基于模型预测控制(MPC)的DC-DC升压变换器实时电流调节在可再生能源转换系统中的创新应用

本研究针对DC-DC升压变换器在变负载条件下传统PI控制器存在的振荡问题，创新性地实现了模型预测控制(MPC)算法的实时应用。通过建立电感电流预测模型和优化目标函数，显著提升了瞬态和稳态响应性能，实验证明MPC比PI控制器减少50%以上的电流纹波，为可再生能源转换系统(RECS)提供了更精确的功率调节方案。

　　

在可再生能源蓬勃发展的今天，如何高效转换和稳定控制电能成为关键挑战。DC-DC升压变换器作为可再生能源转换系统(RECS)的核心部件，其性能直接影响整个系统的效率。然而，传统PI控制器在应对变负载条件时，往往出现明显的电流振荡和响应滞后问题，特别是在电感电流接近零值的临界状态下，控制效果更是大打折扣。这些技术瓶颈严重制约了可再生能源系统在复杂工况下的稳定运行。

针对这一难题，来自多个机构的联合研究团队在《Results in Engineering》发表了创新性成果。他们突破性地将模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法应用于DC-DC升压变换器的实时电流调节，通过建立精确的电感电流预测模型，实现了比传统PI控制器更优异的动态性能和稳态精度。这项研究为功率电子设备的智能控制开辟了新途径。

研究团队采用了三项关键技术方法：首先基于欧拉离散化方法建立了电感电流的预测模型，将连续时间域的非线性状态空间方程转化为离散时间域的预测方程；其次设计了包含参考跟踪误差和控制增量平方的双重目标函数，通过权重系数μ和λ实现性能平衡；最后采用二次规划方法在线求解最优开关序列，在15μs的采样周期内完成实时优化。实验平台采用150W DC电源供电，通过DS1104控制器实现算法部署。

在系统建模方面，研究人员详细推导了DC-DC升压变换器的非线性状态空间方程，重点分析了电感电流i_L
(t)和输出电压V_out
(t)的动态耦合关系。通过选择预测时域N_y
=1和控制时域N_u
=1的简化策略，大幅降低了计算复杂度，使算法能够在微秒级时间尺度上完成实时优化。

MPC控制律计算部分展示了创新性的优化方法。不同于传统PI控制的事后校正，MPC通过预先计算未来电感电流i?_L
(k+1)的预测值，结合目标函数g=g_i
+(1/10)g_sw
的最小化，直接确定最优开关状态S∈{0,1}。这种前馈-反馈复合控制策略有效克服了系统非线性和参数不确定性的影响。

实验验证部分通过对比测试充分证明了MPC的优越性。在电感电流跟踪测试中，MPC将过渡过程时间从PI控制的0.4ms缩短到0.016ms，提升25倍；在50Ω到25Ω的负载突变测试中，输出电压V_out
的恢复时间从27ms减少到几乎无超调。特别值得注意的是，在电感电流接近零的临界工况下，MPC仍能保持稳定控制，而PI控制则出现明显振荡。

这项研究的创新价值主要体现在三个方面：首次实现了MPC在DC-DC升压变换器中的实时应用，采样周期达到15μs级；提出了适用于功率电子设备的简化预测控制框架，平衡了计算复杂度和控制性能；通过实验验证了算法对参数变化和负载扰动的强鲁棒性。研究结果为可再生能源系统的功率调节提供了新思路，其方法也可推广至其他电力电子变换器的控制领域。

正如作者在讨论部分指出的，这项技术有望在太阳能/风能混合系统、电动汽车充电站等场景产生重要影响。未来研究可进一步探索MPC在多重化变换器协同控制、非线性负载补偿等方面的扩展应用，同时结合机器学习算法实现参数的自适应优化，推动智能电网技术的发展。