精简矩阵变换器(Reduced Matrix Converter,RMC)利用高频变压器耦合前后级,除具有优良网侧性能和稳定直流电压外,高频变压器的引入还实现了电源与负载侧的电气隔离。但此耦合形式也使RMC拓扑抗扰性较弱,传统调制策略无力解决此不足,本文将直接功率预测控制(Direct Power Predictive Control,DPPC)方法引入RMC中,以提高其抗扰性。然而,传统DPPC方法计算量较大,将加重数字处理芯片的运算负担,降低RMC输入输出性能。因此,研究高效率DPPC方法具有重要的理论意义和实用价值。本文建立了 RMC拓扑的连续和离散数学模型,构建以输入功率为核心的价值函数,实现了 RMC的直接功率预测控制。并对该策略进行改进,实现了在DPPC策略下RMC的能量双向流动。虽然,DPPC策略的控制效果优良,可以有效抑制外部的扰动,但算法较为复杂,计算负担较重,对控制器的要求较高。针对此问题,本文研究了一种快速矢量选择功率预测控制(Fast Vector Selection-Power Predictive Control,FVS-PPC)方法。该方法基于复功率理论,构建RMC复功率微分连续数学模型和复功率微分离散数学模型,根据零矢量对应的复功率共轭负的误差预测值选出最优非零矢量,利用最优非零矢量与零矢量对应的复功率共轭负的误差预测值得到最终的最优矢量,实现最优矢量的快速选取。该方法可以减小预测控制的计算量,缩短计算时间,节约芯片的计算资源。对本文RMC的DPPC策略和FVS-PPC策略进行了仿真和实验验证,结果表明:在能量正传模式下,DPPC控制策略下的RMC具有优良的稳态和动态性能,可以有效抑制负载干扰;在能量回馈模式下,RMC仍然可以保持优良的稳态和动态性能,且可以实现两种模式的自由切换。FVS-PPC策略可以有效降低预测控制每次寻优的平均耗费时间,减轻芯片的计算负担,同时仍可保持RMC优良的输入输出性能、有效抑制负载干扰。