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aVsIs：一种用于电压源逆变器应用中具有六边形约束的模型预测控制的解析解求解器
aVsIs: An Analytical-Solution-Based Solver for Model-Predictive Control With Hexagonal Constraints in Voltage-Source Inverter Applications
Ismaele Diego De Martin · Dario Pasqualotto · Fabio Tinazzi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文提出了一种用于模型预测控制（MPC）的新型解析算法，旨在解决电压源逆变器在六边形约束下的最优解计算问题。该方法适用于电力电子及电机驱动领域，通过解析求解替代传统的二次规划法，有效降低了计算复杂度，提升了三相逆变器控制系统的动态响应性能。
解读: 该算法直接优化了三相逆变器的控制核心，对阳光电源的组串式光伏逆变器及储能变流器（PCS）具有重要价值。通过解析解法替代传统的二次规划，可显著降低控制器的计算负载，在不增加硬件成本的前提下，提升逆变器在复杂电网环境下的瞬态响应速度和控制精度。建议研发团队将其应用于新一代高性能逆变器平台，以优化弱电网下...
同步电机驱动的无调节参数模型预测转矩控制
Tuning-Less Model Predictive Torque Control for Synchronous Motor Drives With Maximum Torque-Per-Ampere Criterion Including Transients
Ismaele Diego De Martin · Fabio Tinazzi · Mauro Zigliotto · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种基于连续控制集模型预测控制的永磁同步电机转矩控制策略，实现了最大转矩电流比（MTPA）运行。该方法通过求解优化问题直接生成电压参考值，无需调整控制权重，简化了工程实现难度，并有效处理了瞬态过程中的转矩控制性能。
解读: 该技术主要应用于电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（尤其是涉及电机驱动的功率模块）及风电变流器业务高度相关。无权重参数调节的MPC算法能显著降低控制系统的调试复杂度，提升动态响应速度。建议研发团队关注该算法在风电变流器侧电机侧控制的应用，以优化低风速下的转矩响应；同时，在充电桩的功率转换模块中...