找到 8 条结果 · 控制与算法
基于数据驱动神经预测器的电力变换器鲁棒模型预测控制
Data-Driven Neural Predictors-Based Robust MPC for Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Jose Rodriguez · Wenjie Wu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种基于数据驱动神经预测器的鲁棒有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法，旨在提升电力变换器控制系统的鲁棒性及多目标控制的灵活性。通过神经网络预测器估计未知非线性项，有效增强了控制系统对参数扰动和模型不确定性的适应能力。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式及集中式光伏逆变器中，FCS-MPC可显著提升动态响应速度；在PowerTitan等大型储能PCS中，该算法能有效应对电网弱电网环境下的参数波动，提升系统稳定性。建议研发团队将该数据驱动预测模型集成至iSolarCloud智能运维平台，利用边缘计算能力...
基于升维映射线性化的软开关点自优化本地电压控制
Self-Optimizing Local Voltage Control of SOP in Active Distribution Networks Based on Lift-Dimension Mapping Linearization
Jingrong Su · Haoran Ji · Peng Li · Hao Yu 等9人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
针对主动配电网中分布式电源高渗透引发的电压越限问题，本文提出一种面向软开关点（SOP）的自优化本地电压控制方法。通过升维映射线性化构建数据驱动控制模型，并设计自优化引导机制生成标签数据，实现在标注数据稀缺下的高效、自适应电压调控。
解读: 该研究提出的SOP本地电压控制算法可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及PowerTitan系统在微电网/台区级柔性互联场景中的动态电压支撑能力。尤其适用于含高比例户用光伏的配网末端，增强组串式逆变器群与PCS协同调压的实时性与鲁棒性。建议将LDML+自优化机制嵌入iSolarCloud智...
基于嵌入式双规则分布式近端策略优化的风电与光伏功率预测误差校正调度方法
Distributed Proximal Policy Optimization With Embedded Dual Rules for Power Systems Considering Wind and Photovoltaic Forecasting
Peng Lu · Yuanbao Wu · Junhao Li · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年6月 · Vol.17
针对风电与光伏预测误差导致的调度偏差问题，本文提出嵌入预测与误差校正信息的分布式近端策略优化（DPPO）模型，并将电网物理约束以正则形式嵌入网络，提升不确定性下的调度鲁棒性与经济性。
解读: 该研究提出的DPPO强化学习调度框架可直接赋能阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan储能系统能量管理模块，提升其在风光出力波动场景下的实时决策能力。建议将该算法集成至ST系列PCS的EMS层，协同组串式逆变器实现源-网-荷-储多层级自适应调控，尤其适用于高比例新能源并网的工...
基于神经预测器的模块化多电平变换器低开关频率FCS-MPC及在线权重系数调整
Neural Predictor-Based Low Switching Frequency FCS-MPC for MMC With Online Weighting Factors Tuning
Xing Liu · Lin Qiu · Wenjie Wu · Jien Ma 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文提出了一种针对模块化多电平变换器（MMC）的新型预测控制框架。该方法结合了基于神经预测器的低开关频率有限控制集模型预测控制（FCS-MPC），并实现了权重系数的在线自适应调整，以增强系统的鲁棒性。研究旨在维持低开关频率运行的同时，优化变换器的动态性能与控制精度。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。MMC拓扑在大型光伏电站及高压大功率储能系统中应用广泛，但其计算负担重、开关频率控制难。引入神经预测器可有效降低开关损耗，提升系统效率；在线权重调整机制能增强系统在弱电网环境下的鲁棒性。建议研发团队关注该算法...
一种基于虚拟高频信号注入的内置式永磁同步电机最大电流效率跟踪控制
A Virtual HF Signal Injection Based Maximum Efficiency per Ampere Tracking Control for IPMSM Drive
Mengdi Li · Sheng Huang · Xuan Wu · Kan Liu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年6月
本文提出了一种基于虚拟高频信号注入的搜索方法，用于获取内置式永磁同步电机（IPMSM）驱动系统的最大电流效率（MTPA）控制的最优电流角。通过在包含电机和逆变器的数学模型中注入虚拟方波高频信号，实现对最优工作点的实时跟踪与优化。
解读: 该技术主要应用于电机驱动控制领域，与阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动业务具有较强相关性。通过虚拟高频信号注入实现MTPA控制，能够有效提升电机驱动系统的运行效率，降低损耗。建议研发团队关注该算法在充电桩功率模块电机控制或未来储能系统中的辅助电机驱动应用，通过优化电流角控制策略，进一步提升系统整...
低速自由运行内置式永磁同步电机
IPMSM）转子初始位置的快速估计
Ting Wu · Derong Luo · Sheng Huang · Xuan Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
针对自由运行状态下永磁同步电机（PMSM）重启困难的问题，本文提出了一种快速转子初始位置估计方法。通过结合正弦电流注入与方波电压注入技术，实现了在低速工况下对转子位置的快速、可靠检测，有效提升了电机驱动系统的启动性能与控制稳定性。
解读: 该技术主要应用于永磁同步电机驱动控制，与阳光电源的风电变流器及储能系统中的电机驱动模块具有技术关联性。在风电变流器领域，风机在自由运行状态下的平滑并网是关键挑战，该算法可优化风机重启时的转子位置识别，减少冲击电流。对于储能系统中的辅助电机驱动或未来潜在的工业电机驱动业务，该方法能提升系统启动的可靠性...
基于双线性递归最小二乘自适应滤波器的内置式永磁同步电机增强型无位置传感器控制
Enhanced Position Sensorless Control Using Bilinear Recursive Least Squares Adaptive Filter for Interior Permanent Magnet Synchronous Motor
Xuan Wu · Sheng Huang · Kan Liu · Kaiyuan Lu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年1月
本文针对内置式永磁同步电机（IPMSM）基于反电动势的无位置传感器控制，探讨了逆变器非线性和磁链空间谐波导致估计位置产生6k次谐波脉动的问题。提出了一种基于双线性递归最小二乘（BRLS）自适应滤波器的改进方法，有效抑制了五次和七次谐波，提高了转子位置估计的精度和鲁棒性。
解读: 该技术主要应用于高性能电机驱动领域。对于阳光电源而言，该算法可优化电动汽车充电桩内部功率模块的电机控制性能，或提升风电变流器中发电机侧的控制精度。通过引入BRLS自适应滤波器，能够有效降低电机运行中的位置估计误差，减少转矩脉动，从而提升系统运行效率与稳定性。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的动态响...
基于模型辨识的伺服电机自适应定位控制
Adaptive Positioning Control of Servomotor Based on Model Identification
Fang Liu · Hui Peng · Dingyun Zhang · Xinjie Huang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
新能源汽车产业对动力电池需求巨大，其生产依赖于高精度极片切割设备。针对伺服电机在高速间歇运动模式下的非线性问题，本文提出一种基于模型辨识的自适应定位控制策略，以提升电池制造工艺中的运动控制精度与效率。
解读: 该研究聚焦于工业自动化中的高精度伺服控制，与阳光电源的电动汽车充电桩业务存在技术关联。在充电桩的功率模块制造及自动化产线中，高精度的运动控制技术可提升生产效率与产品一致性。此外，该自适应控制算法的思路也可借鉴应用于阳光电源iSolarCloud智能运维平台中的设备状态监测，或在未来储能系统自动化装配...