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一种低计算负担的准Z源逆变器多矢量模型预测功率控制方法
Multivector Model Predictive Power Control With Low Computational Burden for Grid-Tied Quasi-Z-Source Inverter Without Weighting Factors
Xinwei Duan · Longyun Kang · Hailan Zhou · Qinghua Liu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种针对并网准Z源逆变器（qZSI）的多矢量模型预测功率控制（MV-MPPC）策略。该方法旨在克服传统模型预测控制的缺陷，通过优化算法结构，在无需权重因子的前提下显著降低了计算负担，同时提升了系统的动态响应性能和稳态控制精度。
解读: 准Z源逆变器（qZSI）具有单级升降压能力，在光伏逆变器和储能变流器（PCS）领域具有潜在应用价值。该研究提出的低计算负担多矢量模型预测控制（MV-MPPC）技术，能够有效解决传统MPC计算量大、权重因子难以整定等工程痛点。对于阳光电源的组串式逆变器及PowerStack储能系统，该算法有助于在不增...
基于自适应积分滑模方法的永磁同步电机鲁棒连续模型预测速度与电流控制
Robust Continuous Model Predictive Speed and Current Control for PMSM With Adaptive Integral Sliding-Mode Approach
作者未知 · IEEE Transactions on Power Electronics · 日期未知
本文针对永磁同步电机（PMSM）驱动系统，提出了一种结合自适应积分滑模方法的鲁棒连续模型预测控制策略。该方法旨在解决传统模型预测控制在参数扰动和外部干扰下的鲁棒性问题，通过积分滑模观测器提升控制精度与系统动态响应性能，为高性能电机驱动控制提供了新的技术路径。
解读: 该研究涉及的PMSM高性能控制算法对阳光电源的电机驱动类业务具有参考价值。在风电变流器领域，发电机侧变流器通常采用PMSM控制策略，该算法中提出的鲁棒性优化与滑模控制技术可提升风机在复杂工况下的转矩响应与稳定性。此外，该技术也可延伸应用于阳光电源的储能系统辅助设备（如液冷循环泵电机驱动）或电动汽车充...
永磁同步电机的新型代价函数鲁棒预测电流控制
Robust Predictive Current Control of Permanent-Magnet Synchronous Motors With Newly Designed Cost Function
Xicai Liu · Libing Zhou · Jin Wang · Xiaonan Gao 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
本文针对模型预测控制（MPC）中因参数失配和模型不确定性导致的稳态误差问题，提出了一种改进的有限控制集模型预测电流控制策略。通过设计新型代价函数，有效提升了系统的鲁棒性，改善了控制性能。
解读: 该研究提出的鲁棒预测电流控制策略对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器中的发电机侧控制、电动汽车充电桩内部的功率模块风扇控制或未来潜在的电机驱动应用）具有参考价值。虽然阳光电源核心业务侧重于光伏逆变器和储能PCS的并网控制，但MPC算法在提升功率变换器动态响应和抗扰动能力方面具有通用性。建议研发团...
直接感应电能传输系统前端模型预测控制的对比研究
Comparative Studies of Front-End Model Predictive Control for Direct Inductive Power Transfer Systems
Huiwen Xiao · Yun Yang · Kaiyuan Wang · Jiayang Wu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文针对直接感应电能传输（IPT）系统，提出了两种发射端模型预测控制策略：基于模型预测的移相控制（MPPC）和频率控制（MPFC）。实验验证表明，与传统的比例积分（PI）控制相比，这两种MPC策略在动态响应性能上具有显著优势，且无需昂贵的传感器。
解读: 该研究提出的模型预测控制（MPC）策略在提升变换器动态响应方面具有显著优势。对于阳光电源而言，该技术可探索应用于电动汽车充电桩的无线充电模块，或优化储能变流器（PCS）在复杂工况下的功率调节性能。虽然目前IPT技术在光伏和储能领域应用较少，但MPC算法在提升系统控制精度和响应速度方面的潜力，可借鉴并...
一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制方法
An Online Neural Network Approximator-Based Model-Free Predictive Control Approach for Power Converters
Pengbo Zhao · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制（MFPC）方法，旨在解决传统基于超局部模型的MFPC对电感、电容等参数的依赖问题。该方法通过在线学习机制增强了功率变换器控制系统的鲁棒性，无需精确的系统模型参数即可实现高性能控制，为电力电子变换器的控制策略优化提供了新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。目前阳光电源产品在复杂电网环境下（如弱电网）对参数鲁棒性要求极高，传统的基于模型的MPC受参数漂移影响较大。引入在线神经网络逼近的无模型控制，可有效提升逆变器在电网阻抗波动时的动态...
一种无需任何PID调节器的可再生能源交流微电网模型预测控制策略
A Model Predictive Control for Renewable Energy Based AC Microgrids Without Any PID Regulators
Yinghao Shan · Jiefeng Hu · Zilin Li · Josep M. Guerrero · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年11月
本文提出了一种无需PID调节器的创新模型预测控制策略，适用于可再生能源微电网。该方法结合了模型预测功率控制（MPPC）和模型预测电压控制（MPVC），通过控制电池储能系统的双向Buck-Boost变换器，有效提升了微电网的控制性能与动态响应能力。
解读: 该研究提出的无PID模型预测控制策略对阳光电源的储能业务具有极高价值。在PowerTitan和PowerStack等储能系统（PCS）中，传统的PID控制在复杂电网环境下参数整定困难。采用该MPC策略可显著提升PCS在微电网运行模式下的动态响应速度和抗干扰能力，减少对复杂补偿器设计的依赖。建议研发团...
一种改进型永磁同步电机全速域自适应线性预测控制模型
Adaptive Linear Predictive Model of an Improved Predictive Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Over Different Speed Regions
Moustafa Magdi Ismail · Wei Xu · Jian Ge · Yirong Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
模型预测控制（MPC）在非线性系统控制中优于传统的级联磁场定向控制（FOC）。本文提出了一种改进的MPC策略，通过在每个时间步更新内部线性预测模型，以精确表征非线性对象，从而提升电机在不同转速区域的控制性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的高性能控制，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有技术相关性。风电变流器中发电机侧的转矩与转速控制，以及充电桩内部的功率转换模块，均可借鉴此自适应MPC算法来提升系统的动态响应速度和稳态精度。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的计算开销，评估其在现有D...
一种用于永磁同步电机的切换式超局部无模型预测控制器
A Switched Ultra-Local Model-Free Predictive Controller for PMSMs
Zhenxiao Yin · Xueyan Wang · Xiangdong Su · Yang Shen 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
现有的无模型预测控制（MFPC）方法多依赖于成熟的控制器公式及附加观测器，缺乏对MFPC机制本身的改进。本文从超局部模型的原始公式出发，重新设计了一种无模型预测控制方法，通过切换机制提升了控制性能，解决了传统MFPC在电机控制中的局限性。
解读: 该研究提出的切换式超局部无模型预测控制算法，在电机驱动控制领域具有显著的先进性。对于阳光电源而言，该技术可深度赋能风电变流器及电动汽车充电桩业务。在风电变流器中，该算法能提升发电机侧变流器对复杂工况的动态响应能力；在充电桩领域，可优化电机驱动系统的鲁棒性与控制精度。建议研发团队关注该算法在非线性负载...
三相AC/DC变换器的模型预测滑模控制
Model-Predictive Sliding-Mode Control for Three-Phase AC/DC Converters
Tingting He · Dylan Dah-Chuan Lu · Li Li · Jianwei Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年10月
本文提出了一种用于三相AC/DC变换器的模型预测滑模控制（MPSMC）方案，旨在提升系统的稳定性和动态性能。针对传统模型预测控制（MPPIC）中PI控制器导致的超调问题，该方案通过引入滑模控制策略，有效优化了有功功率参考值的生成，显著改善了变换器的瞬态响应与控制精度。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有高度参考价值。在组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）以及风电变流器中，AC/DC侧的动态响应与稳定性是提升产品竞争力的关键。模型预测滑模控制（MPSMC）能够有效解决传统PI控制在复杂电网环境下（如弱电网）的超调与稳定性问题，提升并网电流质量。建议研发团队在P...
基于定子电流数学模型自调节技术的永磁同步电机高性能模型预测控制
High Performance Model Predictive Control for PMSM by Using Stator Current Mathematical Model Self-Regulation Technique
Fengxiang Wang · Kunkun Zuo · Peng Tao · José Rodríguez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
针对模型预测控制（PCC）中定子电流数学模型精度对控制性能的影响，本文提出了一种定子电流数学模型自调节技术。该方法旨在提升电流跟踪精度，增强系统在不同运行条件下的鲁棒性，从而实现更优的动态响应与控制性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的控制优化，与阳光电源的风电变流器及储能系统中的电机驱动控制逻辑高度相关。在风电变流器中，优化电机侧的电流预测控制能显著提升风机在复杂工况下的转矩响应速度与平稳性；在储能系统或电动汽车充电桩的功率模块控制中，该自调节算法有助于降低电流谐波，提升系统整体效率与动态...
用于感应电机驱动系统的增强型多步有限控制集模型预测控制
Augmented Multistep Finite-Control-Set Model Predictive Control for Induction Motor-Drive System
Xinyue Li · Wei Tian · Qifan Yang · Petros Karamanakos 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
本文提出了一种基于有限控制集原理的观测器增强型多步模型预测控制策略，旨在提升控制回路在面对外部扰动、参数失配及模型不确定性时的鲁棒性。文中首先分析了参数失配对多步有限控制集模型预测控制的影响，并提出了相应的补偿方案。
解读: 该研究提出的增强型多步模型预测控制（MPC）策略，核心在于提升系统的鲁棒性和抗扰动能力。虽然该文针对感应电机驱动，但其核心控制算法逻辑可迁移至阳光电源的组串式光伏逆变器及储能变流器（PCS）中。在弱电网环境下，逆变器面临模型参数漂移和电网扰动挑战，引入观测器增强的MPC策略有助于提升并网电流质量和系...
基于自适应超局部模型的永磁同步电机FPGA滑模预测调速系统
FPGA-Based Sliding-Mode Predictive Control for PMSM Speed Regulation System Using an Adaptive Ultralocal Model
Long He · Fengxiang Wang · Dongliang Ke · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
本文提出了一种基于自适应超局部模型连续控制集滑模预测调速策略（UL-MPSC），旨在提升传统模型预测控制（CCSMPSC）的性能。该方法通过超局部模型将转子扰动等效为集总扰动，并结合滑模控制增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。
解读: 该技术主要应用于高性能电机控制领域，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务高度相关。风电变流器对转矩响应和抗扰动能力要求极高，引入自适应超局部模型预测控制可显著提升变流器在复杂电网环境下的稳定性和动态性能。此外，该算法在FPGA上的高效实现方案，有助于优化充电桩功率模块的控制精度。建议研发团队关...
基于模型辅助扩张状态观测器补偿的永磁同步电机模型预测电流控制
Model Predictive Current Control With Model-Aid Extended State Observer Compensation for PMSM Drive
Huanli Liu · Weiyang Lin · Zhitai Liu · Concettina Buccella 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
模型预测电流控制（MPCC）在电机驱动领域具有快速动态响应优势，但易受参数失配（如温度变化导致的参数漂移）影响。本文提出了一种精确的模型辅助扩张状态观测器（ESO）补偿策略，通过实时观测扰动并补偿模型误差，显著提升了控制鲁棒性与稳态性能。
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（电机驱动模块）、风电变流器以及储能系统中的辅助电机控制密切相关。在风电变流器和电动汽车驱动中，电机参数随温度变化的鲁棒性是提升系统效率的关键。建议研发团队将该模型辅助ESO补偿算法集成至iSolarCloud智能运维平台下的电机控制固件中，以...
永磁同步电机系统的连续控制集无模型预测基波电流控制
Continuous-Control-Set Model-Free Predictive Fundamental Current Control for PMSM System
Fengxiang Wang · Yao Wei · Hector Young · Dongliang Ke 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
尽管无模型预测控制增强了系统的鲁棒性，但其数据驱动模型的精度易受控制策略产生的谐波影响。为降低这些谐波的影响，本文提出了一种连续控制集无模型预测基波电流控制（MF-PFCC）策略，有效提升了永磁同步电机系统的控制精度与性能。
解读: 该研究提出的无模型预测控制（MF-PFCC）策略在电机驱动控制领域具有重要参考价值。对于阳光电源而言，该算法可优化风电变流器及储能系统PCS中电机侧的电流控制性能，通过抑制控制谐波提升系统运行效率与稳定性。建议研发团队关注其在减少对电机参数依赖方面的优势，探索将其应用于风电变流器或工业驱动产品的控制...
基于二次回归模型的交流驱动间接模型预测控制
Quadratic Regression Model-Based Indirect Model Predictive Control of AC Drives
Kristof Bandy · Peter Stumpf · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种结合有限集与连续集模型预测控制优势的新型交流驱动控制方法。通过引入二次回归模型，该方法优化了变流器驱动系统的多参数控制，在处理非线性系统时表现出更高的可靠性与控制精度，有效提升了变流器的动态响应性能。
解读: 该研究提出的模型预测控制（MPC）优化算法对阳光电源的电力电子变换技术具有重要参考价值。在风电变流器及光伏逆变器产品线中，更先进的MPC算法能显著提升电机驱动与并网电流的动态响应速度，降低谐波含量。建议研发团队评估该二次回归模型在ST系列储能变流器（PCS）中的应用潜力，通过提升控制器的计算效率与非...
基于简化重复控制的电机驱动鲁棒模型预测控制
Robust Model Predictive Control With Simplified Repetitive Control for Electrical Machine Drives
Ying Liu · Shanmei Cheng · Bowen Ning · Yesong Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
针对传统模型预测控制（MPC）依赖系统模型精度、易受参数失配及电流畸变影响的问题，本文提出了一种结合简化重复控制（SRC）的补偿方案。通过SRC对MPC的预测结果进行校正，有效提升了电机驱动系统的鲁棒性与控制性能。
解读: 该研究提出的MPC与重复控制结合方案，对阳光电源的组串式逆变器及储能变流器（PCS）具有重要参考价值。在光伏逆变器并网过程中，电网谐波及参数波动常导致电流质量下降，引入简化重复控制（SRC）可显著提升系统在弱电网环境下的电流跟踪精度与谐波抑制能力。建议研发团队在PowerTitan等储能变流器产品中...
永磁同步电机驱动的两级串联模型预测转矩控制
Two-Stage Series Model Predictive Torque Control for PMSM Drives
Xiaoguang Zhang · Kang Yan · Ming Cheng · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
本文提出了一种用于永磁同步电机驱动的两级串联模型预测转矩控制方法。该方法基于瞬时功率理论，将转矩与磁链控制转化为有功转矩与无功转矩的双转矩控制，从而消除了传统模型预测转矩控制中权重因子的调节难题。
解读: 该算法主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏逆变器和储能PCS，但该技术在电机控制领域的优化思路（如消除权重因子、基于瞬时功率理论的解耦控制）对阳光电源的电动汽车充电桩电机驱动模块、风电变流器以及储能系统中的辅助电机控制具有参考价值。建议研发团队关注其在降低计算复杂度、提升动态响应方...
基于自适应谐振控制器的无模型预测控制用于PMSM谐波抑制
Model-Free Predictive Control for Harmonic Suppression of PMSMs Based on Adaptive Resonant Controller
Teng Li · Xiaodong Sun · Zonghao Su · Xuhao Zha 等8人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年3月 · Vol.40
针对永磁同步电机在模型预测控制中面临的周期性与非周期性扰动，提出一种基于超局部模型的无模型预测电流控制，并结合高阶快速终端滑模观测器估计未知动态，设计自适应谐振控制器抑制死区效应引起的谐波。
解读: 该文提出的无模型MPC+自适应谐振控制策略可提升逆变器电流环动态精度与谐波抑制能力，对阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及组串式光伏逆变器的低载波比工况下THD优化具有直接参考价值。建议在新一代PCS固件中集成类似ARC模块，增强弱电网/非线性负载下的电能质量鲁棒性，并适配iSol...
基于贝叶斯推理的永磁同步电机驱动自适应模型预测电流控制
Adaptive Model Predictive Current Control for PMSM Drives Based on Bayesian Inference
Xiaoguang Zhang · Xiang Yu · Guofu Zhang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
本文针对传统有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）中参数鲁棒性不足的问题，提出了一种基于贝叶斯推理的自适应模型预测电流控制（BI-AMPCC）方法。该方法利用人工智能算法提升控制系统的灵活性与鲁棒性，有效解决了电机驱动系统在参数变化下的性能衰减问题。
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（电机驱动相关模块）及风电变流器业务具有技术同源性。模型预测控制（MPC）在阳光电源的组串式逆变器和储能变流器（PCS）中已广泛应用，但参数鲁棒性一直是提升系统动态响应的关键痛点。引入贝叶斯推理等AI算法进行参数自适应优化，有助于提升阳光电源逆...
基于李雅普诺夫预测模型的机器人柔性关节电机模型预测控制
Model Predictive Control of Robot Flexible Joint Motor Based on Lyapunov Prediction Model
Zebin Yang · Tianyang Shen · Xiaodong Sun · Hao Xu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对柔性关节永磁同步电机（FJ-PMSM）在候选电压矢量策略下的参数敏感性问题，提出了一种基于李雅普诺夫函数预测模型的自适应控制方法。该方法利用有限控制集模型预测控制（FCS-MPC），将连续输入控制律转化为相关约束，有效提升了系统的鲁棒性与控制精度。
解读: 该文献提出的基于李雅普诺夫函数的自适应模型预测控制（MPC）算法，旨在解决电机参数变化带来的鲁棒性问题。虽然其应用背景为机器人柔性关节，但其核心控制逻辑可迁移至阳光电源的电机驱动类产品中。对于风电变流器及储能系统中的PCS（如PowerTitan系列），电机参数的实时辨识与鲁棒控制是提升系统动态响应...
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