找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于有限差分域-混合半机理建模的风力机自适应域调度多模型预测控制
Adaptive Domain Scheduling-Multiple Model Predictive Control for Wind Turbine Based on Finite Difference Domain-Hybrid Semi Mechanism Modelling
Zihao Li · Yang Hu · Weiran Wang · Fang Fang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
为解决复杂不确定运行工况下考虑功率跟踪与载荷抑制的风力发电机组优化控制问题，提出了一种有限差分域 - 混合半机理（FDD - HSM）建模方法。基于该模型，针对自由输出（FO）和受限输出（LO）模式设计了一种自适应域调度 - 多模型预测控制（ADS - MMPC）策略。利用高性能实时目标机并与实际风力发电机组的全运行特性进行对比，验证了 FDD - HSM 方法的准确性。通过仿真进一步验证了 ADS - MMPC 算法的有效性，并将其与传统基于模型预测控制（MPC）的算法进行了对比。
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对风电机组的自适应域调度-多模型预测控制技术具有重要的跨领域借鉴价值。尽管研究对象是风力发电系统，但其核心思想与我司在光伏逆变器、储能系统及综合能源管理方面的技术需求高度契合。 该论文提出的有限差分域-混合半机理建模方法(FDD-HSM)解决了复杂工况下的精确建模难...
构网型换流器的暂态功角与电压稳定性联合分析及增强
Joint Transient Angle and Voltage Stability Analysis and Enhancement of Grid-Forming Converters
Wenjia Si · Wenrui Li · Nima Tashakor · Jingyang Fang · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
作为多电力电子电源电力系统中的一项关键技术，构网型变流器正日益普及。然而，其在电网故障下的暂态行为尚未得到充分研究。特别是，现有文献仅分别研究暂态功角或电压稳定性问题，未考虑两者同时发生的情况。为填补这一研究空白，本文对暂态功角和电压稳定性问题进行了全面分析。首先，推导了平衡点的存在条件。然后，利用拉萨尔不变集定理揭示了稳定平衡点的吸引域。所推导的稳定条件可确保构网型变流器在暂态过程中安全运行。此外，研究发现有功功率削减和无功功率注入均能增强暂态功角和电压稳定性。然而，有功功率削减会恶化频率调节...
解读: 从阳光电源的业务布局来看，这项关于构网型变流器暂态稳定性的联合分析研究具有重要的战略价值。随着公司在光伏逆变器和储能系统领域向构网型技术转型，该论文提出的联合暂态角稳定和电压稳定分析方法直接切中当前技术痛点。 在技术价值层面，该研究首次系统性地分析了构网型变流器在电网故障时同时面临的角稳定和电压稳...
功率变换器的FCS-MPC：一种事件驱动的脑情绪学习方法
FCS-MPC of Power Converters: An Event-Driven Brain Emotional Learning Approach
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
针对系统不确定性与低开关频率（SF）下的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）框架，本文提出一种事件驱动的脑情绪在线学习方法。该方法包含三个关键特征：采用双向模糊脑情绪在线学习机制并结合鲁棒控制项以逼近理想控制器；引入基于事件驱动的管状模型预测控制机制实现低SF运行；加入积分误差项以提升低SF下的跟踪性能。所提方法无需权重因子即可有效抑制不确定性、降低开关频率并减小跟踪误差，并给出了闭环系统的收敛性分析。通过多个文献中的基准实例验证了其有效性。
解读: 该事件驱动FCS-MPC技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能变流器中，低开关频率运行可直接降低SiC/GaN功率器件的开关损耗，提升系统效率；无权重因子设计简化了多目标控制参数整定难度。在SG光伏逆变器的MPPT控制中，脑情绪学习机制可增强参数摄动与电网扰动下的鲁棒性。在电动汽车驱动...