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...

Edgar D. Silva-Vera · Jesus E. Valdez-Resendiz · Julio C. Rosas-Caro · Gerardo Escobar 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月

本文提出一种针对包含功率变换器与电机的电池基电力系统的数据驱动建模方法。该方法无需各部件的先验理论模型，即可捕捉系统整体动态特性，并实现参数辨识。特别地，将电池视为包含电力电子变换器和直流电机的综合系统的供电单元，重点考虑了电池开路电压曲线的估计。所建立的状态空间模型能有效描述电机转速、变换器及电池输出电压等关键变量，既可构建高阶模型以表征快变动态，也支持降阶模型的参数识别以描述慢变过程，为自适应控制策略的设计与实施提供了有效工具。

解读: 该数据驱动建模技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要应用价值。文章提出的无需先验模型的参数辨识方法，可直接应用于储能PCS与电池系统的联合建模，通过实测数据快速构建状态空间模型，准确估计电池SOC曲线和变换器动态特性。该方法支持高阶模型捕捉快变暂态和降阶模型描述慢变过...

Jianfu Ding · Yuanhao Xie · Dong Jiang · Zicheng Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月

多电平功率转换技术是电力电子领域的一项重大进展，而主动磁轴承（AMB）驱动器是一种典型的电力电子设备。本文介绍了一种新型混合中性点钳位（NPC）多电平AMB驱动器，该驱动器集成了一个飞跨电容（FC）桥臂，将传统的NPC结构与FC结构相结合。它将磁轴承（MB）绕组的电压电平从三电平提升至五电平，从而增强了系统的电压容量，并使电流响应速度更快。此外，在相同的电压电平下，这种方法改善了AMB驱动器的电磁干扰（EMI）特性，减小了电流纹波和功率损耗，并提高了MB的悬浮精度。所提出的拓扑结构及其控制方法的...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项混合NPC与飞跨电容腿的多电平变换技术虽然聚焦于主动磁悬浮轴承驱动，但其底层技术原理与我们在光伏逆变器和储能变流器领域的核心技术路线高度契合，具有重要的参考价值和潜在应用前景。 该技术的核心创新在于将传统NPC拓扑与飞跨电容结构融合，实现从三电平到五电平的升级。这与阳...

Yihao Wan · Qianwen Xu · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月

强化学习（RL）因其处理非线性和自学习能力而在电力电子领域受到关注。合理配置下，RL智能体可通过与变换器系统交互自主学习最优控制策略。类似于传统的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC），RL可学习最优开关策略并实现良好控制性能。然而，RL控制器改变闭环动态特性，给系统稳定性保障与评估带来挑战。为此，本文提出构造李雅普诺夫函数以引导智能体在提升控制性能的同时确保闭环稳定性，并通过推导电压控制误差收敛的紧致集量化系统的实用稳定域。最后，在实验平台上验证了所提方法的有效性，仿真与实验结果均表明该方法...

解读: 该李雅普诺夫引导的强化学习控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。相比传统FCS-MPC，该方法通过李雅普诺夫函数保障闭环稳定性，同时利用RL自学习能力优化开关策略，可显著提升储能变流器在复杂工况下的动态响应和鲁棒性。技术可直接应用于构网型GFM控制器...

Alessia Camboni · Vincenzo Mallemaci · Fabio Mandrile · Radu Bojoi · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月

可再生能源通过电力电子设备持续接入电网，影响了电力系统的稳定性，对换流器控制技术提出了新挑战。虚拟同步电机（VSM）通过模拟同步机行为，为可再生能源并网提供了可行的控制方案。然而，在大电压跌落情况下，虚拟转子加速显著，导致VSM存在暂态失稳问题。现有研究虽提出多种改进控制策略，但往往增加算法复杂性和参数整定难度，且仅能缓解而非根除该问题。本文提出虚拟同步补偿器（VSC）新架构，从实现机制上彻底消除VSM的暂态不稳定性。VSC在严重且持续的电压跌落下仍能保持同步运行，无需附加控制模块。理论分析与实...

解读: 该虚拟同步补偿器（VSC）技术对阳光电源构网型产品具有重要应用价值。针对ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统，VSC架构可从根本上解决现有VSG控制在电网电压大幅跌落时的暂态失稳问题，无需复杂的附加控制模块和繁琐参数整定，显著提升储能系统的电网支撑能力和故障穿越性能。对于SG系列光伏...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年11月

全向无线电能传输（OWPT）系统广泛应用于消费电子产品（CEP）、工业机器人、无人探测设备等领域。然而，无定向的电磁能量传输会降低系统传输效率，并增加自由工作空间中的磁场泄漏。此外，现有的控制策略难以同时保证系统的简易性和效率，从而增加了系统的开发和运行成本。本文首先提出了一种具有高效率和低漏磁的新型发射端结构，该结构由三个正交放置的方形线圈组成。此外，一种自解耦重构方法可以进一步挖掘发射端的潜力，并且所提出的最优效率策略可以使空间电磁场均匀化。搭建了一个 100 V/100 kHz 的 OWP...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项全向无线电力传输（OWPT）技术具有重要的战略价值，特别是在储能系统和新能源应用场景中的潜在应用。 该技术的核心创新在于通过三正交线圈结构实现高效率（75-87%）和低漏磁的全向传输，这与我司在储能系统和电动汽车充电领域的技术需求高度契合。具体而言，在工商业储能系统的...

Zhi Chen · You Zhou · Feifan Guo · Christopher H. T. Lee · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月

为拓宽开放式绕组永磁同步电机（OEW - PMSM）驱动系统的调速范围并减少电力电子器件，本文采用了串联端绕组拓扑结构。提出了一种简化的调制策略。与空间矢量脉宽调制（SVPWM）相比，所提出的调制方法在ABC坐标系下计算四个桥臂的占空比。它避免了复杂的扇区识别和电压矢量分配计算，可简化控制器设计。串联端绕组拓扑结构的不对称性导致三相死区时间电压误差不对称。本文分析了死区时间的特性，并提出了一种新颖的死区时间补偿策略以消除电流谐波。采用自适应线性神经元（Adaline）神经网络（ANN）算法进行谐...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的串联端绕组三相逆变器改进调制技术具有重要的参考价值，特别是在电动汽车驱动系统和储能变流器领域的应用潜力值得关注。 该技术针对开端绕组永磁同步电机驱动系统，通过串联端绕组拓扑结构实现了速度范围扩展和功率器件简化。这与阳光电源在储能PCS（储能变流器）和电动汽车...

Fanfan Lin · Xinze Li · Weihao Lei · Juan J. Rodriguez-Andina 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月

大型语言模型（LLM）在推动众多行业发展方面展现出了令人振奋的潜力，但由于缺乏专业的电力电子（PE）技术知识以及处理特定电力电子数据时面临的挑战，其在电力电子领域的应用受到了阻碍。本研究提出了一种开创性的方法，用于构建专门针对电力电子设计应用的多模态大型语言模型，名为 PE - GPT。该方法包括利用从电力电子知识库中进行检索增强生成来强化 PE - GPT，并提出了一个混合框架，将大型语言模型代理与元启发式算法、模型库和仿真库相结合。这增强了其多模态处理能力，并使其能够融入现有的设计工作流程。...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，PE-GPT代表了电力电子设计范式的重要突破，对公司光伏逆变器、储能变流器等核心产品的研发具有战略意义。该技术通过多模态大语言模型与元启发式算法、仿真库的深度融合，能够显著提升电力电子设计的效率和准确性，在双有源桥（DAB）变换器调制策略和Buck变换器参数设计中已展现出比...

Jinshui Zhang · Boshuo Wang · Xiaoyang Tian · Angel V. Peterchev 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月

电力电子技术的进步使得实现高功率水平（例如电网中达到吉瓦级）或高输出带宽（例如通信领域中超过兆赫兹）成为可能。然而，要同时实现这两者仍具有挑战性。从高效多通道无线电力传输到前沿的医学和神经科学应用等各种应用，都需要高功率和宽带宽。传统逆变器可以在电网或特定频率范围内实现高功率和高质量，但在达到更高输出频率时会失去其保真度。谐振电路可以产生高输出频率，但带宽较窄。我们通过将氮化镓（GaN）晶体管与模块化级联双 H 桥电路相结合，并采用能够处理典型时序和平衡问题的控制方法，克服了这些硬件挑战。我们开...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项DC至5MHz宽输出带宽高功率高保真变换器技术展现了多个维度的战略价值。该技术突破了传统逆变器在高功率与宽频带之间的固有矛盾，这与我们在光伏逆变器和储能系统领域面临的技术瓶颈高度契合。 首先，该研究采用的GaN（氮化镓）功率器件与模块化级联双H桥拓扑结构，为我们下一代...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月

在电力电子研究领域，用神经网络模型近似模型预测控制（MPC）算法作为一种实现计算成本高昂方法实时应用的有效工具，已受到广泛关注。训练机器学习模型以模仿MPC算法通常遵循传统的监督学习流程，其静态训练数据集通过均匀采样或仿真生成。使用均匀分布的数据进行训练可使模型在整个运行空间保持一致的性能，但非常小的模型可能无法在对应预期运行的区域取得令人满意的结果。相反，使用仿真数据进行训练可以得到能够精确跟踪某些轨迹的模型，但在数据代表性不足的区域无法获得足够好的性能。本文提出了一种结合这两种方法优势的方法...

解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于重要性加权的模型预测控制（MPC）模仿学习技术具有重要的应用价值。该技术针对电力电子系统中MPC算法计算复杂度高、难以实时实现的痛点，通过神经网络模型近似MPC算法，并创新性地采用核密度估计对训练数据进行重要性加权，实现了模型性能的显著提升。 对于阳光电源的核心产...

作者未知 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月

无刷双馈磁阻电机（BDFRM）相较于单端口电机具有诸多优势，因为它仅需部分额定功率的变流器，维护成本较低，且运行时无需使用永磁体。传统的BDFRM设计方法会考虑其两个绕组的电负荷相等，且转矩角为$\textbf{90}^{\textbf{o}}$，这是对均匀气隙正弦电机典型约束条件的延伸。然而，BDFRM中的这些约束条件会牺牲转矩密度。考虑到转子磁障对平均转矩和转矩脉动的影响，该优化框架提出了一种候选设计方案，该方案采用不相等的电负荷和$\textbf{117}^{\textbf{o}}$的转矩...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于无刷双馈磁阻电机（BDFRM）优化设计的研究具有重要的战略参考价值。该技术通过突破传统90°转矩角设计约束，优化至117°并采用不等电负载配置，实现了84%的转矩密度提升，这与我们在风电变流器和储能系统中追求的高功率密度目标高度契合。 该技术的核心价值在于仅需部分...