找到 10 条结果 · 控制与算法
一种带重复和PI环节的线性机器学习模型预测控制方法在三相逆变器中的应用
A Linear Machine Learning-Based Model Predictive Control With Repetitive and PI Elements for a Three-Phase Inverter
Jianwu Zeng · Wei Qiao · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
现有的基于机器学习（ML）的模型预测控制（MPC）方法要么不如采用二次规划（QP）的在线优化MPC，要么计算复杂度高，无法在资源受限的数字信号处理器（DSP）中实现。本文通过使用线性ML方法并添加额外的可解释特征来解决这两个问题。首先，从理论上证明了由QP - MPC生成的训练数据具有内在线性，因此可以使用线性ML方法，如线性神经网络（LNN）和线性支持向量回归（LSVR）来捕捉训练数据集的线性特征。线性运算将计算复杂度从 <italic xmlns:mml="http://www.w3.org...
解读: 该线性ML-MPC技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过线性化模型降低计算复杂度，可显著减轻控制器DSP/FPGA的运算负担，降低硬件成本；引入重复控制环节能有效抑制周期性谐波，提升并网电流THD性能，满足严格的电能质量标准；PI反馈增强的鲁棒性可应对电网阻抗波动...
计算高效的长时域预测控制在电力变换器中的应用：一种强化学习方法
Computationally Efficient Long-Horizon Predictive Control for Power Converter: A Reinforcement Learning Approach
Yihao Wan · Yang Zhang · Qianwen Xu · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年4月
长预测时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在闭环稳定性、谐波失真和开关频率方面表现出卓越的性能。然而，对于传统的穷举法，实际实施时的计算负担会随着预测时域的增加呈指数级增长。传统方法包括将其重新表述为整数最小二乘（ILS）问题，以及采用基于人工神经网络（ANN）的有监督模仿学习技术，以减轻长预测时域带来的计算负担问题。在本文中，通过将强化学习（RL）框架与长预测时域相结合，开发了一种新型自主控制器用于变流器控制。通过这种方式，RL智能体通过与变流器系统进行交互，自主学习最优开关策略。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于强化学习的长预测时域模型预测控制技术具有重要的战略价值。该技术针对功率变换器控制中的核心痛点——长预测时域带来的计算复杂度问题，提出了创新性解决方案，这与我们在光伏逆变器和储能变流器产品中追求高性能控制的需求高度契合。 技术价值方面，长预测时域控制能够显著改善闭环...
一种消除电感电流纹波对输出电流负面影响的准Z源逆变器新型模型预测控制方法
A Novel Model Predictive Control for Quasi Z-Source Inverter to Eliminate Negative Influence of Inductor Current Ripple on Output Current
Shejuan Qiao · Jin Huang · Yuhao Xu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
无差拍控制继承了模型预测控制（MPC）的高控制精度和快速动态响应特性。在许多文献中，采用无差拍控制的准 Z 源逆变器（qZSI）的直流侧电流被视为与交流侧电流无关的变量。本文通过对准 Z 源逆变器的输出功率和电感电流误差进行分析，得出了关于准 Z 源逆变器直流侧电流与交流侧电流关系的完全相反的结论。探究了准 Z 源逆变器的电感电流影响输出电流控制精度的机制。结论表明，电感电流平均值的控制误差会导致输出电流幅值出现偏差。为提高电感电流和输出电流的控制精度，本文为准 Z 源逆变器提出了一种新型模型预...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对准Z源逆变器（qZSI）的新型模型预测控制技术具有重要的应用价值。该研究突破了传统死区控制中将直流侧电流与交流侧电流视为独立变量的认知局限，通过严谨分析揭示了电感电流纹波对输出电流控制精度的直接影响机制，这一发现对提升逆变器性能具有理论指导意义。 对于阳光电源的光...
一种基于功率派生虚拟阻抗与混合PI-MPC下垂控制的改进型暂态与稳态功率分配方案
A Power-Derived Virtual Impedance Scheme With Hybrid PI-MPC Based Grid Forming Control for Improved Transient and Steady State Power Sharing
Imran Khan · A. S. Vijay · Suryanarayana Doolla · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
随着逆变型电源渗透率的提升，提升传统发电逆变器功能并充分挖掘其潜力而不牺牲电能质量具有重要意义。本文提出一种新型自适应功率派生虚拟阻抗（PDVI）方案，结合混合比例积分-模型预测控制（PI-MPC）实现电网形成控制，确保分布式电源间精确的有功与无功功率分配。该方法在暂态和稳态下均能有效改善基波及非基波（谐波与不平衡）负载功率分配性能，无需在谐振频率处整定多个比例谐振控制器。所提PDVI策略结构简单、无需通信，且不依赖线路参数或网络结构。混合PI-MPC控制具备快速动态响应能力，并显著降低总谐波畸...
解读: 该混合PI-MPC构网控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。所提功率派生虚拟阻抗方案可直接应用于多机并联储能系统，实现无通信条件下的精确功率分配，解决阳光电源储能集群在弱电网环境下的协调控制难题。混合PI-MPC控制架构相比传统多谐振控制器显著简化参...
基于模型预测控制的二次谐波注入：单相逆变器直流链路脉动的抑制
Second Harmonic Injection With Model Predictive Control: Attenuation of DC-Link Pulsations in Single-Phase Inverters
Liwei Zhou · Noah Silverman · Matthias Preindl · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种基于模型预测控制的二次谐波注入（MPC - SHI）方法，用于抑制单相逆变器直流侧的二次脉动。将直接计算得到的二次谐波注入（SHI）分量设置为跟踪参考，并通过模型预测控制（MPC）进行调节，以改善动态性能。MPC与SHI相结合，可减少响应时间和振荡，增强瞬态性能。与传统方法相比，在控制过程中无需额外的陷波滤波器或带通滤波器来处理二次谐波。控制带宽得以增加，调谐灵活性更高，动态性能更优。无需额外的无源或有源元件来抑制直流侧二次脉动，从而大幅节省了成本。实验结果验证了所提方法的有效性。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于模型预测控制的二次谐波注入技术具有重要的应用价值。该技术针对单相逆变器直流侧二次脉动问题提出了创新性解决方案，这与我司在户用光伏、小型储能系统等单相应用场景高度契合。 技术价值方面，该方法的核心优势在于无需额外的无源或有源器件即可抑制直流侧脉动，这意味着可以显著降...
具有改进电流限制能力的模型预测双环控制用于构网型逆变器在电网故障下的运行
Model-Predictive Dual-Control Loop With Improved Current-Limiting Capability for Grid-Forming Inverter Under Grid Faults
作者未知 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
限流能力对于并网电压源型（GFM）逆变器的故障穿越至关重要。大多数用于GFM逆变器的限流方案是在经典线性控制器内实现的，在发生故障等紧急情况时无法保证最佳性能。此外，固有的级联结构限制了带宽。得益于对非线性目标和约束的处理能力，先进的模型预测控制（MPC）已被应用于电力变换器。一种著名的MPC，即有限控制集MPC（FCS - MPC）已被用于防止过电流，其大致是在代价函数中对电流幅值违规进行非线性惩罚。在这种情况下，FCS - MPC的代价函数在故障期间会趋于无穷大，这是以牺牲电压和电流参考跟踪...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于模型预测双控制回路的构网型逆变器限流技术具有重要的战略价值。随着我国"双碳"目标推进和新型电力系统建设，构网型逆变器作为提升电网支撑能力的关键技术，正成为光伏、储能系统的核心发展方向。 该技术的核心突破在于解决了构网型逆变器在电网故障时的限流与电能质量平衡难题。传...
基于重要性加权的模型预测控制增强型模仿学习
Enhanced Imitation Learning of Model Predictive Control Through Importance Weighting
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
在电力电子研究领域，用神经网络模型近似模型预测控制（MPC）算法作为一种实现计算成本高昂方法实时应用的有效工具，已受到广泛关注。训练机器学习模型以模仿MPC算法通常遵循传统的监督学习流程，其静态训练数据集通过均匀采样或仿真生成。使用均匀分布的数据进行训练可使模型在整个运行空间保持一致的性能，但非常小的模型可能无法在对应预期运行的区域取得令人满意的结果。相反，使用仿真数据进行训练可以得到能够精确跟踪某些轨迹的模型，但在数据代表性不足的区域无法获得足够好的性能。本文提出了一种结合这两种方法优势的方法...
解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于重要性加权的模型预测控制（MPC）模仿学习技术具有重要的应用价值。该技术针对电力电子系统中MPC算法计算复杂度高、难以实时实现的痛点，通过神经网络模型近似MPC算法，并创新性地采用核密度估计对训练数据进行重要性加权，实现了模型性能的显著提升。 对于阳光电源的核心产...
一种用于并网逆变器模型预测控制的鲁棒电感估计方法
A Robust Inductance Estimation Method for Model Predictive Control of Grid-Connected Inverters
作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
电感参数对于实现并网逆变器（GCI）的高精度模型预测控制（MPC）至关重要，而传统的电感估计方法对电网频率偏差较为敏感，且在有功功率为零时无法正常工作。为解决这些问题，本文提出一种基于全阶滑模电压观测器（FSMVO）的新型电感在线估计方法。首先，分析了传统基于FSMVO的电感估计方法的缺点。其次，提出了一种新的电感估计方法，该方法利用观测到的电网电压与经过滤波器后的实际电网电压之间的误差，该滤波器的传递函数与FSMVO的传递函数相同。因此，这种新的电感估计方法不受电网频率偏差的影响。此外，本文还...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于全阶滑模电压观测器的电感在线估计技术对我们的并网逆变器产品具有重要应用价值。该技术直接解决了模型预测控制（MPC）中的核心痛点——电感参数精确估计问题，这对提升我们光伏逆变器和储能变流器的并网性能至关重要。 该技术的创新性在于克服了传统方法的两大局限：一是对电网频...
用于提升构网型VSC主导电力系统功率与电压调节的分散式复合控制
Decentralized Composite Control for Enhanced Power and Voltage Regulation in Grid-Forming VSC Dominated Power System
Ruixu Liu · Zhen Wang · Dong Feng · Jialiang Wu 等5人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年10月
摘要：构网型电压源换流器（VSC）被视为未来以换流器为主导的电力系统的一种有前景的解决方案，但仍需要先进的控制方案来充分发挥其实现电网稳健运行的潜力。本文针对构网型VSC主导的电力系统提出了一种分散式复合控制方法。所提出的控制方案将基于模型预测控制（MPC）的电压控制与基于下垂控制的同步相结合，实现了快速电压调节和分散式功率分配。开发了一种用于电压控制的增强型MPC，以实现快速电压跟踪，同时减轻功率/电压回路耦合的影响并增强功率调节能力。此外，引入了一个干扰观测器来估计外部不可测值和模型参数的不...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对构网型变流器的去中心化复合控制技术具有重要的战略价值。随着我国"双碳"目标推进和新能源渗透率持续攀升，传统跟网型逆变器在弱电网环境下的稳定性局限日益凸显，而构网型技术正成为行业突破的关键方向。 该论文提出的模型预测控制（MPC）与下垂控制相结合的方案，直接契合阳光...
单解球形译码算法模型预测控制在大电流应用中的研究
Single Solution Sphere-Decoding Algorithm Model Predictive Control for High-Current Applications
Cristina Terlizzi · Stefano Bifaretti · Alessandro Lampasi · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年9月
本文提出了一种用于并联 H 桥电源（PS）的球形译码算法（SDA）模型预测控制（MPC）方法。所提出的变流器拓扑结构要应对核聚变偏滤器托卡马克试验（DTT）装置中央螺线管线圈所需的极高电流峰值（数十千安），这在工业应用中十分罕见。控制策略的选择旨在利用模型预测控制相对于线性控制方案的快速瞬态响应特性，以及球形译码算法对计算负担的降低作用。因此，该方法能够保证较低的负载电流跟踪误差，并实现各 H 桥之间有效的电流分配，从而确保电源在数十年内正常运行。为了在基于现场可编程门阵列（FPGA）的控制板上...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的球形解码算法模型预测控制（SDA-MPC）技术具有重要的借鉴价值。虽然论文针对核聚变装置的极端大电流应用场景（数万安培级），但其核心控制思想与我们在大功率光伏逆变器、储能变流器及多模块并联系统中面临的技术挑战高度契合。 该技术的核心价值在于三个方面：首先，模...