找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
使用分数阶调节器的构网型电压源换流器主动阻尼
Active Damping of Grid-Forming Voltage-Source Converter Using Fractional-Order Regulators
Yun Yu · Yajuan Guan · Wenfa Kang · Jingxuan Wu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
为了在未来能源系统中可靠地整合基于电力电子技术的发电设备，电网形成（GFM）变流器已被广泛视为一种潜在的解决方案。然而，当作为通过有功功率调节实现同步的电压源运行时，GFM变流器的阻尼不足，特别是在引入虚拟惯量以提供频率支撑时。为解决这一问题，本文采用分数阶调节器开发了有源阻尼控制方案。与现有的可能显著改变用惯性常数量化的惯性响应的控制方法不同，所提出的控制方案旨在为功率设定点跟踪和外部干扰引入足够的阻尼，同时保持GFM变流器的惯性响应与惯性常数之间原有的明确关系。在此背景下，可同时实现由某些电...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于分数阶调节器的构网型变流器主动阻尼技术具有重要的战略价值。随着新能源渗透率持续提升，构网型（GFM）控制已成为光伏逆变器和储能变流器技术演进的关键方向，这与我司在高比例新能源并网场景下的产品布局高度契合。 该技术的核心价值在于解决了构网型变流器在提供惯量支撑时阻尼...
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...