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电力电子系统的可微预测控制
Differentiable Predictive Control for Power Electronic Systems
Yuan Li · Shuai Zhao · Mateja Novak · Yongjie Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
本文首次在电力电子系统中引入可微预测控制（DPC）。通过将预测控制代价函数直接嵌入可微神经网络策略，该方法无需标注控制数据及在线优化求解器。控制策略仅通过系统轨迹进行训练，并可直接部署。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有显著的赋能潜力。在组串式及集中式光伏逆变器中，DPC可替代传统的模型预测控制（MPC），在降低计算资源需求的同时提升动态响应速度，特别是在弱电网环境下，能显著增强并网稳定性。对于PowerTitan等储能变流器（PCS），该算法可优化充放电控制策略，提升系统效率。此外...
多电平逆变器的模型预测控制：挑战、最新进展与趋势
Model-Predictive Control of Multilevel Inverters: Challenges, Recent Advances, and Trends
Ibrahim Harbi · Jose Rodriguez · Eyke Liegmann · Hamza Makhamreh 等14人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
模型预测控制（MPC）在电力电子领域，特别是多电平逆变器（MLI）的多目标控制中展现出巨大潜力。过去二十年，研究重点在于优化MPC性能，解决计算负载、建模精度、代价函数设计及权重因子选择等技术挑战。
解读: MPC技术对阳光电源的核心产品线具有深远影响。在大型集中式逆变器及PowerTitan等储能变流器（PCS）中，多电平拓扑被广泛应用以提升效率和电能质量。MPC能够有效处理多目标约束（如开关频率优化、中点电位平衡及谐波抑制），是提升系统动态响应的关键。建议研发团队关注MPC的计算复杂度优化算法，以适...
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...