找到 4 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于重启辅助分类器生成对抗网络和改进格拉米安角场的退役电池筛选
Retired Battery Screening Based on Rebooted Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network and Improved Gramian Angular Field
Mingqiang Lin · Zelong Lin · Jinhao Meng · Wei Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
由于锂离子电池（LIBs）具有高能量密度和长循环寿命，它们被广泛应用于电子设备、电动汽车和储能领域。退役电池的精确评估在很大程度上取决于利用既信息丰富又易于获取的最优健康特征。特别是对于时间序列数据，目前存在特征捕捉不充分以及难以捕捉有效特征的问题。本文提出了一种将改进的格拉姆角场（IGAF）与重启辅助分类器生成对抗网络（REACGAN）相结合的退役电池创新分类方法。IGAF方法利用快速傅里叶变换（FFT）提取电池充电电压曲线的幅值和相位特征，将曲线中的细微变化转化为二维图像，从而保留了时间和空...
解读: 从阳光电源储能业务视角来看，这项基于改进格拉姆角场和生成对抗网络的退役电池筛选技术具有重要的战略价值。随着公司储能系统装机规模持续扩大，退役锂电池的梯次利用已成为降低全生命周期成本、提升产品竞争力的关键环节。 该技术的核心优势在于将电池充电电压曲线的微小变化转化为二维图像，并通过快速傅里叶变换提取...
基于虚拟中压矢量和无权重因子的三电平中性点钳位逆变器有限集模型预测控制
Finite-Set Model Predictive Control With Virtual Medium Voltage Vectors and Eliminated Weighting Factors for 3L-NPC Inverters
Qingle Sun · Zifan Lin · Zhifu Wang · Herbert Ho Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
摘要：为提高有限集模型预测控制（FS - MPC）的系统性能，研究了离散空间矢量调制（DSVM）和权重因子消除方法。然而，现有的基于DSVM且无权重因子的三电平逆变器FS - MPC存在计算负担重、算法灵活性低以及工作范围大幅缩小等问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于虚拟中压矢量（MVV）的新型基于DSVM的FS - MPC方法，该方法大大降低了电流谐波和计算负担，实现了DSVM中时间间隔数量的灵活调整，消除了权重因子，同时在全工作频率范围和负载条件下确保了中性点电压（NPV）的平衡。引入的...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三电平中点钳位型（3L-NPC）逆变器的有限集模型预测控制技术具有重要的应用价值。3L-NPC拓扑是我司中高功率光伏逆变器和储能变流器的核心架构，该技术通过引入虚拟中电压矢量和消除权重因子，直接解决了当前产品面临的关键技术痛点。 技术价值方面，该算法显著降低了电流...
一种基于混合中压矢量的灵活空间矢量调制策略用于三电平中性点箝位逆变器全范围运行
A Flexible Space Vector Modulation Strategy With Hybrid Medium Voltage Vectors for Full-Range Operation of 3L-NPC Inverters
Qingle Sun · Zifan Lin · Zhifu Wang · Herbert Ho Ching Iu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
本文针对三电平中点箝位（3L - NPC）逆变器提出了一种采用混合中压矢量（MVV）的新型空间矢量调制策略，该策略在确保全调制指数和功率因数范围内中点电压（NPV）平衡的同时，实现了高算法灵活性、低开关损耗和低计算负担。所提出的策略在六个实际中压矢量的位置引入了六个额外的虚拟中压矢量，这使得在不修改参考电压矢量合成方式的情况下保持空间矢量分布。提出了一种简单的判断方案来确定应使用虚拟中压矢量还是实际中压矢量，该方案可灵活调整，在确保中点电压始终平衡的同时大幅降低开关损耗。此外，还提出了一种新颖且...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对三电平中点钳位型（3L-NPC）逆变器的混合中矢量空间矢量调制策略具有重要的技术价值和应用潜力。 **业务相关性分析**：3L-NPC拓扑是阳光电源中高压光伏逆变器和储能变流器的核心技术架构，广泛应用于1500V光伏系统和MW级储能项目。该论文提出的混合调制策略通...
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...