找到 13 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...
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...
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...
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...
电力变换器中FCS-MPC的模糊逼近方法
A Fuzzy Approximation for FCS-MPC in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
标准模型预测控制（MPC）虽能处理多目标与非线性约束，但易受外部扰动及参数不确定性影响。本文提出一种新型鲁棒模型预测控制策略，通过模糊逼近方法增强系统在实际应用中的抗干扰能力与鲁棒性，有效解决了电力变换器在复杂工况下的控制精度问题。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）具有极高的应用价值。FCS-MPC在高性能电力电子变换中已成为主流，但其对参数敏感的缺陷限制了极端工况下的表现。引入模糊逼近算法可显著提升逆变器在弱电网环境下的稳定性，并增强储能PCS在复杂负载波动下的动态响应能力。建议研...
基于V2G提升网络化微电网韧性的分布式模型预测控制方法：采用非侵入式电池代理模型
Enhancing Resilience of Networked Microgrids Using V2G: A Distributed Model Predictive Control Approach With Non-Intrusive Battery Surrogate Model
Song Ke · Ruohan Guo · Weijie Mai · Shangyang He 等8人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种非侵入式电池代理模型（NBSM），结合分布式模型预测控制（DMPC），实现对电动汽车电池状态的实时估计与V2G响应精准调控，显著提升网络化微电网频率韧性，降低功率跟踪误差至10%以内，并在仿真中改善频率最低点11.2%。
解读: 该研究提出的NBSM+DMPC框架可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在微电网场景下的V2G协同调控能力，增强其在黑启动、故障恢复及动态调频中的响应精度与鲁棒性。建议将NBSM嵌入iSolarCloud平台V2G调度模块，与组串式逆变器+户用储能系统联动，构建光储充一体化韧...
一种具有共模电压消除能力的离散选择性谐波消除公式
A Discrete Selective Harmonic Elimination Formulation With Common-Mode Voltage Elimination Ability
Mingzhe Wu · Suna Pan · Kui Wang · Georgios Konstantinou 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
共模电压（CMV）对高功率变流器驱动系统有害，完全消除CMV优于单纯的抑制。本文提出了一种具有CMV消除能力的离散选择性谐波消除（SHE）公式，通过优化输出电压波形，在实现谐波治理的同时彻底消除共模电压影响。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器具有重要参考价值。在大型地面电站及工商业应用中，共模电压不仅影响系统电磁兼容性（EMC），还可能导致漏电流增加，加速光伏组件PID效应。通过将该离散SHE算法集成至逆变器控制策略中，可在不增加额外硬件滤波成本的前提下，提升系统电能质量并降低对电网的干扰。建议...
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，...
永磁同步电机直接转矩控制策略的比较评估
Comparative Evaluation of Direct Torque Control Strategies for Permanent Magnet Synchronous Machines
Feng Niu · Bingsen Wang · Andrew S. Babel · Kui Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年2月
本文全面评估了永磁同步电机（PMSM）的多种直接转矩控制（DTC）策略，包括传统DTC、模型预测DTC和占空比调制DTC，并将其与磁场定向控制（FOC）进行了对比分析，评估了各策略的控制性能。
解读: 该研究涉及的PMSM控制策略对阳光电源的业务具有重要参考价值。在风电变流器产品线中，PMSM的高性能控制是实现高效风能捕获的关键；在储能系统（如PowerTitan）的电机驱动辅助系统或未来潜在的旋转设备集成中，模型预测控制（MPC）能显著提升动态响应速度和稳态精度。建议研发团队关注文中提到的占空比...
基于选择性谐波消除的永磁同步电机转矩脉动优化模型预测脉冲模式控制
Selective Harmonic Elimination-Based Torque Ripple Optimization for PMSMs With Model Predictive Pulse Pattern Control
Chenxu Wang · Qi Zhang · Hansen Yang · Mingzhe Wu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种基于选择性谐波消除（SHE）的永磁同步电机（PMSM）转矩脉动优化方法。首先推导了PMSM转矩谐波模型，量化了逆变器电压谐波对转矩谐波的影响。其次，利用代数方法获取SHE的多组精确解，以实现转矩脉动的有效抑制。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的转矩脉动优化，虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但该控制算法在电机驱动领域具有通用性。对于阳光电源的电动汽车充电桩及未来可能涉及的储能系统电机负载应用，该研究提出的基于SHE的模型预测脉冲模式控制（MP3C）可有效提升系统输出电流质...
一种简单实用的永磁同步电机占空比调制直接转矩控制
A Simple and Practical Duty Cycle Modulated Direct Torque Control for Permanent Magnet Synchronous Motors
Feng Niu · Xiaoyan Huang · Leijiao Ge · Jian Zhang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年2月
本文提出了一种用于永磁同步电机（PMSM）的简单实用占空比调制直接转矩控制（DDTC）方法。该方法通过占空比发生器根据转矩误差和电机转速直接获取有效矢量占空比，避免了传统DDTC中复杂的计算过程，并详细阐述了占空比发生器的设计细节。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的转矩控制优化，虽然阳光电源核心业务聚焦于光伏逆变器与储能系统，但该控制算法在风电变流器（风机侧电机控制）及电动汽车充电桩（内部冷却系统电机或潜在的电机驱动业务）中具有参考价值。其提出的简化占空比计算方法有助于降低控制器的算力需求，提升变流器在动态响应过程中的稳...
对称多相逆变器的电流平衡控制
Current Balance Control for Symmetrical Multiphase Inverters
Zicheng Liu · Zedong Zheng · Lie Xu · Kui Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年6月
定子相绕组间的电流不平衡会缩短电机寿命并影响驱动性能。针对多相驱动应用，目前尚无适用于任意相数m对称逆变器的通用电流平衡控制策略。本文基于广义对称分量理论，分析了相对对称分量的值，提出了一种通用的电流平衡控制方法。
解读: 该研究提出的多相逆变器电流平衡控制策略，对于阳光电源在风电变流器及大功率电机驱动领域的研发具有参考价值。虽然阳光电源目前主营业务以三相光伏逆变器和储能PCS为主，但随着风电变流器功率等级提升及多电平拓扑的应用，该广义对称分量理论可用于优化变流器的电流控制环设计，提升系统在复杂工况下的输出对称性，从而...