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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...
带LCL滤波器的构网型逆变器无模型预测控制
Model-Free Predictive Control of Grid-Forming Inverters With LCL Filters
Rasool Heydari · Hector Young · Freddy Flores-Bahamonde · Sadegh Vaez-Zadeh 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
随着分布式能源在孤岛微电网中渗透率的提高，构网型逆变器（GFI）成为连接可再生能源的关键设备。为实现高质量的输出电压调节，GFI通常配备输出滤波器。本文提出了一种无模型预测控制（MPC）策略，旨在优化LCL滤波器下的GFI控制性能，提升系统在微电网环境下的稳定性和动态响应能力。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan系列储能系统及构网型光伏逆变器具有重要参考价值。随着电力系统向高比例可再生能源转型，构网型（Grid-Forming）技术已成为阳光电源提升电网支撑能力的核心竞争力。传统的MPC依赖精确模型，而无模型预测控制（Model-Free MPC）能有效降低参数摄动对系...
具有稳定性保证的通用Buck-Boost变换器模型预测控制
Model Predictive Control With Stability Guarantee for the Versatile Buck–Boost Converter
Sebastián Riffo · Catalina González-Castaño · Alejandro Garcés-Ruiz · Freddy Flores-Bahamonde 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种针对通用Buck-Boost变换器的连续控制集模型预测控制（MPC）策略。与现有文献不同，该方法在单步预测时域内提供了李雅普诺夫意义下的稳定性保证，并证明了其最优性和递归可行性。实验结果验证了该控制策略的高效性。
解读: 该研究提出的具备李雅普诺夫稳定性保证的MPC算法，对阳光电源的储能变流器（PCS）及光伏优化器技术具有重要参考价值。在PowerTitan和PowerStack等储能系统中，DC-DC变换器是实现电池侧与直流母线能量高效转换的核心。引入该稳定性保证的MPC算法，可有效提升变换器在宽电压范围下的动态响...
模型预测控制在电力驱动中的最新进展——第二部分：应用与经典控制方法的基准测试
Latest Advances of Model Predictive Control in Electrical Drives—Part II: Applications and Benchmarking With Classical Control Methods
Jose Rodriguez · Cristian Garcia · Andres Mora · S. Alireza Davari 等23人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
本文综述了模型预测控制（MPC）在高性能驱动系统中的应用，涵盖了感应电机、同步电机、直线电机等多种电机类型。文章通过对基础预测控制概念的改进，展示了MPC在复杂电机控制中的灵活性与高效性，并与传统控制方法进行了基准对比分析。
解读: 模型预测控制（MPC）在高性能电机驱动中的应用对阳光电源的风电变流器及储能系统（如PowerTitan系列中的PCS）具有重要参考价值。MPC相较于传统的PWM控制，具有动态响应快、多目标约束处理能力强等优势，能够显著提升变流器在复杂工况下的控制精度和瞬态性能。建议研发团队关注MPC在风电变流器低电...
电机驱动中模型预测控制的最新进展—第一部分：基本概念与高级策略
Latest Advances of Model Predictive Control in Electrical Drives—Part I: Basic Concepts and Advanced Strategies
Jose Rodriguez · Cristian Garcia · Andres Mora · Freddy Flores-Bahamonde 等21人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文综述了模型预测控制（MPC）在电机驱动领域的最新研究进展。重点探讨了多目标代价函数中的权重因子计算、电流/转矩谐波畸变优化等关键问题，为高性能电力电子控制策略提供了理论基础。
解读: 模型预测控制（MPC）在阳光电源的组串式逆变器及风电变流器中具有极高的应用价值。相比传统PWM控制，MPC能实现更快的动态响应和多目标优化（如损耗与谐波平衡）。建议研发团队将文中提到的权重因子自适应调整策略引入iSolarCloud智能运维平台的底层控制算法中，以提升逆变器在弱电网环境下的并网稳定性...
针对开口绕组同步磁阻电机的并行代价函数无模型预测电流控制
Applying Model-Free Predictive Current Control With Parallel Cost Functions for Open-End Winding Synchronous Reluctance Motor
Mahdi S. Mousavi · Behnam Nikmaram · Abolfazl Nassaji · S. Alireza Davari 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
本文提出了一种针对共直流母线双逆变器供电的开口绕组同步磁阻电机（OW-SynRM）的无模型预测电流控制（MFPCC）策略。该方法利用并行代价函数优化算法，无需电机参数模型即可实现电流控制，具有良好的通用性和动态性能。
解读: 该研究提出的无模型预测控制（MFPCC）算法在电机驱动领域具有前沿性，虽然阳光电源目前核心业务聚焦于光伏逆变器和储能PCS，但该控制架构对提升逆变器在高动态响应场景下的鲁棒性具有参考价值。特别是对于风电变流器或未来可能涉及的高性能电机驱动应用，摆脱对精确电机参数的依赖可降低系统调试难度，提升环境适应...
通过基于卡尔曼滤波的超局部模型补偿感应电机无模型预测控制中的测量误差
Compensating the Measurement Error in Model-Free Predictive Control of Induction Motor via Kalman Filter-Based Ultra-Local Model
S. Alireza Davari · Shirin Azadi · Freddy Flores-Bahamonde · Fengxinag Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
本文针对模型预测控制中预测模型精度与鲁棒性的挑战，提出了一种基于卡尔曼滤波（KF）的超局部模型优化方法。该方法通过卡尔曼滤波作为状态观测器，有效补偿了无模型预测控制（MFPC）中因测量误差导致的精度下降，提升了感应电机控制系统的动态性能与鲁棒性。
解读: 该研究提出的基于卡尔曼滤波的超局部模型预测控制算法，在电机驱动控制领域具有通用性。对于阳光电源而言，该技术可深度优化风电变流器及电动汽车充电桩中的电机控制算法，提升系统在复杂工况下的动态响应速度与抗干扰能力。建议研发团队关注该算法在降低传感器依赖、提升控制精度方面的潜力，并探索其在阳光电源高性能变流...