找到 3 条结果 · 控制与算法
一种基于模型无关在线学习的直流/交流逆变器控制策略
A Model-Independent Online Learning-based Control Strategy for DC/AC Inverters
Zifan Lin · Yulin Liu · Wenxiang Du · Qingle Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文提出了一种用于电力电子逆变器的新型控制方案，该方案采用了由障碍李雅普诺夫函数引导的径向基函数神经网络控制器，具有在线学习和实时应用的特点。与许多现有的基于自适应神经网络的控制器不同，所提出的方法无需了解系统参数，也不需要任何离线训练。控制律完全在线更新，并保证收敛，确保在存在不确定性和干扰的情况下实现有界电流跟踪。其结构简单，计算复杂度极低，使其成为目前适用于实时直流 - 交流逆变器控制的最高效的无模型控制器之一。通过将该控制器应用于三电平中性点钳位逆变器，验证了其有效性和鲁棒性。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于径向基函数神经网络的无模型在线学习控制策略具有显著的应用价值。该技术针对DC/AC逆变器控制的核心痛点，通过障碍李雅普诺夫函数引导的实时在线学习机制，实现了无需系统参数知识、无需离线训练的自适应控制，这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域追求的高可靠性、强适...
基于可变对称约束的大时延信息物理电力系统稳定性分析
Variable Symmetry Constraints-Based Stability Analysis of Large Delayed Cyber-Physical Power System
Li Jin · Qian-Long Pan · Yong He · Chuan-Ke Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73
本文提出一种基于可变对称约束的时延相关稳定性分析方法，通过挖掘新能源与控制回路的结构对称性，减少LMI决策变量数量，并引入可调参数适应动态稳定性条件，在保证精度前提下显著提升大规模时延电力系统（如含高比例新能源的DCPPS）的计算效率。
解读: 该研究对阳光电源ST系列PCS、PowerTitan储能系统及构网型光储电站的宽域协同控制具有重要参考价值。其可变对称约束思想可优化多机群PCS集群的分布式协同稳定判据，提升iSolarCloud平台在弱电网/长通信时延场景下的LFC与惯量响应鲁棒性。建议在PowerStack多机并联控制算法中嵌入...
平衡与不平衡直流链路下三相Vienna整流器的计算高效最优开关序列模型预测控制
Computationally Efficient Optimal Switching Sequence Model Predictive Control for Three-Phase Vienna Rectifier Under Balanced and Unbalanced DC Links
Bo Xu · Kaipei Liu · Xiaohong Ran · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
当Vienna整流器用于串联电池组充电时，常出现直流链路不平衡问题。现有的冗余矢量预选最优开关序列模型预测控制（OSS-MPC）虽无需权重因子调节且适用于不平衡工况，但其开关序列选择与占空比计算过程复杂。本文提出了一种计算高效的优化方案，简化了控制逻辑，提升了系统在不平衡直流链路下的动态响应与稳态性能。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及储能系统（如PowerStack/PowerTitan）业务具有重要参考价值。Vienna整流器常用于高功率密度充电桩的前级PFC电路，针对串联电池组充电时的直流链路不平衡问题，该算法通过优化MPC控制策略，在无需复杂权重整定的前提下提升了系统鲁棒性。建议研发团队关...