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三相并网逆变器的无源性控制与虚拟阻抗优化设计
Enhancing Performance Toward Torque and Flux Control Through a Hybrid Approach of Intelligent and DTC for SRM Drives
Deepak Mohanraj · M Umavathi · Rajesh Verma · Bharatiraja Chokkalingam 等5人 · IEEE Access · 2025年5月
并网逆变器在弱电网条件下易出现稳定性问题,无源性控制提供理论稳定性保证。本文提出基于无源性理论的并网控制策略,通过虚拟阻抗优化设计实现宽范围电网阻抗适应性,保证系统鲁棒稳定性。
解读: 该无源性控制技术可应用于阳光电源SG系列光伏逆变器的弱网并网场景。通过虚拟阻抗优化提升逆变器在高阻抗电网条件下的稳定性,拓展并网适应范围,减少并网点电压波动,提升弱电网地区的光伏接入能力。...
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3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3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...
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...