A Novel High-Performance Predictive Control Formulation for Multilevel Inverters
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a novel high-performance predictive control with long prediction horizons to improve the control performance of the multilevel inverters. The finite control set model predictive control (FCS-MPC) has obtained a lot of attention for power converters due to its advantages of high dynamic performance, multi objective capability, no need for PI regulators and PWM modulators. However, the MPC method requires a high number of computations especially for higher-level power converter topologies due to the existence of a huge amount of switching combinations and redundancies. Real-time searching for the optimal switching state among a large candidate pool at a high sampling rate is sometimes impossible with the standard commercial processors. This limitation also prevents real-time implementation of an MPC for multilevel converters with step prediction more than one. To solve the aforementioned issues, this paper presents a novel high-performance FCS-MPC scheme. The proposed FCS-MPC is reformulated mathematically MPC approach to an l2norm optimization problem, which can be solved on-line through matrix theory. Compared with the existing MPC optimization algorithms, the proposed MPC formulation has the advantage of a substantial reduction in computational burden, no need for the weighting factors or cost functions, and thus can operate at long horizon prediction length. The proposed method is verified experimentally on a seven-level CHB inverter prototype with a three-step prediction length to demonstrate the ability and performance of the proposed method for multilevel inverters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».