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基于线路约束的内嵌式永磁同步电机显式模型预测电流控制
Line-Constrained-Based Explicit Model Predictive Current Control for IPMSMs Drives
Han Wang · Jianyong Su · Guijie Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
本文提出了一种改进的内嵌式永磁同步电机（IPMSM）显式模型预测控制（EMPC）方法。该方法利用EMPC的约束处理能力，解决了传统EMPC在电机驱动中内存占用大及权重因子计算复杂的问题，有效提升了大规模系统下的控制性能。
解读: 该研究聚焦于电机驱动的高性能控制算法，虽主要针对IPMSM，但其核心的显式模型预测控制（EMPC）思想对阳光电源的业务具有参考价值。在阳光电源的产品线中，该技术可优化风电变流器中发电机侧的转矩控制性能，提升响应速度与稳定性。此外，在电动汽车充电桩的功率模块控制或储能系统中的辅助电机驱动控制中，该算法...
应用于IPMSM电流环的降维线性约束显式模型预测控制
Dimensionality-Reduced Line-Constrained EMPC With Portability Applied in the Current Loop of IPMSMs
Han Wang · Jianyong Su · Shuai Wang · Guijie Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
线性约束显式模型预测控制（EMPC）提升了算法效率，解决了传统EMPC在低成本设备上部署的难题。然而，该方法仍面临内存消耗大、计算时间长及控制器参数调整需离线重算等挑战。本文提出了一种降维且具备可移植性的EMPC策略，旨在优化其在内置式永磁同步电机（IPMSM）电流环控制中的应用性能。
解读: 该研究关注模型预测控制（MPC）的计算效率与资源占用优化，这对阳光电源的电机驱动类产品（如风电变流器、电动汽车充电桩中的功率模块控制）具有参考价值。随着阳光电源产品向高功率密度和低成本硬件平台演进，该降维EMPC策略可降低对主控芯片（DSP/FPGA）算力的依赖，提升控制响应速度。建议研发团队评估该...
弹性伺服驱动系统中具有传输转矩约束的抗扰控制：一种新型EMPC-DSMC方法
Disturbance Rejection With Transmission Torque Constraint Using a Novel EMPC-DSMC Method in Elastic Servo Drive Systems
Can Wang · Jinghao Lin · Jianfei Pan · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
针对弹性伺服系统中的机械振动、转矩约束及抗扰问题，提出了一种结合显式模型预测控制（EMPC）与离散滑模控制（DSMC）的新算法。EMPC通过离线计算替代传统MPC的在线优化，显著提升了计算效率，在满足转矩约束的同时有效抑制了系统振动与扰动。
解读: 该研究提出的EMPC-DSMC控制策略在提升系统动态响应速度和抑制机械谐振方面具有显著优势。对于阳光电源而言，该技术可应用于风电变流器及储能系统（如PowerTitan系列）的电机/变流器控制算法优化。在风电变流器中，该方法有助于抑制传动链的机械振动，提升系统可靠性；在储能PCS中，通过更精确的转矩...
用于多轴运动系统中实现无传感器操作的高精度轮廓控制的相对耦合EMPC
Relative Coupling EMPC for High-Precision Contouring Control in Multiaxis Motion Systems With Sensorless Operation Enabled by Kalman Filter
Zhanqing Zhou · Junjie Wang · Qiang Geng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文针对3D打印及精密数控机床等高精度运动控制需求，提出了一种新型多轴驱动控制架构。通过引入全通控制器补偿测量延迟，并结合卡尔曼滤波实现无传感器操作，显著提升了系统的轮廓控制精度与动态响应性能。
解读: 该研究提出的高精度轮廓控制与卡尔曼滤波无传感器技术，在阳光电源的业务场景中具有潜在的交叉应用价值。在光伏逆变器及储能变流器（PCS）的功率模块制造与测试环节，高精度运动控制系统是自动化产线的核心；此外，该算法对于提升风电变流器中电机侧的无传感器矢量控制精度具有参考意义。建议研发团队关注其在降低硬件传...
基于改进EMPC并考虑混沌特性的海上双面漂浮光伏系统动态跟踪MPP控制
Dynamic tracking MPP control of offshore bifacial floating photovoltaic systems with improved EMPC accounting for chaotic properties
Minan Tanga · Jinping Lia · Hua Gengb · Tong Yanga 等8人 · Applied Energy · 2025年11月 · Vol.398
摘要 海上漂浮式双面光伏（FBPV）系统的部署受到恶劣海洋环境所带来固有挑战的制约，此类环境会引发系统混沌运动和功率输出波动。为解决这一问题，本文提出一种改进的经济模型预测控制（EMPC）策略，并结合改进正弦算法引导的蜣螂优化（MSADBO）算法，以实现最大功率点（MPP）的精确跟踪。该方法首先建立FBPV系统纵向倾角的动态方程，随后通过分岔图和相图分析验证其混沌特性。在此基础上，构建了考虑辐照度与组件倾角之间关系的动态数学模型，进而建立一个时变非线性模型，用于设计以发电功率和开关损耗为主要性能...
解读: 该海上双面浮式光伏动态MPPT技术对阳光电源SG系列逆变器及海洋光伏应用具有重要价值。改进型EMPC结合MSADBO算法可提升1.5%-2%追踪精度并降低30%功率波动,可直接应用于SG逆变器的MPPT优化算法升级,特别适合海上漂浮电站等复杂工况。该非线性预测控制策略与阳光现有GFM/VSG控制技术...
基于经济模型预测控制的舰船微网频率电压控制与经济优化
Frequency Voltage Control and Economic Optimization of Shipboard Microgrid Based on Economic Model Predictive Control
Panxiao Yong · Yubin Jia · Changyin Sun · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月
随着舰船电力系统对可再生能源依赖性的增加，其出力间歇性易引发微网频率波动。为此，集成混合储能系统（HESS）对提升频率稳定性至关重要。本文提出一种经济模型预测控制（EMPC）策略，兼顾频率电压调节与系统经济性优化目标，实现负载频率与电压的协同控制。通过理论分析证明，该方法的平均性能不低于稳态性能。仿真结果验证了所提EMPC策略的有效性与可靠性。
解读: 该EMPC策略对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。文章提出的频率电压协同控制与经济优化方法，可直接应用于阳光电源构网型GFM控制技术的升级，特别是在微电网和海岛独立供电场景。混合储能系统的功率分配策略可优化ST储能系统中超级电容与锂电池的协同控制，延长电池...
基于ADMM的弹性分布式经济模型预测控制算法用于网络化微电网的频率恢复与经济调度
An ADMM-Based Resilient Distributed Economic MPC Algorithm for Frequency Restoration and Economic Dispatch in Networked Microgrids
Yubin Jia · Panxiao Yong · Chaojie Li · Ke Meng 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对可再生能源波动性导致微电网分层控制难以兼顾经济调度与实时动态性能的问题，本文提出一种基于ADMM的分布式经济模型预测控制（EMPC）策略，实现并行求解、降低通信与计算负担，并通过Lyapunov分析证明系统渐近稳定及稳态经济性优越。
解读: 该ADMM-MPC算法高度契合阳光电源在光储协同微电网场景下的智能控制需求，可直接赋能iSolarCloud平台的多站点协同优化调度，并提升ST系列PCS及PowerTitan系统在离网/并网切换、频率支撑和经济运行中的响应精度与鲁棒性。建议将该算法嵌入新一代光储一体化控制器固件，强化其在工商业微电...
海水抽水系统中的高效能源管理：太阳能混合与储能需求优化
Efficient Energy Management in Seawater Pumping Systems: Solar Hybridization and Storage for Demand Optimization
Franco Cekalovic · Daniel Sbarbaro · Luis Moran · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
本文研究了基于经济模型预测控制（EMPC）的需求侧管理（DSM）策略在优化海水抽水系统运行中的应用，重点关注太阳能与电池储能的整合。该研究同时考虑了实时电价（RTP）和最大需量（MD）两种电价类型。所提出的模型将蓄水池、光伏（PV）能源和电池相结合，以实现负荷转移和管理峰值需求。针对一个并网抽水系统分析了四种情景：利用蓄水池进行负荷转移；利用蓄水池和光伏能源进行负荷转移；利用蓄水池和储能设备进行负荷转移；利用蓄水池、储能设备和光伏能源进行负荷转移。对一个大型矿山供水泵站的模拟结果表明，通过利用蓄...
解读: 该EMPC需求侧管理技术对阳光电源光储一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的动态调度策略可直接应用于ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同控制，通过经济模型预测实现储能系统充放电优化与光伏出力预测性调度。海水抽水场景的负荷时移优化思路可拓展至PowerTitan大型储能系统在工商业用户侧的削...
基于深度学习的长时域模型预测控制：永磁同步电机驱动的高鲁棒性、高性能与计算高效控制
Deep Learning-Based Long-Horizon MPC: Robust, High Performing, and Computationally Efficient Control for PMSM Drives
Mohammad Abu-Ali · Felix Berkel · Maximilian Manderla · Sven Reimann 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种用于永磁同步电机（PMSM）的高效长时域模型预测控制（MPC）方法。文章探讨了电流跟踪增量MPC和转矩跟踪经济MPC两种连续控制集MPC方案，旨在解决模型不确定性下的无静差转矩跟踪问题，并显著降低计算复杂度。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类产品（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制及未来可能的工业驱动应用）具有重要参考价值。长时域MPC能显著提升电机动态响应性能，而深度学习的引入有效解决了传统MPC计算量大的痛点，使其更易于在嵌入式DSP/FPGA平台上落地。建议研发团队关注该算法在风电变流器转矩脉动抑制...