王姿雅，罗隆福

（湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082）

基于分类算法的多电平二极管钳位逆变器的通用快速SVM算法研究＊

王姿雅†，罗隆福

（湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082）

针对多电平二极管钳位逆变器的传统SVM算法需要进行大量三角函数运算或查表操作、因而运算效率低的不足，引入基于Kohonen竞争性神经网络的分类算法，提出了一种通用的快速多电平二极管钳位逆变器SVM算法.新算法并不需要对神经网络进行训练，在整个实现过程中不再需要任何三角函数计算或查表操作，而只需要进行简单的加减乘除运算，因而能显著简化算法的实现.对三电平和五电平的二极管钳位逆变器进行时域仿真，结果验证了文中数学分析的正确性和所提算法的可行性，同时表明该算法是一种对多电平二极管钳位逆变器通用的算法，将它应用于不同电平数的逆变器时不需要进行任何修改.

二极管钳位逆变器；多电平；空间矢量调制；神经网络；运算简化

二极管钳位多电平逆变器既不像飞跨电容型逆变器需要许多庞大的电容及其预充电结构，也不像级联型拓扑需要有多个独立的直流电源.与传统的两电平逆变器拓扑相比，二极管钳位多电平逆变器具有输出电压波形质量高、拓扑简单稳定、能减小开关器件的电压应力和改善电磁兼容性等优点，在无功补偿、高压直流输电、交流驱动、有源滤波和电能调节储能系统等中高压系统中具有广泛的应用前景［1－2］.