Jun-Soo Kim · Young-Jin Kim · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年3月

本文提出一种基于数据驱动的模型预测控制（MPC）策略，用于电压源换流器（VSC）构成的多端高压直流（MTDC）系统中的最优直流电压调节。该方法采用稀疏非线性动力学识别（SINDYc）技术构建精确描述VSC电网侧非线性动态特性的数据驱动模型，并利用伪随机二进制信号（PRBS）采集训练数据。在多种训练条件下验证了SINDYc模型的准确性与鲁棒性，并与传统方法进行了对比。基于该模型设计的MPC算法可有效抑制直流电压偏差并恢复至额定运行点。仿真结果表明，在时变风电输入条件下，所提MPC策略显著提升了MT...

解读: 该研究提出的数据驱动MPC控制策略对阳光电源的储能与光伏产品线具有重要参考价值。SINDYc建模方法可优化ST系列储能变流器和PowerTitan系统的电压控制性能,提升大规模储能系统的并网稳定性。其稀疏建模思路可用于改进SG系列逆变器的电网侧控制算法,增强产品在弱电网条件下的适应性。特别是在高渗透...