找到 116 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
一种用于T型三相四桥臂三电平电压源逆变器的无差拍滑模预测控制策略
A Novel Deadbeat Sliding Mode Predictive Control for T-Type Three-Phase Four-Leg Three-Level Voltage-Source Inverters
Zijian Zhao · Yong Yang · Rong Chen · Jiefeng Hu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
本文提出了一种针对T型三相四桥臂三电平电压源逆变器的无差拍滑模预测控制（DB-SMPC）策略。该策略在αβγ坐标系下开发，结合了滑模控制（SMC）的鲁棒性与无差拍预测控制（DBPC）的快速动态响应优势，显著提升了逆变器在动态和稳态下的控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器及储能变流器（PCS）产品线具有重要参考价值。T型三电平拓扑是阳光电源中大功率逆变器的主流选择，而四桥臂结构在处理不平衡负载或微电网应用中表现优异。DB-SMPC策略通过融合滑模控制，能有效提升系统在复杂电网环境下的鲁棒性，减少对模型参数的依赖，从而优化输出电流质量。建...
电力变换器的FCS-MPC：一种数据驱动的无模型强化学习解决方案
FCS-MPC of Power Converters: A Data-Driven Model-Free Reinforcement Learning Solution
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）奠定了理论基础，利用数据驱动的无模型强化学习方法，结合比例积分型数据驱动动态内部模型预测控制与强化学习策略，实现了电力变换器的高效控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（光伏逆变器、储能PCS及风电变流器）具有重大应用价值。传统的FCS-MPC高度依赖系统精确模型，而该无模型强化学习方案能显著降低建模难度，提升复杂工况下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于PowerTitan等大功率储能系统及组串式逆变器中，以优化在弱电网环境...
双有源桥变换器的无参数调制预测电压控制
Modulated Parameter-Less Predictive Voltage Control for Dual-Active-Bridge Converters
Zheng Yin · Fujin Deng · Sergio Vazquez · Sayed Abulanwar 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
针对双有源桥（DAB）变换器中传统模型预测电压控制存在的动态响应受限及参数敏感性问题，本文提出了一种无参数调制预测电压控制（MPL-PVC）策略。该方法通过消除对系统参数的依赖，提升了电压调节的鲁棒性与动态性能。
解读: DAB变换器是阳光电源储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及直流充电桩核心DC-DC级的重要拓扑。该研究提出的无参数预测控制策略，能够有效解决储能PCS在复杂工况下因参数漂移导致的控制精度下降问题，提升系统在电网波动时的动态响应速度。建议研发团队关注该算法在数字控制平台上的实...
面向V2G系统的双向谐振DC-DC变换器超局部无模型脉冲频率调制
Ultralocal Model-Free Pulse-Frequency-Modulation of a Bidirectional Resonant DC-DC Converter for V2G System
Bo Long · LuPing Wang · Peng Qi · Josep M. Guerrero 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月
CLLLC型DC-DC变换器因其在双向功率传输中具备电压升降能力、全负载范围软开关及高效率特性，在V2G系统中备受关注。本文提出一种超局部无模型脉冲频率调制（PFM）控制策略，旨在解决传统PI控制在复杂工况下的动态响应与鲁棒性问题，提升变换器在双向运行时的控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（PowerTitan/PowerStack）及电动汽车充电桩业务具有极高参考价值。CLLLC拓扑是实现高效双向能量转换的核心，而无模型控制策略能有效降低对系统参数精确建模的依赖，提升在复杂电网环境下的动态响应速度与鲁棒性。建议研发团队将其应用于新一代高功率密度储能变流器（...
基于变换器的微电网鲁棒模型预测控制
Robust Model Predictive Control of Converter-Based Microgrids
Oluleke Babayomi · Rafal Madonski · Zhenbin Zhang · Jose Rodriguez 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
本文探讨了基于变换器的微电网控制技术，该技术整合了分布式能源、通信网络与控制系统，旨在提升现代电力网络的韧性与运行效率。文章重点研究了在工业4.0背景下，利用人工智能与自动化技术优化能源的产生、分配与利用，以应对微电网运行中的不确定性与复杂工况。
解读: 该研究直接契合阳光电源在构网型（Grid-Forming）技术及微电网解决方案的核心需求。鲁棒模型预测控制（MPC）能显著提升PowerTitan、PowerStack等储能系统在弱电网或离网模式下的电压与频率支撑能力。建议研发团队将该鲁棒控制策略集成至iSolarCloud智能运维平台及PCS控制...
NPC-DAB变换器的高性能边界控制：多轨迹自然开关面推导与实现
High-Performance Boundary Control for NPC-DAB Converters: Multitrajectory Natural Switching Surface Derivation and Implementation
Lanbo Dai · Huiqing Wen · Yong Yang · Peichao Xu 等11人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
NPC-DAB变换器在中高压应用中备受关注。本文针对其稳态效率、直流偏置消除、动态响应、恒功率负载稳定性及中点电压平衡（MVB）等核心挑战，提出了一种高性能边界控制策略，通过推导多轨迹自然开关面，实现了变换器的高效与快速动态控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列）具有重要价值。NPC-DAB拓扑是中高压储能变流器（PCS）的核心，该研究提出的边界控制策略能显著提升PCS在复杂电网环境下的动态响应速度和中点电压平衡能力，有助于优化储能系统的功率密度与转换效率。建议研发团队关注该多轨迹...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计——用于三相NPC变流器的在线逼近器方法
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文针对电力变换器系统，研究了一种利用在线逼近器的无模型强化学习预测控制问题的两步事件驱动方法，解决了系统不确定性和不必要的开关损耗等问题。具体而言，本技术报告的关键特点如下：1) 采用一个评判神经网络实时学习性能函数；2) 采用一个执行神经网络在线逼近预测控制器，并使从评判网络获得的学习性能函数最小化；3) 采用两步事件驱动控制协议降低开关频率（SF）。此外，我们进一步探讨了该方案对参数不确定性的敏感性，并量化了其在低开关频率运行和未知干扰条件下的性能。此外，还对网络权重估计误差进行了收敛性分...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于事件驱动的强化学习预测控制技术对三相NPC变流器的应用具有重要战略价值。NPC（中点钳位）拓扑是我司大功率光伏逆变器和储能变流器的核心架构，该技术在提升系统性能和降低运维成本方面展现出显著潜力。 该论文提出的双步事件驱动控制策略直接针对变流器的两大痛点：一是通过在...
基于事件驱动的强化学习预测控制器设计用于三相NPC变换器
Event-Driven Based Reinforcement Learning Predictive Controller Design for Three-Phase NPC Converters Using Online Approximators
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年4月
本文针对三相NPC变换器提出了一种基于事件驱动的强化学习无模型预测控制策略。该方法利用在线逼近器解决系统不确定性，并通过事件触发机制有效降低开关损耗。核心创新在于引入评价神经网络学习性能函数，实现对复杂电力电子系统的优化控制。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如集中式逆变器、大功率储能PCS）具有极高的应用价值。NPC（中点钳位）三电平拓扑是阳光电源大功率光伏逆变器和PowerTitan系列储能变流器的关键技术路线。通过引入强化学习与事件驱动控制，可以在保证并网电能质量的前提下，显著降低开关频率带来的损耗，提升整机效率。建议...
基于词典优化法的T型三相三电平逆变器容错顺序模型预测控制
Tolerant Sequential Model Predictive Control Based on Lexicographic Optimization Method for T-Type Three-Phase Three-Level Inverters
Shengwei Chen · Yong Yang · Rong Chen · Jiefeng Hu 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
针对T型三电平逆变器中性点（NP）电压平衡与输出电压质量的多目标优化问题，本文提出了一种基于词典优化法的顺序模型预测控制策略。该方法克服了传统加权系数法在多目标权重调节上的局限性，在保证负载电压稳定的同时，有效实现了中性点电压的平衡控制。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心产品线——组串式及集中式光伏逆变器。T型三电平拓扑是公司中大功率逆变器的主流技术方案，中性点电压平衡是提升系统效率和可靠性的关键。传统的加权MPC方法依赖经验参数整定，而本文提出的词典优化法能更精准地平衡多目标控制需求，有助于提升阳光电源逆变器在复杂电网环境下的电能质量...
构网型变流器的低电压穿越算法
Low-Voltage Ride-Through Algorithm for Grid-Forming Converters
Juan Dolado Fernández · Joaquín Eloy-García · Eduardo Rausell Navarro · Santiago Arnaltes Gómez 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
随着可再生能源渗透率提升，电力电子变流器成为电网关键组件。本文聚焦于构网型（GFM）变流器，探讨其在电网故障期间自主建立和维持系统电压的能力，重点研究了提升GFM变流器低电压穿越（LVRT）性能的控制算法，以增强电网稳定性。
解读: 该研究直接契合阳光电源PowerTitan液冷储能系统及大型组串式逆变器在弱电网场景下的应用需求。随着全球电网对构网型技术要求的提升，该算法能够优化阳光电源储能变流器（PCS）在故障期间的电压支撑能力，提升系统黑启动及微网运行的可靠性。建议研发团队将该LVRT算法集成至iSolarCloud智能运维...
一种用于微电网的主从模型预测控制方法
A Master-Slave Model Predictive Control Approach for Microgrids
Fernanda Carnielutti · Mokhtar Aly · Margarita Norambuena · Jiefeng Hu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种用于微电网的主从有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）策略。研究构建了一个包含主控NPC逆变器（连接储能系统）和两个从控NPC逆变器（连接光伏阵列）的微电网系统，并配备了LC/LCL滤波器及负载，旨在优化微电网在不同运行模式下的控制性能。
解读: 该研究采用的主从FCS-MPC控制策略与阳光电源的PowerTitan储能系统及组串式光伏逆变器业务高度契合。在微电网应用场景中，通过主从控制协调储能PCS与光伏逆变器，能显著提升系统动态响应速度和电能质量。建议研发团队关注该算法在多机并联运行下的计算负担优化，并将其应用于iSolarCloud智能...
数据驱动与事件驱动相结合的电力变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
本文提出了一种结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制策略，旨在解决电力变换器中有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）面临的模型参数不确定性及开关损耗过高的问题。该方法通过在线学习优化控制性能，有效提升了变换器在复杂工况下的鲁棒性与效率。
解读: 该研究直接针对阳光电源核心产品（如组串式逆变器、PowerTitan储能变流器）中广泛使用的模型预测控制（MPC）技术。通过引入数据驱动与事件驱动机制，可显著提升逆变器在电网参数波动下的动态响应能力，并降低开关频率以减少损耗，从而提升产品能效。建议研发团队将其应用于iSolarCloud平台的边缘计...
一种用于电力变换器有限控制集模型预测控制的简单无模型解决方案
A Simple Model-Free Solution for Finite Control-Set Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对电力变换器系统中因动态不确定性导致的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）精度下降问题，提出了一种简单的无模型解决方案。核心思想是通过构造基于不变流形的未知系统动态估计器，有效补偿模型失配，提升控制鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。FCS-MPC在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中应用广泛，但传统方法高度依赖模型参数，在复杂电网环境下易受参数漂移影响。该“无模型”方案通过动态估计器补偿不确定性，可显著提升逆变器在弱电网下的并网稳定性及动态响应速度。建议研...
基于学习的电力变换器执行器FDI攻击下弹性FCS-MPC控制
Learning-Based Resilient FCS-MPC for Power Converters Under Actuator FDI Attacks
Xing Liu · Lin Qiu · José Rodríguez · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文提出了一种基于学习的弹性预测控制框架，结合变步长事件触发机制，旨在应对执行器虚假数据注入（FDI）攻击，减少不必要的触发事件并提升系统鲁棒性。该方法通过优化控制策略，有效改善了系统在遭受攻击及参数扰动下的动态性能。
解读: 该研究针对电力电子变换器的网络安全与鲁棒控制，对阳光电源的核心产品线具有重要价值。随着光伏逆变器和PowerTitan/PowerStack储能系统在电网中渗透率提升，系统面临的网络安全威胁（如FDI攻击）日益严峻。该基于学习的弹性FCS-MPC控制策略，能够显著提升设备在复杂电网环境下的抗干扰能力...
低电压故障下虚拟同步机的暂态稳定性分析与虚拟功率补偿
Transient Stability Analysis and Virtual Power Compensation of a Virtual Synchronous Generator Under Low-Voltage Fault
Bo Long · ChengKun Hu · ZhiHao Chen · Jiefeng Hu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
虚拟同步机（VSG）具备传统同步发电机的阻尼与惯量特性，能有效支撑电网频率与电压。然而，在低电压故障下，VSG面临过流及功角失稳挑战。本文旨在通过虚拟功率补偿策略，提升VSG的低电压穿越（LVRT）能力，确保故障期间的系统稳定性。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的构网型（Grid-Forming）技术布局。随着电力系统高比例新能源接入，阳光电源的PowerTitan系列储能系统及大型地面光伏逆变器正向构网型控制演进。本文提出的虚拟功率补偿策略可显著提升产品在弱电网或故障工况下的暂态稳定性，解决传统VSG在故障期间的功角失稳难题。建议...
数据驱动与事件驱动相结合的电力电子变换器在线学习预测控制
Combining Data-Driven and Event-Driven for Online Learning Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
数据驱动与事件驱动相结合，为缓解经典有限控制集模型预测控制中电力变换器长期面临的研究难题（即模型参数不确定性和不必要的开关损耗）带来了可能。受此启发，我们将针对在线学习预测控制器的设计问题展开一项重要研究。与该领域的大多数先前研究不同，这可通过一个集成的数据驱动与事件驱动设计框架来实现。更确切地说，设计过程依赖于以下方面的结合：开发一种数据驱动的无模型自适应预测控制方法、引入在线强化学习技术以及利用事件驱动机制。此外，我们还基于输入 - 输出数据，针对低频开关操作下的未知不确定性，对鲁棒无模型预...
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项结合数据驱动与事件驱动的在线学习预测控制技术具有显著的战略价值。该技术针对功率变换器有限集模型预测控制（FCS-MPC）的两大痛点——模型参数不确定性和不必要的开关损耗——提供了创新性解决方案，这与我司光伏逆变器和储能变流器的核心技术需求高度契合。 从产品应用层面...
面向构网型变流器的低电压穿越算法
Low-Voltage Ride-Through Algorithm for Grid-Forming Converters
Juan Dolado Fernández · Joaquín Eloy-García · Eduardo Rausell Navarro · Santiago Arnaltes Gómez 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
近年来，可再生能源日益融入电力系统，导致电网运行发生了重大变化。电力电子变流器主要用于将这些发电厂接入电力系统，作为现代电力系统中的关键组件，电网形成（GFM）变流器应运而生，它能够在无需同步发电机（SG）的情况下自主建立并维持系统稳定。故障期间的电流贡献是同步发电机与电力变流器的主要区别之一，这可能会影响保护系统。最新的电网规范要求在发生故障时快速注入电流。本文根据欧盟委员会法规（EU）2016/631和西班牙技术监督标准的要求，提出了一种基于虚拟磁链定向的电网形成变流器低电压穿越控制策略。为...
解读: 从阳光电源的业务角度看，这篇论文所提出的构网型变流器低电压穿越技术具有重要的战略价值。随着全球新能源渗透率不断提升，电网对并网设备的主动支撑能力提出了更高要求，构网型（GFM）技术正是我司逆变器产品从跟网型向主动支撑型演进的关键方向。 该技术的核心价值在于解决了构网型变流器在故障工况下的快速电流响...
不平衡电网下并联分数阶并网变换器的低复杂度且低保守性Ostrowski稳定性判据
Low-Complexity and Less-Conservativeness Ostrowski Stability Criterion for Parallel Fractional Grid-Connected Converters Under Unbalanced Grid
Bo Long · Wandi Yang · JieFeng Hu · Jose Rodriguez 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
本文针对带有LCL滤波器的三电平T型变换器（3LT2C），指出分数阶模型在描述物理LCL-3LT2C变换器静态和动态行为上比整数阶模型更精确。针对不平衡电网下的并联系统，提出了一种低复杂度且低保守性的Ostrowski稳定性判据，以优化并网控制性能。
解读: 该研究直接关联阳光电源的核心产品线——组串式逆变器及大型地面电站并网技术。阳光电源的组串式逆变器广泛采用三电平拓扑及LCL滤波器，在弱电网或电网不平衡工况下，系统的稳定性是并网控制的核心挑战。本文提出的分数阶建模方法能更精准地捕捉高频谐振特性，有助于优化控制算法，提升逆变器在复杂电网环境下的鲁棒性。...
一种具有动态优化和虚拟电压矢量的改进型滑模预测控制策略
A Novel Extended Sliding-Mode Predictive Control With Dynamic Optimization and Virtual Voltage Vectors
Youcheng Wang · Yong Yang · Yang Xiao · Mingdi Fan 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年9月
本文针对三相三电平电压源逆变器，提出了一种新型扩展滑模预测控制策略。该方法利用滑模理论建立控制域，动态缩小搜索空间，并结合两相静止坐标系下的并行优化策略，有效提升了系统的动态响应与控制性能。
解读: 该技术直接应用于阳光电源的核心产品线——组串式及集中式光伏逆变器。三电平拓扑是阳光电源大功率逆变器的主流架构，该研究提出的滑模预测控制策略能显著优化逆变器的动态响应速度，并减少计算负担，有助于提升产品在复杂电网环境下的并网稳定性。建议研发团队关注该算法在降低开关损耗和提升谐波抑制能力方面的潜力，可将...
三相双有源桥变换器的无模型移动离散控制集预测控制
Model-Free Moving-Discretized-Control-Set Predictive Control for Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters
Jiahao Sun · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
针对双有源桥（DAB）变换器，移动离散控制集模型预测控制（MPC）虽具备动态响应快和多目标优化的优势，但易受系统模型精度影响且控制器设计复杂。本文提出一种无模型控制方案，旨在降低建模依赖性，提升DAB变换器在复杂工况下的控制性能与鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的储能业务（如PowerTitan、PowerStack系列PCS）具有极高的应用价值。DAB拓扑是高压储能变流器的核心，传统的模型预测控制依赖精确参数，而无模型控制方案能有效解决储能系统在宽电压范围运行及参数漂移下的控制精度问题。建议研发团队关注该算法在PCS功率模块中的嵌入，以提...
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