找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics

排序:
系统并网技术 光伏逆变器 并网逆变器 弱电网并网 ★ 5.0

弱电网下短路比大幅波动时并网逆变器的阻抗自适应双模控制及基于D分割法的稳定性分析

Impedance Adaptive Dual-Mode Control of Grid-Connected Inverters With Large Fluctuation of SCR and Its Stability Analysis Based on D-Partition Method

Ming Li · Xing Zhang · Zixuan Guo · Hailong Pan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年12月

传统电流源模式(CSM)在弱电网下易失稳,而电压源模式(VSM)在极弱电网下表现更佳。本文提出一种阻抗自适应双模控制策略,通过D分割法分析稳定性,有效解决了短路比(SCR)大幅波动导致的并网逆变器失稳问题,提升了系统在不同电网强度下的运行鲁棒性。

解读: 该研究直接契合阳光电源组串式逆变器及PowerTitan储能系统在弱电网环境下的并网需求。随着全球光伏渗透率提升,电网强度(SCR)波动成为行业痛点。本文提出的阻抗自适应双模控制可优化逆变器在跟网型(GFL)与构网型(GFM)模式间的平滑切换,显著增强产品在偏远地区或弱电网场景下的适应性。建议研发团...

智能化与AI应用 充电桩 电池管理系统BMS 强化学习 ★ 4.0

基于混合注意力深度强化学习的纯电动汽车健康感知集成热管理策略

Health-Conscious Integrated Thermal Management Strategy Using Hybrid Attention Deep Reinforcement Learning for Battery Electric Vehicles

Changcheng Wu · Jiankun Peng · Dawei Pi · Xin Guo 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月

本文针对纯电动汽车(BEV),提出了一种考虑电池健康状态的集成热管理策略(ITMS)。通过引入混合注意力深度强化学习算法,在保证座舱舒适度的同时,有效延长了续航里程并优化了电池寿命,为电动汽车热管理系统的智能化控制提供了新方案。

解读: 该研究采用的深度强化学习与注意力机制,对阳光电源的充电桩业务及储能系统(如PowerStack/PowerTitan)具有重要借鉴意义。在充电桩产品中,集成热管理策略可优化充电过程中的温控效率,提升用户充电体验;在储能系统领域,该算法可用于BMS的精细化热管理,通过预测性控制延长电池组循环寿命,降低...