找到 2 条结果 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics
一种增强型基于人工神经网络的多相交错DC-DC变换器纹波最小化技术
An Enhanced ANN-Based Ripple Minimization Technique for Multiphase Interleaved DC-DC Converters
Ahmed Djamel Ayad · Ahmed Safa · Abdelmadjid Gouichiche · Saad Mekhilef · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
本文提出了一种优化的相电流形状因子—人工神经网络（PCSF-ANN）实现方法，通过动态调节PWM信号间的相位差，以最小化多相DC-DC变换器的总电流纹波。该方法对参数变化、非对称设计、开路故障（OCF）、电压波动和负载变化具有强鲁棒性。为提升性能，首先采用线性近似建模三角形相电流波形，降低数据采集复杂度；其次将OCF检测与主ANN解耦，并采用更小、高效的网络结构，显著减少内存占用并加快执行速度。实验结果表明，新方法在保持纹波抑制性能的同时，将计算时间由373 μs降至136 μs。
解读: 该增强型ANN纹波抑制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统的DC-DC变换器优化具有直接应用价值。通过动态调节多相交错PWM相位差，可显著降低电流纹波，减小滤波器体积，提升功率密度。其对参数变化、开路故障和电压波动的强鲁棒性，契合储能系统宽工况运行需求。136μs的快速计算响应...
基于人工神经网络控制的单相离网型太阳能微逆变器
ANN Controlled Single-Phase Microinverter for Off-Grid Solar Application
Ajay Kumar Sahu · Ramnarayan Patel · Lalit Kumar Sahu · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年9月
太阳能板输出电压受光照、温度及遮蔽影响而波动，难以直接为家用电器提供稳定电压。本文提出一种采用人工神经网络（ANN）控制器的太阳能微逆变器，可在24–46 V输入范围内稳定输出230 V<sub>rms</sub>交流电压。通过带主动开关的改进型Z源变换器实现所需电压增益，ANN控制器动态调节占空比，以应对输入电压与负载变化，确保系统最优控制性能。该微逆变器实现光伏板与负载间的共地连接，有效抑制光伏泄漏电流。文章详述了电路工作原理，并通过实时实验验证了其在实际工况下的有效性，为太阳能离网供电提供...
解读: 该ANN控制的微逆变器技术对阳光电源户用光伏产品线具有重要参考价值。其24-46V宽输入范围与改进型Z源拓扑可应用于SG系列户用逆变器的低压输入场景，特别是分布式MPPT优化。ANN动态占空比调节策略可融入阳光电源现有MPPT算法，提升复杂工况下的响应速度。共地连接抑制漏电流的设计与阳光电源储能系统...