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。

在现代工业与科技领域，电力供应的稳定性与灵活性至关重要。变频电源作为一种能够精确调节电压和频率的电力转换设备，正成为推动能源高效利用、工业自动化升级的关键技术。本文将深入解析其工作原理、技术特点及广泛的应用场景，揭示其在绿色能源与智能时代的重要价值。