找到 5 条结果 · 风电变流技术
基于特征谱与扩张因果卷积及Squeeze-Excitation ShuffleNet轻量级深度学习的区域风电场日前低功率输出事件预测
Prediction of Day-Ahead Low-Power Output Events in Regional Wind Farms Using Feature Spectrums with Dilated Causal Convolution and Squeeze-Excitation ShuffleNet Lightweight Deep Learning
Zimin Yang · Xiaosheng Peng · Xiaobin Zhang · Guoyuan Qin 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年5月
区域风电场低功率输出事件的准确预测对电力系统的电网调度至关重要。然而，传统的风电预测方法主要侧重于提高整体预测精度，因此很少单独讨论风电低功率输出事件。本文提出了一种创新的区域风电场日前低功率输出事件预测方法，该方法利用特征频谱，结合扩张因果卷积（DCC）和挤压 - 激励（SE）改进的ShuffleNet网络。首先，将时间序列区域特征转换为频谱图像，在特征创建和选择后，引入并讨论了三种可能的特征排列方式。其次，提出了DCC - SE - ShuffleNet轻量级深度学习神经网络作为低功率输出事...
解读: 该研究的深度学习预测方法对阳光电源的新能源发电及储能产品具有重要应用价值。特征谱分析与轻量级深度学习模型可集成到ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的控制系统中,提升功率预测精度。具体应用包括:(1)优化储能系统的充放电调度策略,提高PowerTitan等大型储能系统的经济性;(2)改进光伏/风电...
基于最优电流分配的双凸极电磁电机最小功率损耗控制
Minimal Power Loss Control for Doubly Salient Electromagnetic Machine Based on Optimal Currents Distribution
Xingwei Zhou · Peixin Liu · Shuangxia Niu · Shengming Chen 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
传统双凸极电磁电机（DSEM）系统在不同转速或负载下均采用额定励磁电流，导致在非额定工况下损耗巨大。本文提出了一种基于最优电流分配的最小功率损耗控制策略，通过建立损耗模型，优化电流分配，显著提升了系统在轻载及变工况下的运行效率。
解读: 该研究关注电机系统的损耗优化与控制策略，与阳光电源的风电变流器业务具有一定的技术关联性。虽然DSEM并非主流风电发电机类型，但其核心思想——通过动态优化电流分配以降低系统损耗，对于提升阳光电源风电变流器在宽转速范围内的转换效率具有参考价值。建议研发团队关注该类电机控制算法在变流器功率模块损耗模型中的...
六边形电压扩展下感应电机弱磁控制的电流动态性能与转矩谐波优化
Optimization of Current Dynamic Performance and Torque Harmonic for Induction Motor Field-Weakening Control Under Hexagon Voltage Extension
Jing Zhang · Xu Zhang · Yong Yu · Bo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
本文针对感应电机在六边形电压扩展弱磁区运行时的非线性电压和电压裕度不足问题，定量分析了瞬态电压特性，提出了优化电流动态性能和降低转矩谐波的控制策略，有效提升了电机在高速弱磁区的输出性能。
解读: 该研究聚焦于电机驱动控制算法的优化，特别是六边形电压扩展技术，这对于提升电机在弱磁区的高效运行至关重要。阳光电源在风电变流器领域拥有深厚积累，该技术可优化风机侧变流器的控制策略，提升风力发电机组在宽转速范围内的转矩输出能力和动态响应速度。建议研发团队关注该文提出的非线性补偿方法，将其应用于风电变流器...
三级同步电机转子位置估计的正交信号同步解调方法
The Quadrature Signals Synchronous Demodulation Method for Rotor Position Estimation of Three-Stage Synchronous Machine
Jiadan Wei · Zhengyou Cai · Le Zhang · Junhao Yu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年6月
针对异步解调和低通滤波器导致的转子位置估计误差，本文提出了一种无需低通滤波器的正交信号同步解调方法，用于三级同步电机（TSSM）的无传感器启动控制。该方法利用旋转整流器产生的二次谐波电压进行位置估计，有效提升了控制精度与动态响应性能。
解读: 该技术主要针对无刷励磁的三级同步电机（TSSM），在风力发电领域（尤其是直驱或半直驱风机励磁系统）具有应用潜力。阳光电源的风电变流器产品线可关注该无传感器控制算法，以优化励磁控制策略，提升风电机组在低速启动阶段的可靠性与平稳性。虽然目前阳光电源核心业务侧重于光伏与储能，但该算法在电机驱动控制领域的优...
无刷同步电机无传感器启动控制的转子位置估计误差改进方法
The Rotor Position Estimation Error Improved Method for Sensorless Starting Control of Brushless Synchronous Machine
Jiadan Wei · Heng Lu · Hua Xue · Zhuoran Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文提出了一种针对无刷同步电机的无传感器启动控制方法，通过向主励磁机定子绕组而非主发电机注入高频信号。研究分析了旋转整流器及各类滤波器非线性环节对转子位置估计误差的影响，并提出了相应的改进策略以提升启动控制精度。
解读: 该技术主要针对无刷同步电机（常用于风力发电机组）的无传感器启动控制，对阳光电源的风电变流器业务具有参考价值。通过优化励磁机侧的高频信号注入与位置估计，可提升风电机组在低速或启动阶段的控制稳定性，减少对物理传感器的依赖，从而降低系统成本并提高可靠性。建议研发团队关注该非线性补偿算法，探索其在风电变流器...