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基于梯度下降优化的电动汽车充电器灰箱阻抗建模
A Gradient-Descent Optimization Assisted Gray-Box Impedance Modeling of EV Chargers
| 作者 | Lu Wang · Zian Qin · Pavol Bauer |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年7月 |
| 技术分类 | 系统并网技术 |
| 技术标签 | 充电桩 故障诊断 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 电动汽车充电器 输入阻抗 灰箱建模 梯度下降优化 灵敏度分析 电力电子 |
语言:
中文摘要
针对电动汽车充电器输入阻抗建模中，白箱法受限于参数保密性、黑箱法受限于测量噪声的问题，本文提出了一种基于梯度下降（GD）优化的灰箱建模方法。通过敏感性分析，该方法能有效提取充电器阻抗特性，提升了在复杂电网环境下的建模精度与鲁棒性。
English Abstract
Extracting an electric vehicle (EV) charger's input impedance with the analytical model (white-box approach) or the frequency sweep (black-box approach) is limited by the parameter confidentiality or the measurement noise, respectively. To overcome these challenges, a gradient-descent (GD) optimization-based gray-box modeling approach is proposed. To start with, a sensitivity study on the analytic...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有重要意义。通过灰箱建模方法，公司可以更精准地评估充电桩在不同电网环境下的阻抗特性，从而优化控制策略，有效抑制充电桩与电网之间的谐波交互及潜在的振荡风险。这不仅能提升充电桩的并网稳定性，还能为iSolarCloud智能运维平台提供更深层的设备健康状态评估依据。建议研发团队将此算法集成至充电桩的自诊断模块中，以提升产品在弱电网环境下的适应能力和电能质量表现。