找到 9 条结果 · 控制与算法
面向模块化多电平变换器的低计算复杂度最优开关序列模型预测控制
Optimal Switching Sequence Model Predictive Control for Modular Multilevel Converter With Low Computational Complexity
Zheng Gong · Chengquan Yang · Yifeng Su · Changming Zheng · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
模型预测控制（MPC）因其多目标优化能力和快速动态响应，在模块化多电平变换器（MMC）中得到广泛应用。然而，该技术面临计算负担重、权重因子调节困难及开关频率可变等挑战。本文提出了一种低计算复杂度的最优开关序列MPC策略，以解决冗余开关状态带来的复杂性问题。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏和储能系统向更高电压等级和更大功率密度发展，MMC拓扑的应用潜力巨大。该文提出的低计算复杂度MPC算法，能够有效降低控制器（如DSP或FPGA）的算力需求，提升系统动态响应速度，同时改善开关频率稳定性...
基于强化学习的模块化多电平变换器虚假数据注入攻击检测器漏洞利用方法
Reinforcement Learning-Based Method to Exploit Vulnerabilities of False Data Injection Attack Detectors in Modular Multilevel Converters
Claudio Burgos-Mellado · Claudio Zuñiga-Bauerle · Diego Muñoz-Carpintero · Yeiner Arias-Esquivel 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
模块化多电平变换器（M2C）作为信息物理系统（CPS），其控制依赖于通信网络。本文研究了针对M2C虚假数据注入（FDI）攻击检测器的漏洞，提出了一种基于强化学习的方法，旨在通过攻击手段评估检测器的鲁棒性，从而提升电力电子系统的网络安全防护水平。
解读: 该研究聚焦于电力电子系统的网络安全，对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着公司产品向数字化、智能化转型，iSolarCloud平台及设备端的通信安全性至关重要。本文提出的强化学习攻击检测评估方法，可用于强化公司逆变器与PCS的控制算法鲁棒性，预防潜...
基于学习的MMC神经动态面预测控制
Learning-Based Neural Dynamic Surface Predictive Control for MMC
Xing Liu · Lin Qiu · Jose Rodriguez · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
本文提出了一种基于强化学习的神经动态面预测控制方法，用于解决模块化多电平变换器（MMC）的控制问题。该方法有效克服了传统动态规划算法中“维度灾难”及对精确系统模型依赖的局限性，通过引入预测器结构，提升了MMC系统的动态响应性能与控制鲁棒性。
解读: MMC技术在阳光电源的高压大功率光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）中具有重要应用潜力。该文提出的基于强化学习的预测控制算法，能够有效解决MMC复杂拓扑下的多目标优化控制难题，提升系统在弱电网环境下的稳定性。建议研发团队关注该算法在提升逆变器动态响应速度及降低计算复杂度方面的表现，...
基于神经预测器的模块化多电平变换器低开关频率FCS-MPC及在线权重系数调整
Neural Predictor-Based Low Switching Frequency FCS-MPC for MMC With Online Weighting Factors Tuning
Xing Liu · Lin Qiu · Wenjie Wu · Jien Ma 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文提出了一种针对模块化多电平变换器（MMC）的新型预测控制框架。该方法结合了基于神经预测器的低开关频率有限控制集模型预测控制（FCS-MPC），并实现了权重系数的在线自适应调整，以增强系统的鲁棒性。研究旨在维持低开关频率运行的同时，优化变换器的动态性能与控制精度。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。MMC拓扑在大型光伏电站及高压大功率储能系统中应用广泛，但其计算负担重、开关频率控制难。引入神经预测器可有效降低开关损耗，提升系统效率；在线权重调整机制能增强系统在弱电网环境下的鲁棒性。建议研发团队关注该算法...
基于二次规划的模块化多电平变换器模型预测控制
Model Predictive Control of Modular Multilevel Converters Using Quadratic Programming
Jiapeng Yin · Jose I. Leon · Marcelo A. Perez · Leopoldo G. Franquelo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年6月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）因其卓越性能在多电平变换器中得到广泛应用。然而，在模块化多电平变换器（MMC）中，FCS-MPC涉及巨大的计算量，限制了其在高电平数MMC中的应用。本文提出了一种基于二次规划（QP）的优化方法，旨在降低计算复杂度，提升MMC控制的实时性和可行性。
解读: MMC拓扑在阳光电源的大型集中式光伏逆变器及高压储能系统（如PowerTitan系列）中具有潜在应用价值，特别是在高压大功率并网场景下。传统的FCS-MPC计算负担重，限制了其在多子模块系统中的部署。本文提出的二次规划（QP）优化算法能有效降低计算开销，有助于提升阳光电源逆变器在复杂电网环境下的动态...
降低计算负担的模型预测控制
MPC）控制模块化多电平变换器
Bryan Gutierrez · Sang-Shin Kwak · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年11月
模型预测控制（MPC）因其实现简单、多目标控制能力及优异的动态响应，在模块化多电平变换器（MMC）中备受关注。然而，随着子模块数量增加，MPC面临计算复杂度过高的挑战。本文提出了一种降低计算负担的MPC策略，以提升其在MMC系统中的工程应用可行性。
解读: MMC技术是阳光电源大功率集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）向更高电压等级和更高效率演进的关键方向。MPC算法虽具备卓越的动态性能，但计算负载一直是其在大规模多电平系统应用中的瓶颈。该研究提出的降算力MPC策略，有助于优化阳光电源在大功率变流器中的控制逻辑，减少对高性能DS...
模块化多电平变换器
MMC）系统中系统时间延迟的分析与补偿
Chuyang Wang · Lan Xiao · Huijie Jiang · Tingting Cai · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年11月
模块化多电平变换器（MMC）设计中常忽略系统时间延迟（STD）。然而，STD会导致系统稳定性下降、稳态性能减弱及负载突变时的瞬态响应变慢。本文深入研究了STD的产生机制与分类，并提出了相应的补偿策略以提升系统性能。
解读: 该研究对阳光电源的大功率集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向高压、大容量方向发展，多电平拓扑的应用日益广泛，控制环路中的采样与计算延迟成为制约系统并网稳定性的关键因素。通过优化STD补偿算法，可显著提升阳光电源产品在弱电网环境下的并网稳定性与...
应用先进重复控制器抑制MMC中APOD方案谐波的研究
Application of an Advanced Repetitive Controller to Mitigate Harmonics in MMC With APOD Scheme
Sreedhar Madichetty · Abhijit Dasgupta · Sambeet Mishra · Chinmoy Kumar Panigrahi 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年9月
模块化多电平变换器（MMC）中，子模块电容电压波动会导致环流中出现二次及其他偶次谐波，影响系统性能并威胁功率器件安全。本文提出了一种先进的重复控制策略，旨在有效抑制MMC环流中的谐波分量，提升变换器的运行稳定性和可靠性。
解读: MMC拓扑在阳光电源的大型集中式光伏逆变器及高压大功率储能变流器（如PowerTitan系列）中具有重要应用潜力。环流抑制是提升大功率变换器效率与可靠性的关键技术。本文提出的先进重复控制策略能有效优化环流控制，降低损耗并减少对功率器件的应力，有助于提升阳光电源大型储能系统在复杂电网环境下的电能质量。...
用于模块化多电平变换器的分组排序优化模型预测控制以降低计算负载
Grouping-Sorting-Optimized Model Predictive Control for Modular Multilevel Converter With Reduced Computational Load
Pu Liu · Yue Wang · Wulong Cong · Wanjun Lei · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年3月
模块化多电平变换器（MMC）凭借高效率、低谐波和高可扩展性，广泛应用于高压直流输电。模型预测控制（MPC）虽具备快速动态响应优势，但计算负担重。本文提出一种分组排序优化算法，在保证多变量协同控制的同时，显著降低了MMC系统的计算开销。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向更高电压等级和更复杂拓扑演进，MMC技术在大型储能PCS及高压并网场景的应用潜力巨大。该优化算法能有效降低控制器（DSP/FPGA）的计算压力，提升系统响应速度与稳定性。建议研发团队关注该...