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基于自适应神经模糊推理系统和支持向量机的交流微电网故障识别与定位优化
Optimization of Fault Identification and Location Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Support Vector Machine for an AC Microgrid
A. Kurmaiah · C. Vaithilingam · IEEE Access · 2025年1月
交流微电网中高阻抗故障、低故障电流水平和通信延迟使传统方法无法准确识别故障和定位。可再生能源与交流微电网集成时故障识别和定位至关重要。机器学习实现快速故障识别和定位。本文开发自适应神经模糊推理系统ANFIS和支持向量机SVM方法,解决低故障电流水平、检测高阻抗故障和通信延迟影响等问题。所提方法在IEEE 12节点系统的孤岛和并网模式下测试评估,孤岛模式执行时间0.00202s,并网模式0.0022s。ANFIS方法识别最优故障类型,SVM准确识别故障位置,实现最短执行时间和最小误差百分比,适合交...
解读: 该微电网故障诊断技术对阳光电源微电网解决方案的保护功能提升有重要价值。阳光微电网系统需要快速准确的故障识别和定位能力。ANFIS结合SVM的混合方法可应用于阳光微电网控制器的故障诊断模块。毫秒级执行时间满足阳光实时保护要求。该方法对高阻抗故障的检测能力可增强阳光微电网系统的安全性。孤岛和并网双模式验...
考虑可再生能源不确定性的发电、输电与储能系统综合规划的区间随机规划
Interval-Stochastic Programming for Integrated Generation, Transmission, and Energy Storage System Planning Considering Uncertainty in Renewable Energy Sources
Deukyoung Lee · Dosung Kim · Sung-Kwan Joo · IEEE Access · 2025年1月
可再生能源扩张带来可持续电力系统,但波动性和不确定性造成供需失衡和缺乏灵活性问题。本文将可再生能源不确定性分为自然变异性和信息缺乏导致的不确定性。提出考虑可再生能源不确定性的发电机、输电线路和储能ESS综合规划新方法。引入区间随机规划方法,采用Benders分解的两阶段优化。应用双目标优化技术和最小后悔成本准则进行决策。基于韩国简化电力系统模型的数值结果证明所提方法有效性。结论强调ESS在综合扩展规划中的重要性,有效管理可再生能源不确定性并确保可持续电力系统。
解读: 该储能综合规划方法对阳光电源源网荷储一体化项目规划有重要参考价值。阳光PowerTitan储能系统在新能源基地配置中需要考虑发电、输电和储能的协同优化。区间随机规划处理不确定性的方法可应用于阳光iSolarCloud平台的容量配置工具。Benders分解两阶段优化技术对阳光储能系统规模优化有借鉴意义...
风力机变桨角控制智能框架综述
Review of the Intelligent Frameworks for Pitch Angle Control in Wind Turbines
Abdulbasit Hassan · Ghali Ahmad · Md Shafiullah · Asif Islam 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
在可再生能源中，风能对满足全球日益增长的清洁能源需求具有关键作用。风力发电的波动性导致功率输出间歇多变、机械载荷变化及系统非线性动态特性。风力机主要控制参数为叶片变桨角与发电机转矩，其控制器设计面临系统非线性、桨距角及其速率约束、风速随机性及模型未建模动态等挑战。有效应对这些复杂性对保障风力机运行稳定性与安全性至关重要。本文综述了应用于风力机集体变桨控制的各类智能控制方法，系统评述了其相较于传统控制策略在处理非线性问题上的优势，显著提升了风电系统的整体性能，并探讨了风电场发展与电网集成的关键评估...
解读: 该研究对阳光电源的储能和风电产品线具有重要参考价值。智能变桨控制框架的非线性控制策略可借鉴应用于ST系列储能变流器的功率控制优化，特别是在电网波动工况下的快速响应控制。其处理系统非线性、约束优化的方法也可用于PowerTitan大型储能系统的功率调节算法改进，提升系统动态性能。此外，文中探讨的电网集...
最优潮流：最新技术综述与未来展望
Optimal Power Flow: A Review of State-of-the-Art Techniques and Future Perspectives
Ahmed Babiker · Sulaiman S. Ahmad · Ijaz Ahmed · Muhammad Khalid 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
最优潮流OPF问题在现代电力系统规划和运行中日益关键。随着电网规模扩大、智能电网技术出现和可再生能源RES不可预测性，对OPF兴趣激增。新能源和储能挑战给电力系统运行和规划带来更高不确定性。OPF被视为实现资源优化配置、提高电网效率等不同目标的重要工具。然而OPF问题因非线性特性本质上难以求解，实际电网固有的各种约束和限制进一步加剧复杂性。本文提供OPF的全面基础性综述，涵盖主要概念、数学表述、OPF类型、综合优化问题概念及求解各种方法。探讨从传统方法到先进最新技术的演变，包括数学方法和人工智能...
解读: 该OPF综述对阳光电源智慧能源管理系统的优化算法开发有重要参考价值。阳光iSolarCloud平台需要实时优化海量光伏储能电站的功率分配。文章综述的元启发式算法和机器学习方法可应用于阳光虚拟电厂VPP的资源调度优化。凸松弛方法对阳光储能充放电策略优化有借鉴意义。该综述强调的不确定性处理，与阳光面临的...
基于无模型深度强化学习的微电网能量管理
Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach
Odia A. Talab · Isa Avci · IEEE Access · 2025年1月
随着智能电网技术的发展，微电网在整合风能、太阳能等可再生能源方面发挥着关键作用。然而，可再生能源的间歇性及电动汽车与快充站负荷的增长，给微电网运行的稳定性与效率带来挑战。本文提出一种无模型的实时能量管理策略，无需传统不确定性建模即可应对源荷双重不确定性。将问题建模为马尔可夫决策过程，并采用基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度算法实现动态优化。仿真结果表明，该方法总成本降至51.8770 €ct/kWh，较Dueling DQN和DQN分别降低3.19%和4%，验证了其在现代微电网...
解读: 该无模型深度强化学习能量管理技术对阳光电源微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器的能量调度优化，通过DDPG算法实现光伏-储能-充电桩的实时协同控制，无需复杂的不确定性建模即可应对源荷波动。该方法可集成至iSolarCloud云平台，提升微电网E...
基于注意力驱动贝叶斯优化混合集成的济州岛可再生能源系统精准能源预测
Attention-Driven Hybrid Ensemble Approach With Bayesian Optimization for Accurate Energy Forecasting in Jeju Island's Renewable Energy System
Muhammad Ali Iqbal · Joon-Min Gil · Soo Kyun Kim · IEEE Access · 2025年1月
可再生能源并网带来能源需求和供给预测的迫切需求，波动的用户需求和高变异性能源给供需平衡带来挑战。本文提出注意力驱动贝叶斯优化混合集成框架ABHEF，在济州岛能源混合数据上验证。ABHEF集成ConvBiLSTM、ETCN、TFT和DAT等先进模型捕获短期波动和长期趋势。贝叶斯优化确定各模型最优超参数。CatBoost作为元模型表现最佳。对于小时供给预测，MAE和RMSE相比BiLSTM分别降低52%和50%；对于日供给预测，降低76%和77%。该框架为可再生能源系统能源管理和资源规划提供显著优势...
解读: 该能源预测技术对阳光电源智慧能源管理平台iSolarCloud有重要应用价值。阳光iSolarCloud管理海量光伏储能电站，需要精准的发电和负荷预测。ABHEF混合集成框架可集成到阳光预测系统中，结合天气数据和历史运行数据实现高精度多时间尺度预测。该技术可优化阳光储能系统充放电策略和新能源消纳，提...
电动汽车动力系统技术综述：分类、广泛采用的拓扑及未来挑战
Critical Review on Powertrain Technologies for Electric Vehicles: Classification, Broadly Adopted Topologies, and Future Challenges
Sadeq Ali Qasem Mohammed · Samer Saleh Hakami · Mahmoud Kassas · Mohammad M. Almuhaini · IEEE Access · 2025年1月
电动汽车EV转型的核心在于驱动系统，用电机和电池替代传统内燃机ICE。然而电池限制、能量密度、充电速度、充电基础设施不足、成本和关键材料依赖等问题阻碍EV推广。本文全面综述EV动力系统技术，讨论高效充电系统和高输出功率所需的关键要素。通过采用先进功率电子器件如SiC和GaN、高效功率拓扑、固态电池和硅负极电池、热管理等技术可实现这些目标。文章探讨阻碍EV性能的关键技术挑战及解决方案，明确分类最新动力系统技术、广泛采用的变换器及未来趋势，包括下一代固态电池突破和充电站可及性改善，并提供可再生能源集...
解读: 该综述与阳光电源新能源汽车电驱控产品线高度契合。阳光重点发展SiC和GaN功率器件在车载充电机OBC和电驱系统中的应用，提升功率密度和效率。阳光车载OBC支持快充协议，与文中提到的高功率充电系统一致。该综述强调的热管理技术对阳光电驱产品的可靠性提升有重要参考价值。阳光还可结合光储充一体化方案，将可再...
基于改进型人工神经网络的光伏系统最大功率点跟踪：融合元启发式与解析算法以实现部分遮阴下的最优性能
Enhanced ANN-Based MPPT for Photovoltaic Systems: Integrating Metaheuristic and Analytical Algorithms for Optimal Performance Under Partial Shading
Alpaslan Demirci · Idriss Dagal · Said Mirza Tercan · Hasan Gundogdu 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
在部分遮阴条件下，光伏系统效率显著下降，导致最大功率点跟踪困难。本文提出一种改进型人工神经网络（ANN）方法，通过结合解析算法与元启发式优化算法进行训练，提升MPPT性能。模型基于涵盖多种遮阴、辐照及温度条件的大量数据集构建，仿真结果表明，该方法在动态遮阴环境下具有更高精度、更快响应速度和更强稳定性，MPPT效率在晴空和遮阴条件下分别达99.98%和99.97%，优于传统P&O及GWO、HHO、PSO等优化算法。
解读: 该改进型ANN-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。当前SG系列产品采用传统P&O或PSO算法，在复杂遮阴场景下存在局部最优陷阱和响应速度瓶颈。该研究通过元启发式算法训练ANN模型，在动态遮阴下实现99.97%的MPPT效率，可直接集成至SG逆变器的DSP控制器中，提升分布式光...
基于自适应神经模糊推理系统与模糊FOPID先进控制的并网光伏-风电混合系统性能提升
Performance Improvement of Grid-Connected PV-Wind Hybrid Systems Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Fuzzy FOPID Advanced Control With OPAL-RT
Moayed Mohamed · Zuhair Muhammed Alaas · Badr Al Faiya · Hossam Youssef Hegazy 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文研究基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）提升并网光伏-风电混合系统的控制性能，并与传统模糊分数阶PID（FOPID）及模糊PI控制器进行对比。针对可再生能源间歇性与非线性带来的控制挑战，ANFIS融合模糊逻辑与神经网络自学习能力，展现出更强的鲁棒性与适应性。通过OPAL-RT 4512平台实现实时仿真与实验验证，结果表明ANFIS在电压调节、谐波抑制及系统稳定性方面显著优于其他控制器，尤其在动态负载与环境变化下表现更优，有效促进可再生能源的可靠并网与智能电网发展。
解读: 该ANFIS与模糊FOPID控制技术对阳光电源光储混合系统具有重要应用价值。针对SG系列光伏逆变器与ST储能变流器的并网协同控制，ANFIS自适应学习能力可显著提升PowerTitan储能系统在光伏波动工况下的电压调节精度与谐波抑制性能。OPAL-RT实时验证方法可直接应用于阳光电源构网型GFM控制...
迈向100%可再生能源电网：综述
Toward 100% Renewable Power Grids: A Review
Yayu Yang · Yan Wen · Zhengfa Zhang · Yuqing Dong 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
本文综述100%可再生能源电网面临的技术挑战。可再生能源的波动性和不可预测性使电力平衡复杂化，逆变器型资源IBR渗透率提高引入谐振稳定性等新挑战。IBR的动态行为和故障响应与同步发电机显著不同，传统保护方案逐渐失效。文章综述电力平衡、电网灵活性、稳定性增强和先进保护策略的最新解决方案，评估近期技术进展，为实现弹性100%可再生电网提供关键研究方向。
解读: 该综述与阳光电源构网型储能技术发展方向一致。阳光电源PowerTitan2.0储能系统支持构网型GFM控制，可为高比例新能源电网提供惯量和电压支撑，解决逆变器型资源带来的稳定性问题。阳光1500V光伏逆变器和储能变流器具备低电压穿越、快速频率响应等先进电网支撑功能。结合阳光iSolarCloud智慧...
大型深海海上风电场规划与可靠性研究进展：综述
Recent Advancements in Planning and Reliability Aspects of Large-Scale Deep Sea Offshore Wind Power Plants: A Review
Pawan Kumar · Santanu Paul · Akshay Kumar Saha · Omkar Yadav · IEEE Access · 2025年1月
向可再生能源的转型推动了海上风电的快速发展，大型深海风电场成为满足能源需求和应对气候变化的重要途径。本文综述了大型深海风电场在规划与可靠性方面的最新进展，涵盖选址与资源评估、风机与基础技术创新、风险管控、电网接入及社会环境影响等关键领域。通过整合现有研究成果与行业实践，系统评述了当前开发与运营中的先进方法与策略，揭示了未来研究方向与政策启示，为全球海上风电可持续发展提供学术参考。
解读: 该研究对阳光电源海上风电变流器及储能系统的技术创新具有重要参考价值。研究中的深海风电场可靠性分析可直接应用于我司SG系列风电变流器的防腐、防潮等设计优化，并为PowerTitan储能系统在海上风电配套应用提供技术支撑。特别是在电网接入方面，文中的先进控制策略可用于完善我司构网型(GFM)控制算法，提...
基于卷积神经网络、小波神经网络与掩码多头注意力机制的全球辐照度预测模型
A Global Irradiance Prediction Model Using Convolutional Neural Networks, Wavelet Neural Networks, and Masked Multi-Head Attention Mechanism
Walid Mchara · Lazhar Manai · Mohamed Abdellatif Khalfa · Monia Raissi 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
准确预测全球辐照度对光伏系统尤其是太阳能电动汽车的能量管理至关重要。传统模型难以捕捉辐照数据中复杂的时空依赖性，导致在多变天气条件下预测精度受限。本文提出一种融合卷积神经网络（CNN）、小波神经网络（WNN）与掩码多头注意力（MMHA）机制的新型混合框架CNN-WNN-MMHA。CNN提取局部空间特征，WNN进行频域分解以捕获多尺度变化，MMHA建模时间依赖并编码位置信息。模型在突尼斯八年实测气候数据上训练与验证，实验表明其性能显著优于LSTM、BiLSTM和CNN-LSTM等先进方法，MAPE...
解读: 该混合深度学习辐照度预测模型对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中，可优化MPPT算法的前瞻性控制，提前调整功率跟踪策略；在PowerTitan储能系统中，精准的辐照度预测可优化充放电调度策略，提升光储协同效率；在iSolarCloud智能运维平台中，该模型可增强预测性维护能力...
可再生能源社区策略评估的即插即用框架
Plug-and-Play Framework for Assessment of Renewable Energy Community Strategies
J. P. D. Faria · J. A. N. Pombo · S. J. P. S. Mariano · M. R. A. Calado · IEEE Access · 2025年1月
欧盟近期监管进步将可再生能源社区REC置于能源政策讨论前沿，重新点燃科学界重大兴趣和辩论。然而，尽管有所发展，REC仍面临需要解决和研究以确保其发展和经济可持续性的若干挑战。关键挑战之一是创建有效公平的能源共享机制。因此，本研究提出家庭能源管理系统HEMS和两阶段协作能源管理策略TCEMS，基于技术和经济方面管理REC，促进满足个人和集体要求的高效运行。这是合作协作策略，其中可再生能源生产资源和储能系统以综合公平方式共享，确保REC内可再生能源公平平衡分配。策略第一阶段，采用动态分配密钥KoR自...
解读: 该能源社区管理技术对阳光电源虚拟电厂和社区储能具有重要应用价值。阳光PowerStack社区储能系统需要公平高效的能量共享机制。该研究的两阶段协作策略和动态分配算法可集成到阳光EMS能量管理系统，实现社区内光伏储能资源的智能调度。在工商业园区和住宅社区场景下，该技术可优化阳光储能系统在多用户间的能量...
基于改进多目标均衡优化算法的含碳交易配电网有功-无功功率最优调度
Optimal Active-Reactive Power Dispatch for Distribution Network With Carbon Trading Based on Improved Multi-Objective Equilibrium Optimizer Algorithm
Furong Tu · Sumei Zheng · Kuncan Chen · IEEE Access · 2025年1月
针对高比例可再生能源接入下配电网有功-无功功率协同调度（OARPD）问题的复杂性，本文提出一种融合分层碳排放交易（CET）机制的低碳调度模型，以最小化运行成本和电压偏差。为应对调度周期内离散设备动作次数约束，引入基于分时运行成本的动态无功优化策略。进一步设计改进的多目标均衡优化器（IMOEO）算法求解该问题，通过Sobol序列初始化、动态调节因子及基于拥挤距离的差异化进化策略，提升种群多样性与全局搜索能力。在改进IEEE-33节点系统上的仿真结果表明，该算法能获得更优的非支配Pareto前沿，有...
解读: 该有功-无功协同调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列逆变器具有重要应用价值。研究提出的分层碳交易机制可集成至iSolarCloud平台，实现源网荷储协同优化；动态无功优化策略可直接应用于ST储能变流器的四象限功率控制，减少离散设备动作次数，延长继电器寿命；改进的多目标优化算法可优...
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...
通过深度学习和混合安全模型缓解智能信息物理电力系统的网络风险
Mitigating Cyber Risks in Smart Cyber-Physical Power Systems Through Deep Learning
M. A. S. P. Dayarathne · M. S. M. Jayathilaka · R. M. V. A. Bandara · V. Logeeshan 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
智能电网中可再生能源集成的兴起带来新网络安全挑战，促使本研究检验智能信息物理电力系统CPPS的脆弱性。风能和太阳能等可再生能源集成到智能电网因其分散和可变特性带来运行风险，特别是在实时监控和控制所需的通信层内。虽然可再生能源集成增加不直接影响网络安全脆弱性，但主要挑战源于其分散性。解决这种分散需要在供需之间使用网络层，为电力系统控制和通信系统引入网络威胁脆弱性。这些层易受虚假数据注入FDI、拒绝服务DoS和重放攻击等多样化网络攻击，可能危及电网稳定性和安全性。为应对这些风险，研究提出混合方法，集...
解读: 该网络安全技术对阳光电源智慧能源平台安全防护至关重要。阳光iSolarCloud云平台连接海量光伏储能设备，面临虚假数据注入和拒绝服务等网络攻击威胁。该研究的深度学习异常检测方法可集成到阳光云平台安全体系，实现实时威胁识别和防御。在电网侧储能场景下，网络攻击可能导致储能系统误动作，影响电网稳定。该C...
基于Transformer网络和专家优化器的小时级风电功率预测深度学习模型
A Deep Learning Model Using Transformer Network and Expert Optimizer for an Hour Ahead Wind Power Forecasting
Anushalini Thiyagarajan · B. Sri Revathi · Vishnu Suresh · IEEE Access · 2025年1月
精准的风电功率预测对可再生能源平台运行至关重要,可帮助电力系统更好地管理供应并保证电网可靠性。本文提出一种新型改进型孪生Transformer网络模型,采用多注意力机制增强对不同输入序列的关注能力,更好地捕捉风电预测的长期依赖关系。采用自适应山地瞪羚优化器对PID控制器参数进行微调,实现最小均方误差和THD。在1500kW容量的实时数据集上测试,MST-Net能够紧密跟踪实际功率趋势。
解读: 该深度学习预测技术可集成到阳光电源智慧风电云平台。通过Transformer架构实现高精度小时级风电功率预测,优化风电场能量管理和电网调度策略,降低弃风率,提升风电并网的经济性和可靠性,为大规模风电接入提供精准的功率预测支持。...
基于RLS算法的构网型虚拟同步机逆变器无模型预测控制
Model-Free Predictive Control Based on RLS Algorithm for Grid-Forming Inverters With Virtual Synchronous Generator
Min Huang · Huiying Zhang · Kangan Wang · Zhilei Yao 等5人 · IEEE Access · 2025年1月
作为连接可再生能源的关键元件，构网型逆变器GFI多采用下垂控制作为外环，但扰动时可导致系统频率快速变化。传统模型预测控制MPC广泛用于变流器内环控制，但严重依赖模型参数。为克服上述缺陷，本研究提出虚拟同步机无模型预测控制VSG-MFPC。该方案使用基于自回归外生输入ARX模型的自回归MFPC作为内环控制结构进行电压预测，结合简化虚拟同步机VSG作为外环控制结构实现功率分配和惯量支撑控制系统。MFPC实施提升系统参数鲁棒性。在此基础上，进一步研究算法参数初始化、延迟补偿和限流能力的改进方案。此外，...
解读: 该无模型预测控制技术与阳光电源构网型储能系统高度相关。阳光ST储能变流器采用GFM控制技术支持弱电网和微电网场景。该VSG-MFPC方案的参数自适应能力可显著提升阳光储能系统对电网参数变化的鲁棒性。传统MPC依赖精确模型，在电网阻抗变化或非线性负载场景下性能下降。该研究的无模型方法可集成到阳光GFM...
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...
一种基于新型模块化升降压的多端口双向DC-DC变换器
Novel Modular Buck-Boost Based Multiport Bidirectional DC–DC Converter (MPBC) for Hybrid Electric Vehicle Application
Jayamurugan Mookkan · Saravanan Kaliyaperumal · Z. M. S. Elbarbary · Saad F. Al-Gahtani 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
为提升混合动力汽车中可再生能源的应用并实现零尾气排放，需高效的直流功率变换接口及精确的功率流控制。本文提出一种新型四端口双向DC-DC变换器，集成光伏与电池双输入端口，驱动电机与轻载双输出端口。该多端口变换器（MPBC）支持升降压运行模式，通过切换组合实现双向功率流动控制，适用于混合动力汽车中电池与电机间不同直流电压等级的连接，并可在再生制动时回馈能量充电。文中给出了工作模态分析、稳态特性、控制策略及功率损耗分析，采用MATLAB/Simulink仿真验证了设计方案的有效性与动态响应性能。
解读: 该四端口双向DC-DC变换器技术对阳光电源车载电源系统及光储充一体化产品具有重要应用价值。其模块化升降压拓扑可直接应用于新能源汽车OBC充电机产品，实现光伏、动力电池、辅助电源的多端口协同管理，支持V2G双向功率流动。该MPBC架构的再生制动能量回馈功能与阳光电源ST储能变流器的双向控制技术高度契合...
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