找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于虚拟外部扰动的并网变流器阻抗测量
Virtual External Perturbance-Based Impedance Measurement of Grid-Connected Converter
Quansen Rong · Pengfei Hu · Yanxue Yu · Dong Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
并网逆变器（GCC）的阻抗对于可再生能源系统的小信号稳定性分析至关重要。传统上，电力电子装置的阻抗是通过一次侧扰动法进行测量的，该方法需在主电路中接入实际的扰动源，成本高且操作复杂。因此，无需实际扰动源、将扰动注入控制回路的二次侧扰动阻抗测量方法受到了更多关注。本文提出了一种基于虚拟外部扰动的并网逆变器阻抗测量方法，将扰动注入公共连接点（PCC）的电压和电流采样值中。考虑到电网阻抗的影响，建立了并网逆变器的等效计算模型，并可通过并网逆变器的扰动响应来计算其阻抗。此外，比较了一次侧和二次侧扰动法的...
解读: 从阳光电源的业务实践来看，这项虚拟外部扰动阻抗测量技术具有显著的工程应用价值。在大规模光伏电站和储能系统并网运行中，准确获取变流器阻抗特性是保障系统小信号稳定性的关键前提，直接关系到我们产品在弱电网环境下的并网性能和可靠性。 该技术的核心创新在于通过在PCC点的电压电流采样值中注入扰动，实现了无需...
一种针对混合攻击下储能系统的新型协同韧性控制方法
A Novel Cooperative Resilient Control Method for Energy Storage Systems Under Hybrid Attacks
Qi Tang · Chao Deng · Sha Fan · Yu Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
本文提出了一种新型协同韧性控制方法，用于解决混合网络攻击下交流微电网中储能系统的频率恢复、有功功率均分及荷电状态均衡的分布式韧性控制问题。该方法设计了局部迭代攻击观测器以精确估计虚假数据注入攻击，并基于观测序列均值提出分布式韧性控制器，有效补偿混合攻击影响。利用Lyapunov理论证明了闭环系统稳定性，并通过优化算法选取控制器参数以增强对拒绝服务攻击的容忍能力。在OPAL-RT实时仿真平台上验证了所提方法的有效性。
解读: 该混合攻击韧性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。针对微电网场景下的网络安全威胁，该方法可直接应用于储能系统的分布式控制架构：通过局部攻击观测器增强ST储能变流器的通信安全性，防御虚假数据注入和DoS攻击；基于分布式韧性控制器实现多台储能单元的频率...
不同电网强度下主动换相电流源型高压直流输电
CSC-HVDC）的直流故障动态建模分析
Sihao Fu · Luona Xu · Qianggang Wang · Yongjie Luo 等8人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73
本文针对基于IGCT的主动换相CSC-HVDC，提出适用于强/弱电网的直流故障动态模型，重点解决PCC滤波器缺失导致的弱网电压畸变及阀组耦合影响问题，模型经PSCAD与HIL验证。
解读: 该研究对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统在弱电网场景下的直流侧故障穿越能力具有重要参考价值。当前光储一体化项目常面临弱网接入挑战，文中提出的阀组耦合建模与PCC电压畸变量化方法，可支撑PCS软件升级以增强HVRT/LVRT协同响应；建议将相关故障特征识别算法嵌入iSolarClo...
基于电容能量平衡的动态最优比例-积分控制
DOC）策略在低频脉冲负载三端口整流器中的应用
Xinyu Luan · Yu Wang · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年10月 · Vol.73
针对低频脉冲负载对供电系统可靠性的挑战，本文提出一种融合电容电荷平衡（CBC）的动态优化PI控制策略。通过预存不同脉冲频率下的最优外环参数，实现单周期内快速有功电流调节，无需额外补偿，显著提升动态响应性能。实验验证了该方法在三端口整流器中的有效性。
解读: 该DOC策略可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器（PCS）及组串式光伏逆变器在微电网、工商业光储系统中应对冲击性负载（如数据中心、电弧炉）的能力。其单周期动态调节特性有助于提升PowerTitan系统在调峰调频场景下的瞬态支撑精度，建议在iSolarCloud平台中嵌入该算法模块，实现PCS与云平台...
基于吸引力增强型强化学习的去中心化多机器人鱼协同捕食控制
Decentralized Multirobotic Fish Pursuit Control With Attraction-Enhanced Reinforcement Learning
Yukai Feng · Zhengxing Wu · Jian Wang · Junwen Gu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
自适应且高效的协同控制对多机器人鱼系统至关重要，可显著提升其在复杂水下任务中的表现。本文提出一种专为多机器人鱼协同追捕设计的新型自适应算法，融合吸引力机制与强化学习技术，使机器人鱼能依据局部观测与环境线索做出自适应决策。针对机器人鱼的独特动力学特性构建了状态转移环境，并结合课程学习方法设计了去中心化的追捕策略。仿真与实物实验验证了该策略的有效性与适应性，为复杂水下环境中多机器人鱼系统的协同控制提供了重要参考。
解读: 该去中心化多智能体协同控制技术对阳光电源分布式储能系统具有重要借鉴价值。文中的吸引力增强型强化学习算法可应用于PowerTitan大型储能系统的多模块协同控制，实现基于局部观测的自适应功率分配与负载均衡。去中心化决策架构可提升ST系列储能变流器集群的容错性与可扩展性，避免单点故障。课程学习方法可优化...