储能系统中双两电平电压源逆变器的两阶段模型预测控制方法

龚仁喜; 张智昂; 曾晓彤

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储能系统中双两电平电压源逆变器的两阶段模型预测控制方法

更新时间：2025-06-18

- 储能系统中双两电平电压源逆变器的两阶段模型预测控制方法
- Two-stage Model Predictive Control Method for Dual-level voltage Source Inverter in Energy Storage System
- 高压电器 2025年页码：1-13
- 作者机构：
  
  1.广西大学电气工程学院，南宁　 530004
  2.襄阳汽车职业技术学院机电工程系，湖北　襄阳　 441021
- 作者简介：
  
  龚仁喜（1962—），男，教授，主要研究方向为智能检测技术、电力电子及其应用（E-mail：rxgong@gxu.edu.cn）。
  张智昂（1995—），男，硕士研究生，主要研究方向为可再生能源、电能质量控制和逆变器控制。
  曾晓彤（1967—），女，本科，副教授，主要研究方向为新能源汽车技术，教育教学研究等。
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：
- 稿件说明：
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龚仁喜, 张智昂, 曾晓彤. 储能系统中双两电平电压源逆变器的两阶段模型预测控制方法[J/OL]. 高压电器, 2025,1-13.

GONG Renxi, ZHANG Zhi’ang, ZENG Xiaotong. Two-stage Model Predictive Control Method for Dual-level voltage Source Inverter in Energy Storage System[J/OL]. High voltage apparatus, 2025, 1-13.
龚仁喜, 张智昂, 曾晓彤. 储能系统中双两电平电压源逆变器的两阶段模型预测控制方法[J/OL]. 高压电器, 2025,1-13. DOI：

GONG Renxi, ZHANG Zhi’ang, ZENG Xiaotong. Two-stage Model Predictive Control Method for Dual-level voltage Source Inverter in Energy Storage System[J/OL]. High voltage apparatus, 2025, 1-13. DOI：

摘要

针对大功率电动汽车（electric vehicles，EVs）的运行特点，基于开放式绕组感应电机的驱动方式成为电动汽车额重要研究趋势之一。与传统感应电机相比，开放式绕组感应电机（open-end winding induction motor，OEWIM）在给定的扭矩下只需要直流母线电压的一半。基于此，文中提出了一种基于双两电平电压源逆变器（voltage source inverter，VSI）供电的电动汽车储能系统两阶段模型预测直接转矩控制（MPDTC）方法，以实现EVs储能系统中荷电

状态

SoC

（state-of-charge）均匀分布。该方法通过合理选择VSI电压矢量来平衡电池

SoC

，且不需要加权因子调整，并采用排序方法预测最优电压向量。最后，通过仿真和硬件实验测试，验证了所提方法在EVs在不同工况下城市和高速的驱动性能。

Abstract

According to the running characteristics of high-power electric vehicles (EVs)

the driving mode based on open winding induction motor has become one of the important research trends. Compared with traditional induction motors

open-end winding induction motors (OEWIM) require only half the DC bus voltage at a given torque. Based on this

this paper proposes a two-stage model predictive direct torque control (MPDTC) method for electric vehicle energy storage system based on voltage source inverter (VSI) power supply. To achieve uniform distribution of state of charge (

SoC

) in EVS energy storage system. In this method

the VSI voltage vector is selected reasonably to balance the battery

SoC

without weighting factor adjustment

and the optimal voltage vector is predicted by sorting method. Finally

the driving performance of city and highway under different EVS conditions is verified by simulation and hardware experiment.

关键词

Keywords

references

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