基于Voronoi-Softmax概率分配的T型逆变器EMPC全局最优策略OA

T型三电平逆变器在传统有限集模型预测并网控制过程中,因相邻控制周期优化过程缺少关联,进而产生多周期局部最优化问题。提出一种基于Voronoi-Softmax概率分配的T型逆变器EMPC控制(Voronoi-Softmax explicit model predictive control, VS-EMPC)策略。首先,采用死区线性化补偿策略修正并网模型。基于Voronoi图的思想,把开关序列的在线计算转化为对离线计算的显式模型预测控制状态空间进行Voronoi单元划分。在线查表得到3个候选矢量并结合在线Softmax概率探索机制和自适应动态系数计算,通过优化的概率引导进行多周期关联下最优候选矢量的选择。最后通过搭建半实物仿真实验平台,验证了所提策略良好的动稳态性能和在降低存储负担及实现全局最优控制方面的有效性。