找到 80 条结果 · 控制与算法
电力变换器的FCS-MPC：一种数据驱动的无模型强化学习解决方案
FCS-MPC of Power Converters: A Data-Driven Model-Free Reinforcement Learning Solution
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）奠定了理论基础，利用数据驱动的无模型强化学习方法，结合比例积分型数据驱动动态内部模型预测控制与强化学习策略，实现了电力变换器的高效控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS及风电变流器）具有重大应用价值。传统的FCS-MPC高度依赖系统精确模型，而该无模型强化学习方案能显著降低建模难度，提升复杂工况下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于PowerTitan等大功率储能系统及组串式逆变器中，以优化在弱电网环境...
T型三电平变换器低复杂度重复双矢量模型预测控制优化策略
Low-Complexity Repetitive Double-Vector Model Predictive Control Optimization Strategy for T-Type Three-Level Converter
Jian Fang · Ruihua Li · Hanqing Wang · Chenwei Sun 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
针对传统多矢量模型预测控制（MV-MPC）在三电平变换器中计算复杂度高及电压矢量跟踪精度低的问题，本文提出了一种适用于T型三电平变换器的低复杂度重复双矢量MPC优化策略，旨在提升变换器的整体性能。
解读: 该技术直接服务于阳光电源的核心产品线，特别是组串式和集中式光伏逆变器以及储能变流器（PCS）。T型三电平拓扑是阳光电源大功率逆变器的主流方案，该研究提出的低复杂度双矢量MPC策略，能够显著降低控制器的计算负担，同时提升输出电流质量和动态响应速度。建议研发团队在后续的高功率密度逆变器产品中引入该算法，...
一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制方法
An Online Neural Network Approximator-Based Model-Free Predictive Control Approach for Power Converters
Pengbo Zhao · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文提出了一种基于在线神经网络逼近器的无模型预测控制（MFPC）方法，旨在解决传统基于超局部模型的MFPC对电感、电容等参数的依赖问题。该方法通过在线学习机制增强了功率变换器控制系统的鲁棒性，无需精确的系统模型参数即可实现高性能控制，为电力电子变换器的控制策略优化提供了新思路。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。目前阳光电源产品在复杂电网环境下（如弱电网）对参数鲁棒性要求极高，传统的基于模型的MPC受参数漂移影响较大。引入在线神经网络逼近的无模型控制，可有效提升逆变器在电网阻抗波动时的动态...
基于不确定主震-余震序列的换流站两阶段随机韧性优化
Two-Stage Stochastic Resilience Optimization of Converter Stations Under Uncertain Mainshock-Aftershock Sequences
Kai Wang · Zhihang Xue · Di Cao · Yu Liu 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年4月
降低电力系统（尤其是换流站）的地震脆弱性并增强其韧性，对于维持其安全运行至关重要。然而，地震往往伴随着余震，且存在诸多不确定性，这为制定震前准备与震后恢复联合策略带来了重大挑战。本文提出了一种新颖的两阶段随机规划模型，以增强换流站在主震 - 余震序列不确定性下的韧性。该模型分为两个部分：第一阶段着重于在地震发生前为换流站设计设备加固策略（EHS）和备件策略（SPS）；第二阶段致力于在主震 - 余震序列发生后优化恢复调度（RS）。为降低模型的内生不确定性，采用了一种容差随机数生成方法在第二阶段生成...
解读: 该两阶段随机韧性优化方法对阳光电源大型地面电站及换流站级储能系统具有重要应用价值。针对PowerTitan储能系统和集中式SG逆变器站，可借鉴其不确定性建模思路，构建自然灾害（地震、台风）下的设备易损性评估模型，优化一次设备加固方案与二次系统冗余配置。在iSolarCloud平台集成该韧性评估算法，...
并网逆变器阻抗成形的通用参数整定方法
General Parameter Tuning Method for Impedance Shaping of the Grid-Tied Inverter
Jiayu Fang · Shuying Yang · Zhen Xie · Xing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
逆变器的阻抗同时受其控制算法和控制参数的影响。为逆变器获取合适的阻抗形态对于实现设计目标（如足够的稳定裕度和较强的滤波能力）至关重要。针对不同的恶劣电网条件，人们已提出了不同的控制方案及相应的参数整定方法来实现这些设计目标。然而，在实际应用中可能需要将这些控制方案结合起来，因为在现实世界中不同的电网条件可能相互耦合。在这种情况下，必须对所有控制参数进行重新整定以协调各控制方案。基于阻抗的分析方法为测试电网 - 逆变器系统的稳定裕度和谐波抑制能力提供了一个通用视角。然而，现有的基于阻抗的分析方法无...
解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项基于阻抗整形的通用参数调谐方法具有重要的工程应用价值。当前公司产品在全球复杂电网环境中面临的核心挑战，正是论文所针对的多重电网条件耦合问题——弱电网、谐波污染、不平衡等工况往往同时存在，传统针对单一工况设计的控制策略难以兼顾。 该技术的核心价值在于将稳定裕度提升、谐波...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计用于三相NPC变换器
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文针对三相NPC变换器提出了一种基于事件驱动的强化学习无模型预测控制策略。该方法利用在线逼近器解决系统不确定性，并通过事件触发机制有效降低开关损耗。核心创新在于引入评价神经网络学习性能函数，实现对复杂电力电子系统的优化控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如集中式逆变器、大功率储能PCS）具有极高的应用价值。NPC（中点钳位）三电平拓扑是阳光电源大功率光伏逆变器和PowerTitan系列储能变流器的关键技术路线。通过引入强化学习与事件驱动控制，可以在保证并网电能质量的前提下，显著降低开关频率带来的损耗，提升整机效率。建议...
单电压环PI控制构网型变换器的稳定性分析与谐波滤波增强
Stability Analysis and Harmonic Filtering Enhancement of Single-Voltage-Loop PI-Controlled Grid-Forming Converters
Wenrui Li · Wenjia Si · Mowei Lu · Jingyang Fang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
构网型变换器（GFMC）因具备电压形成与频率调节能力而备受关注。相比多环控制，单电压环控制具有结构简单、动态响应快且无环路耦合等优势。本文针对单电压环控制在LCL滤波下的稳定性问题及谐波抑制能力进行了深入分析，并提出了相应的增强策略，为提升构网型设备的并网性能提供了理论支撑。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的构网型（Grid-forming）技术路线，特别是针对PowerTitan系列液冷储能系统及大型地面光伏电站的并网控制。单电压环控制策略的简化有助于降低计算资源占用，提升系统动态响应速度，这对于阳光电源在弱电网环境下的电网支撑能力至关重要。建议研发团队参考文中的谐波滤波增强...
基于词典优化法的T型三相三电平逆变器容错顺序模型预测控制
Tolerant Sequential Model Predictive Control Based on Lexicographic Optimization Method for T-Type Three-Phase Three-Level Inverters
Shengwei Chen · Yong Yang · Rong Chen · Jiefeng Hu 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对T型三电平逆变器中性点（NP）电压平衡与输出电压质量的多目标优化问题，本文提出了一种基于词典优化法的顺序模型预测控制策略。该方法克服了传统加权系数法在多目标权重调节上的局限性，在保证负载电压稳定的同时，有效实现了中性点电压的平衡控制。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及集中式光伏逆变器。T型三电平拓扑是公司中大功率逆变器的主流技术方案，中性点电压平衡是提升系统效率和可靠性的关键。传统的加权MPC方法依赖经验参数整定，而本文提出的词典优化法能更精准地平衡多目标控制需求，有助于提升阳光电源逆变器在复杂电网环境下的电能质量...
数据驱动与事件驱动相结合的电力变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制策略，旨在解决电力变换器中有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）面临的模型参数不确定性及开关损耗过高的问题。该方法通过在线学习优化控制性能，有效提升了变换器在复杂工况下的鲁棒性与效率。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心产品（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）中广泛使用的模型预测控制（MPC）技术。通过引入数据驱动与事件驱动机制，可显著提升逆变器在电网参数波动下的动态响应能力，并降低开关频率以减少损耗，从而提升产品能效。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的边缘计...
具有固定开关频率和相位的交错变换器滞环电流控制器
Hysteresis Current Controller With Fixed Switching Frequency and Phase for Interleaved Converters
Deshuo Yu · Hao Yi · Fang Zhuo · Yuguo Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对滞环电流控制（HCC）变换器开关频率变化导致滤波器设计困难及电磁干扰（EMI）严重的问题，本文提出了一种双环控制策略。该方法实现了交错并联变换器的固定开关频率和相位控制，有效解决了随机电流纹波无法交错的问题，提升了高功率变换系统的EMI性能并降低了滤波难度。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线具有显著的工程价值。在PowerTitan等大功率储能变流器（PCS）及组串式光伏逆变器中，多模块并联是主流拓扑。传统的滞环控制虽响应快，但变频特性不利于滤波器优化。本文提出的固定频率交错控制技术，能显著降低输出电流纹波，减小磁性元件体积，从而提升整机功率密度并优化EMI...
基于梯度的黑箱方法用于提升逆变器构建电站的稳定裕度而不暴露控制器细节
Gradient-Based Black-Box Method for Improving the Stability Margin of Power Station Constructed by Inverters Without Exposing Controller Details
Jiayu Fang · Shuying Yang · Zhen Xie · Xing Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
基于可再生能源发电的电站（PS）中的逆变器可能由不同制造商生产，这些制造商的控制方案相互保密。因此，系统级稳定性预测和面向稳定性裕度提升的参数调整应采用黑箱方式完成。基于奈奎斯特定理和劳斯 - 赫尔维茨判据，本文针对电站中的逆变器提出了一种基于梯度的黑箱（GBBB）建模方法。GBBB 模型是一个以可调控制参数为输入的黑箱加密函数。其输出包含阻抗值、开环稳定性因子和阻抗的参数参与因子，用于基于奈奎斯特准则的电站稳定性判断和面向稳定性裕度提升的参数调整。基于逆变器的 GBBB 模型，电站的稳定性裕度...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于梯度的黑箱建模技术具有重要的战略价值。在大型新能源电站项目中，阳光电源的逆变器常需要与其他品牌设备协同运行，而各厂商出于知识产权保护不愿公开控制算法细节，这给系统级稳定性分析和优化带来了长期困扰。该技术通过黑箱建模方法，在不暴露控制器内部参数的前提下，实现了多厂商设...
基于神经网络预测器与软演员-评论家算法的电力电子变换器预测控制方法
A Predictive Control Method Based on Neural Predictor and Soft Actor–Critic for Power Converters
Chenghao Liu · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
本文着重于将软强化学习（RL）技术引入有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）框架，以提升鲁棒性能。更确切地说，在神经预测器的基础上，开发了一个使用软演员 - 评论家算法训练的智能体，用于探索嵌入在MPC框架内的最优控制输入。同时，在训练过程中引入了基于李雅普诺夫函数的约束条件，并给出了相应的权重更新法则。此外，所提出的方法保证了集成了RL智能体的系统的稳定性。最后，仿真和实验结果均验证了该方法相较于现有FCS - MPC方法的优越性。
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项基于软强化学习的预测控制技术具有重要的战略价值。该方法将软演员-评论家算法与有限集模型预测控制相结合，通过神经网络预测器实现智能决策，这与我们在光伏逆变器和储能变流器中广泛应用的MPC控制策略形成了技术演进路径。 对于阳光电源的产品线，该技术的核心价值体现在三个层...
一种用于电力变换器有限控制集模型预测控制的简单无模型解决方案
A Simple Model-Free Solution for Finite Control-Set Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对电力变换器系统中因动态不确定性导致的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）精度下降问题，提出了一种简单的无模型解决方案。核心思想是通过构造基于不变流形的未知系统动态估计器，有效补偿模型失配，提升控制鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。FCS-MPC在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中应用广泛，但传统方法高度依赖模型参数，在复杂电网环境下易受参数漂移影响。该“无模型”方案通过动态估计器补偿不确定性，可显著提升逆变器在弱电网下的并网稳定性及动态响应速度。建议研...
基于学习的电力变换器执行器FDI攻击下弹性FCS-MPC控制
Learning-Based Resilient FCS-MPC for Power Converters Under Actuator FDI Attacks
Xing Liu · Lin Qiu · José Rodríguez · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种基于学习的弹性预测控制框架，结合变步长事件触发机制，旨在应对执行器虚假数据注入（FDI）攻击，减少不必要的触发事件并提升系统鲁棒性。该方法通过优化控制策略，有效改善了系统在遭受攻击及参数扰动下的动态性能。
解读: 该研究针对电力电子变换器的网络安全与鲁棒控制，对阳光电源的核心产品线具有重要价值。随着光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统在电网中渗透率提升，系统面临的网络安全威胁（如FDI攻击）日益严峻。该基于学习的弹性FCS-MPC控制策略，能够显著提升设备在复杂电网环境下的抗干扰能力...
基于谐波电流提取的永磁同步电机简单模型预测电流控制
A Simple Model Predictive Current Control for PMSM Drives Based on Harmonic Current Extraction
Xiaoguang Zhang · Shujun Fang · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
在一些特殊应用中，受运行条件限制，需要采用较低的开关频率（LSF）以降低开关动作带来的功率损耗。然而，在低开关频率下，电机电流的总谐波畸变率（THD）会升高。因此，为减少因开关频率降低而导致的电流谐波增加，本文提出了一种基于低开关频率下谐波电流提取的永磁同步电机（PMSM）驱动简单模型预测电流控制方法（LSF - HCE - MPCC）。首先，该方法设计了一种结构简单的电流谐波分离器；然后，通过简单计算可得到预测电流谐波分量表达式。最后，将其引入代价函数以平衡电流谐波对整个系统的影响。实验验证了...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于谐波电流提取的永磁同步电机模型预测电流控制技术具有重要的应用价值。该技术针对低开关频率场景下的电流谐波抑制问题，与我司在光伏逆变器、储能变流器及新能源汽车驱动系统等核心产品线的技术需求高度契合。 在光伏逆变器和储能PCS领域，降低开关频率是提升系统效率、减少功率器...
基于T-S模糊模型的跟网型逆变器暂态同步稳定性分析与PDC控制
Transient Synchronization Stability Analysis and PDC Control of Grid-Following Inverters Based on T–S Fuzzy Model
Qianjin Zhang · Dikui Mei · Jinhui Qian · Sucheng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
摘要：通过锁相环（PLL）实现的同步控制对于跟网型逆变器至关重要。同步不稳定会导致逆变器振荡，并引发可再生能源脱网事故。然而，由于锁相环的非线性结构和控制耦合，同步稳定性，尤其是暂态稳定性，难以进行研究和改善。在所有提高稳定性的方法中，许多方法依赖于稳定性分析结果，而非内部非线性机制，这使得这些方法仅具有线性控制功能，在应用中适应性和可移植性较差。本研究依据系统的非线性控制机制，提供了一种提高暂态同步稳定性的系统理论。该方法能够实现非线性控制，且性能优于其他方法。首先，建立高木 - 关野（T -...
解读: 从阳光电源的业务角度看，这项基于T-S模糊模型的跟网型逆变器暂态同步稳定性控制技术具有重要的战略价值。当前，阳光电源的光伏逆变器和储能系统大量采用跟网型控制架构，锁相环（PLL）的同步稳定性直接影响设备并网可靠性。该研究针对PLL非线性特性导致的暂态失稳问题，提出系统性解决方案，与我司在弱电网并网、...
三相双有源桥变换器的无模型移动离散控制集预测控制
Model-Free Moving-Discretized-Control-Set Predictive Control for Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters
Jiahao Sun · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
针对双有源桥（DAB）变换器，移动离散控制集模型预测控制（MPC）虽具备动态响应快和多目标优化的优势，但易受系统模型精度影响且控制器设计复杂。本文提出一种无模型控制方案，旨在降低建模依赖性，提升DAB变换器在复杂工况下的控制性能与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列PCS）具有极高的应用价值。DAB拓扑是高压储能变流器的核心，传统的模型预测控制依赖精确参数，而无模型控制方案能有效解决储能系统在宽电压范围运行及参数漂移下的控制精度问题。建议研发团队关注该算法在PCS功率模块中的嵌入，以提...
基于改进IIR的新能源并网逆变器频率自适应重复控制
Frequency Adaptive Repetitive Control of New Energy Grid-Connected Inverter Based on Improved IIR
Pu Liu · Cong Wang · Yingwei Zhang · Yan Liang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
本文提出了一种基于改进无限冲激响应（IIR）滤波器的新能源并网逆变器频率自适应重复控制（FARC）策略。通过实时调整IIR滤波器参数，该策略实现了频率自适应，有效解决了传统重复控制增益带宽窄的问题，提升了逆变器在电网频率波动下的跟踪性能与并网电能质量。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器产品线具有重要价值。在弱电网或电网频率波动较大的应用场景下，传统的重复控制往往因频率偏移导致谐波抑制能力下降。引入改进IIR的频率自适应重复控制，能显著提升逆变器在复杂电网环境下的电流波形质量，降低THD（总谐波失真）。建议研发团队在iSolarCloud智...
一种用于LC滤波三相四线三电平电压源逆变器的新型连续控制集模型预测控制
A Novel Continuous Control Set Model Predictive Control for LC-Filtered Three-Phase Four-Wire Three-Level Voltage-Source Inverter
Yong Yang · Yang Xiao · Mingdi Fan · Kaixin Wang 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
本文提出了一种针对三相四线三电平电压源逆变器（3P-4W-3L-VSI）的新型连续控制集模型预测控制（CCS-MPC）算法。该算法在各种不平衡负载条件下实现了各相的独立控制，表现出优异的动态性能和稳态精度，有效提升了复杂负载场景下的电能质量。
解读: 该研究针对三电平拓扑及模型预测控制（MPC）的优化，与阳光电源的核心产品线高度契合。在组串式逆变器和大型集中式逆变器中，三电平拓扑是提升效率和功率密度的关键。CCS-MPC相比传统有限控制集MPC，能有效降低开关频率波动并改善谐波性能，对提升阳光电源逆变器在复杂电网环境（如不平衡负载、弱电网）下的适...
面向功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制
Data-Driven Iterative Learning Predictive Control for Power Converters
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Feng Guo 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文提出了一种用于功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制架构。旨在解决有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在未建模动态和参数失配条件下的鲁棒性与性能保持问题。通过引入迭代动态线性化技术，有效提升了控制系统的适应性与稳态性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。FCS-MPC因其快速动态响应在电力电子领域备受关注，但参数敏感性一直是工程落地的痛点。本文提出的数据驱动迭代学习方法，能够显著提升逆变器在复杂电网环境（如弱电网、参数...
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