找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于长时域FCS-MPC训练的一维卷积神经网络用于FPGA平台电力电子变换器控制——以Si/SiC混合变换器为例
Long-Horizon FCS-MPC Trained 1-D Convolution Neural Networks for FPGA-Based Power-Electronic Converter Control With a Si/SiC Hybrid Converter Case Study
Ning Li · Hao Yu · Stephen Finney · Paul D. Judge · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
传统的电力电子长时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在实时实现方面存在两个主要问题：1）计算负担和延迟；2）对现场可编程门阵列（FPGA）等实时平台的硬件资源要求较高。为解决这些问题，研究人员提出利用模型预测控制结果作为离线训练数据来训练人工神经网络（ANN），并将其应用于实时控制器中，以替代原有的模型预测控制模型。通过这种方式，人工神经网络减轻了在线计算负担和对硬件资源的需求。本文提出了一种基于FPGA的用于长时域FCS - MPC的一维卷积神经网络（CNN）。为进一步简化网络模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于FPGA的一维卷积神经网络（CNN）控制技术对我们的核心产品线具有重要战略价值。该技术通过机器学习方法解决了长时域有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在功率电子变换器中的实时实现难题，这与我们在光伏逆变器、储能变流器等产品中面临的控制性能优化需求高度契合。 技...
基于嵌套快速同步求解的大规模光伏电站实时建模方法
Real-Time Modeling Method for Large-Scale Photovoltaic Power Stations Using Nested Fast and Simultaneous Solution
Shiwei Xia · Jianzhong Xu · Linhong Guo · Shengwei Li 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
实时仿真是验证大型光伏电站性能的重要手段，但它面临着精度、仿真规模和硬件资源之间的矛盾。为解决这一问题，本文提出了一种大型光伏电站实时建模方法。该方法通过引入嵌套快速同步求解（NFSS）在单元级构建接口并在电站级优化求解过程，能够实现高精度、适用性良好的实时仿真。同时，搭建了基于现场可编程门阵列（FPGA）硬件的仿真平台，以验证其正确性和可扩展性。与同规模光伏电站的离线模型相比，最大相对误差小于 4%。此外，在 2.5 微秒的时间步长内实现了 100 个单元电站的实时仿真。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于FPGA的大型光伏电站实时建模技术具有重要的战略价值。该技术通过嵌套快速同步求解（NFSS）方法，在2.5微秒时间步长内实现了100个单元的实时仿真，相对误差小于4%，这为我们的光伏电站集成解决方案提供了关键的验证工具。 对于阳光电源而言，这项技术的应用价值体现在...