基于神经网络辅助的模块化多电平变换器模型预测控制

《CSEE Journal of Power and Energy Systems》：Neural Network Assisted Model Predictive Control of a Modular Multilevel Converter

　　

摘要：

本文介绍了一种用于模块化多电平电力变换器电流控制的先进算法。该算法基于无差拍模型预测控制，并通过引入人工神经网络对其进行了优化。神经网络并非替代现有的预测控制器，而是作为其补充，从而提升控制性能。在所有运行条件下，尤其是当变换器的无源元件具有较高电阻分量时，该算法的参考电流跟踪能力得到增强。通过引入神经网络，几乎消除了模型预测控制在这种场景下的固有延迟，进而降低了整体控制误差。该神经网络是在离线状态下，利用通过在多种运行模式下优化电流响应而获得的控制输入数据进行训练的。算法验证是在不同的稳态和瞬态条件下，针对三相模块化多电平变换器进行的。在算法开发和验证阶段，均采用了先进的高保真实时仿真工具。