← 返回
控制与算法 DC-DC变换器 机器学习 功率模块 ★ 2.0

具有慢时变参数的无线电能传输系统数据驱动建模

Data-Driven Modeling of Wireless Power Transfer Systems With Slowly Time-Varying Parameters

作者 Fengwei Chen · Arturo Padilla · Peter C. Young · Hugues Garnier
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2020年11月
技术分类 控制与算法
技术标签 DC-DC变换器 机器学习 功率模块
相关度评分 ★★ 2.0 / 5.0
关键词 无线电能传输 数据驱动建模 Hammerstein模型 相位控制 时变参数 系统辨识
语言:

中文摘要

本文研究了一类相位控制无线电能传输(WPT)系统的数据驱动建模问题,针对负载随时间缓慢变化的情况,提出了一种Hammerstein型模型结构。该模型由静态非线性函数与带有纯时延的线性时变模型串联组成,能有效描述系统的输入输出动态特性。

English Abstract

This article considers the data-driven modeling of a class of phase-controlled wireless power transfer (WPT) systems, where the load may vary slowly with respect to time. The dominant mode analysis suggests that a model of the Hammerstein type, which consists of a static nonlinearity function, followed by a linear time-varying model with a pure time delay, is the best structure to describe the inp...
S

SunView 深度解读

该研究提出的Hammerstein数据驱动建模方法主要针对无线电能传输(WPT)系统,虽然目前阳光电源的核心业务(光伏逆变器、储能系统、充电桩)主要基于有线电力电子拓扑,但该方法在处理复杂非线性系统及参数慢时变特性方面具有借鉴意义。对于阳光电源的电动汽车充电桩业务,未来若涉及无线充电技术研发,该建模方法可用于提升功率传输效率与控制精度。此外,其数据驱动的建模思路也可推广至iSolarCloud平台中,用于优化储能系统在复杂工况下的参数辨识与性能预测。