｎ［ｎ＋２］となる。

図５において、時間が経過すると出力電圧Ｖｏが大きくなる方向に変動方向が切り替わる。すなわち、１サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋１］と２サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋２］とを比較すると、Ｎ［ｎ＋１］＜Ｎ［ｎ＋２］となる。この場合、推定部１２は、出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりが発生すると判断する。

推定部１２は、出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりが発生すると判断した時点において、フラグｆｌｇを「０」に変更する。このように出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりが発生する時点ではなく、出力電圧Ｖｏの変動方向の切り替わりが発生すると判断した時点において、制御装置３が制御を切り替えることとしたのは、主回路制御部１３が、フィードバック演算を行った後に、ＰＷＭ生成部１４におけるＰＷＭ信号を生成するための遅延、主回路２における応答遅延などの遅延が存在するためである。制御装置３は、これらの遅延を見越して事前に制御を切り替える。

ステップＳ１０６においては、フラグｆｌｇが「０」のときには、処理がステップＳ１０７に進み、フラグｆｌｇが「１」の場合は、処理がステップＳ１０８に進む。

ステップＳ１０７において、推定部１２は、「０」を出力する。
ステップＳ１０８において、推定部１２は、Ｓ１０４で予測したＸサンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］を補正情報Ｃｒとして出力する。なお、Ｓ１０８において、推定部１２が出力する値は、ステップＳ１０４で予測したものであればよく、例えば（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ＋１］でもよい。

図３に示すフローチャートのステップの順番を入れ替えてもよい。たとえば、ステップＳ１０４をステップＳ１０２の前に実行してもよい、ただし、計算量の観点からすれば、図３に示すように、ステップＳ１０４をステップＳ１０２の後に実行するのが望ましい。また、ステップＳ１０４において、連続した２点が含まれているのであれば、何点を予測してもよい。その場合、ステップＳ１０５での切り替わり判断は、ステップＳ１０４で求めた出力電圧予測値さえ用いれば、どのようなものでもよい。すなわち、出力電圧予測値の数に合わせて変形を行っても構わない。

なお、出力電圧変動が発生しているか否かの判断はＳ１０２で行わずに、外部（図示せず）から送られてくる信号をもとに行ってもよい。例えば、出力電圧指令値Ｖｒが周期的に変化するシステムであれば、指令値の変化に合わせて出力電圧変動が発生するので、変化する周期に対応させた信号を予め準備しておき、その信号により出力電圧変動を判断してもよい。

ステップＳ１０４において、図４のニューラルネットを用いる場合は、１サンプリング周期前の出力電圧検出値および２サンプリング周期前の出力電圧検出値を保存しておく必要がある。したがって、たとえば、ステップＳ１０１において、推定部１２は、１サンプリング周期前の出力電圧検出値および２サンプリング周期前の出力電圧検出値を保存することとしてもよい。

ステップＳ１０５における変動方向の切り替わりの発生の判断には、出力電圧検出値（実際のサンプリング値）を併用してもよく、例えば、現在のサンプリング時の出力電圧検出値と１サンプリング前の出力電圧検出値との比較による判断、または出力電圧検出値と出力電圧予測値との比較による判断などをステップＳ１０５で説明した２つの出力電圧予測値の比較による判断と併用させてもよい。また、出力電圧予測値をＸサンプリグ周期後の出力電圧予測値Ｖｅｐ［ｎ＋Ｘ］の１点だけとして、１サンプリング周期前における推定されたＸサンプリング周期後の出力電圧予測値と、現在のサンプリング周期において推定したＸサンプリング周期後の出力電圧検予測値との比較により変動方向の切り替わりの発生を判断してもよい。

次に、主回路制御部１３の詳細を説明する。
主回路制御部１３は、通常時は、第１の制御方式で主回路２を制御する。第１の制御方式は、たとえば、通常のフィードバック制御である。主回路制御部１３は、出力電圧変動時から、出力電圧予測値に基づいて出力電圧変動の切り替わりが発生すると判断した時点まで、第２の制御方式で主回路２を制御する。第２の制御方式は、たとえば、補正付きのフィードバック制御である。主回路制御部１３は、出力電圧予測値に基づいて出力電圧変動の切り替わりが発生すると判断した時点から、第１の制御方式で主回路２を制御するとともに、フィードバック制御の積分項を調整する。

出力電圧変動時に制御方式を切り替えることによって出力電圧変動時の電力変換装置１の応答性を改善することができる。制御方式の切り替えからの復帰時に積分項を調整することによって切り替え後の動作が不安定になることを防止することができる。

まず、主回路制御部１３の基本動作である通常のフィードバック制御を説明する。
主回路制御部１３は、出力電圧検出値Ｖｄｔと出力電圧指令値Ｖｒとの差分値ＳＡを算出する。主回路制御部１３は、差分値ＳＡが零になるようにＰＷＭ生成部１４に出力する制御量ＣＯＮを決定する。制御量ＣＯＮに基づく制御は、差分値ＳＡを零にするものであればいずれであってもよく、ＰＩ（Proportional Integral）制御またはＰＩＤ（Proportional Integral Differential）制御などの古典制御、あるいはＨ∞制御等の現代制御、あるいは、ファジー制御などの機械学習を用いた制御であってもよい。以下の説明では、ＰＩＤ制御を用いた例を説明する。

次に、出力電圧変動時の制御方式の切り替えについて説明する。
主回路制御部１３は、推定部１２の出力に基づいて、出力電圧変動が発生したかを判断する。主回路制御部１３は、推定部１２の出力が「０」の場合は、出力電圧変動が発生してないと判断し、第１の制御方式（通常のフィードバック制御）で主回路２を制御する。通常のフィードバックの制御の計算式の例を式（Ａ１）に示す。

主回路制御部１３は、推定部１２の出力が「０」以外の場合は、出力電圧変動が発生したと判断して制御方式を第２の制御方式に切り替える。ここでは、第２の制御方式の一例として、推定部１２から補正情報Ｃｒとして送られてくるＸサンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］を用いた補正付きのフィードバック制御を説明する。補正付きのフィードバック制御の計算式の例を式（１）に示す。比例項ＰＴは、式（１ａ）で表される。積分項ＩＴは、式（１ｂ）で表わされる。微分項ＤＴは、式（１ｃ）で表される。

ｎは現在のサンプリング周期を表わす。Ｎ［ｎ］は、現在の出力電圧検出値を表わす。Ｎ［ｎ−１］は、１サンプル前の出力電圧検出値を表わす。Ｎ_onは主回路制御部１３の出力である制御量、Ｋ_pは比例ゲイン、Ｋ_Iは積分ゲイン、Ｋ_Dは微分ゲインである。Ｎ_BとＮ_Rはそれぞれバイアス項と基準値である。Ｎ_BとＮ_Rによって出力電圧指令値Ｖｒが表される。ΔＮは、Ｘサンプリング周期後の出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］を用いた補正項であり、式（２）で表される。

式（１）、式（２）に示した補正付きのフィードバック制御では、出力電圧予測値Ｎ［ｎ＋Ｘ］が基準値Ｎ_Rとバイアス項Ｎ_Bとで表される出力電圧指令値Ｖｒを補正するように動作する。例えば出力電圧変動により出力電圧Ｖｏの値が減少した時は出力電圧指令値Ｖｒを増加させることと等価な動作が実行される。あるいは、出力電圧変動により出力電圧Ｖｏの値が増加した時は出力電圧指令値Ｖｒを減少させることと等価な動作が実行される。以上のように補正付きのフィードバック制御は、出力電圧変動発生時に出力電圧指令値Ｖｒを補正することにより、出力電圧変動発生時のフィードバック制御の応答性を改善することができる。

推定部１２の出力が「０」の時は式（２）の値を「０」とすることで、数式を変更せずに通常のフィードバック制御を実現することができる。

補正付きのフィードバック制御の例として式（１）、式（２）を示したが、これら以外を用いてもよく、例えばバイアス項Ｎ_Bと基準値Ｎ_Rを用いずに出力電圧指令値Ｖｒを用いる式としてもよい。

補正付きのフィードバック制御において出力電圧予測値を用いて補正する箇所は、出力電圧指令値Ｖｒ以外でもよく、例えば出力電圧予測値を用いて比例ゲインＫＰなどのフィードバック制御ゲインを補正してもよい。

また、出力電圧予測値を使わずに、出力電圧変動の発生を検知した期間に予め定めたフィードバック制御ゲインに切り替える制御としてもよい。しかし、出力電圧予測値を用いる方が、発生する出力電圧変動の大きさに応じて補正量を調節できるというメリットがある。

次に、フィードバック制御の積分項ＩＴの調整について説明する。
本実施の形態では、推定部１２が、出力電圧の変動方向の切り替わりが発生すると判断した時点において、主回路制御部１３は、主回路２の制御方式を第２の制御方式（補正付きのフィードバック制御）から第１の制御方式（通常のフィードバック制御）に切り替えるとともに、フィードバック制御の積分項ＩＴを調整する。

出力電圧の変動方向が切り替わるタイミングにおいては、出力電圧Ｖｏの傾きはほぼ０となる。出力電圧Ｖｏの傾きが０の時は、主回路２が負荷５に供給しようとしている電力と負荷５が消費する電力とが釣り合っている状態であり、定常状態と同様の状態である。そのため、主回路制御部１３は、出力電圧の変動方向の切り替わりが発生すると判断した時点において、定常状態における入力電圧および出力電圧と、通流率Ｄとの関係を表わす式に基づいて、通流率Ｄを算出する。主回路制御部１３は、通流率Ｄが算出された値となるように、フィードバック制御の積分項ＩＴを調節する。

主回路２が図２の降圧チョッパの場合の例を説明する。
降圧チョッパにおいて出力電圧Ｖｏの傾きが０となる時は、コンデンサＣｆに電流が流れておらず、コイルＬｆに流れる電流の大きさと負荷５に流れる電流との大きさとが等しくなっている。これは、スイッチング素子Ｔａのオン時にコイルＬｆに流れる電流とスイッチング素子Ｔａのオフ時にコイルＬｆに流れる電流が釣り合っているということであるため、式（３）によって通流率Ｄが計算できる。

Ｖｉｎは主回路２の入力電圧、ＬはコイルＬｆのリアクタンス値を表している。式（３）より、主回路制御部１３は、予め保持してある入力電圧値と出力電圧値（出力電圧検出値または出力電圧予測値）から通流率Ｄを計算する。主回路制御部１３は、ＰＷＭ生成部１４で生成されるＰＷＭ信号が計算した通流率Ｄの信号となるように、フィードバック制御の積分項ＩＴを調整する。

主回路２が昇圧チョッパの場合には、通流率Ｄは、式（３ａ）で求めることができる。主回路２が昇降圧チョッパの場合は、通流率Ｄは、式（３ｂ）で求めることができる。主回路制御部１３は、出力電圧の変動方向が切り替わるタイミングにおいて、計算した通流率Ｄに基づいて、フィードバック制御の積分項ＩＴを調整することができる。フィードバック制御の積分項ＩＴを調整することによって、補正付きのフィードバック制御から通常のフィードバック制御に切り替えた後に制御が不安定になることを防止することができる。

上記の例で説明したように、出力電圧指令値Ｖｒの補正に出力電圧予測値を用いて補正付きフィードバック制御をする場合、等価的に実際と異なる出力電圧指令値Ｖｒが入力される。その結果、補正付きフィードバック制御終了後に積分項ＩＴに想定していない値が設定されることがあるので、積分項ＩＴの調整が有効である。

なお、１回の出力電圧変動に対して複数回において積分項ＩＴを調整してもよい。例えば、推定部１２は、出力電圧変動発生時点から出力電圧の変動方向の切り替わりを３回まで測定し、出力電圧の変動方向の切り替わりを検出するたびに積分項調整指令信号を主回路制御部１３に出力する。主回路制御部１３は、積分項調整指令信号を受信するたびに積分項ＩＴを調整する。

降圧チョッパにおける通流率を計算するために必要な入力電圧Ｖｉｎの値などの値は予め制御装置３に保持していてもよいし、図示しない検出部が入力電圧Ｖｉｎを検出するものとしてもよい。通流率Ｄを算出する回路モデルに基づいて通流率Ｄを求めてもよい。

図６は、降圧チョッパの通流率Ｄを正確に算出するために、図２の回路を詳細化させた回路モデルを表わす図である。

図６の回路モデルは、図２の回路にスイッチング素子Ｔａの抵抗成分ｒ₁、ダイオードＤ２の抵抗成分ｒ₂、コイルＬｆの抵抗成分ｒ_Lを追加したモデルである。通流率Ｄは式（４）で表される。

式（４）における出力電流Ｉｏは、図示しない出力電流検出回路によって検出されてもよいし、既に検出している出力電圧Ｖｏから推定されてもよい。

出力電圧の変動の原因は、負荷５の抵抗値の変動、ノイズに起因する変動、出力指令値の変更に起因する変動などがある。ここでは、一例として、負荷５の抵抗値が変動したことにより出力電圧変動が発生した場合において、出力電圧Ｖｏから出力電流Ｉｏを推定する方法を説明する。

まず、主回路制御部１３は、式（４）を変形した式（５）に基づいて、出力電圧変動発生前の出力電流値Ｉｏｓｔを算出する。

Ｄｓｔ、Ｖｉｎｓｔ、Ｖｏｓｔはそれぞれ出力電圧変動発生前の主回路２の通流率、主回路２の入力電圧、主回路２の出力電圧である。Ｖｉｎｓｔは、図示しない検出回路によって検出されてもよいし、主回路制御部１３の内部に予め保持されていてもよい。Ｄｓｔは実際に主回路制御部１３が出力している制御量から求めることができる。

次に、主回路制御部１３は、出力電圧変動発生時にコンデンサＣｆに流れる電流Ｉｃを計算する。電流Ｉｃは出力電圧変動発生前後のサンプリングで検出した出力電圧検出値Ｖｏ［ｍ−１］、Ｖｏ［ｍ］、サンプリング周期Ｔｓ、コンデンサＣｆの容量Ｃを用いて式（６）で計算される。

主回路制御部１３は、式（７）に示すように、出力電圧変動発生前の出力電流値Ｉｏｓｔと出力電圧変動発生時にコンデンサＣｆに流れる電流Ｉｃの和を計算することによって、出力電圧変動発生後の出力電流Ｉｏｃを求める。

主回路制御部１３は、式（８）に示すように、出力電圧変動発生後の負荷の抵抗値Ｒｃは出力電圧変動発生後の出力電流Ｉｏｃと出力電圧検出値Ｖｏ［ｍ］とに基づいて、出力電圧変動発生後の負荷５の抵抗値を算出する。

主回路制御部１３は、出力電圧変動発生後の負荷の抵抗値Ｒｃと、出力電圧検出値Ｖｄｔとを用いて、出力電流Ｉｏの値を推定する。出力電流推定を用いた図６の通流率Ｄの計算式は式（９）で表せる。

以上のように、出力電流Ｉｏを検出しなくても、出力電流Ｉｏを推定することによって、通流率Ｄが計算できる。出力電流Ｉｏを推定することによって、出力電流を検出する回路を追加せずに、通流率Ｄを高精度に求めることができる。

本実施の形態では、推定部１２で算出した出力電圧予測値Ｖｅｐを、主回路制御部１３にも使用できる。推定部１２における出力電圧の変動方向切り替わり判断と主回路制御部１３における補正付きフィードバック制御とを同じ出力電圧予測値Ｖｅｐを用いて行うことによって制御装置３の演算量を低減し、電力変換装置の小型化および簡易化を実現することができる。

次に、Ｍｙｗａｙプラス社の回路シミュレーションを使用して、本実施の形態の動作および効果を説明する。

図１の電力変換装置１のシミュレーションモデルを作成する。図１の主回路２には図２に示す降圧チョッパを使用する。主回路２の入力電圧Ｖｉｎを２０［Ｖ］とし、出力電圧指令値Ｖｒを１０［Ｖ］とする。フィードバック制御にはＰＩＤ制御を用いる。出力電圧変動の予測には図４に示すニューラルネットワークを用いる。補正付きフィードバック制御では、ニューラルネットで推定した出力電圧予測値を用いて出力電圧指令値Ｖｒを補正する。負荷５は抵抗負荷とし、出力電圧変動を再現するため、シミュレーションの途中で負荷５の抵抗値を５０［Ω］から２０［Ω］に変更する。

図７は、シミュレーション波形を表わす図である。
図７（ａ）および（ｂ）において、横軸は時間である。図７（ａ）において、縦軸は、出力電圧Ｖｏである。図７（ｂ）において、縦軸は、通流率Ｄである、図７（ａ）には、５種類の制御方法Ｃｍ１〜Ｃｍ５における出力電圧Ｖｏの波形Ｗ１〜Ｗ５が示されている。図７（ｂ）には、５種類の制御方法Ｃｍ１〜Ｃｍ５における通流率Ｄの波形Ｐ１〜Ｐ５が示されている。

図８は、５種類の制御方法を表わす図である。
制御方法Ｃｍ１において、主回路制御部１３は、通常のフィードバック制御のみを実行し、補正付きフィードバック制御、フィードバック制御の積分項調整、および出力電圧の変動方向の切り替わりの判断を実行しない。

制御方法Ｃｍ２は、本実施の形態の制御方法である。制御方法Ｃｍ２において、主回路制御部１３は、通常のフィードバック制御に加えて、補正付きフィードバック制御、フィードバック制御の積分項調整を実行する。さらに、主回路制御部１３は、ニューラルネットにより推定した１サンプリング周期後の出力電圧予測値と２サンプリング周期後の出力電圧予測値とを比較することによって、出力電圧の変動方向の切り替わりを判断する。

制御方法Ｃｍ３において、主回路制御部１３は、通常のフィードバック制御に加えて、補正付きフィードバック制御を実行するが、フィードバック制御の積分項調整を実行しない。さらに、主回路制御部１３は、２つのサンプリング時点の出力電圧検出値を比較することによって、出力電圧の変動方向の切り替わりが発生するか否かを判断する。

制御方法Ｃｍ４において、主回路制御部１３は、通常のフィードバック制御に加えて、補正付きフィードバック制御、およびフィードバック制御の積分項調整を実行する。さらに、主回路制御部１３は、２つのサンプリング時点の出力電圧検出値を比較することによって、出力電圧の変動方向の切り替わりが発生するか否かを判断する。

制御方法Ｃｍ５において、主回路制御部１３は、通常のフィードバック制御に加えて、補正付きフィードバック制御、およびフィードバック制御の積分項調整を実行する。主回路制御部１３は、１つのサンプリング時点の出力電圧検出値と、ニューラルネットにより推定した１サンプリング周期後の出力電圧予測値とを比較することによって、出力電圧変動時における変動方向の切り替わりが発生するか否かを判断する。

Ａのタイミングにおいて、負荷５の抵抗値が５０［Ω］から２０［Ω］に変化する。これによって出力電圧Ｖｏが減少する出力電圧変動が発生する。

Ｂのタイミングにおいて、制御方法Ｃｍ２、Ｃｍ３、Ｃｍ５、Ｃｍ５では、出力電圧変動が発生したと判断がなされ、制御方式が通常のフィードバック制御から補正付きフィードバック制御へ切り替わる。補正付きフィードバック制御によって通流率Ｄが大きな値に変化していることが確認できる。

Ｃのタイミングにおいて、２つの出力電圧予測値の比較によって変動方向の切り替わりを判断する制御方法Ｃｍ２では、補正付きフィードバック制御を終了して、フィードバック制御の積分項ＩＴが調整されて、通常のフィードバック制御が実行される。制御方法Ｃｍ２の出力電圧Ｖｏの波形Ｗ２を確認すると、変動方向の切り替わりタイミングがＣのタイミングとほぼ一致している。つまり、２つの出力電圧予測値の比較によって、変動方向の切り替わり判断が正確にできていることが確認できる。また、フィードバック制御の積分項調整によって通常のフィードバック制御に切り替わった後の、通流率Ｄが異常な値とならず、最終値に近しい値に調整されていることが確認できる。

Ｄのタイミングにおいて、制御方法Ｃｍ３、Ｃｍ４、Ｃｍ５では、変動方向の切り替わりを判断して、補正付きフィードバック制御を終了している。変動点の切り替わりを判断したタイミングは、実際の制御方法Ｃｍ３〜Ｃｍ５の出力電圧Ｖｏの波形Ｗ３〜Ｗ５の変動点の切り替わりタイミングと比較して遅い。制御方法Ｃｍ３、Ｃｍ４、Ｃｍ５では、正確に変動点の切り替わりを判断した制御方法Ｃｍ２と比べて長期間大きな通流率Ｄを与えてしまうことが分かる。

さらに、制御方法Ｃｍ１〜Ｃｍ５の波形Ｗ１〜Ｗ５、Ｐ１〜Ｐ５を比較すると、以下のような事項が観察できる。

制御方法Ｃｍ１の波形Ｗ１と比べて、制御方法Ｃｍ２〜Ｃｍ５の波形Ｗ２〜Ｗ５では、出力電圧Ｖｏの下限方向への変動が低減されている、これは、補正付きフィードバック制御によって、大きな通流率Ｄが与えられるためである。

２つの出力電圧予測値の比較によって変動方向の切り替わりの発生を判断する制御方法Ｃｍ２と比べて、出力電圧検出値を用いて変動方向の切り替わりの発生を判断する制御方法Ｃｍ３〜Ｃｍ５では、変動方向の切り替わりよりも長い期間大きな通流率Ｄが与えられる。その結果、出力電圧Ｖｏの上限方向に大きな跳ね返り電圧が発生していることが確認できる。

制御方法Ｃｍ３に比べて、制御方法Ｃｍ４、Ｃｍ５では、フィードバック制御の積分項ＩＴが調整される。その結果、出力電圧Ｖｏの波形Ｗ４、Ｗ５では、出力電圧Ｖｏの最大値が抑制できていることが確認できる。制御方法Ｃｍ４とＣｍ５との差は、変動点の切り替わりを２つの出力電圧検出値の比較によって判断するか、あるいは出力電圧検出値とニューラルネットワークによる出力電圧予測値との比較によって判断するかの違いである。

以上より、本実施の形態の制御方法は、補正付きフィードバック制御とフィードバック制御の積分項調整とを実施し、かつ出力電圧の変動方向の切り替わり時点を２つの出力電圧予測値の比較によって判断する。本実施の制御方法が、出力電圧の低下を低減し、かつ、跳ね返り電圧も防止することができる。したがって、本実施の形態の制御方法が、最も高速に出力電圧を出力電圧指令値に追従できる制御方法である。

次に、推定部１２のＳ１０４においてニューラルネットワークを用いる場合のニューラルネットワークの学習について説明する。

ニューラルネットワークは、事前に出力電圧変動時の波形データを用いて学習を行い、各ユニット間の重み係数を調整する。出力電圧変動時の波形の現在および過去２サンプリング点の値（Ｎ［ｎ］、Ｎ［ｎ−１］、Ｎ［ｎ−２］）を入力し、Ｘサンプリング周期後および（Ｘ＋１）サンプリング周期後の値（Ｎ［ｎ＋Ｘ］、Ｎ［ｎ＋Ｘ＋１］）を教師データとして、現在および過去２サンプリング点の値（Ｎ［ｎ］、ｎ［ｎ−１］、Ｎ［ｎ−２］）から、Ｘサンプリング周期後および（Ｘ＋１）サンプリング周期後の値（Ｎ［ｎ＋Ｘ］、Ｎ［ｎ＋Ｘ＋１］）が精度よく推定できるように重み係数を調整する。

ニューラルネットワークの学習に用いる負荷変動時の出力電圧波形の範囲は、変動方向の切り替わりの発生の判断を精度良く行うため、変動発生から負荷変動の切り替わりタイミングまでの期間よりも長い期間とすることが望ましい。

なお、重み係数は事前に学習しておくと記載したが、ニューラルネットワークの推定動作と同時に学習を行って、逐次重み係数を更新していく構成としてもよい。

ニューラルネットワークの学習は、外部の装置で実行されるものとしてもよい。推定部１２は、出力電圧変動時の出力電圧検出値の波形を取得して外部の装置へ出力する。外部装置は、受信した波形に基づいて、ニューラルネットワークを学習し、調整済みの重み係数を推定部１２へ出力する。推定部１２は、調整済みの重み係数をニューラルネットワークに設定して、推定動作を実行する。

本実施の形態では、ニューラルネットワークが出力する出力電圧予測値を用いて、出力電圧指令値を補正する補正付きフィードバック制御によって主回路２を制御する。そのため、ニューラルネットワークの出力電圧予測値の波形と実際の出力電圧波形とが相違する。そこで、出力電圧波形の取得、ニューラルネットワークの学習、ニューラルネットワークによる出力電圧の予測、補正付きフィードバック制御、出力電圧波形の取得、ニューラルネットワークの学習というループを複数回繰り返すことによって、出力電圧の変動を大きく低減することができるニューラルネットワークの重み係数を得ることができる。

図９は、複数回学習を実行した時の出力電圧Ｖｏおよび通流率Ｄの波形を表わす図である。

図９（ａ）、（ｂ）において、横軸は時間である。図９（ａ）において、縦軸は出力電圧Ｖｏである。図９（ｂ）において、縦軸は通流率Ｄである。

図９（ａ）、（ｂ）を参照すると、Ｙ回（Ｙは整数を示す）学習をした時に比べて（Ｙ＋１）回学習をした時の方が出力電圧Ｖｏの変動を抑制することができる。更、（Ｙ＋１）回学習した時と比べて、（Ｙ＋２回）学習をした時の方が出力電圧Ｖｏの変動を抑制できていることが確認できる。

なお、複数回学習した場合においても、Ｘサンプリング周期後の出力電圧予測値と、（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧予測値との比較による出力電圧の変動方向の切り替わりの発生の判断および積分項調整を行うのが望ましい。これによって、補正付きフィードバック制御終了後に電力変換装置１の動作が不安定になることを防ぐことができる。

実施の形態２．
図１０は、実施の形態２の電力変換装置２１の構成を表わす図である。

図１０に示す電力変換装置２１が、図１の電力変換装置１と相違する点は、以下である。図１０の電力変換装置２１は、出力電圧検出部６の代わりに、出力電流Ｉｏを検出する出力電流検出部２２を備え、主回路制御部１３は、出力電圧指令値Ｖｒの代わりに出力電流指令値Ｉｒを受ける。なお、図１０において、図１と同じ構成および同じ動作をする構成要素は、図１と同じ符号で記載している。

実施の形態１の電力変換装置１は、出力電圧Ｖｏを出力電圧指令値Ｖｒ通りに制御し、かつ出力電圧変動を抑制した。実施の形態２の電力変換装置２１は、出力電流Ｉｏを出力電流指令値Ｉｒ通りに制御して、かつ出力電流変動を抑制する。

出力電圧Ｖｏの制御と出力電流Ｉｏの制御とが相違する点は、以下である。出力電圧制御では負荷５が５０［Ω］から２０［Ω］に変化すると出力電圧Ｖｏが小さくなる方向に変動が発生していた。出力電流制御では負荷５が５０［Ω］から２０［Ω］に変化すると出力電流Ｉｏが大きくなる方向に変動が発生する。同じ負荷変動が発生した時の挙動が逆である。これは電圧制御では負荷の抵抗値が小さい方が重負荷になるが、電流制御では負荷の抵抗値が大きい方が重負荷になるという違いがあるためである。

以上のように、実施の形態１および実施の形態２の電力変換装置は、主回路の出力電圧または出力電流の検出値に基づいて、出力電圧変動または出力電流変動の発生を検出してから出力電圧の変動方向の切り替わりまでの期間において補正付きフィードバック制御によって主回路を制御する。補正付きフィードバック制御によって、電力変換装置の応答性を向上させることができるので、出力電圧変動または出力電流変動の変動幅を低減することができる。これによって、電力変換装置の高性能化を実現でき、主回路の出力フィルタの小型化および低コスト化を実現することができる。

実施の形態１および実施の形態２の電力変換装置は、Ｘサンプリング周期後および（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧予測値または出力電流予測値を用いて、出力電圧変動または出力電流変動の変動方向の切り替わりを判断する。予測値を用いることによって、検出遅延および制御遅延などの遅延要素の影響を受けずに、正確に変動方向の切り替わりの発生を判断することができる。正確に判断することによって、補正付きフィードバック制御の期間を適切に設定することができる。これにより、必要な期間よりも長い期間、補正付きフィードバック制御を行うことで発生する出力電圧または出力電流の跳ね返りを防止することができるので、電力変換装置の安定性を向上させることができる。

実施の形態１および実施の形態２の電力変換装置は、出力電圧予測値または出力電流予測値を用いて、出力電圧指令値または出力電流指令値を補正することによって、補正付きフィードバック制御を行なう。出力電圧予測値または出力電流予測値を用いることによって、発生した出力電圧変動または出力電流変動の大きさに適した補正値を与えることができるので、電力変換装置の応答性改善および安定性改善を図ることができる。

実施の形態１および実施の形態２の電力変換装置は、補正付きフィードバック制御から通常のフィードバック制御に切り替わるタイミングにおいて、フィードバック制御の積分項を調整する。出力電圧変動または出力電流変動の変動方向の切り替わりのタイミングにおいて積分項が調整されるので、主回路の定常状態における単純な通流率の式を用いることができる。その結果、制御装置の計算量を低減することができるので、制御装置の小型化および低コスト化を実現することができる。また、補正付きフィードバック制御から通常のフィードバック制御に切り替わるタイミングにおいて、フィードバック制御の積分項を調整することによって、切り替わり後に理想から大きく外れる値が積分項に設定されていた場合に発生する出力電圧または出力電流の変動を防止することができるので、電力変換装置の安定性を向上することができる。

実施の形態１および実施の形態２の電力変換装置は、Ｘサンリング周期後および（Ｘ＋１）サンプリング周期後の出力電圧予測値または出力電流予測値を用いて、補正付きフィードバック制御と、出力電圧変動または出力電流変動の変動方向の切り替わりの判断の両方を実行する。これによって、制御装置の演算量を低減することができるので、制御装置の小型化および低コスト化を図ることができる。

実施の形態１および２において説明した制御装置３は、相当する動作をデジタル回路のハードウェアまたはソフトウェアで構成してもよい。

図１１は、制御装置３の機能をソフトウェアを用いて実現する場合の制御装置３の構成を示す図である。制御装置３は、バス５００３に接続されたプロセッサ５００２およびメモリ５００１を備える。メモリ５００１に記憶されたプログラムをプロセッサ５００２が実行する。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１，２１電力変換装置、２主回路、３制御装置、４電源、５負荷、６出力電圧検出部、１２推定部、１３主回路制御部，１４ＰＷＭ生成部，２２出力電流検出部、５００１メモリ、５００２プロセッサ、５００３バス、Ｄ１，Ｄ２ダイオード、Ｌｆコイル、Ｔａスイッチング素子。

Claims

スイッチング素子を含み、入力される電力を変換して、負荷に供給する主回路と、
前記主回路の出力値を検出する検出部と、
前記主回路を制御する制御装置とを備え、
前記主回路の出力値は、前記主回路の出力電圧、または前記主回路の出力電流であり、
前記制御装置は、前記出力値が変動を開始する第１の時点において前記主回路の制御方式を第１の制御方式から第２の制御方式に切り替え、前記検出部による検出値に基づいて、前記検出値の検出時点よりも後のタイミングにおける前記主回路の出力値を予測し、前記主回路の出力値の予測値に基づいて前記出力値の変動方向の切り替わりが発生すると判断した第２の時点において前記主回路の制御方式を前記第２の制御方式から前記第１の制御方式に切り替える、
電力変換装置。
前記制御装置は、前記検出値に基づいて、前記検出値の検出時点よりも後のタイミングにおける２つのサンプリング周期における前記主回路の出力値を予測し、２つの前記主回路の出力値の予測値に基づいて、前記出力値の変動方向の切り替わりが発生すると判断する、請求項１記載の電力変換装置。
前記制御装置は、前記検出値に基づいて、前記検出値の検出時点よりも後のタイミングにおける前記主回路の出力値を予測し、
前記第１の制御方式は、前記出力値が指令値に追従するように制御するフィードバック制御であり、
前記第２の制御方式は、前記主回路の出力値の予測値に基づいて前記フィードバック制御に補正を加えた補正付きフィードバック制御である、請求項１または２記載の電力変換装置。
前記補正付きフィードバック制御の指令値は、前記主回路の出力値の予測値に基づいて補正された指令値である、請求項３記載の電力変換装置。
前記補正付きフィードバック制御の制御ゲインは、前記主回路の出力値の予測値に基づいて補正された制御ゲインである、請求項３記載の電力変換装置。
前記制御装置は、前記第２の時点において、前記主回路の通流率を計算して、前記通流率に基づいて、前記フィードバック制御の積分項を調整する、請求項３〜５のいずれか１項に記載の電力変換装置。
前記制御装置は、定常状態における、入力電圧および出力電圧と、通流率との関係を表わす式に従って、前記第２の時点において、前記主回路の通流率を計算する、請求項６記載の電力変換装置。
前記制御装置は、前記検出部による検出値に基づいて、前記出力値の変動を検出する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の電力変換装置。
前記制御装置は、現在のサンプリング周期の前記検出値と、１つ前のサンプリング周期の前記検出値と、２つ前のサンプリング周期の前記検出値とに基づいて、１つ後のサンプリング周期の出力値と、２つ後のサンプリング周期の出力値とを予測する、請求項２記載の電力変換装置。
前記フィードバック制御は、ＰＩ制御またはＰＩＤ制御である、請求項３〜５のいずれか１項に記載の電力変換装置。
前記制御装置は、学習済みの機械学習モデルを用いて、前記検出値に基づいて、前記検出値の検出時点よりも後のタイミングにおける前記主回路の出力値を予測する、請求項２または３記載の電力変換装置。
前記機械学習モデルは、ニューラルネットワークである、請求項１１記載の電力変換装置。