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基于概率曲率框架的恒功率负载DC-DC变换器数据驱动小信号稳定性评估
Probabilistic Curvature Framework for Data-Driven Small-Signal Stability Assessment of DC-DC Converters With Constant Power Loads
| 作者 | Thor Westergaard · Poras T. Balsara · Babak Fahimi |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 预计 2026年5月 |
| 技术分类 | 拓扑与电路 |
| 技术标签 | DC-DC变换器 微电网 故障诊断 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 小信号稳定性 DC-DC 变换器 恒功率负载 数据驱动方法 状态轨迹 稳定性评估 分布式电源系统 |
语言:
中文摘要
针对分布式电源系统、级联DC-DC变换器及恒功率负载(CPL)配置中,基于模型的稳定性分析方法难以捕捉复杂小信号不稳定性问题,本文提出一种数据驱动方法。该方法通过测量状态轨迹的曲率来推断系统稳定性,无需精确的系统模型,有效避免了因模型不准确导致的性能下降或系统失效。
English Abstract
Model-based stability methods often overlook small-signal instability in complex systems such as distributed power systems (DPS), cascaded dc-dc converters, and constant power load (CPL) configurations, where instability can lead to performance degradation or failure. This article introduces a data-driven approach that infers system stability from the curvature of measured state trajectories, bypa...
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SunView 深度解读
该研究对于阳光电源的储能系统(如PowerTitan、PowerStack)及光伏组串式逆变器具有重要参考价值。在储能变流器(PCS)与复杂直流微电网或多级联负载交互时,恒功率负载(CPL)常引发振荡问题。该数据驱动的稳定性评估方法可集成至iSolarCloud智能运维平台,通过分析运行数据实时监测系统稳定性,提前预警潜在的振荡风险,无需依赖复杂的数学建模,能显著提升系统在弱电网或复杂负载环境下的运行可靠性与故障诊断能力。