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基于改进灰狼算法的LCL并网逆变器多目标模型预测控制
Multiobjective Model Predictive Control of LCL Grid-Connected Inverter Based on an Improved Gray Wolf Algorithm
| 作者 | Fengxiang Wang · Feng Cai · Dongxiao Huang · Yao Wei · Dongliang Ke · Zhenbin Zhang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年9月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 并网逆变器 模型预测控制MPC 单相逆变器 光伏逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | LCL并网逆变器 模型预测控制 灰狼优化算法 多目标控制 电流谐波畸变 开关损耗 动态响应 |
语言:
中文摘要
针对单相LCL并网逆变器电流谐波畸变、开关损耗大及动态响应不足的问题，本文提出了一种基于改进灰狼优化（IGWO）算法的多目标模型预测控制（MOMPC）方法。该方法建立了LCL逆变器数学模型，通过IGWO算法优化权重系数，在提升系统动态性能的同时，有效平衡了电流质量与开关损耗。
English Abstract
To address the challenges of high-current harmonic distortion, excessive switching losses, and less desirable dynamic response in the single-phase LCL grid-connected inverter, this article proposes a multiobjective model predictive control (MOMPC) method based on an improved gray wolf optimization (IGWO) algorithm. The proposed method first establishes the mathematical model of the LCL inverter an...
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SunView 深度解读
该技术直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及户用光伏逆变器。LCL滤波器是提升并网电能质量的关键，而模型预测控制（MPC）相比传统PWM控制具有更快的动态响应能力。通过引入改进灰狼算法（IGWO）优化多目标权重，可有效解决逆变器在复杂电网环境下的谐波抑制与损耗平衡难题，显著提升阳光电源逆变器在弱电网下的并网稳定性。建议研发团队在下一代高功率密度逆变器中引入此类智能优化算法，以降低对硬件滤波器的依赖，进一步提升产品效率与电网适应性。