三相PWM整流器有限集模型预测电流控制附Simulink仿真模型

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🔥 内容介绍

一、技术背景与核心定位

在你关注的综合能源系统（IES）中，三相 PWM 整流器是关键能源转换接口 —— 一方面，它可将光伏、风电等分布式电源的交流电能整流为直流电能，接入储能系统或直流负荷；另一方面，能实现单位功率因数运行、四象限能量流动（如储能放电时的有源逆变），对提升 IES 的电能质量与能源利用率至关重要。

传统 PWM 整流器控制多采用 “PI 调节 + 空间矢量脉宽调制（SVPWM）”，但存在动态响应慢、非线性负载下鲁棒性差的问题。有限集模型预测电流控制（Finite Control Set Model Predictive Current Control，FCS-MPCC） 作为一种新型非线性控制策略，通过 “建立系统模型 - 遍历有限开关状态 - 评估成本函数 - 选择最优开关量” 的逻辑，直接对整流器开关管进行控制，具备动态响应快（毫秒级）、约束处理灵活（如过流保护）、无需复杂调制环节的优势，尤其适配 IES 中新能源出力波动、负荷突变的场景。

二、三相 PWM 整流器数学建模

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高林,张凯,张磊,等.三相电压型逆变器模型预测电流控制[J].采矿技术, 2012(6):4.DOI:CNKI:SUN:SJCK.0.2012-06-027.

[2] 陆治国,王友,廖一茜.基于光伏并网逆变器的一种矢量角补偿法有限控制集模型预测控制研究[J].电网技术, 2018, 42(2):7.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2017.0900.

[3] 张保程.永磁同步电机双矢量模型预测电流控制[D].西安理工大学[2025-12-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.731680.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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