找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
基于区域的联网微电网极端天气韧性评估与量化方法
Region-Based Resilience Evaluation and Quantification Method for Networked Microgrids Under Extreme Weather
Yijie Hu · Zhihao He · Gang Huang · Licheng Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
针对极端天气下联网微电网（NMGs）韧性评估缺乏运行安全裕度表征的问题，本文提出网络化微电网韧性区域（NMRR）概念，通过投影多故障重构场景下的可行域至可调度变量空间，并设计外渐进逼近算法高效求解，支撑主动调度决策。
解读: 该方法高度契合阳光电源PowerTitan、PowerStack等构网型储能系统在极端天气下的韧性运行需求，可直接赋能iSolarCloud平台实现NMRR在线可视化与调度建议生成。建议将NMRR算法嵌入ST系列PCS的本地能量管理模块，提升光储柴氢多源协同系统的黑启动能力与故障后快速恢复性能，强化...
柔性牵引供电系统的有功与无功功率优化控制
Active and Reactive Power Optimization Control for Flexible Traction Power Supply System
Li Zeng · Xiaoqiong He · Shuang Yang · Ercong Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年9月
柔性牵引变电站（FTSS）中变流器的使用为优化柔性牵引供电系统（FTPSS）的功率分配铺平了道路。本文提出了适用于FTPSS的有功和无功功率优化控制方法。所提出的有功功率优化控制方法可在FTPSS中无需与列车进行任何通信的情况下，通过控制FTSS输出电压的相角差来协调各FTSS的输出有功功率，并降低牵引网中的有功功率损耗。所提出的无功功率优化控制策略考虑了FTSS的容量和输出电压限制，自适应地协调各FTSS的输出无功功率，确保了FTPSS的安全性。建立了基于MATLAB/Simulink的仿真模...
解读: 该柔性牵引供电系统的有功无功协同优化控制技术对阳光电源储能及充电桩产品线具有重要借鉴价值。文中电力电子变换器的功率协同控制策略可直接应用于ST系列储能变流器，通过有功无功解耦控制实现电网电压支撑与功率因数优化，提升PowerTitan储能系统的电能质量调节能力。牵引网电压稳定控制方法可迁移至充电桩产...
一种考虑逆变器非线性的牵引电机匝间短路故障混合模型磁链估计器
A Hybrid Model Flux Estimator for Diagnosis of Inter-Turn Short Circuit Fault in Traction Motors Considering Inverter Nonlinearity
Lisong He · Jinsong Kang · Dongliang Ke · Fengxiang Wang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
定子匝间短路（ITSC）故障是牵引电机遇到的最严重故障之一，会显著降低高速列车的功率输出。本文提出一种利用电压 - 电流混合模型磁链估计器检测牵引电机ITSC故障的有效故障诊断方法。故障特征信号通过磁链估计器内的PI模块获得，该模块专门用于补偿与纯积分以及低速时定子电阻测量相关的磁链误差。首先，建立了ITSC故障下感应电机的数学模型，并提出了一种基于无差拍定子电流观测器的高精度电压 - 电流混合磁链估计器。其次，分析了ITSC故障和逆变器非线性特性对故障特征信号的影响。此外，评估了电机中各种参数...
解读: 该混合模型磁链估计技术对阳光电源电动汽车驱动系统及储能变流器产品具有重要应用价值。文中提出的逆变器非线性补偿方法可直接应用于车载OBC充电机和电机驱动控制器，通过改进磁链观测器提升死区效应、开关延迟等非理想因素下的故障诊断精度。该技术可集成至ST系列储能变流器的智能运维模块，实现电机类负载的匝间短路...
基于V2G提升网络化微电网韧性的分布式模型预测控制方法：采用非侵入式电池代理模型
Enhancing Resilience of Networked Microgrids Using V2G: A Distributed Model Predictive Control Approach With Non-Intrusive Battery Surrogate Model
Song Ke · Ruohan Guo · Weijie Mai · Shangyang He 等8人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种非侵入式电池代理模型（NBSM），结合分布式模型预测控制（DMPC），实现对电动汽车电池状态的实时估计与V2G响应精准调控，显著提升网络化微电网频率韧性，降低功率跟踪误差至10%以内，并在仿真中改善频率最低点11.2%。
解读: 该研究提出的NBSM+DMPC框架可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器及PowerTitan系统在微电网场景下的V2G协同调控能力，增强其在黑启动、故障恢复及动态调频中的响应精度与鲁棒性。建议将NBSM嵌入iSolarCloud平台V2G调度模块，与组串式逆变器+户用储能系统联动，构建光储充一体化韧...
面向设备与系统级缺失量测的网络化微电网中大语言模型与强化学习协同兼容方法
Large Language Model Compatibility With Reinforcement Learning for Networked Microgrids Considering Device and System-Level Missing Measurements
He Wang · Jinling Li · Xiao Liu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年10月 · Vol.62
本文提出一种大语言模型（LLM）代理，通过少样本学习填补网络化微电网（NMG）缺失量测，并与多智能体深度强化学习（DRL）在线决策兼容。实验表明该方法在保障安全前提下降低总运行成本23.33%，提升DRL在量测缺失下的鲁棒性与可信度。
解读: 该研究对阳光电源PowerTitan、PowerStack等储能系统及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：LLM+DRL可增强PCS在通信中断或传感器失效时的自主决策能力，提升微网级光储协同控制可靠性；建议将该算法嵌入iSolarCloud边缘侧AI模块，支撑ST系列PCS在弱信号场...