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面向模块化多电平变换器的低计算复杂度最优开关序列模型预测控制
Optimal Switching Sequence Model Predictive Control for Modular Multilevel Converter With Low Computational Complexity
| 作者 | Zheng Gong · Chengquan Yang · Yifeng Su · Changming Zheng |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 预计 2026年5月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 多电平 模型预测控制MPC PWM控制 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测控制 模块化多电平变换器 开关序列 计算复杂度 多目标优化 电力电子 |
语言:
中文摘要
模型预测控制（MPC）因其多目标优化能力和快速动态响应，在模块化多电平变换器（MMC）中得到广泛应用。然而，该技术面临计算负担重、权重因子调节困难及开关频率可变等挑战。本文提出了一种低计算复杂度的最优开关序列MPC策略，以解决冗余开关状态带来的复杂性问题。
English Abstract
Model predictive control (MPC) has been widely adopted in modular multilevel converters (MMCs) due to its multiobjective capabilities and rapid dynamic response. However, it faces challenges such as significant computational burden, difficulty in adjusting weighting factors, and variable switching frequency. Additionally, the presence of numerous redundant switching states further complicates the ...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏和储能系统向更高电压等级和更大功率密度发展，MMC拓扑的应用潜力巨大。该文提出的低计算复杂度MPC算法，能够有效降低控制器（如DSP或FPGA）的算力需求，提升系统动态响应速度，同时改善开关频率稳定性。建议研发团队将其应用于大功率变流器的控制策略优化中，以提升产品在复杂电网环境下的并网性能和运行效率。