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面向三相双有源桥变换器效率优化的无模型深度强化学习框架
A Model-Free Deep Reinforcement Learning Framework for Efficiency Optimization of Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters
Zhihao Chen · Zhen Li · Sijia Huang · Haoyu Chen 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月 · Vol.14
本文提出一种基于深度强化学习的无模型优化框架，直接通过系统交互学习高效控制策略，无需电气参数建模；开发了适配三相DAB单步决策的改进DDPG算法及AI驱动占空比控制策略，并通过参数敏感性分析验证其强泛化能力。
解读: 该研究高度契合阳光电源ST系列PCS、PowerTitan及光储一体化系统中双向DC-DC环节的效率优化需求。三相DAB拓扑广泛应用于储能变流器的直流侧隔离与电压匹配，其动态效率直接影响系统LCOE。所提无模型RL方法可嵌入iSolarCloud智能运维平台，实现PCS在宽工况下的自适应效率寻优，建...
电池储能系统级联H桥多电平变换器的混合SVPWM策略
Hybrid SVPWM Strategy of Cascade H-Bridge Multilevel Converter for Battery Energy Storage System
Xu Fan · Rende Zhao · Jinkui He · Haoyu Fan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
级联H桥（CHB）变换器因其模块化结构和高输出电压能力，在电池储能系统中具有显著优势。尽管空间矢量脉宽调制（SVPWM）能有效提高直流母线电压利用率，但由于随着电压电平增加计算量剧增，其在CHB中的应用受限。本文提出了一种混合SVPWM策略，旨在降低计算复杂度并优化变换器性能。
解读: 该研究针对级联H桥（CHB）拓扑的SVPWM优化，对阳光电源的储能业务具有重要参考价值。目前阳光电源的PowerTitan等大容量储能系统多采用多电平技术以提升效率和电能质量。该混合SVPWM策略能有效降低高电平数下的计算负担，有助于提升PCS产品的控制响应速度和直流侧电压利用率，从而降低系统损耗。...