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基于事件驱动的强化学习预测控制器设计用于三相NPC变换器

Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators

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中文摘要

本文针对三相NPC变换器提出了一种基于事件驱动的强化学习无模型预测控制策略。该方法利用在线逼近器解决系统不确定性,并通过事件触发机制有效降低开关损耗。核心创新在于引入评价神经网络学习性能函数,实现对复杂电力电子系统的优化控制。

English Abstract

This article is concerned with a two-step event-driven in reinforcement learning model-free predictive control problem leveraging online approximators for power converter systems, in which the limitations from system uncertainties and unnecessary switching loss are all addressed. To be specific, the key features of this technical note are: 1) a critic neural network to learn the performance functi...
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SunView 深度解读

该技术对阳光电源的核心产品线(如集中式逆变器、大功率储能PCS)具有极高的应用价值。NPC(中点钳位)三电平拓扑是阳光电源大功率光伏逆变器和PowerTitan系列储能变流器的关键技术路线。通过引入强化学习与事件驱动控制,可以在保证并网电能质量的前提下,显著降低开关频率带来的损耗,提升整机效率。建议研发团队关注该算法在iSolarCloud平台边缘计算侧的部署潜力,通过在线学习优化不同电网环境下的控制参数,进一步提升产品在弱电网场景下的稳定性和可靠性。