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一种用于CLLC谐振变换器的轻量化人工神经网络启动控制器
A Lightweight Artificial Neural Network Start-Up Controller for CLLC Resonant Converters
| 作者 | Ziheng Xiao · Xinze Li · Yi Tang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年11月 |
| 技术分类 | 拓扑与电路 |
| 技术标签 | DC-DC变换器 LLC谐振 机器学习 储能变流器PCS 双向DC-DC |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | CLLC谐振变换器 启动控制器 人工神经网络 浪涌电流 电压浪涌 软开关 电力电子 |
语言:
中文摘要
CLLC谐振变换器在启动过程中面临高浪涌电流和电压尖峰的挑战。传统控制策略往往通过保守参数牺牲启动速度。本文研究了最优启动序列,并提出了一种轻量化人工神经网络控制器,旨在实现快速、平稳的启动过程,有效抑制谐振电流。
English Abstract
The start-up of CLLC resonant converters presents challenges such as high inrush current and voltage surges. Conventional approaches often resort to conservative control parameters, which, albeit effective in mitigating resonant current during start-up, invariably extend the start-up duration. Addressing these challenges, this study investigates the optimal start-up sequence, aiming for operation ...
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SunView 深度解读
该技术对阳光电源的储能系统(如PowerTitan、PowerStack)及电动汽车充电桩业务具有重要应用价值。CLLC拓扑是双向DC-DC变换器的核心,广泛应用于储能PCS及直流快充模块中。通过引入轻量化神经网络替代传统控制,不仅能解决启动时的浪涌电流问题,提升系统的可靠性与安全性,还能显著缩短启动时间,优化用户体验。建议研发团队在下一代高功率密度储能变流器中尝试集成此类AI启动算法,以实现更优的动态响应性能。