Was sind die wichtigsten Parameter und Kompromisse bei der Auswahl einer Regelungsstrategie für einen leistungselektronischen Umrichter?

1 Schaltfrequenz

Einer der Hauptparameter, der die Steuerungsstrategie eines leistungselektronischen Umrichters beeinflusst, ist die Schaltfrequenz, d. h. die Geschwindigkeit, mit der die Schalter im Umrichter ein- und ausgeschaltet werden. Die Schaltfrequenz bestimmt die Ausgangsspannung und die Stromwelligkeit, die Oberschwingungsverzerrung, die Schaltverluste sowie die Größe und die Kosten der passiven Komponenten. Im Allgemeinen kann eine höhere Schaltfrequenz die Welligkeit und Verzerrung reduzieren und kleinere und billigere Filter und Kondensatoren ermöglichen. Es erhöht aber auch die Schaltverluste, die den Wirkungsgrad verringern und Wärme erzeugen. Daher muss ein Kompromiss zwischen Schaltfrequenz und Umrichterleistung und -kosten eingegangen werden.

5 Adaptive Steuerung

Ein fünfter Parameter, der die Regelungsstrategie eines leistungselektronischen Umrichters beeinflusst, ist die adaptive Regelung, bei der die Regelparameter oder Algorithmen des Umrichters entsprechend den Änderungen der Betriebsbedingungen wie Temperatur, Feuchtigkeit, Alterung oder Last angepasst und optimiert werden. Die adaptive Regelung erfordert einen Lernmechanismus, um die Regelungsparameter oder Algorithmen auf der Grundlage der Rückkopplungs- oder Feedforward-Signale zu identifizieren und zu aktualisieren, sowie ein Leistungskriterium zur Bewertung und Optimierung der Regelungsziele. Die adaptive Regelung kann die Anpassungsfähigkeit, Flexibilität und Zuverlässigkeit des Umrichterbetriebs verbessern, erfordert aber auch eine hohe Rechenleistung, Speicher und Kommunikation. Daher muss ein Kompromiss zwischen dem Nutzen der adaptiven Regelung und den Kosten abgewogen werden.

6 Intelligente Steuerung

Ein sechster Parameter, der die Regelungsstrategie eines leistungselektronischen Wandlers bestimmt, ist die intelligente Steuerung, bei der fortschrittliche Techniken wie künstliche neuronale Netze, Fuzzy-Logik, genetische Algorithmen oder Reinforcement Learning auf das Regelungsdesign und den Betrieb des Wandlers angewendet werden. Die intelligente Steuerung kann einige der Einschränkungen und Herausforderungen herkömmlicher Regelungstechniken überwinden, wie z. B. Nichtlinearitäten, Unsicherheiten, Störungen oder mehrere Ziele. Die intelligente Steuerung kann auch aus Daten, Erfahrungen oder menschlichem Wissen lernen und selbstlernende, selbstorganisierende und selbstheilende Funktionen bereitstellen. Intelligente Steuerung birgt jedoch auch einige Schwierigkeiten und Risiken, wie z. B. Komplexität, Transparenz, Sicherheit und ethische Fragen. Daher muss ein Trade-off zwischen intelligenten Steuerungspotenzialen und Herausforderungen angegangen werden.