基于神经网络的模块化多电平DC/DC变换器预测控制方法

本发明提供一种基于神经网络的模块化多电平DC/DC变换器预测控制方法，包括：采用非线性自回归滑动平均模型建立模块化多电平中点钳位型双有源桥变换器系统的输入输出关系式，并对输入输出数据进行采样，利用采样数据对长短期记忆网络进行离线和在线训练；根据对长短期记忆网络的训练结果，建立长短期记忆网络模型函数，并通过滚动优化和递推式多步预测方法预测未来时刻的输出电压；将滚动优化通过计算价值函数的最小值，获得系统最优控制量；通过黄金分割法对滚动优化进行优化求解；利用反馈矫正和补偿机制调节预测模型，消除动态过程中产生的预测误差。