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基于物联网的DC/DC深度学习功率变换器控制：实时实现
IoT-Based DC/DC Deep Learning Power Converter Control: Real-Time Implementation
| 作者 | Meysam Gheisarnejad · Mohammad Hassan Khooban |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年12月 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | DC-DC变换器 深度学习 机器学习 微电网 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | IoT DC-DC变换器 智能电网 深度学习 实时控制 电力电子 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于物联网（IoT）的模块化智能电网架构，将物联网技术集成至DC/DC变换器中，以构建单电压总线的可编程电网。该架构利用低成本计算硬件实现了对物联网电网的有效控制与管理，并针对系统不确定性，研究了基于深度学习的实时控制策略。
English Abstract
Recently, a modularized smart grid (SG) architecture, entitled the Internet of Things (IoT) grid, is developed that accommodates the IoT technology into the dc–dc converters to build a programmable grid with a single voltage bus. This modern architecture can be established with low computing hardware that facilitates the control and management of the IoT-based grids. Due to the uncertainties origi...
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SunView 深度解读
该研究探讨的深度学习控制策略与阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/PowerStack储能系统中的PCS控制逻辑具有高度协同潜力。通过在DC/DC环节引入深度学习算法，可显著提升储能系统在复杂工况下的动态响应速度与效率。建议研发团队关注该技术在轻量化硬件上的部署方案，以优化组串式逆变器及储能变流器在边缘计算场景下的智能化水平，进一步提升系统在微电网环境下的自适应控制能力。