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耐电压噪声的无模型预测控制在LC滤波电压源逆变器中的应用
Voltage-Noise-Tolerated Model-Free Predictive Control for LC-Filtered Voltage Source Inverters
Zheng Yin · Fujin Deng · Sahar S. Kaddah · Abdelhady Ghanem 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
在LC滤波电压源逆变器（VSIs）中，参数失配会影响传统最优开关序列模型预测控制（MPC-OSS）下的电容电压性能，导致预测误差和总谐波畸变率增加。为提升传统MPC-OSS的参数鲁棒性，本文提出一种耐电压噪声的无模型预测控制结合最优开关序列（VNT-MFPC-OSS）策略。该策略不仅建立并在线更新LC滤波VSI的数据模型，还通过引入噪声容忍系数抑制电压噪声影响。所提方法有效消除参数变化对传统MPC-OSS的影响，并抑制电压噪声对无模型预测控制（MFPC-OSS）的干扰。实验平台验证了VNT-MF...
解读: 该VNT-MFPC-OSS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。针对LC滤波器参数漂移导致的电压THD恶化问题，所提无模型预测控制策略可显著提升PowerTitan储能系统在长期运行中的电能质量稳定性。噪声容忍系数设计可增强控制算法对电容老化、温度变化等工况的鲁棒性，...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计——用于三相NPC变流器的在线逼近器方法
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文针对电力变换器系统，研究了一种利用在线逼近器的无模型强化学习预测控制问题的两步事件驱动方法，解决了系统不确定性和不必要的开关损耗等问题。具体而言，本技术报告的关键特点如下：1) 采用一个评判神经网络实时学习性能函数；2) 采用一个执行神经网络在线逼近预测控制器，并使从评判网络获得的学习性能函数最小化；3) 采用两步事件驱动控制协议降低开关频率（SF）。此外，我们进一步探讨了该方案对参数不确定性的敏感性，并量化了其在低开关频率运行和未知干扰条件下的性能。此外，还对网络权重估计误差进行了收敛性分...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于事件驱动的强化学习预测控制技术对三相NPC变流器的应用具有重要战略价值。NPC（中点钳位）拓扑是我司大功率光伏逆变器和储能变流器的核心架构，该技术在提升系统性能和降低运维成本方面展现出显著潜力。 该论文提出的双步事件驱动控制策略直接针对变流器的两大痛点：一是通过在...
基于调制PLPR的噪声抑制预测控制在LC滤波电压源逆变器中的应用
Modulated PLPR-Based Predictive Control With Noise Suppression for LC-Filtered Voltage Source Inverters
Zheng Yin · Fujin Deng · Sahar S. Kaddah · Sayed Abulanwar · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
在 LC 滤波电压源逆变器（VSIs）中，调制无模型预测控制（MFPC）会受到噪声影响和参数不匹配的干扰。为提高 MFPC 的噪声抑制能力和参数鲁棒性，本文针对 LC 滤波 VSIs 提出了一种带噪声抑制的调制无参数（PL）预测与参考型预测控制方法（PLPR - PC - NS）。该 PLPR - PC - NS 方法不仅通过测量、更新和滤波所有梯度来获得调制的无参数预测，还利用采样电流和电压之间的相位角差来获得无参数参考。所提出的 PLPR - PC - NS 方法能有效抑制噪声对预测的影响，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于PLPR的调制预测控制技术对LC滤波型电压源逆变器具有重要的应用价值。该技术通过无参数预测和噪声抑制机制，直接解决了当前光伏逆变器和储能变流器面临的两大核心痛点：系统参数漂移导致的控制性能下降和现场电磁噪声干扰问题。 对于阳光电源的产品线而言，该技术的应用前景广阔...
基于ARX的无模型预测控制器中多项式阶次的设计方法
Design Method for Polynomial Orders in ARX-Based Model-Free Predictive Controllers
Bryan Cartes · Patricio Burgos · Claudio A. Cifuentes · Hector Young 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年10月
无模型（MF）策略为预测控制（PC）系统中的建模误差与不确定性问题提供了有效解决方案。采用自回归外生输入（ARX）模型的MF-PC方法可利用输入输出数据灵活构建在线预测器。然而，ARX结构中多项式阶次的设计至关重要，直接影响模型精度与计算代价的平衡。本文提出一种基于经典统计准则的ARX阶次系统化设计方法，相较于传统试错法，该方法简洁高效，仅需被控系统的通用信息即可实现精确设计。通过在构网型逆变器（GFI）电压控制中的应用验证了其有效性，实验结果表明该方法在设定值变化和负载扰动下均具备良好的鲁棒性...
解读: 该ARX无模型预测控制技术对阳光电源储能与逆变器产品具有重要应用价值。在PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的构网型GFM控制中，传统模型预测控制依赖精确系统参数，而实际运行中电网阻抗、滤波器参数存在不确定性。该方法通过输入输出数据在线构建ARX预测器，无需精确建模即可实现电压快速跟踪与...
数据驱动与事件驱动相结合的电力电子变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
数据驱动与事件驱动相结合，为缓解经典有限控制集模型预测控制中电力变换器长期面临的研究难题（即模型参数不确定性和不必要的开关损耗）带来了可能。受此启发，我们将针对在线学习预测控制器的设计问题展开一项重要研究。与该领域的大多数先前研究不同，这可通过一个集成的数据驱动与事件驱动设计框架来实现。更确切地说，设计过程依赖于以下方面的结合：开发一种数据驱动的无模型自适应预测控制方法、引入在线强化学习技术以及利用事件驱动机制。此外，我们还基于输入 - 输出数据，针对低频开关操作下的未知不确定性，对鲁棒无模型预...
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制技术具有显著的战略价值。该技术针对功率变换器有限集模型预测控制（FCS-MPC）的两大痛点——模型参数不确定性和不必要的开关损耗——提供了创新性解决方案，这与我司光伏逆变器和储能变流器的核心技术需求高度契合。 从产品应用层面...
基于RLS算法的构网型虚拟同步机逆变器无模型预测控制
Model-Free Predictive Control Based on RLS Algorithm for Grid-Forming Inverters With Virtual Synchronous Generator
Min Huang · Huiying Zhang · Kangan Wang · Zhilei Yao 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
作为连接可再生能源的关键元件，构网型逆变器GFI多采用下垂控制作为外环，但扰动时可导致系统频率快速变化。传统模型预测控制MPC广泛用于变流器内环控制，但严重依赖模型参数。为克服上述缺陷，本研究提出虚拟同步机无模型预测控制VSG-MFPC。该方案使用基于自回归外生输入ARX模型的自回归MFPC作为内环控制结构进行电压预测，结合简化虚拟同步机VSG作为外环控制结构实现功率分配和惯量支撑控制系统。MFPC实施提升系统参数鲁棒性。在此基础上，进一步研究算法参数初始化、延迟补偿和限流能力的改进方案。此外，...
解读: 该无模型预测控制技术与阳光电源构网型储能系统高度相关。阳光ST储能变流器采用GFM控制技术支持弱电网和微电网场景。该VSG-MFPC方案的参数自适应能力可显著提升阳光储能系统对电网参数变化的鲁棒性。传统MPC依赖精确模型，在电网阻抗变化或非线性负载场景下性能下降。该研究的无模型方法可集成到阳光GFM...
无模型预测控制在五电平T型嵌套中点箝位变换器中的应用
Model-Free Predictive Control of Five-Level T-Type Nested Neutral Point Clamped Converter
Catalina González-Castaño · Margarita Norambuena · Alex Navas-Fonseca · Freddy Flores-Bahamonde 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
多电平变换器已成为中高压大功率应用的重要解决方案，其中五电平T型嵌套中点箝位（5L-T-NNPC）结构因硬件需求少、电压适用范围广而备受关注。传统有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）虽动态响应快，但依赖精确的系统模型，参数失配易导致性能下降。为此，本文提出一种新型无模型预测控制（MF-PC），无需精确建模，仅利用变换器运行数据通过最小二乘法辨识自回归外生（ARX）模型参数，具有良好的参数鲁棒性。仿真与实验结果表明，所提MF-PC在5L-T-NNPC变换器上的控制性能优于传统FCS-MPC。
解读: 该无模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG大功率光伏逆变器具有重要应用价值。五电平T-NNPC拓扑的硬件精简特性契合阳光电源PowerTitan大型储能系统的成本优化需求，其宽电压范围适配1500V高压系统。MF-PC方法通过在线ARX参数辨识，可显著提升产品在温度漂移、器件老化等工况下...
基于超 twisting 观测器的单相中点钳位H桥级联逆变器固定开关频率无模型预测控制
Model-Free Predictive Control With Super-Twisting Observer of Single-Phase Neutral-Clamped H-Bridge Cascade Inverters With Fixed Switching Frequency
Lei Yuan · Jia-Wei Mei · Anfei Xu · Xiao Li · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年11月
针对有限控制集模型预测控制中开关频率不固定和参数失配的问题，提出一种基于单相级联H桥中点钳位逆变器的连续控制集无模型预测控制（CCS-MFPC）方法。通过在每个控制周期内使用三个电压矢量并依据其代价函数反比分配作用次数，实现固定开关频率；综合考虑开关动作减少与中点电位平衡，将27个开关矢量组合为32段序列。引入中点电位偏差至代价函数，采用多目标预测有效平衡中点电位。建立单相CHB-NPC逆变器的超局部模型，并设计超 twisting 滑模观测器估计集中扰动，提升控制器参数鲁棒性。实验平台验证了该...
解读: 该无模型预测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。固定开关频率方案可降低EMI滤波器设计难度，提升系统可靠性；超twisting观测器增强参数鲁棒性，适应储能系统宽范围工况变化；中点电位平衡策略可直接应用于三电平NPC拓扑的ST2752UX等产品，延...