找到 3 条结果 · 控制与算法

排序:
控制与算法 PWM控制 并网逆变器 模型预测控制MPC ★ 5.0

电压源逆变器中具有停滞消除和采样扰动抑制的调制无模型预测电流控制

Modulated Model-Free Predictive Current Control for Voltage Source Inverters With Stagnation Elimination and Sampling Disturbance Suppression

Tao Rui · Zheng Yin · Cungang Hu · Geye Lu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月

针对电压源逆变器(VSI),本文提出了一种新型调制无模型预测电流控制(MFPCC)策略。该方法旨在解决传统查表法MFPCC中因电压矢量数量限制、电流梯度更新滞后及采样扰动导致的性能瓶颈,通过改进调制策略与梯度估计,显著提升了输出电流的质量与系统动态响应能力。

解读: 该技术直接优化了逆变器的核心控制算法,对阳光电源的组串式逆变器(SG系列)及集中式逆变器具有极高的应用价值。通过引入调制型无模型预测控制,可有效降低电流谐波,提升在弱电网环境下的并网稳定性。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台下的控制参数自适应优化,并针对PowerTitan等储...

控制与算法 机器学习 深度学习 功率模块 ★ 4.0

基于条件生成对抗网络的高频磁性元件铁损预测

Conditional Generative Adversarial Network Aided Iron Loss Prediction for High-Frequency Magnetic Components

Xiaobing Shen · Yu Zuo · Wilmar Martinez · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月

本文针对高频磁性元件铁损预测的复杂挑战,提出了一种新型条件生成对抗网络(cGAN)模型。该框架克服了传统预测方法忽略多因素复杂交互的局限性,能够更全面地捕捉磁性材料在高频工作条件下的损耗特性,为电力电子变换器的磁性元件设计提供了更精确的理论支撑。

解读: 磁性元件是阳光电源组串式逆变器、PowerTitan储能变流器及车载充电桩等产品的核心部件。随着功率密度提升,高频化带来的磁损耗成为制约效率提升的关键瓶颈。该研究利用cGAN进行铁损预测,比传统有限元仿真更高效,能显著缩短磁性元件的研发周期。建议研发团队将其引入iSolarCloud辅助设计平台,通...

控制与算法 PWM控制 功率模块 ★ 2.0

基于反电动势自适应阈值电压比较电路的无位置传感器BLDCM自校正换相方法

Self-Correction Commutation Method of Position Sensorless BLDCM Using Back-EMF Adaptive Threshold Voltage Comparison Circuit

Hao Jin · Wenyu Shen · Yanmin Li · Liandong Yu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月

本文针对无刷直流电机(BLDCM)无位置传感器控制中,因低通滤波器及软硬件实现导致的换相误差问题,提出了一种优化的反电动势(back-EMF)检测方法。通过自适应阈值电压比较电路,有效减少了换相延迟,从而提升了电机运行的转矩平稳性和系统效率。

解读: 该技术主要针对无刷直流电机(BLDCM)的无位置传感器控制,虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器等电力电子变换领域,而非电机驱动,但其提出的“自适应阈值比较”与“换相误差补偿”算法思想,在阳光电源的电动汽车充电桩功率模块控制、以及部分风电变流器中涉及的电机辅助驱动控制中具有...