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基于DC/DC功率变换器控制的深度机器学习技术：实时实现
DC/DC Power Converter Control-Based Deep Machine Learning Techniques: Real-Time Implementation
Mojtaba Hajihosseini · Milad Andalibi · Meysam Gheisarnejad · Hamed Farsizadeh 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
随着直流微电网的发展，Buck-Boost变换器的应用日益广泛，但恒功率负载（CPL）带来的不稳定性成为系统面临的主要挑战。本文提出了一种基于深度机器学习的控制策略，旨在无需精确系统建模的前提下，实现直流微电网中DC/DC变换器的实时稳定控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及光储一体化解决方案具有重要参考价值。在直流微电网和储能PCS应用中，恒功率负载（CPL）常导致系统振荡，传统控制策略难以兼顾动态响应与稳定性。引入深度学习算法可提升PCS在复杂负载工况下的鲁棒性，减少对精确数学模型的依赖。建...
一种用于零排放渡轮DC-DC变换器的新型智能混合控制方法
A New Intelligent Hybrid Control Approach for DC–DC Converters in Zero-Emission Ferry Ships
Mohammad Hassan Khooban · Meysam Gheisarnejad · Hamed Farsizadeh · Ali Masoudian 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年6月
针对传统渡轮依赖化石燃料导致的环境污染问题，本文提出了一种用于零排放渡轮DC-DC变换器的新型智能混合控制方法。该方法旨在优化船舶电力系统中的能量转换效率，通过先进的控制策略提升系统动态响应能力，以支持船舶电气化转型并减少碳排放。
解读: 该研究涉及的DC-DC变换器控制技术与阳光电源的储能PCS（如PowerTitan、PowerStack）及电动汽车充电桩业务高度相关。船舶电气化是储能系统应用的新兴场景，该文提出的智能混合控制方法可优化双向DC-DC变换器的动态性能，提升系统在复杂负载下的稳定性。建议研发团队关注该控制算法在储能变...
面向舰船微电网的鲁棒且快速的电压源变换器
VSC）控制
Rasool Heydari · Meysam Gheisarnejad · Mohammad Hassan Khooban · Tomislav Dragicevic 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年9月
本文提出了一种改进的模型预测控制（MPC）策略，旨在提升交流舰船微电网在面对脉冲负载和大型动力负载时的电压与频率稳定性。该方法通过优化控制带宽，有效补偿了微电网在动态负载冲击下的电压与频率偏差，增强了系统的鲁棒性与响应速度。
解读: 该研究提出的高性能MPC控制策略对于阳光电源的构网型（Grid-Forming）储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。在弱电网或孤岛运行场景下，储能系统需具备极强的抗冲击负载能力，该算法能显著提升PCS在面对突发负载波动时的动态响应速度与电压支撑能力。建议研发团队将其应用于iSo...