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直流微电网中ISOP-DAB变换器的自主输入电压均压控制与三相移调制方法：基于多智能体深度强化学习的方法
Autonomous Input Voltage Sharing Control and Triple Phase Shift Modulation Method for ISOP-DAB Converter in DC Microgrid: A Multiagent Deep Reinforcement Learning-Based Method
Yu Zeng · Josep Pou · Changjiang Sun · Suvajit Mukherjee 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
本文提出了一种基于多智能体深度强化学习（MA-DRL）的输入串联输出并联（ISOP）双有源桥（DAB）变换器控制策略。该方法旨在解决直流微电网中的不确定性、功率平衡及变换器电流应力最小化问题，通过优化三相移调制实现高效自主的输入电压均压控制。
解读: 该研究针对ISOP-DAB拓扑的控制优化，与阳光电源的储能变流器（PCS）及直流微电网解决方案高度契合。在PowerTitan等大功率储能系统中，采用多模块串并联架构时，输入电压均压与电流应力优化是提升系统效率与可靠性的关键。引入多智能体深度强化学习（MA-DRL）可替代传统PI控制，显著增强系统在...
基于数据驱动的无模型预测控制在固态直流变压器功率快速精确分配中的应用
Model-Free Predictive Control Based on Data-Driven for Fast and Accurate Power Allocation in Solid-State DC Transformers
Dehao Kong · Shaobin Li · Chuang Liu · Zhenbin Zhang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
针对固态直流变压器（DCT）在输入串联输出并联（ISOP）架构下的鲁棒性难题，本文提出一种基于数据驱动的无模型预测控制策略。该方法在保持模型预测控制优异动态性能的同时，有效解决了多变量管理与参数不确定性带来的控制挑战，实现了功率的快速精确分配。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及大功率直流变换环节具有重要参考价值。ISOP架构常用于高压大功率储能PCS，无模型预测控制能有效降低对系统精确建模的依赖，提升在复杂工况下的鲁棒性与动态响应速度。建议研发团队关注该算法在多模块并联均流控制中的应用，以优化iS...
基于多智能体深度强化学习的输入串联输出并联双有源桥变换器输出电流均流控制
Multiagent Deep Reinforcement Learning-Aided Output Current Sharing Control for Input-Series Output-Parallel Dual Active Bridge Converter
Yu Zeng · Josep Pou · Changjiang Sun · Ali I. Maswood 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种基于多智能体软演员-评论家（MASAC）算法的深度强化学习方法，用于实现输入串联输出并联（ISOP）双有源桥（DAB）变换器的输出电流均流控制。该方法将模块化变换器划分为多个子模块，并将其视为马尔可夫博弈中的DRL智能体，通过去中心化执行实现实时控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及大功率直流变换器产品具有重要意义。ISOP结构的DAB变换器常用于高压大功率储能变流器（PCS）中，通过多模块并联实现功率扩展。传统的均流控制依赖于精确的数学模型，而本文提出的多智能体强化学习（MADRL）方案能够实现去中心...