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基于多目标遗传算法的感应电机预测转矩控制权重因子优化
Weighting Factors Optimization of Predictive Torque Control of Induction Motor by Multiobjective Genetic Algorithm
Paulo Roberto Ubaldo Guazzelli · William Cesar de Andrade Pereira · Carlos Matheus Rodrigues de Oliveira · Allan Gregori de Castro 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年7月
本文研究了利用多目标遗传算法优化感应电机模型预测转矩控制（MPTC）中的权重因子。MPTC通过在每一步最小化代价函数来实现快速转矩响应和系统约束处理，该研究旨在通过算法自动寻优提升控制性能。
解读: 该研究聚焦于模型预测控制（MPC）中权重因子的优化，这对阳光电源的控制算法研发具有参考价值。虽然文章针对的是感应电机，但MPC算法在阳光电源的储能变流器（PCS）和风电变流器中应用广泛。通过多目标优化策略，可以有效平衡PCS在动态响应速度、开关频率及电流谐波之间的矛盾，提升PowerTitan等储能...