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通过电动汽车参与的改进控制策略管理无功功率并降低交直流混合微电网互联变换器容量
An Improved Control Strategy for Managing Reactive Power and Reducing Capacity of Interlinking Converters by Participating of Electric Vehicles in Hybrid AC/DC Microgrids
Abbas Safari · Hesam Rahbarimagham · IEEE Access · 2025年1月
基于接口变换器的交直流混合微电网在智能电网中广受关注。接口变换器通过先进准确控制策略可执行精确功率共享、电能质量增强、双向功率传输等任务。本文提出基于直流电压下垂的分层控制,实现混合交直流微电网中接口变换器的双向功率传输。该方法可根据各子网需求在交流或直流子网间交换有功功率,直流电压围绕额定值轻微偏移。提出无功功率控制算法,可基于接口变换器最大额定容量补偿交流子网无功功率。研究电动汽车参与直流子网对改善无功管理和降低接口变换器容量的影响。电动汽车双向升压变换器电压控制环路中考虑另一下垂控制,通过...
解读: 该交直流混合微电网控制技术与阳光电源微电网解决方案高度相关。阳光微电网系统需要高效的交直流互联变换器和功率管理策略。下垂控制方法与阳光分布式控制理念一致。EV参与无功管理的思路可应用于阳光V2G和光储充一体化项目。接口变换器容量优化对阳光降低系统成本有重要价值。该研究验证的双向功率传输和无功补偿能力...
集成多层感知器和支持向量回归增强锂离子电池健康状态估计
Integrating Multilayer Perceptron and Support Vector Regression for Enhanced State of Health Estimation in Lithium-Ion Batteries
Sadiqa Jafari · Jisoo Kim · Wonil Choi · Yung-Cheol Byun · IEEE Access · 2025年1月
准确评估电池健康状态SOH对保证电动汽车EV安全可靠运行至关重要。本文提出新策略解决传统SOH测量方法中复杂预处理和大量数据需求的困难。利用先进机器学习算法提出全面SOH预测方法。方法包括细致数据准备,分析电压、电流和温度等关键运行因素。利用超参数优化微调的支持向量回归SVR和多层感知器MLP模型。使用均方根误差RMSE、均方误差MSE和R平方评估模型。为提高预测准确性,使用随机森林RF元模型将这些模型组合成堆叠集成,R²达0.987,MAE为0.02559,MSE为0.0013,RMSE为0....
解读: 该SOH估计技术对阳光电源电池管理系统BMS产品线有重要应用价值。阳光车载OBC和储能BMS需要高精度SOH估计来优化电池使用和延长寿命。SVR和MLP集成模型可集成到阳光BMS算法中,提高SOH估计准确性。超参数优化方法对阳光机器学习算法开发有借鉴意义。该研究验证的高R²值和低误差率,证明集成学习...
应用增强型自适应虚拟惯量控制实现电动汽车集成可再生能源微电网系统的高效频率控制
Application of Enhanced Self-Adaptive Virtual Inertia Control for Efficient Frequency Control of Renewable Energy-Based Microgrid System Integrated With Electric Vehicles
Sonalika Mishra · Preeti Ranjan Sahu · Ramesh Chandra Prusty · Sidhartha Panda 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
由于高比例可再生能源渗透导致系统惯量缺乏,孤岛微电网MG频率控制是挑战性任务。本研究提出基于模糊的自适应增强虚拟惯量控制器SAEVIC与电动汽车EV协同,克服频率控制问题。控制器旨在稳定系统频率和平衡接入EV的荷电状态SOC。通过与传统虚拟惯量控制、传统增强虚拟惯量控制和自适应虚拟惯量控制对比验证所提控制器性能。测试EV集成对系统频率动态的影响。在注入随机扰动、高低水平可再生能源、可再生能源拒绝服务攻击和内部参数变化的扰动运行条件下验证。与传统增强VI方法相比,SAEVIC方法在风光和多步负荷扰...
解读: 该虚拟惯量控制技术与阳光电源构网型储能系统高度契合。阳光PowerTitan2.0储能系统支持构网型GFM控制,可为高比例新能源微电网提供虚拟惯量。自适应增强虚拟惯量控制器SAEVIC的模糊自适应思路可应用于阳光储能系统惯量自适应功能开发。EV协同频率控制与阳光V2G技术发展方向一致。该研究验证的显...
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...
网络攻击预测：从传统机器学习到生成式人工智能
Cyber Attack Prediction: From Traditional Machine Learning to Generative Artificial Intelligence
Shilpa Ankalaki · Aparna Rajesh Atmakuri · M. Pallavi · Geetabai S Hukkeri 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
网络威胁日益复杂对个人、组织和国家构成重大风险。网络犯罪包括黑客攻击和数据泄露,具有严重经济和社会后果。传统安全解决方案难以应对不断演变的威胁态势。人工智能AI提供强大技术来应对这些挑战。本文探讨AI方法包括机器学习ML、深度学习DL、自然语言处理NLP、可解释AI和生成式AI在解决各种网络安全问题中的应用。关键贡献包括:1)ML和DL方法对比研究,评估准确性、适用性和各种网络安全挑战的适用性;2)可解释AI方法研究,增强AI安全解决方案的透明度和可解释性;3)生成式AI和NLP新兴趋势探索,检...
解读: 该网络安全AI技术对阳光电源iSolarCloud平台和智能设备安全防护有重要参考价值。阳光云平台连接海量光伏储能设备,面临网络攻击威胁。生成式AI和机器学习方法可应用于阳光平台的入侵检测和异常行为识别。可解释AI技术可提升阳光安全系统的透明度,辅助安全运维决策。威胁情报生成和攻击模拟方法对阳光安全...
基于ANFIS的最大功率点跟踪控制器在太阳能光伏系统中的潜力研究
Investigating the Potential of an ANFIS-Based Maximum Power Point Tracking Controller for Solar Photovoltaic Systems
Yavuz Türkay · Ahmet Gürkan Yüksek · IEEE Access · 2025年1月
最大功率点跟踪（MPPT）技术对提升光伏（PV）系统效率具有重要作用。本文设计并建模了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的MPPT控制器，旨在不同环境条件下最大化PV模块的输出效率。该控制器结合模糊逻辑与神经网络优势，通过温度、辐照度和负载等输入参数动态调整控制策略，快速准确地追踪最大功率点。所设模糊规则有效应对系统非线性特性，提升响应速度与稳定性。在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果表明，该方法在多种工况下均表现出优异性能，相较于传统增量电导法（INC），具有更小的稳态振...
解读: 该ANFIS-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的控制算法优化具有重要参考价值。研究证实的快速动态响应和低稳态振荡特性，可直接应用于阳光电源1500V高压系统的多路MPPT优化，特别是在复杂遮挡和快速云层变化工况下。神经模糊融合策略为现有P&O和INC算法提供智能化升级路径，可...
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...
通过光伏和电池储能优化配置提升配电网韧性：面向正常和紧急条件的基于成本的优化框架
Improving Power Distribution Resilience Through Optimal PV and BES Allocation With a Cost-Based Optimization Framework for Normal and Emergency Conditions
Mohammad Taghi Ettehad · Reza Mohammadi Chabanloo · Mohammad Taghi Ameli · IEEE Access · 2025年1月
近期自然灾害和人为攻击给配电公司和用户带来重大挑战。光伏PV系统因环境、技术和经济因素集成到配电网不断增加。技术进步使PV系统和电池储能BES系统能够提供无功功率。本文提出配电系统中PV和BES系统优化配置的综合框架，最小化正常条件下的能量损失和未供电能量ENS，以及紧急条件下的负荷中断。该框架建模小型微电网形成，考虑运行和物理限制，与网络恢复过程协调，考虑各种发电和负荷场景最大化紧急条件下中断负荷恢复。采用混合整数二次规划MIQP进行成本优化。结果表明该方法显著增强紧急情况下配电网韧性，负荷中...
解读: 该配电网韧性优化技术与阳光电源光储一体化解决方案高度契合。阳光PowerTitan储能系统结合SG系列光伏逆变器可为配电网提供韧性提升。所提框架的微电网孤岛运行能力与阳光构网型储能技术一致。MIQP优化方法可应用于阳光iSolarCloud平台的多站点协同优化。该研究验证的紧急条件下负荷中断显著降低...
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...
基于双两电平九开关变换器的多电平逆变器用于双三相或六相电机驱动系统
Multilevel Inverter Based on a Dual Two-Level Nine-Switch Converter for a Dual Three-Phase or Six-Phase Motor Drive System
V. Fernão Pires · Armando Cordeiro · Daniel Foito · A. J. Pires 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
九开关逆变器因其功率半导体器件数量少，在双三相或六相电机驱动等双输出应用中具有显著优势，但其交流输出电压仅限于两电平。本文提出一种具有多电平输出特性的新型逆变器拓扑结构，适用于双三相或六相电机驱动系统。该拓扑由两个隔离的逆变器构成，桥臂数量由六个减少至三个，形成模块化多电平结构，在减少器件数量的同时实现更多电压电平。结合所提出的调制策略，确保系统实现多电平运行。通过Matlab/Simulink仿真及实验样机测试验证了该拓扑与调制策略的有效性，仿真与实验结果一致，验证了理论分析的正确性。
解读: 该九开关多电平逆变器技术对阳光电源新能源汽车驱动产品线具有重要应用价值。核心优势在于：1）通过双九开关拓扑将桥臂从六个减至三个，器件数量减少33%，可直接降低电机驱动系统成本和体积；2）多电平输出特性可改善电机侧电压波形质量，降低dv/dt应力和共模电压，提升SiC器件在高频开关下的可靠性；3）模块...
多目标方法在大都市配电网中分布式屋顶光伏接入下电动汽车充电站的最优定容与选址
Multi-Objective Approach for Optimal Sizing and Placement of EVCS in Distribution Networks With Distributed Rooftop PV in Metropolitan City
Syechu Dwitya Nugraha · Mochamad Ashari · Dedet Candra Riawan · IEEE Access · 2025年1月
本研究探讨了在含分布式电源（DG）的配电网中，电动汽车充电站（EVCS）的最优容量与位置规划问题。不当的EVCS配置可能导致网络过载、损耗增加及电压越限。采用印度尼西亚典型城市商业区配电网为案例，提出一种基于多目标函数的混合遗传算法—改进樽海鞘群算法（HGAMSSA）进行优化求解。设定了三种EVCS配置场景：分别包含1、2、3级充电设施，并均集成DG。仿真结果表明，在电网到车辆（G2V）模式下，网络利用率最高可达79.00%，显著高于基础负荷的29.46%；在车辆到电网（V2G）模式下，EV反送...
解读: 该研究的EVCS与分布式光伏协同优化技术对阳光电源充电桩产品线及光储充一体化解决方案具有重要应用价值。研究提出的多目标优化算法可直接应用于阳光电源充电站规划系统，指导城市商业区充电桩的容量配置与选址决策。V2G模式下的双向能量管理策略可集成到ST系列储能变流器与车载OBC产品中，实现充电桩、屋顶光伏...
基于可重构线圈方法的增强型车对车无线充电系统
An Enhanced Vehicle-to-Vehicle Wireless Power Transfer System for Electric Vehicle Applications Using a Reconfigurable Coil Approach
Venkatesan Ramakrishnan · Dominic Savio A · Mohammad Shorfuzzaman · Waleed Mohammed Abdelfattah · IEEE Access · 2025年1月
电动汽车EV技术增长需要充足的充电基础设施和储能系统。车对电网V2G、车对家V2H和车对车V2V技术正被研究以增强EV使用。V2V技术可在紧急情况下协助EV用户便捷共享电力，但传统插电方式限制安全性和人工干预。无线充电WPT技术提供便利和可靠的电力交换，是V2V的最佳方法。本文通过在发射Tx线圈和接收Rx线圈间采用可重构线圈增强耦合系数。该可重构线圈作为谐振器增强Tx线圈产生的磁通，提高传输效率PTE。系统支持两辆EV间双向功率流，相移控制技术调节功率流。500W原型验证，对中条件下效率92.6...
解读: 该V2V无线充电技术对阳光电源新能源汽车充电解决方案有前瞻性参考价值。阳光可探索无线充电技术在车载OBC和充电桩产品中的应用。可重构线圈提升耦合系数的方法对阳光无线充电技术研发有启发。相移控制实现双向功率流与阳光双向DC-DC变换器技术一致。该技术结合阳光V2G系统，可实现车辆间灵活能量共享，提升电...
利用D-PMU和负序阻抗相角分析的微电网孤岛检测
Microgrid Islanding Detection Using D-PMU and Phase Angle Analysis of Negative Sequence Impedance
Asim Chaulagain · Ramakrishna Gokaraju · Nurul Chowdhury · Krish Narendra · IEEE Access · 2025年1月
非计划孤岛检测是微电网运行的重大挑战。孤岛发生时分布式能源DER需在2秒内快速断开，使快速孤岛检测至关重要。本文描述利用配电相量测量单元D-PMU的新型微电网孤岛检测方法，通过检查负序阻抗角随时间的变化实现。与仅使用电压电流序分量相角的方法不同，阻抗相角捕获电阻和电抗的整体效应，更清楚理解扰动期间的电气行为。在六节点微电网和IEEE-34节点系统中验证，使用工业标准PhasorSmart软件评估在线性能。该检测技术可有效区分非孤岛事件，孤岛检测时间小于50ms，显著快于现有被动技术。
解读: 该快速孤岛检测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毫秒级孤岛检测来保护设备和人员安全。D-PMU相量测量技术可集成到阳光微电网控制器中，提供比传统频率电压检测更快更准确的孤岛识别。负序阻抗相角分析算法可应用于阳光储能和光伏逆变器的并网保护功能。该技术结合阳光构网型...
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...
基于神经网络模仿学习的随机电池管理系统近似
Neural Network-Based Imitation Learning for Approximating Stochastic Battery Management Systems
Andrea Pozzi · Alessandro Incremona · Daniele Toti · IEEE Access · 2025年1月
锂离子电池在电动汽车中发挥关键作用，但优化充电过程以提升电池寿命、安全性和效率仍是重大挑战。传统预测控制方法依赖精确模型，受老化、生产变异和运行条件导致的参数不确定性限制。随机预测控制策略可通过将不确定性纳入优化过程解决该问题，但引入大量计算复杂性。本文提出新型方法，通过模仿学习高效近似随机预测控制策略，通过离线训练显著降低计算负担。该方法利用Dataset Aggregation算法克服分布偏移问题。基于详细电化学模型的仿真验证方法有效性，遵守概率约束，为先进电池管理系统提供可扩展且计算高效的...
解读: 该随机电池管理优化技术对阳光电源新能源汽车电驱控产品线有重要价值。阳光车载OBC和BMS面临电池参数不确定性和复杂工况的挑战。模仿学习方法可将高计算复杂度的随机优化控制策略离线训练为轻量化神经网络模型，部署到阳光嵌入式BMS硬件中。该技术可提升阳光BMS在不确定条件下的充电优化性能，延长电池寿命，提...
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