基于神经网络的飞跨电容电压预测方法

本发明涉公开了一种基于神经网络的飞跨电容电压预测方法，包括以下步骤：S10，通过模型预测控制器MPC采集飞跨电容多电平变换器FCMC在空载至满载运行过程中的开关信号、输出电压及电容电压真实值；S20，构建双层前馈神经网络，记录定义的输入向量和输出向量，其中输入向量包括当前时刻的开关信号、输出电压及前一时刻的飞跨电容电压估计值，输出向量为当前时刻的飞跨电容电压估计值；S30，以不同的电容电压为初始条件重复S10和S20；S40，利用反向传播算法BP对神经网络进行离线训练，优化网络权重和偏置，使网络输出逼近此时飞跨电容运行的真实电压；S50，将训练完成的神经网络部署至FPGA控制器，结合模型预测控制MPC算法在线实时估计飞跨电容电压。