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基于改进灰狼算法的LCL并网逆变器多目标模型预测控制
Multiobjective Model Predictive Control of LCL Grid-Connected Inverter Based on an Improved Gray Wolf Algorithm
Fengxiang Wang · Feng Cai · Dongxiao Huang · Yao Wei 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
针对单相LCL并网逆变器电流谐波畸变、开关损耗大及动态响应不足的问题，本文提出了一种基于改进灰狼优化（IGWO）算法的多目标模型预测控制（MOMPC）方法。该方法建立了LCL逆变器数学模型，通过IGWO算法优化权重系数，在提升系统动态性能的同时，有效平衡了电流质量与开关损耗。
解读: 该技术直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及户用光伏逆变器。LCL滤波器是提升并网电能质量的关键，而模型预测控制（MPC）相比传统PWM控制具有更快的动态响应能力。通过引入改进灰狼算法（IGWO）优化多目标权重，可有效解决逆变器在复杂电网环境下的谐波抑制与损耗平衡难题，显著提升阳光电源逆变器在弱...
用于永磁同步电机驱动的改进无模型预测电流控制的自适应超局部时间序列
Adaptive Ultralocalized Time-Series for Improved Model-Free Predictive Current Control on PMSM Drives
Yao Wei · Hector Young · Dongliang Ke · Dongxiao Huang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年5月
针对无模型预测控制中数据驱动模型结构固定及计算量大的问题，本文提出了一种自适应超局部时间序列方法。该方法旨在提升永磁同步电机（PMSM）驱动系统的控制性能，通过消除参数失配的影响，增强系统在复杂工况下的鲁棒性，为电机驱动控制提供了一种更高效、更精准的解决方案。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）及风电变流器业务具有技术同源性。无模型预测控制（MFPC）能有效降低对电机参数的依赖，提升变流器在参数波动下的动态响应速度。建议研发团队关注该算法在风电变流器及储能PCS电机侧控制中的应用潜力，通过引入自适应超局部时间序列，优...