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基于反步法的非线性控制器在磁耦合DC-DC变换器中的应用
Nonlinear Backstepping Controller for Magnetic Linked DC-DC Converter
Md. Rezaur Rahman Shipon Shipon · Md. Rashidul Islam · Md. Shahan Sarker · Md. Ashib Rahman 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
本文为磁耦合直流 - 直流转换器提出了一种先进的非线性反步控制器，旨在实现零稳态误差、最短调节时间和减少抖振效应的稳定电压调节。该控制器的性能在各种运行条件下进行了评估，包括参考信号的阶跃变化以及负载和输入电压的变化。所提出的控制器仅具有一个可调增益参数，这简化了整体设计过程。将该控制器的性能与传统的比例积分控制器以及其他非线性滑模控制器（如双重积分滑模控制器和无积分滑模控制器）进行了比较。MATLAB/Simulink 仿真结果表明，在超调、稳态误差和调节时间方面，反步控制器的性能优于现有控制...
解读: 该反步法非线性控制技术对阳光电源DC-DC变换器产品具有重要应用价值。在储能系统方面，可应用于ST系列储能变流器的DC-DC级联环节，提升电池侧电压调节精度与动态响应速度，增强系统在电网波动下的鲁棒性。在新能源汽车领域，可优化车载OBC充电机的功率因数校正与宽范围电压输出性能，改善负载突变时的瞬态特...
基于可再生能源的并网电动汽车充电站恒定无功功率与恒定电压控制策略性能评估
Performance Evaluation of Constant Voltage and Reactive Power Control Strategies for Renewable-Integrated Grid-Connected EV Charging Stations
Sk. A. Shezan · Md. Fatin Ishraque · Kamil Ahmad · Md. Nimul Hasan 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
本研究提出了一种创新的基于可再生能源的电动汽车充电站（EVCS），采用恒定无功功率（Q）和恒定电压（V）控制。该方法旨在解决可再生能源有限、运营成本高以及电网不稳定等问题，以提高电动汽车的充电效率。通过整合风力涡轮机、太阳能光伏板和储能系统等可再生能源，该充电站能够在非高峰时段消耗电能，并在用电需求高时向电网供电。其创新之处在于应用恒定电压和恒定无功功率控制来稳定电压和频率，确保系统在故障条件下的恢复能力。仿真结果表明，控制器具有较强的鲁棒性，电压和频率能在0.4秒内恢复到标称值，显示出故障后的...
解读: 该恒定无功功率与恒定电压控制策略对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究中的动态无功调节技术可直接应用于阳光电源充电桩产品线，通过V/Q协调控制提升电网适应性。该策略与ST系列储能变流器的电压支撑功能形成互补，可优化光储充系统在弱电网场景下的并网性能。特别是在大规模充电站部署中，结合SG...
基于人工智能的未来低压社区微电网设计与运行方法：真实案例研究
Design and operation of future low-voltage community microgrids: An AI-based approach with real case study
Md Morshed Alam · Md Jahangir Hossain · Muhammad Ahsan Zam · A. Al Durr · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 人工智能在微电网（MG）设计与运行中的应用有助于提升其能源效率、韧性以及降低能源供应成本。本研究提出一种新方法，对将现有低压配电网转型为微电网进行综合性分析，以实现2050年净零排放目标。本文设计并实施了一种基于数据驱动的机器学习聚类与负荷特征提取方法，用于从历史数据中提取关键数据、约束条件及依赖关系。进一步地，利用所获得的约束与依赖关系确定可再生能源电源的配置容量。提出一种双层优化技术，以确保成本与可再生能源（RES）容量之间的合理协调。通过采用澳大利亚某能源社区的真实历史用电与发电数据...
解读: 该研究的AI驱动微电网优化方案与阳光电源产品体系高度契合。双层优化技术可直接应用于ST系列储能变流器与SG逆变器的协调控制,通过iSolarCloud平台集成机器学习聚类算法,实现负荷预测与能量管理优化。研究验证的98.23%碳减排和65.45%成本削减数据,为PowerTitan储能系统在社区微电...
智能电网在可持续能源管理中的广泛应用与系统性综述：应对人工智能、可再生能源集成与前沿技术挑战
An Extensive and Methodical Review of Smart Grids for Sustainable Energy Management-Addressing Challenges with AI, Renewable Energy Integration and Leading-edge Technologies
Parag Biswas · Abdur Rashid · Abdullah Al Masum · MD Abdullah Al Nasim 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
能源管理通过提升能效、降低能耗与碳排放，显著改善系统运行性能。智能电网作为先进的能源基础设施，融合数字通信与多种前沿技术，增强电力系统在发电、输配过程中的可持续性、可靠性与效率。近年来，围绕智能电网的研究成果丰硕。本文系统综述其核心组件、技术进展、可再生能源整合、人工智能与数据分析应用、网络安全及隐私保护等关键议题。重点探讨间歇性可再生能源接入、网络攻击防御、电动汽车规模化并网等挑战，并分析人工智能在优化电网运行、提升可靠性和能源管理效能中的作用。最后指出当前研究的关键问题并提出未来研究方向。
解读: 该综述对阳光电源多产品线具有重要指导价值。在储能系统方面，AI优化算法可提升PowerTitan系统的能量管理效率和电网调度响应能力；网络安全技术可强化ST系列储能变流器的通信防护。在光伏逆变器领域，可再生能源间歇性应对策略可优化SG系列的并网控制算法，提升1500V系统稳定性。电动汽车规模化并网研...