单电感多输出变换器

实时精准驱动电解槽

用深度神经网络模型预测控制替代经典MPC，解决交叉调节难题并实现实时控制，可将多个PEM电解槽阵列高效集成到微电网中。

Xun, Binbin · Xinqiang, Tang · 付青 · 王本斐

Process Safety and Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers, Part B 2025

参数信息

RMSE降低（光伏波动）

92.3 %

RMSE降低（负载变化）

92.8 %

RMSE降低（系统重构）

89.9 %

计算时间缩短

7.0–22.5 %

电压跟踪RMSE

0.47 V

技术优势

实时控制

离线训练深度神经网络替代在线优化，计算时间缩短7.0–22.5%，使控制器能够在采样周期内完成计算。

抑制交叉调节

DNN-MPC有效抑制SIMO变换器的交叉调节问题，在多工况下均能保持各输出支路的独立稳定控制。

省电感省开关

单电感多输出拓扑相比传统方案减少了电感和开关数量，降低硬件成本和体积，且易于扩展到更复杂的系统拓扑。

应用场景

• 光伏制氢微电网：实时协调光伏与电解槽，把富余光伏转化为氢能。
• PEM电解槽阵列：用单个变换器独立驱动多路电解槽，抑制交叉调节。
• 混合储能系统：与混合储能协同，稳定母线电压并平滑功率波动。
• DC-DC变换器：单电感多输出拓扑减少器件数量，降低成本与体积。