Chunxing Yao · Guangtong Ma · Zhenyao Sun · Jun Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月

针对有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）中权重因子（WFs）整定困难及传统人工神经网络训练复杂、梯度消失等问题，本文提出了一种基于聚合残差网络（ResNet）的权重因子优化方法，有效提升了预测精度与控制性能。

解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制）具有重要参考价值。FCS-MPC在高性能变流器控制中应用广泛，但权重因子整定通常依赖经验。引入聚合残差网络（ResNet）进行自适应优化，可显著提升变流器在复杂工况下的动态响应速度与稳态精度，减少调试周期。建议研发团队将其应用...