Zheng Gong · Ping Tuo · Changming Zheng · Xiaojie Wu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

模型预测控制（MPC）因其灵活性和多目标管理能力被广泛应用于模块化多电平变换器（MMC）。然而，MPC在实际应用中受限于数学模型的精确性，在电网或参数波动时性能下降。本文提出一种基于人工神经网络（ANN）的MPC实现方法，旨在提升MMC整流器在复杂电网环境下的适应能力。

解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向高压、大功率方向发展，MMC拓扑的应用日益广泛。传统的MPC依赖精确数学模型，在弱电网环境下鲁棒性不足，而引入ANN技术可以有效提升系统在电网波动下的动态响应与稳定性。建议研发团队关注基于...