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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...
一种用于恒功率负载直流/直流降压变换器的无静差复合模型预测控制策略
An Offset-Free Composite Model Predictive Control Strategy for DC/DC Buck Converter Feeding Constant Power Loads
Qianwen Xu · Yunda Yan · Chuanlin Zhang · Tomislav Dragicevic 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年5月
直流微电网中电力电子变换器的高渗透率可能引发恒功率负载（CPL）稳定性问题，导致电压大幅振荡甚至系统崩溃。本文提出了一种无静差复合模型预测控制策略，旨在提升变换器在CPL工况下的动态性能，实现小超调、低振荡及平滑的瞬态响应，有效保障直流微电网的系统稳定性。
解读: 该研究针对直流微电网中常见的恒功率负载（CPL）引起的不稳定问题，提出了先进的无静差模型预测控制策略。这对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及直流耦合光储系统具有重要参考价值。在储能变流器（PCS）接入直流微电网或作为直流侧接口时，该控制算法能显著提升系统在复杂负载下...