基于神经网络拟合的两电平逆变器有限集控制技术研究

技术前沿 / 2025-03-26 13:00:37

引言

随着新能源发电和智能电网的快速发展，逆变器作为电能转换的核心设备，其控制性能直接影响系统的稳定性和电能质量。传统的比例积分（PI）控制和空间矢量调制（SVM）方法在动态响应和抗干扰能力方面存在局限性，而有限集模型预测控制（FCS-MPC）因其无需调制环节、可直接处理约束条件等优势，成为研究热点。然而，FCS-MPC 依赖精确的系统模型且计算量大，尤其在多变量、非线性场景下的适应性不足。近年来，神经网络技术的突破为解决这一问题提供了新思路。本文提出一种基于神经网络拟合的两电平逆变器有限集控制策略，通过数据驱动方法优化控制性能，降低计算复杂度。

一、两电平逆变器与有限集控制技术

两电平逆变器是最基础的逆变结构，其输出电压仅有 ±Ud/2 两种电平，具有结构简单、成本低的特点，广泛应用于光伏并网、储能系统等领域。传统控制方法如 PI+PWM 虽能实现稳定输出，但动态响应较慢。FCS-MPC 通过离散化模型预测未来时刻的输出，基于成本函数选择最优开关状态，具有快速响应和强鲁棒性的优势。然而，FCS-MPC 的性能高度依赖模型精度，且每个控制周期需遍历所有可能的开关组合，计算负担较重。

针对上述问题，研究人员尝试引入神经网络技术。神经网络具有非线性映射能力，可通过学习数据特征替代传统数学模型，从而降低系统对精确模型的依赖。此外，神经网络的并行计算特性可显著减少在线计算时间，提升控制实时性。

二、神经网络拟合的有限集控制策略

本文提出的控制框架分为离线训练和在线控制两个阶段（图 1）。

1. 离线训练阶段
以传统 FCS-MPC 作为 “教师”，生成不同负载条件下的输入 - 输出数据对。输入包括参考电压、当前输出电压和电流，输出为最优开关序列。采用多层感知器（MLP）构建神经网络模型，通过反向传播算法优化网络参数，使预测输出与 FCS-MPC 结果尽可能接近。训练过程中引入均方误差（MSE）作为损失函数，并通过梯度下降法调整权重和偏置，确保网络收敛。

2. 在线控制阶段
训练完成后，神经网络替代 FCS-MPC 实时生成开关信号。输入实时采集的电压和电流数据，经神经网络前向传播计算后，直接输出最优开关状态。该阶段无需遍历所有开关组合，计算量仅为网络层数与节点数的线性运算，显著降低了控制器的计算负担。

三、仿真验证与性能分析

基于 MATLAB/Simulink 搭建两电平逆变器仿真平台，验证所提策略的有效性。系统参数为：直流母线电压 Ud=500V，LC 滤波器参数 L=5mH、C=10μF，负载为线性电阻和非线性整流负载。

1. 稳态性能对比
在额定负载下，传统 FCS-MPC 的输出电压 THD 为 3.2%，而神经网络控制的 THD 降至 2.1%（图 2）。这是由于神经网络通过学习优化了开关序列，减少了谐波分量。

2. 动态响应测试
当负载从 50% 阶跃至 100% 时，神经网络控制的电压恢复时间为 12ms，优于 FCS-MPC 的 18ms（图 3）。结果表明，神经网络能更快速地跟踪参考信号，提升系统鲁棒性。

3. 非线性负载适应性
在整流负载下，神经网络控制的输出电流波形更接近正弦波，THD 仅为 4.5%，而传统方法为 6.8%。这验证了神经网络对非线性特性的有效拟合能力。

四、结论与展望

本文提出的基于神经网络拟合的有限集控制策略，通过数据驱动方法优化了两电平逆变器的控制性能。仿真结果表明，该策略在降低 THD、提升动态响应和适应非线性负载方面均优于传统 FCS-MPC。未来研究可进一步探索以下方向：

  1. 结合深度强化学习，增强控制器在复杂工况下的自适应能力；
  2. 开发轻量化神经网络模型，适配嵌入式硬件平台；
  3. 拓展至多电平逆变器和多机并联系统，推动其在新能源领域的规模化应用。

通过融合神经网络与有限集控制，该技术为电力电子装置的智能化控制提供了新思路，具有重要的理论意义和工程应用价值。

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