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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。