找到 2 条结果 · 控制与算法
基于增强型轻量化代理模型的综合参数优化
Comprehensive Parameter Optimization Using an Empowered and Lightweight Surrogate Model
Qifan Yang · Dihong Huang · Yong Chen · Ningyi Dai · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
针对电力电子变换器参数整定耗时的问题，本文提出了一种基于增强型轻量化代理模型的新方法。该方法通过替代传统的迭代仿真，实现了在不同运行工况下高效、精准的参数优化，显著提升了变换器的性能与设计效率。
解读: 该研究提出的轻量化代理模型对阳光电源的产品研发具有重要价值。在组串式光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）的开发中，控制参数的整定往往依赖大量仿真，该方法可显著缩短研发周期，提升产品在复杂电网环境下的动态响应性能。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...