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基于谐波分析法的DAB变换器人工智能辅助最小无功功率控制
Artificial Intelligence-Aided Minimum Reactive Power Control for the DAB Converter Based on Harmonic Analysis Method
| 作者 | Yuanhong Tang · Weihao Hu · Di Cao · Nie Hou · Yunwei Li · Zhe Chen · Frede Blaabjerg |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年9月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | DAB 双向DC-DC 强化学习 储能变流器PCS |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | DAB变换器 无功功率 谐波分析 深度强化学习 DDPG 功率效率 DC-DC变换器 |
语言:
中文摘要
为降低双有源桥(DAB)变换器的无功功率,本文提出了一种基于谐波分析法和深度强化学习(DDPG算法)的辅助控制方案。通过离线训练智能体,实现DAB变换器在不同工况下的最优控制,有效提升了功率传输效率。
English Abstract
With the aim of reducing the reactive power for the dual-active-bridge (DAB) converter, this letter proposes an artificial intelligence (AI) aided minimum reactive power control scheme based on the harmonic analysis method. Specifically, as an advanced algorithm of the deep reinforcement learning (DRL), the deep deterministic policy gradient (DDPG) is used to train an agent off-line. During the tr...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能业务(如PowerTitan、PowerStack系列)具有重要价值。DAB变换器是储能变流器(PCS)的核心拓扑,通过引入深度强化学习优化无功功率控制,可显著降低变换器损耗,提升系统全生命周期能效。建议研发团队关注该算法在PCS控制板上的嵌入式部署,利用AI技术替代传统复杂的移相控制策略,以应对复杂电网环境下的动态优化需求,进一步提升阳光电源储能产品的核心竞争力。