Tianhao Qie · Xinan Zhang · Jianguo Zhu · Mahinda Vilathgamuwa 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年5月

本文提出了一种用于交错式Boost DC/DC变换器的新型数据驱动线性二次型调节器。该方法利用策略迭代和简单的固定权重递归神经网络，实现了模型无关控制与自主在线最优控制增益更新。与现有的基于模型的控制方法相比，该方法完全摆脱了对精确数学模型的依赖。

解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器（DC/DC升压级）及储能变流器（PCS）具有显著的优化潜力。交错式Boost电路是阳光电源产品提升功率密度和效率的核心拓扑，传统控制依赖精确建模，在复杂工况下鲁棒性受限。该数据驱动的LQR方法通过在线自适应调整增益，能有效应对光伏阵列或电池组参数漂移，提升系统动态响应...