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采用具有能量管理与电能质量改善功能的分裂源逆变器的多功能并网光伏系统
A Multi-Functional Grid-Tied PV System Using a Split Source Inverter With Energy Management and Power Quality Improvement Features
Abbes Kihal · Billel Talbi · Abdelbasset Krama · Abdelbaset Laib 等5人 · IEEE Access · 2025年2月
本文提出一种基于分裂源逆变器（SSI）的多功能并网（MFGC）系统，因其具备更强升压能力且元件更少。SSI可实现完全有源电力滤波器（APF）功能，优于阻抗源逆变器（ZSIs）。采用滑模控制（SMC）策略协调直流侧与交流侧控制，实现无功补偿、非线性负载供电及剩余光伏功率馈网。DC侧通过SMC调控输入电流并估计升压所需占空比；AC侧采用解耦SMC生成参考电压，经改进空间矢量调制（MSVM）驱动逆变器。系统在MATLAB/Simulink中仿真，并通过实时硬件在环实验验证，结果表明所提控制方案在功率管...
解读: 该分裂源逆变器（SSI）的多功能并网技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器具有重要应用价值。SSI拓扑以更少元件实现更强升压能力，可优化现有1500V系统的直流侧电压匹配设计，降低BOM成本。其完全APF功能结合滑模控制策略，可增强产品的无功补偿和谐波治理能力，直接提升SG系列在弱电网环境...
基于优化ANFIS的鲁棒非线性控制在太阳能离网电动汽车充电站中的应用
Optimized ANFIS-Based Robust Nonlinear Control of a Solar Off-Grid Charging Station for Electric Vehicles
Bibi Tabassam Gul · Iftikhar Ahmad · Habibur Rehman · Ammar Hasan · IEEE Access · 2025年1月
本文旨在提升由光伏板和电池供电的离网电动汽车充电站的性能。采用自适应神经模糊推理系统实现最大功率点跟踪，以优化光伏输出；设计了一种基于条件的超螺旋滑模控制器（CST-SMC），有效抑制了传统滑模控制中的抖振与积分饱和问题。控制器参数通过灰狼优化算法整定，并通过Lyapunov方法证明系统全局稳定性。仿真与基于Delfino F28379D的硬件在环实验验证了方案有效性。结果表明，所提CST-SMC相较传统ST-SMC具有更快上升时间、更小超调与更短调节时间，且在恒流恒压阶段响应更平滑，显著提升了...
解读: 该研究的优化ANFIS-MPPT算法与CST-SMC控制技术对阳光电源光储充一体化产品具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中，ANFIS自适应算法可提升复杂工况下的MPPT效率，优于传统P&O算法；在ST系列储能变流器中，超螺旋滑模控制可有效抑制抖振，提升双向DC-DC变换器的动态响应与电池充放电...
不同光伏组件和气候条件下光伏发电性能评级的差异及其驱动因素
Variation in Photovoltaic Energy Rating and Underlying Drivers Across Modules and Climates
Kevin S. Anderson · Joshua S. Stein · Marios Theristis · IEEE Access · 2025年1月
光伏组件性能受其固有特性和气象条件共同影响。尽管已知低辐照性能、光谱失配、温度系数等特性的影响，但在大范围地理区域内的量化研究仍不足。本研究基于气候特异性能量评级（CSER）和单位面积发电量指标，评估多种光伏技术在美国本土不同气候区的表现，并揭示性能差异的驱动因素。结果显示，CSER和单位面积发电量在不同地区差异分别超过10%和30%。温度对CSER影响最大，最高达13.1%，光谱效应在碲化镉组件中可导致4.9%的变化。参数估算方法的微小差异亦可引起CSER最多1.5%的偏差。此外，IEC 61...
解读: 该研究对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化和系统设计具有重要价值。研究揭示温度、光谱、低辐照等因素对不同组件技术的差异化影响，可指导逆变器针对不同气候区和组件类型优化MPPT策略，提升发电效率最多13%。气候特异性能量评级方法可应用于iSolarCloud平台的智能诊断功能，实现基于实际气...
通过赋能智能逆变器增强不平衡微电网的可再生能源承载能力
Enhancing Renewable Energy Hosting Capacity in Unbalanced Microgrids via Empowering Smart Inverters
Hossam H. H. Mousa · Karar Mahmoud · Matti Lehtonen · IEEE Access · 2025年1月
本文提出不平衡微电网中可再生能源RES和储能系统ESS的协调规划策略。该方法旨在缓解电压不平衡、减少功率损耗、缓解馈线拥塞，并最大化并网不平衡微电网中RES的承载能力HC。通过为光伏PV和ESS逆变器采用智能逆变器控制，该策略在最小化运行区域与公用电网UG间功率交换的同时增强额外RES集成。为实现该雄心目标，采用智能逆变器控制功能，包括PV逆变器的组合模式、伏安VV、伏瓦VW，以及ESS逆变器的VW。IEEE 123节点测试系统分为六个运行区域作为案例研究，包含插电式电动汽车PEV需求和风电分布...
解读: 该智能逆变器控制技术与阳光电源光储微电网解决方案高度契合。阳光SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能变流器支持伏安伏瓦等智能控制功能。协调规划策略可应用于阳光iSolarCloud平台的光储协同优化。电压不平衡缓解和功率损耗降低与阳光电能质量改善目标一致。150%的光伏渗透率提升验证智能逆变器...
基于深度确定性策略梯度的光伏MPPT优化算法:局部阴影条件下的全局搜索
An Enhanced Active Disturbance Rejection Control Scheme for DC Voltage Regulation in Photovoltaic Grid-Connected Four-Leg Inverter Using a Sliding Mode Observer
Chebabhi Ali · Defdaf Mabrouk · Syphax Ihammouchen · Nicu Bizon 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
局部阴影导致光伏阵列出现多峰功率特性,传统MPPT算法易陷入局部最优。本文提出基于深度确定性策略梯度的MPPT算法,通过强化学习实现全局最大功率点的快速追踪,提升复杂阴影条件下的发电效率。
解读: 该智能MPPT算法可集成到阳光电源SG系列光伏逆变器。通过深度强化学习技术提升复杂遮挡条件下的MPPT性能,增加发电量2-5%,特别适用于山地光伏电站和城市屋顶分布式系统,提升系统经济性。...
基于节点边际电价的电动汽车聚合商定价策略以最小化光伏弃电
Pricing Strategy of Electric Vehicle Aggregators Based on Locational Marginal Price to Minimize Photovoltaic (PV) Curtailment
Hyunwoo Song · Gab-Su Seo · Dongjun Won · IEEE Access · 2025年1月
为应对全球气候危机，发展可再生能源发电至关重要，但分布式电源的接入引发电压波动与弃电问题。本文提出一种电动汽车聚合商调度策略，通过基于节点边际电价动态调整充电费用，引导电动汽车在不同充电站错峰充电，从而减少光伏弃电并提升电网稳定性。利用多智能体交通仿真工具MATSim生成美国科罗拉多州丹佛市的电动汽车行驶数据，并在含分布式能源与充电站的IEEE 33节点系统上进行仿真验证。结果表明，该策略可有效降低光伏弃电率12.55%，并改善电网运行稳定性。
解读: 该研究对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要应用价值。基于节点边际电价的EV聚合商调度策略可直接应用于阳光电源充电桩产品线，通过动态定价机制引导充电负荷时空转移，配合ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统实现削峰填谷。研究验证的12.55%光伏弃电率降低效果，可优化SG系列逆变器在高渗透率...
微电网的统一物理信息神经网络框架及其在电压稳定性分析中的应用
Uniform Physics Informed Neural Network Framework for Microgrid and Its Application in Voltage Stability Analysis
Renhai Feng · Khan Wajid · Muhammad Faheem · Jiang Wang 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文聚焦物理信息神经网络PINN在光伏PV、风电和储能设备模型参数提取中的应用。准确提取这些模型参数对有效控制和优化重庆电力系统CPS整体稳定性至关重要。尽管提出众多算法解决该问题，准确可靠提取参数仍是重大挑战。本文提出改进PINN命名为统一物理信息神经网络UPINN，采用基于近端策略优化PPO的强化学习进行参数提取。UPINN通过四种策略克服PINN困难：反馈算子、GRU门控机制、历史种群传递算子和PPO辅助强化学习修正因子。UPINN模型迭代训练以最大化参数和减少RMSE。UPINN准确提取...
解读: 该物理信息神经网络技术对阳光电源设备建模和电网分析有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理海量光伏储能设备，需要准确的设备模型进行仿真和优化。UPINN参数提取方法可应用于阳光设备数字孪生模型的自动标定。强化学习PPO算法对阳光智能控制策略优化有借鉴意义。电压稳定性监测是阳光储能系统电网支...
基于均匀鲁棒精确微分器的神经模糊分数阶滑模控制在独立式太阳能光伏系统优化中的应用
A Uniform Robust Exact Differentiator Based Neuro-Fuzzy Fractional Order Sliding Mode Control for Optimal Standalone Solar Photovoltaic System
Safeer Ullah · Ahmed S. Alsafran · Ambe Harrison · Ghulam Hafeez 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本研究提出一种用于独立式光伏系统的新型神经模糊分数阶滑模控制方法，旨在抑制环境变化引起的不确定性和干扰。该方法融合模糊逻辑神经网络、均匀鲁棒精确微分器与分数阶滑模控制。神经网络精确预测非线性参考电压轨迹，微分器估计不可测状态与外部扰动，分数阶控制增强了系统适应性与鲁棒性。基于Lyapunov理论严格验证了系统稳定性。MATLAB仿真与实验结果表明，该方法显著提升了跟踪精度与整体性能，为独立光伏系统能量优化提取提供了高效鲁棒的解决方案。
解读: 该神经模糊分数阶滑模控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器具有重要应用价值。其均匀鲁棒精确微分器可增强现有MPPT算法在光照突变、阴影遮挡等复杂工况下的跟踪精度和响应速度，优化最大功率点捕获性能。分数阶滑模控制的强鲁棒性可提升逆变器在电网扰动、负载突变时的稳定性，与阳光电源GFM构网型...
基于数值天气数据驱动的光伏数字孪生传感器数据生成：一种混合模型方法
Numerical Weather Data-Driven Sensor Data Generation for PV Digital Twins: A Hybrid Model Approach
Jooseung Lee · Jimyung Kang · Sangwoo Son · Hui-Myoung Oh · IEEE Access · 2025年1月
随着全球对环保政策的重视，可再生能源系统广泛应用，光伏（PV）系统因其易管理性备受青睐，而数字孪生（DT）技术则用于实现实时监控与管理。本文提出一种基于数值天气预报（NWP）数据的新型传感器数据生成模型，结合LSTM与GAN构建混合数据驱动框架，并引入融合Transformer的TransTimeGAN以捕捉15分钟级变化特征。模型在自研PV DT系统数据上训练验证，实验结果显示其在均方误差（7.84e-3）、动态时间规整（1.3769）、KL散度（0.9591）和标准差相似性（0.9671）等...
解读: 该混合数字孪生技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。TransTimeGAN模型可基于NWP数据生成15分钟级高精度传感器数据，弥补实际电站传感器缺失或故障场景，为MPPT算法优化提供完整数据支撑。在PowerTitan储能系统中，该技术可实现光储协同...
级联H桥储能变流器的模块化冗余控制与容错运行策略
Integrated Spatiotemporal Hybrid Solar PV Generation Forecast Between Countries on Different Continents Using Transfer Learning Method
Bowoo Kim · Kaouther Belkilani · Gerd Heilscher · Marc-Oliver Otto 等6人 · IEEE Access · 2024年12月
级联H桥拓扑广泛应用于大规模储能系统,但模块故障会影响系统可用性。本文提出模块化冗余控制策略,通过动态拓扑重构和功率再分配实现故障模块的热插拔和容错运行,保证系统连续性。
解读: 该容错控制技术可应用于阳光电源ST系列大规模储能系统。通过模块化冗余设计提升系统可靠性,实现故障模块的在线维护,降低非计划停机损失,为电网侧储能和工商业储能提供高可用性保障。...
高功率密度碳化硅MOSFET驱动器设计:集成有源米勒钳位的600kHz开关应用
Optimal Configuration of ESS in Distribution Network Considering Generation of PV-Load Time Series Scenarios
Xiaolong Xiao · Mingming Shi · Fan Wu · Yukai Wei 等6人 · IEEE Access · 2024年4月
碳化硅MOSFET高频开关特性对驱动电路提出严格要求,传统驱动方案在高频下存在米勒效应和寄生震荡问题。本文提出一种集成有源米勒钳位的高性能驱动电路,支持600kHz开关频率,有效抑制dv/dt干扰和栅极震荡。
解读: 该SiC驱动技术可应用于阳光电源ST系列储能变流器的功率模块驱动设计。通过有源米勒钳位技术提升SiC MOSFET的开关可靠性,支持更高的开关频率和功率密度,降低磁性元件体积,实现储能系统的高效率和紧凑设计。...
基于斑点鬣狗优化与二次逼近混合算法的光伏系统在局部遮阴条件下的全局最大功率点跟踪
GMPP Tracking of Solar PV System Using Spotted Hyena and Quadratic Approximation Based Hybrid Algorithm Under Partially Shaded Conditions
Parveen Kumar · Manish Kumar · Ajay Kumar Bansal · IEEE Access · 2023年5月
由于环境问题，清洁能源需求不断上升，光伏（PV）系统作为可再生能源的重要组成部分，应用日益广泛。其发电效率受负载特性、太阳辐照、遮阴情况和温度等多种因素影响。最大功率点跟踪（MPPT）旨在通过调节系统参数实现最大功率输出。在局部遮阴条件下，PV输出特性呈现多峰，导致传统方法易陷入局部极值。本文提出一种结合斑点鬣狼优化（SHO）与二次逼近（QA）的混合算法QASHO，用于复杂光照条件下的全局最大功率点（GMPP）追踪。仿真结果表明，该方法较扰动观察法（P&O）和布谷鸟搜索算法（CSO）具有更优的追...
解读: 该混合MPPT算法对阳光电源SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。QASHO算法结合群智能优化与数学逼近，能有效解决复杂遮阴场景下的多峰功率追踪难题，可直接集成到SG系列逆变器的MPPT控制模块，提升山地、建筑屋顶等遮阴频发场景的发电效率。斑点鬣狗算法的快速收敛特性与二次...
通过结合负荷与光伏预测的迁移学习提升基于强化学习的能量管理
Enhancing Reinforcement Learning-Based Energy Management Through Transfer Learning With Load and PV Forecasting
Chang Xu · Masahiro Inuiguchi · Naoki Hayashi · Wong Jee Keen Raymond 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
在可再生能源微电网中，高效能量管理对维持系统稳定性和降低运行成本至关重要。传统强化学习（RL）控制器常面临训练时间长和过程不稳定等问题。本研究提出一种融合迁移学习（TL）技术的新型RL方法，利用ResNet18+BiLSTM等先进预测模型生成的合成数据对RL智能体进行预训练，嵌入领域知识以提升性能。基于一年运行数据的实验结果表明，相较于基线模型，TL增强的RL控制器累计运行成本最高降低62.63%，系统不平衡度改善达80%，并显著提升初始性能与训练效率。该方法展现了TL与RL结合在复杂电力系统实...
解读: 该迁移学习增强的强化学习能量管理技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器具有重要应用价值。研究中的ResNet18+BiLSTM预测模型可集成至iSolarCloud云平台，提升光伏-储能微电网的实时调度能力。62.63%的成本降低和80%的系统不平衡改善直接契合阳光电源ESS...
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