統一電能質量調節器控制策略研究

王久和

（北京信息科技大學自動化學院 北京市 海淀區 100192）

0 引言

1996年日本學者H.Akagi提出了電能質量統一調節器(unified power quality conditioner，UPQC)的概念，將串聯有源電力濾波器(active power filter，APF)和并聯APF組合在一起形成UPQC。串聯 APF、并聯 APF分別由串聯逆變器(series inverter，SEIN)和并聯逆變器(shunt inverter，SHIN)實現，SEIN可實現對負載電壓或電源電流的補償、SHIN可實現對電源電流或負載電壓的補償，保證優秀的負載電壓與電源電流品質。雖然UPQC具有高成本、復雜的結構與控制，但UPQC幾乎能夠全部抑制電能質量(power quality，PQ)問題，成為改進PQ最具吸引力的方案[1]。

因此，UPQC成為國內外學者研究的熱點，并提出了不同的拓撲結構、工作原理、補償量檢測及相應的控制策略。按著UPQC中間直流環節是電容器還是電感器，UPQC有基于電壓源型逆變器和電流源型逆變器兩種拓撲結構。由于基于電流源型逆變器的 UPQC具有較高的損失和成本，又不能采用多電平結構，在工程中很少應用。因此，基于電壓源型逆變器的三相 UPQC是UPQC的主要形式[1]。在拓撲結構、補償量檢測一定的情況下，UPQC的性能主要由控制策略決定。對此，本文對國內外學者提出的各種不同的控制策略進行論述，指出其優點與不足，并提出克服目前控制策略不足的控制策略，為我國學者進行高性能UPQC控制策略研究提供參考。

1 UPQC拓撲結構

UPQC的基本結構如圖1所示，串聯APF、并聯APF分別由SEIN和SHIN實現。圖1中SEIN視為受控電壓源，實現對負載電壓的補償，SHIN視為受控電流源，實現對電源電流的補償；公共電容器 Cdc用于連接兩個逆變器和維持恒定的自給直流電壓；LC濾波器為低通濾波器，抑制SEIN輸出電壓的高頻開關紋波；串聯變壓器用于將串聯逆變器接入電網，合適的匝數比可減少 SEIN的電流或電壓定額，uSR為串聯變壓器注入的補償電壓；并聯耦合電感器Lsh是SHIN和電源的接口，抑制SHIN輸出電流ish的紋波。關于UPQC的其他拓撲結構詳見文獻[1]。

圖1 UPQC的基本結構Fig. 1 Basic structure of UPQC

2 UPQC控制策略

2.1 UPQC控制目標及類別

對基于電壓源型逆變器的UPQC期望控制目標為：1）通過適當的補償或調節，使電源能為負載提供穩定的正弦電壓；2）為使電源免受或少受負載諧波、不平衡以及無功功率等的影響，需要使補償控制后的電源側電流為正弦電流。實現上述控制目標有間接和直接兩種控制策略。

對于間接控制策略，SEIN被控制為一個受控電壓源，承擔電源電壓補償功能，使負載側電壓變為設定的正弦電壓；SHIN被控制為一個受控電流源，主要承擔負載電流補償功能，使電源側電流為正弦電流。間接控制策略需要檢測電源電壓及負載電流的擾動畸變等信息，獲得所需的補償量。從電源側看，對于負載電壓的控制和輸入功率因數的校正是間接的，故稱其為間接控制。UPQC間接控制結構如圖2所示。

對于直接控制，SEIN被控制為一個受控電流源，通過對電源側電流的控制，使電源側電流為正弦波；SHIN被控制為一個受控電壓源，使負載側電壓為正弦波。UPQC直接控制結構如圖 3所示。

圖2 UPQC間接控制結構Fig. 2 Indirect control structure of UPQC

圖3 UPQC直接控制結構Fig. 3 Direct control structure of UPQC

2.2 UPQC間接控制策略

2.2.1 線性控制策略

在UPQC間接控制策略中，SEIN輸出與負載額定電壓和電網電壓實際值差值大小相等的電壓，以補償電源電壓中的負序、零序、諧波以及基波正序分量的波動部分，保證負載端電壓為與電網電壓基波正序分量同相的且具有額定電壓等級的正弦波；SHIN輸出負載電流實際值與負載基波正序有功分量差值大小相等的電流，補償負載電流中的負序、零序、諧波和無功分量，保證進入電源電流為與電源電壓基波正序分量同相位的正弦波。基于線性控制理論或方法實施UPQC控制的策略為線性控制策略。無論是那種拓撲結構，控制策略類似，本文以圖1中的UPQC拓撲結構論述UPQC控制策略。

1）基于PI及PR控制器的控制策略。

由于PI或PR控制器是根據實際值與控制目標的偏差來產生控制量的，只要合理選擇 PI或PR控制器中增益使閉環系統穩定就能達到控制目標。UPQC采用雙閉環控制結構，外環采用電壓控制，內環采用基于dq坐標變換的電流解耦控制，外環和內環均采用PI或PR控制器；對于文獻[2]電壓補償控制器采用的是交流電壓外環、電源電流內環結構；電流補償控制器采用的是直流電壓外環、補償電流內環結構。為更好的同時處理電源側電壓暫降、不平衡及畸變和負載側電流諧波，文獻[3]電壓補償控制器采用比例諧振(PR)和諧振(R)控制器，電流補償控制器采用 PI和三矢量PI控制器。

2）直接線性自適應控制策略。

為更有效消除電流諧波、電壓暫降/暫升、電壓畸變及電壓不平衡，減少在線計算、增強對有界擾動的魯棒性、漸進跟蹤誤差性能等，文獻[4]提出了 UPQC直接自適應控制(direct adaptive control，DAC)策略。直接自適應控制器由指令產生跟蹤器(command generator tracker，CGT)和DAC組成，CGT的輸出信號為負載電壓uL和電源電流is的期望值，并為與電源同頻率的額定幅值的正弦波。DAC計算自適應控制律，使SHIN和 SEIN的實際輸出和參考信號之間跟蹤偏差接近0。

3）基于線性H∞優化控制理論的控制策略。

H∞優化控制理論是通過對所研究對象的某些閉環性能指標的H∞范數優化而獲得最優(次優)控制器的一種控制理論。即對線性定常系統，設計真實有理函數控制器，使得閉環系統穩定，把干擾對可控輸出的影響最小歸結為使閉環傳遞函數矩陣 G(s)的 H∞范數最小，并滿足最優性能指標，稱為H∞最優控制。文獻[5]研究了基于H∞模型匹配技術的 UPQC 串并聯逆變器統一協調控制方法，設計了UPQC電壓、電流波形跟蹤補償H∞最優控制器，提高了電壓、電流波形跟蹤補償的控制精度。文獻[6]將模型參數的不確定性引入到狀態方程中，使得閉環系統對所允許的不確定性同時滿足H∞干擾抑制和最優H2性能，把魯棒H2/H∞控制器的設計轉化為具有線性矩陣不等式的優化問題，進而推導出線性動態反饋控制器，使UPQC具有控制效果好、響應速度快、魯棒性強等特點。

4）模型預測控制策略。

模型預測控制(model predictive control，MPC)是基于過程預測模型，綜合考慮系統動態性能、控制目標和約束條件的在線優化控制方法。MPC控制器的設計首先要建立能對過程進行預測的模型(如狀態空間模型)，基于該模型和系統的性能目標、約束限制等要求，構造出一個最優化控制問題；通常MPC 中構建最優化問題的基本方法是將模型中的表達式迭代展開預測出狀態 x和輸出 y 等，然后根據控制目標得到一個二次規劃問題。文獻[7-8]利用MPC對UPQC控制進行了研究。MPC控制器使在周期性干擾d=[usiL]T情況下，UPQC輸出y=[uLis]T和期望參考y*=[u*Li*s]T之間誤差e最小，參考信號y*為50Hz純正弦波。外部輸入 d=[usiL]T的作用相當于對系統施加了外部干擾，d通過Kalman濾波器I得到狀態矢量的估計ξw，狀態矢量ξw包括基波和諧波分量。ξw再通過參考Kalman濾波器II得到要跟蹤的輸出uL和is的期望參考值y*和ξd，結合ξw和ξd就得到狀態矢量x的完整估計ξ。MPC 控制器根據獲取的狀態 x的估計ξ和誤差 e，可使UPQC獲得50Hz正弦uL和is，即有效補償諧波、抑制干擾。

2.2.2 非線性控制策略

1）重復控制策略。

重復控制(repetitive control，RC)來源于控制理論中的內模原理，它將作用于系統外部信號的動力學模型植入控制器以構成高精度反饋控制系統，在系統周期不變的前提下重復控制器將上一周期的控制誤差應用到當前控制量的生成中，使其對周期性擾動具有良好的抑制能力。文獻[9-11]利用RC對UPQC控制進行了研究，在補償電源電壓中的諧波電壓和非線性負載引起的電流諧波獲得了好的效果。為克服傳統 RC的不足，文獻[10]提出了改進的RC，改進的RC的延時時間為基本周期的1/6，能夠改進RC的動態和穩態性能，其傳遞函數為

式中：Kr為 RC增益；z-N/6為延時器；zk為相位超前環節；Q(z)為濾波器傳遞函數。

由于RC利用負載擾動的周期性規律，“記憶”擾動發生的位置，有針對性地逐步修正，改善輸出波形，對周期性擾動具有良好的抑制能力;當負載突變引起補償量變化時，PI控制器能夠及時調整，因此工程中常采用PI-RC控制策略，使UPQC獲得優秀的動態與穩態性能。

2）單周控制策略。

單周控制(one-cycle control，OCC)策略的基本思想是在每個控制周期內強迫開關變量的平均值與控制參考相等或成比例，從而消除穩態和瞬態誤差。單周控制的控制電路簡單，不需要參考信號，可在一個周期內消除穩態、瞬態誤差，且能有效抵制電源側的擾動。文獻[12-13]利用OCC策略對 UPQC控制進行了研究，基于 OCC的SHIN可實現 UPQC 中的電流控制，基于 OCC的SEIN可實現UPQC 中的電壓控制；能在一個開關周期內消除穩態誤差且控制簡單，這使得其電壓與電流補償精度和速度都得到明顯提升。

3）滑模控制策略。

滑模控制(sliding mode control，SMC)策略的基本思想首先是設計適當的切換函數使得系統進入滑動模運動后具有良好的動態特性；其次是設計變結構控制律使得系統在有限時間內到達滑動模并保持在它上面運動致穩定的期望點。文獻[14-16]利用SMC策略對UPQC控制進行了研究，SMC可實現抑制電流諧波、電源側的電壓暫降和暫升，小的直流電壓過調和少的恢復時間；繼而獲得了好的動態和穩態性能。

4）反饋線性化控制策略。

反饋線性化(feedback linearization，FL)控制策略通過適當的非線性狀態和反饋變換，使系統實現狀態或輸入/輸出的精確線性化，從而將復雜的非線性系統綜合問題轉化為線性系統的綜合問題。文獻[17-19]利用FL控制策略對UPQC控制進行了研究，由于FL把非線性轉換成線性系統，利用線性控制理論進行控制器設計，對突變的負載和輸入電壓變化具有快速的動態響應；同時，可把負載電壓和電源電流調整到期望值，其穩定性由線性控制理論的極點配置確定。無論是動態性能還是穩態性能及穩定性都獲得了比較滿意的效果。

5）無源控制策略。

無源控制(passivity based control，PBC)策略的基本思想：①首先尋求與被控制狀態變量或由狀態變量表征的被控量相關的能量存儲函數H(x)，同時確定出與系統期望平衡點x0相對應的能量存儲函數 H(x0)；②基于系統的模型和無源性，根據系統控制要求設計無源控制器，無源控制器必須保證 H(x)收斂于 H(x0)或 x0=argmin H(x)，即H(x)→H(x0)。為獲得優秀的動態與穩態性能，無源控制器具有使 H(x)收斂于 H(x0)的速度和軌跡可控的能力。利用無源控制理論設計的系統無源控制器可實現系統的全局穩定性，無奇異點問題，對系統參數變化及外來攝動有較強的魯棒性。目前 UPQC無源控制包括時域無源控制[20-23]和多頻率無源控制[24-26]。時域無源控制是基于全時域的EL模型或PCHD模型，設計UPQC無源控制器；多頻率無源控制是建立多個不同頻率的時域的EL模型或PCHD模型，設計UPQC無源控制器。無源控制器是在保證UPQC穩定的前提下，使is和uL接近正弦波。

除上述UPQC非線性控制策略外，還有無差拍控制(dead-beat control，DBC)策略[27]、滯環控制(hysteresis control，HC)策略[28]、反步控制(backstepping control，BC )策略[29]等。

2.2.3 智能控制策略

1）模糊控制策略。

模糊控制(fuzzy control，FC)系統是一種以模糊數學、模糊語言形式表示知識，以模糊邏輯的規則推理為理論基礎，采用計算機控制技術構成的一種具有反饋通道閉環結構的數字非線性控制統，核心部件為模糊控制器。文獻[30-31]利用FC對UPQC的控制進行了研究，研究結果表明利用FC可更有效消除電壓與電流諧波，與PI控制策略相比，FC可使直流電壓的調整時間和上升/下降的百分比明顯減少，對參數變化更具魯棒性。

2）人工神經網絡控制。

人工神經網絡(artificial neural network，ANN)是一個由簡單處理單元構成的規模宏大的并行分布式處理器。基于 ANN控制的特點是它的信息處理并行機制可以解決控制系統中大規模的實時計算問題，且對復雜不確定問題具有自適應和學習能力。文獻[32]利用ANN對UPQC的控制進行了研究，利用不同的負載條件訓練ANN控制器，輸出電壓、電容電流及負載電流為ANN的輸入，補償量為ANN的輸出，采用反向傳播訓練ANN。當ANN用于UPQC的并聯逆變器時，可改進響應時間。文獻[33]基于有效并行計算和在線學習能力的自適應線性神經元(adaptive linear neuron，ADALINE)研究了UPQC 控制問題，使UPQC可補償電源電壓諧波、暫降/暫升、負載電流諧波及負載無功功率。

3）基于多目標粒子群優化的控制策略。

多目標粒子群優化(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO)是基于種群的多點搜索技術，是模仿鳥群和魚群的社會行為。把MOPSO和其他控制策略融合在一起，可進一步提高UPQC的控制性能。

文獻[34]提出基于PSO的自適應神經模糊推理的UPQC控制策略，該策略可抑制具有相位跳躍的不平衡電壓暫降，且具有最小的有功功率注入。實際約束為串聯逆變器注入電壓限制、相位跳躍抑制及注入的電壓相位角。利用PSO找到滿足上述約束條件的使有功功率注入最小的目標函數，自適應神經模糊推理利用PSO數據對不同的電壓暫降情況在線實現有功功率注入最小。文獻[35]根據目標函數及約束，利用 MOPSO 找到了UPQC 狀態反饋控制器的最優控制增益，實現狀態矩陣特征值最大左移和增大阻尼比。與基于LQR的反饋控制器相比，基于PSO的反饋控制器在補償后更能減少電壓與電流的總諧波畸變率。

2.3 UPQC直接控制策略

UPQC直接控制策略控制結構如圖3所示。串聯逆變器直接輸出正弦交流電流，并聯逆變器直接輸出正弦交流電壓，均根據補償量由控制器實現。采用的控制器均為PI、PID或PD控制器，只不過是在不同坐標系下實現的。

2.3.1 基于PID的控制策略

文獻[36-38]采用 PI或 PID控制器對 UPQC實施了直接控制。SEIN用于直流電壓及交流電流的控制，有兩種控制方案：①dq軸控制方案，即外環采用直流電壓環，實現直流電壓的控制；內環為dq坐標系下的交叉解耦電流環，實現對交流電流的控制，電壓環控制器為PI控制器，電流環采用PI控制器[36]或PID控制器[37]；②三相獨立控制方案，即外環仍采用直流電壓環，內環為三個獨立的電流環，外環仍采用PI控制器，內環采用大積分作用的PI控制器。

對于 SHIN的 dq控制方案均為交流電壓外環，交流電流內環，均為交叉解耦控制，控制器均為 PI控制器[36-38]。也可采用三相獨立控制方案[38]，電壓外環采用 PI控制器，電流內環采用PD控制器。

2.3.2 基于p-q-r理論的控制策略

文獻[39-40]基于改進的 p-q-r 理論，提出了在 p、q、r 軸上的SEIN帶狀態解耦及補償電壓前饋的電源電流控制方案，以及 p、q、r 軸上的并聯逆變器帶負載電流前饋的雙閉環控制方案。SEIN直流電壓外環采用PI控制器，交流電流內環采用交叉解耦控制，控制器采用PID控制器；SHIN交流電壓外環、交流電流內環均采用交叉解耦控制，控制器均采用PI控制器。

2.3.3 完全直接控制策略

針對現有的基于同步旋轉坐標系 dq的UPQC模型中存在雙環強耦合特性，文獻[41-42]通過增加1次從dq到αβ的變換實現完全解耦。

在此基礎上提出了基于兩相同步旋轉 dq坐標系的UPQC完全解耦的新型直接控制策略。控制過程變得更加簡捷，也有利于UPQC 的參數計算和設定，繼而可提高控制性能。

3 UPQC控制策略分析

3.1 間接和直接控制策略比較

在工程實際中，UPQC多采用間接控制策略。間接控制策略需要檢測電網電壓及負載電流的擾動畸變等信息，獲得電源電流和負載電壓所需的補償量，再通過控制器控制SEIN和SHIN，使負載電壓及電源電流接近正弦波。間接控制有多種控制策略，都是從不同角度改進了UPQC的控制性能。另外，當電源斷電時，SHIN需從電流源模式變為電壓源模式，導致控制上的困難。

對于直接控制策略，SHIN視為電壓源，有很小的阻抗，因此負載的諧波和電網的諧波電流都流入并聯逆變器支路。對于負載無功和不平衡，SEIN作為正弦電流源運行，使得電網輸入電流為正弦且功率因數為 1，由于電流源對于諧波電壓具有很大的阻抗，因此電網的諧波電壓被阻斷而不影響負載端電壓。采用該控制策略，在電網斷電或恢復供電時，不存在工作模式的切換，因為SHIN始終受控為正弦電壓源。由于電源側電流被補償為正弦，因此無功電流和諧波電流仍然由SHIN提供。直接控制方案更加直觀，概念更清晰，在系統參數變化時能更快適應， 因此具有一定的優勢。由于直接控制策略中的控制器為多個PI控制器的參數調整和協調控制難度大，難以使UPQC獲得優秀的動態及靜態性能。

3.2 各種控制策略優缺點

3.2.1 線性控制策略

1）基于PID類控制器控制策略。

PID控制器不用被控對象的精確模型，只用控制目標與對象實際行為之間誤差來產生消除此誤差的控制策略。由于PID 控制技術是立足于誤差來減少誤差的過程控制原理，它在UPQC間接和直接控制策略中得到應用。PID類控制器具有消除靜差、簡潔易于工程實現的。由于D物理不可實現，只能近似實現；I誤差積分反饋的引入，使閉環變得遲鈍，容易產生振蕩；PID控制器的參數可由線性控制理論的方法予以確定，當采用多環多個PID控制器時，參數確定比較困難，且難使UPQC獲得優秀的性能。

2）直接線性自適應控制策略。

直接線性自適應控制策略優點為通過在線修正自己的特性以適應對象的變化，能夠有效解決模型不精確和模型變化所帶來的魯棒性問題。其缺點為數學模型的建立和運算比較復雜，控制系統不易實現；進行校正需要一定時間，主要適于漸變和實時性不高的過程。

3）基于線性H∞優化控制理論的控制策略。

基于線性 H∞優化控制理論的控制策略不但可對控制系統進行優化設計，控制精度高，而且還可滿足魯棒性要求；不但有明確的物理意義，而且還有嚴格的數學基礎。它以擾動輸入至評價信號的傳遞函數矩陣的H∞范數作為性能指標，由H∞范數最小來設計出反饋控制器，使閉環系統穩定，且干擾對系統的影響最小。不足為：①H∞控制只能在允許的攝動范圍內保證魯棒穩定性；②基于模型匹配的設計理論與狀態反饋和動態輸出反饋設計理論之間的關系有待于進一步探討。

4）模型預測控制策略。

MPC策略具有控制效果好、魯棒性強等優點，可有效地克服過程的不確定性、非線性和并聯性，并能方便的處理過程被控變量和操縱變量中的各種約束。具有適用于多輸入多輸出系統、考慮系統約束條件、在線優化計算不復雜等特點。

由于 MPC在每一時刻的滾動優化中，不是面對一個已有的、根據實際優化要求和約束條件確定的在線優化問題，而需要把在線優化的內容結合控制律一并綜合設計，則導致物理意義不明確，難以與應用實踐相聯系。另外，大量人為約束的加入，雖然對系統性能保證是必要的， 但同時也極大地增加了優化求解的計算量， 特別對魯棒預測控制問題， 由于所附加的LMI 條件不但與優化時域相關， 而且與系統不確定性隨時域延伸的各種可能性有關， LMI 的數目將會急劇增長，對在線計算量的影響更為突出。

3.2.2 非線性控制策略

1）重復控制策略。

重復控制優點為可克服死區、非線性負載等周期性干擾引起的輸出波形周期性畸變；可以消除周期性干擾產生的穩態誤差， 控制魯棒性強，且數字實現容易。其缺點為：①要求擾動信號是時間的周期函數，但系統的實際運行是周期波動的，直接應用重復控制的效果并不理想；②由于重復控制延時一個工頻周期的控制特點，使得單獨使用重復控制的高頻逆變器動態特性極差，無法滿足高頻逆變器的指標要求；③由于延遲因子的存在，在干擾出現的一個基波周期內，系統對干擾不產生任何調節作用，控制的實時性差，動態響應速度慢。

2）單周控制策略。

單周控制策略優點為能在一個周期內抵制電源側的擾動，消除靜態誤差和動態誤差，動態響應快，能減小畸變和抑制電源干擾，對輸入擾動抑制能力強；其缺點為需要快速復位的積分電路，硬件電路較復雜；對開關誤差校正能力有限，存在穩態誤差，精度欠佳；對負載擾動抑制能力差，負載動態響應慢。

3）滑模控制策略。

SMC策略具有對模型不確定和對外界擾動不變化及魯棒性強等特點的控制方法，其優點為幾乎不依賴于模型，對參數變化和外部擾動不敏感，魯棒性好，抗干擾能力強；對系統模型精度要求不高，控制規律簡單，實現容易。其缺點為開關頻率不固定，輸出紋波較大，對濾波器設計要求較高；頻繁高速的開關切換會帶來高頻抖動，甚至導致不穩。

4）反饋線性化控制策略。

反饋線性化控制策略主要優點為把非線性系統利用微分同胚變換轉化成線性系統，利用線性控制理論方法設計控制器，可使系統快速響應，進而改善系統的動態性能。其缺點為控制器設計復雜；解耦矩陣、反饋控制律復雜，導致運算復雜，需要高速DSP；解耦矩陣可能存在奇異性。

5）無源控制策略。

UPQC的PBC策略優點：基于無源控制模型(如歐拉朗日模型)和無源性，利用阻尼注入設計的控制器對系統參數變化及外來攝動有較強魯棒性；系統結構簡單，易于實現；具有全局穩定性，無奇異點；由于利用能量函數收斂到期望能量函數達到控制目標的，無超調及振蕩現象。由于收斂到期望平衡點時，收斂速度非常慢，導致有小的誤差存在。

3.2.3 智能控制策略

1）模糊控制策略。

模糊控制不需要對系統建立精確的數學模型，具有較強的魯棒性，尤其適合于非線性、時變、滯后系統的控制。但存在穩態誤差，在工作點附近容易引起小范圍振蕩。模糊控制要取得較好的控制效果，必須具有較完善的控制規則，在實際工程中有時難以總結出較完整的經驗，且對象動態特性發生變化或受到隨機干擾的影響時模糊控制的效果都會變化。

2）人工神經網絡控制。

人工神經網絡控制優點為具有并行處理、自組織學習、非線性映射、魯棒性及容錯性等能力；只需通過一定的 I/O樣本來訓練，可逼近任意對象的動態特性；不需復雜控制結構，也不需要對象模型，可用于復雜的控制對象。缺點為計算復雜，計算量大，實時性較差；穩定性分析較困難，收斂性不能保證，可能陷入局部最優，甚至發散。

3）基于多目標粒子群優化控制策略。

PSO是一種隨機的并行優化算法，其計算法簡單，容易實現，且不要求被優化函數具有可微、可導、連續等性質，收斂速度較快的優點。因此，可與其他控制策略融合，形成更有效的控制策略。其不足為：①由早熟收斂陷入的局部最優問題；②合理選擇慣性權重ω和學習因子c1、c2，使得算法能快速收斂而又不會陷入局部最優難度大。

3.3 各種控制策略優化組合

從控制角度看，UPQC需要保證穩定的前提下，提高動態及靜態性能。由于UPQC常為非正弦量及不平衡的，要求控制器必須有優秀的跟蹤性能。本文論述的線性控制策略、非線性控制策略及智能控制策略，每一個控制策略都不能實現UPQC所有控制要求。因此，發揮各策略的優勢，多種控制策略融合，實現優勢互補，提高UPQC控制性能。

3.3.1 無源混合控制器策略

由于PBC策略可保證UPQC的穩定性，因此，需研究無源控制為主、其他控制策略為輔的混合控制策略，其他控制策略的選擇可根據UPQC工作的外部環境、控制方式及控制要求確定。如PBC+PI(PI用于消除靜差)、PBC+PSO(PSO用于優化阻尼注入)等，實現具有較好的寬頻帶幅頻特性且跟蹤穩定無靜差、魯棒性強的混合無源控制器。

3.3.2 多種控制器融合研究

由于大部分UPQC線性控制策略還是非線性控制策略都需要嚴謹的數學模型，由于數學模型的建立是在一定假設及參數確定情況下建立的，在實際工程中數學模型具有不確定性，亦影響UPQC控制效果。因此，需要研究不依賴數學模型的控制策略與依賴數學模型控制策略的融合，如模糊、PSO和反饋線性化控制的融合；或多個同類控制策略的融合，如模糊與神經網絡控制融合、反饋線性化和滑模控制的融合。通過合理的融合，可提高UPQC的綜合控制性能。

4 結論

本文按UPQC的間接控制策略和直接控制策略，綜述了國內外UPQC線性控制、非線性及智能控制策略研究的基本思想，并分析了各種控制策略的優缺點。為克服當前UPQC各種控制策略的不足，充分發揮各種控制策略的優勢，提出了無源混合控制策略和多種控制策略融合的新思路，新的思路可保證穩定的前提下，提高動態及靜態性能，為我國學者研究高性能UPQC控制提供參考。