找到 2 条结果 · 储能系统技术
一种三电平伪图腾柱PFC整流器家族及其拓扑推导方法
A Family of Three-Level Pseudo Totem-Pole PFC Rectifiers with Derivation Methods
Hui Ma · Jiaxing Yang · Liping Fan · Kun Xiang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
本文提出了四种功率因数校正（PFC）整流器拓扑推导方法：级联推导、等效工作模式推导、镜像变换和冗余变换，并以伪图腾柱（PTP）PFC为例详细阐述了各推导过程。基于此，提出了一类新型三电平PFC整流器家族，称为三电平PTP整流器（TLPR），共包含五个电路。文中详细分析了TLPR-I的工作原理，总结了其余四种电路的开关脉冲与关键仿真波形，并设计了适用于该类拓扑的三电平调制方法。此外，对比了五种电路的开关器件数量、元件应力、性能及损耗。最后，通过三台1kW样机实验验证了所提TLPR拓扑及推导方法的正...
解读: 该三电平PFC整流器拓扑推导方法对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，三电平PTP拓扑可降低开关应力、提升效率，适配1500V高压储能系统；在车载OBC充电机领域，高功率密度的三电平PFC方案可优化充电效率与EMI性能；在充电桩AC-DC整流环节，该拓扑族可实现更低THD与更...
受脑启发的协作式自动发电控制与大规模电动汽车集成
Brain-Inspired Collaborative Automatic Generation Control With Large-Scale Electric Vehicles Integration
Zhihong Liu · Lei Xi · Yue Quan · Chen Cheng 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年10月
分布式能源、负荷与储能设备具有间歇性和强随机性，接入电网后易引发显著的频率波动。现有基于多智能体协同神经网络的控制算法易遭遇灾难性遗忘问题，难以在强随机扰动下实现最优控制。本文提出一种基于正交权重修正策略网络更新的近端受脑启发策略优化（PBPO）算法，赋予网络类脑上下文感知能力，从而加速多区域协同控制的收敛速度，有效抑制电网严重随机扰动引起的频率波动。通过大规模电动汽车接入场景下的两个负荷频率控制模型仿真验证，所提PBPO算法在收敛速度、频率稳定性及控制性能方面均优于多种强化学习算法。
解读: 该脑启发协同控制技术对阳光电源储能与充电桩产品具有重要应用价值。针对PowerTitan大型储能系统参与电网AGC调频场景，PBPO算法的抗遗忘特性可显著提升多储能站点协同响应能力，解决ST系列储能变流器在强随机扰动下的频率稳定问题。对于新能源汽车业务，该算法可优化大规模充电桩V2G协同控制策略，实...