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基于自适应开关状态的并网三电平ANPC逆变器计算高效模型预测控制
Computationally Efficient Model Predictive Control Based on Adaptive Switching States for Grid-Connected Three-Level ANPC Inverters
Euntaek Nam · Suyong Chae · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）是多电平逆变器的高效控制方案，但其迭代计算量大。本文提出了一种基于自适应开关状态的计算高效模型预测控制（CE-MPC）策略，旨在降低三电平有源中点钳位（ANPC）逆变器在并网应用中的计算负担，提升控制实时性。
解读: 该技术直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及集中式光伏逆变器。三电平ANPC拓扑在阳光电源大功率光伏逆变器中应用广泛，而FCS-MPC算法虽性能优越，但计算开销一直是限制其在高性能DSP上大规模部署的瓶颈。本文提出的CE-MPC策略通过优化开关状态选择，显著降低了计算复杂度，有助于提升逆变器在复...
面向三相三电平NPC逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制
Data-Driven Quantitative Multiobjective Finite-Control-Set Model Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverters
Xu Zhang · Zhixun Ma · Haichuan Niu · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
本文提出了一种针对三相三电平中点钳位（NPC）逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法。该方法旨在精确控制开关频率和中点电压，通过将开关权重因子和中点电压权重因子作为输入，实现了对系统性能的定量优化。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心产品线，特别是大型地面光伏电站及工商业场景中广泛使用的三电平NPC组串式和集中式逆变器。通过数据驱动的定量多目标FCS-MPC算法，可以有效解决传统MPC中权重因子难以整定、开关频率波动大及中点电位不平衡的痛点。建议研发团队将其应用于新一代高功率密度逆变器的控制固件开发...
电力变换器的FCS-MPC：一种数据驱动的无模型强化学习解决方案
FCS-MPC of Power Converters: A Data-Driven Model-Free Reinforcement Learning Solution
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）奠定了理论基础，利用数据驱动的无模型强化学习方法，结合比例积分型数据驱动动态内部模型预测控制与强化学习策略，实现了电力变换器的高效控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS及风电变流器）具有重大应用价值。传统的FCS-MPC高度依赖系统精确模型，而该无模型强化学习方案能显著降低建模难度，提升复杂工况下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于PowerTitan等大功率储能系统及组串式逆变器中，以优化在弱电网环境...
基于故障诱导状态方程建模的三电平T型变换器容错模型预测控制
Fault-Tolerant Model Predictive Control for Three-Level T-Type Converters Based on Fault-Induced State Equation Modeling
Tianxu Cao · Dehao Kong · Chaohui Zhang · Bo Long 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73
本文提出一种面向三电平T型变换器的容错模型预测控制方法，构建统一的故障诱导状态空间模型，融合电网侧电流与中点电压成本函数，并采用双环结构提升故障下系统可靠性与电能质量。
解读: 该研究直接支撑阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan液冷储能系统的高可靠性运行需求。三电平T型拓扑广泛应用于其1500V高压PCS产品，而开路故障容错能力对电站级储能系统长期免维护运行至关重要。建议将该MPC容错算法集成至iSolarCloud智能运维平台的实时控制层，优先在Po...
启发式切换状态域缩减有限控制集模型预测控制在多电平电流源逆变器中的应用
Heuristic Switching State Domain Reduction Finite Control Set Model Predictive Control for Multi-Level Current Source Inverter
Muyu Chen · Amer M. Y. M. Ghias · Chenggang Cui · Zhige Yuan 等6人 · IET Power Electronics · 2025年9月 · Vol.18
本文提出一种用于多电平电流源逆变器的有限控制集模型预测控制启发式域缩减策略，旨在解决计算复杂度问题并提升控制性能。该方法利用逆变器的结构与电气特性，将计算复杂度从指数级降低至二次阶，显著减轻控制器负担，支持更高采样频率与实时实现。仿真及硬件在环实验结果表明，所提方法在保持与传统FCS-MPC相当性能的同时，有效提升系统可扩展性，为更复杂的控制方案提供实现基础。
解读: 该启发式域缩减FCS-MPC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。通过将计算复杂度从指数级降至二次阶，可显著提升多电平拓扑（如三电平NPC/T-type）的控制实时性，支持更高采样频率下的精准功率调节。该方法特别适用于电流源型储能变流器的构网型GFM控制...
基于优化脉冲模式的多步有限控制集模型预测控制及其实时验证
Optimized-Pulse-Pattern Multistep Finite-Control-Set MPC With Real-Time Validation
Cristóbal González · Alejandro Angulo · Fernando Mancilla-David · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文针对多步有限控制集模型预测控制（MFCS-MPC）在中压大功率并网变流器中应用受限的问题，提出了一种优化脉冲模式（OPP）与MFCS-MPC结合的方法。该方法解决了传统MFCS-MPC在稳态下产生非周期性电压、谐波频谱不可预测及开关频率可变的问题，提升了系统的电能质量与控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的中压大功率集中式逆变器及PowerTitan系列储能变流器具有重要参考价值。传统MPC在大功率应用中常受限于开关频率波动及谐波控制难题，该研究通过引入优化脉冲模式，能有效改善大功率并网系统的谐波性能，降低滤波器设计难度。建议研发团队在集中式逆变器及大型储能PCS的控制算法中引入该多...
三相三电平NPC逆变器的增强精度有限控制集模型预测控制
Enhanced Accuracy Finite-Control-Set Model-Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverter
Xu Zhang · Zhixun Ma · Xinbo Cai · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
本文提出了一种增强精度的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法。传统FCS-MPC虽易于实现多目标优化，但存在开关位置固定及切换点受限的缺陷。本文通过改进算法，提升了三相三电平NPC逆变器的控制精度与动态性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。三电平NPC拓扑是阳光电源组串式逆变器（如SG系列）和大型储能变流器（如PowerTitan系列）的主流技术路线。FCS-MPC算法在处理多目标优化（如损耗与谐波平衡）方面优势明显，但计算量大。本文提出的增强精度算法有助于进一步提升逆变器在弱电网下的并网性能，...
高精度有限控制集模型预测控制在三相三电平NPC逆变器中的应用
Enhanced Accuracy Finite-Control-Set Model-Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverter
Xu Zhang · Zhixun Ma · Xinbo Cai · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
本文提出了一种提高精度的有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）方法。传统 FCS - MPC 的主要优点是通过统一的代价函数易于实现多目标优化。然而，这种方法存在明显的缺点：开关动作只能在固定位置发生，且可能的开关位置完全由初始开关位置决定。这一方案降低了控制精度。本文提出了一种能够灵活改变开关状态切换位置的 FCS - MPC 方法。该方法不仅提高了逆变器的开关精度，还保留了每个控制周期开关动作不超过一次的特点，因而具备 FCS - MPC 的所有优点。实验验证了所提方法的可行性和优越性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的增强精度有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）技术对我司三电平NPC逆变器产品线具有重要应用价值。作为光伏逆变器和储能变流器的核心控制算法，该技术直接关系到产品的电能质量、效率和可靠性。 传统FCS-MPC虽然能通过统一代价函数实现多目标优化，但其开关动作只...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。
解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...
计算高效的长时域预测控制在电力变换器中的应用：一种强化学习方法
Computationally Efficient Long-Horizon Predictive Control for Power Converter: A Reinforcement Learning Approach
Yihao Wan · Yang Zhang · Qianwen Xu · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年4月
长预测时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在闭环稳定性、谐波失真和开关频率方面表现出卓越的性能。然而，对于传统的穷举法，实际实施时的计算负担会随着预测时域的增加呈指数级增长。传统方法包括将其重新表述为整数最小二乘（ILS）问题，以及采用基于人工神经网络（ANN）的有监督模仿学习技术，以减轻长预测时域带来的计算负担问题。在本文中，通过将强化学习（RL）框架与长预测时域相结合，开发了一种新型自主控制器用于变流器控制。通过这种方式，RL智能体通过与变流器系统进行交互，自主学习最优开关策略。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于强化学习的长预测时域模型预测控制技术具有重要的战略价值。该技术针对功率变换器控制中的核心痛点——长预测时域带来的计算复杂度问题，提出了创新性解决方案，这与我们在光伏逆变器和储能变流器产品中追求高性能控制的需求高度契合。 技术价值方面，长预测时域控制能够显著改善闭环...
并联双逆变器馈电PMSM驱动系统直流母线电容电流最小化的改进模型预测控制
Improved MPC for Parallel Dual-Inverter PMSM Drives
Xuesong Wu · Cheng Xue · Bowei Li · Yunwei Li · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
并联双逆变器馈电驱动系统中降低直流母线电容均方根(RMS)电流极具挑战性,因直流母线电流受环流和工作点严重影响。提出改进的有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)方案,在估计直流母线纹波电流时在线考虑环流和功率分配,确保广泛工作条件下性能一致。在扩展预测时域内评估直流母线性能,更准确表示直流母线纹波电流围绕平均值的波动。引入多速率混合结构缓解大量开关状态的计算需求,在灵活子集内预测直流母线电流保持计算负担适度。相比先进方法直流母线RMS电流降低13.5%至41.3%。
解读: 该改进MPC直流母线电流优化技术对阳光电源并联驱动系统有重要应用价值。该方案可应用于新能源汽车双电机驱动系统的母线电容优化,延长电容寿命并提高系统可靠性。13.5%-41.3%的RMS电流降低对ST储能系统并联模块的电容设计优化有参考意义。多速率混合结构对阳光电源高性能电机控制器的实时MPC实现有借...
三相NPC功率变换器的扩展周期控制FCS-MPC方法
Extended Period Control Approach FCS-MPC for Three Phase NPC Power Converters
Matias Aguirre M. · Sergio Vazquez · Alan H. Wilson-Veas · Samir Kouro 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在固定采样周期内选择电压矢量，无需调制器，但会导致开关频率可变。本文提出的周期控制方法（PCA-FCS-MPC）针对三相NPC变换器，在无需调制器的情况下有效控制了开关频率，解决了传统FCS-MPC开关频率不稳定的问题。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。阳光电源的集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）广泛采用NPC（中点钳位）三电平拓扑。传统FCS-MPC虽动态响应快，但开关频率抖动带来的电磁干扰和损耗分布不均是工程痛点。该PCA-FCS-MPC方法能有效平抑开关频率，提升系统电...
使用模型预测控制的模块化可重构车外充电器及固有平滑模式转换能力
Modular and Reconfigurable Offboard Battery Charger using Model Predictive Control
Harish Karneddi · Deepak Ronanki · Jose Rodriguez · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年3月
提出模块化可重构车外充电器,在宽输出电压范围内为现有和下一代电动汽车(EV)充电提供增强性能。充电器利用功率电子构建块(PEBB),根据电池电压配置为星形或三角形连接以优化不同输出电压范围性能。每个PEBB包含无桥宽电压范围前端变换器(FEC)和隔离DC-DC变换器。通过有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)实现的分布式控制架构促进固有平滑模式转换并保持模块间一致性能。通过MATLAB/Simulink中150kW模型综合仿真、3.3kW PEBB实验室样机实验研究和150kW充电器实时研究验...
解读: 该模块化可重构充电器技术对阳光电源电动汽车充电桩产品有重要创新价值。PEBB模块化设计可应用于大功率直流充电桩,实现宽电压范围适应并降低成本。FCS-MPC分布式控制策略对阳光电源充电桩的模式平滑转换和多模块协调有借鉴意义。120-900V宽电压范围对阳光电源充电桩产品兼容各类电动汽车有实用价值,可...
基于长时域FCS-MPC训练的一维卷积神经网络用于FPGA平台电力电子变换器控制——以Si/SiC混合变换器为例
Long-Horizon FCS-MPC Trained 1-D Convolution Neural Networks for FPGA-Based Power-Electronic Converter Control With a Si/SiC Hybrid Converter Case Study
Ning Li · Hao Yu · Stephen Finney · Paul D. Judge · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
传统的电力电子长时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在实时实现方面存在两个主要问题：1）计算负担和延迟；2）对现场可编程门阵列（FPGA）等实时平台的硬件资源要求较高。为解决这些问题，研究人员提出利用模型预测控制结果作为离线训练数据来训练人工神经网络（ANN），并将其应用于实时控制器中，以替代原有的模型预测控制模型。通过这种方式，人工神经网络减轻了在线计算负担和对硬件资源的需求。本文提出了一种基于FPGA的用于长时域FCS - MPC的一维卷积神经网络（CNN）。为进一步简化网络模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于FPGA的一维卷积神经网络（CNN）控制技术对我们的核心产品线具有重要战略价值。该技术通过机器学习方法解决了长时域有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在功率电子变换器中的实时实现难题，这与我们在光伏逆变器、储能变流器等产品中面临的控制性能优化需求高度契合。 技...
基于子空间预测器的预测电压控制方法
Subspace Predictor-Based Predictive Voltage Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）因性能优异、实现简单和动态响应快，在电力变换器中备受关注。然而，传统FCS-MPC对模型参数依赖性强。为此，本文提出一种基于有限集子空间预测器的电压控制策略，旨在提升系统鲁棒性的同时保留FCS-MPC的优点。该方法在各运行点采用子空间预测器替代物理模型，仅利用历史输入输出数据直接根据参考输出轨迹获取最优控制量，无需知晓系统结构与负载参数，有效避免了参数变化导致的性能下降。三电平中点钳位逆变器实验验证了所提方法的有效性。
解读: 该基于子空间预测器的预测电压控制技术对阳光电源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。传统MPC对参数依赖性强，在储能系统电池老化、光伏逆变器负载波动等工况下性能易劣化。该方法仅依赖历史数据即可实现最优控制，无需精确模型参数，可显著提升PowerTitan大型储能系统在全生命周期的控...
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...
一种基于FCS-MPC的无阈值牵引逆变器开路故障诊断方法
An FCS-MPC-Based Threshold-Free Diagnosis Method for Open-Circuit Faults in Traction Inverters
Hongwei Tao · Yunquan Song · Zhen Huang · Yunjun Yu · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
针对牵引系统中两电平逆变器常见的开路故障，提出一种基于有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）的无阈值故障诊断方法。通过分析正常与故障工况下的代价函数估计值生成残差序列，遍历该序列获取最小残差以定位故障，并引入残差变化率进行故障结果的二次确认。该方法无需设定阈值，也无需额外硬件。实验结果表明，该方法在参数失配情况下具有较强鲁棒性，可在八分之一个电周期内准确诊断开路故障，验证了其有效性和可行性。
解读: 该无阈值开路故障诊断技术对阳光电源储能变流器和新能源汽车产品线具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan系统，该方法可在八分之一电周期内快速诊断IGBT开路故障，无需额外传感器即可提升系统可靠性，降低硬件成本。对于车载OBC和电机驱动产品，基于FCS-MPC的诊断方法与现有控制策...
数据驱动与事件驱动相结合的电力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 · 2025年1月
本文提出了一种结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制策略，旨在解决电力变换器中有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）面临的模型参数不确定性及开关损耗过高的问题。该方法通过在线学习优化控制性能，有效提升了变换器在复杂工况下的鲁棒性与效率。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心产品（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）中广泛使用的模型预测控制（MPC）技术。通过引入数据驱动与事件驱动机制，可显著提升逆变器在电网参数波动下的动态响应能力，并降低开关频率以减少损耗，从而提升产品能效。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的边缘计...
一种用于微电网的主从模型预测控制方法
A Master-Slave Model Predictive Control Approach for Microgrids
Fernanda Carnielutti · Mokhtar Aly · Margarita Norambuena · Jiefeng Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种用于微电网的主从有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）策略。研究构建了一个包含主控NPC逆变器（连接储能系统）和两个从控NPC逆变器（连接光伏阵列）的微电网系统，并配备了LC/LCL滤波器及负载，旨在优化微电网在不同运行模式下的控制性能。
解读: 该研究采用的主从FCS-MPC控制策略与阳光电源的PowerTitan储能系统及组串式光伏逆变器业务高度契合。在微电网应用场景中，通过主从控制协调储能PCS与光伏逆变器，能显著提升系统动态响应速度和电能质量。建议研发团队关注该算法在多机并联运行下的计算负担优化，并将其应用于iSolarCloud智能...
基于稳定性的强化学习控制在电力电子变换器中的应用：一种李雅普诺夫方法
Stability-Guided Reinforcement Learning Control for Power Converters: A Lyapunov Approach
Yihao Wan · Qianwen Xu · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
强化学习（RL）因其处理非线性和自学习能力而在电力电子领域受到关注。合理配置下，RL智能体可通过与变换器系统交互自主学习最优控制策略。类似于传统的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC），RL可学习最优开关策略并实现良好控制性能。然而，RL控制器改变闭环动态特性，给系统稳定性保障与评估带来挑战。为此，本文提出构造李雅普诺夫函数以引导智能体在提升控制性能的同时确保闭环稳定性，并通过推导电压控制误差收敛的紧致集量化系统的实用稳定域。最后，在实验平台上验证了所提方法的有效性，仿真与实验结果均表明该方法...
解读: 该李雅普诺夫引导的强化学习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。相比传统FCS-MPC，该方法通过李雅普诺夫函数保障闭环稳定性，同时利用RL自学习能力优化开关策略，可显著提升储能变流器在复杂工况下的动态响应和鲁棒性。技术可直接应用于构网型GFM控制器...
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