找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics

排序:
控制与算法 深度学习 ★ 5.0

一种基于模型无关在线学习的直流/交流逆变器控制策略

A Model-Independent Online Learning-based Control Strategy for DC/AC Inverters

Zifan Lin · Yulin Liu · Wenxiang Du · Qingle Sun 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月

本文提出了一种用于电力电子逆变器的新型控制方案,该方案采用了由障碍李雅普诺夫函数引导的径向基函数神经网络控制器,具有在线学习和实时应用的特点。与许多现有的基于自适应神经网络的控制器不同,所提出的方法无需了解系统参数,也不需要任何离线训练。控制律完全在线更新,并保证收敛,确保在存在不确定性和干扰的情况下实现有界电流跟踪。其结构简单,计算复杂度极低,使其成为目前适用于实时直流 - 交流逆变器控制的最高效的无模型控制器之一。通过将该控制器应用于三电平中性点钳位逆变器,验证了其有效性和鲁棒性。

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇论文提出的基于径向基函数神经网络的无模型在线学习控制策略具有显著的应用价值。该技术针对DC/AC逆变器控制的核心痛点,通过障碍李雅普诺夫函数引导的实时在线学习机制,实现了无需系统参数知识、无需离线训练的自适应控制,这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域追求的高可靠性、强适...

光伏发电技术 组串式逆变器 ★ 5.0

多并联锁相环同步逆变器在电网故障期间的暂态稳定性分析与协调相位控制方法

Transient Stability Analysis and Coordinated Phase Control Method for Multiparallel PLL-Synchronized Inverters During Grid Fault

Zhiheng Lin · Rui Liu · Yunwei Ryan Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月

为了利用太阳能等可再生能源,分布式发电系统得到了广泛应用。在这类系统中,多个组串式逆变器并联接入电网,并且通常采用锁相环(PLL)实现电网同步。然而,在电网故障导致的严重电压骤降情况下,采用锁相环同步的逆变器系统易出现暂态失稳,表现为失去同步。尽管现有研究已对逆变器与电网相互作用引起的暂态失稳问题进行了深入探讨,但不同逆变器之间相互作用导致的失稳问题尚未得到充分考虑。因此,为研究这一问题,本文建立了考虑参数差异的 n 个并联锁相环同步逆变器系统模型,用于暂态稳定性分析。研究发现,即使每个并网逆变...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项关于多逆变器并联系统暂态稳定性的研究具有重要的工程应用价值。在大型光伏电站和储能系统中,多台组串式逆变器并联运行是标准配置,而该论文揭示的逆变器间交互导致的暂态失稳风险,正是当前行业面临的实际痛点。 该研究的核心价值在于突破了传统分析框架的局限性。以往研究主要关注单台...

电动汽车驱动 强化学习 ★ 5.0

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 · 2024年12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...

系统并网技术 PWM控制 ★ 5.0

考虑数字控制和PWM效应的三相并网变换器多频小信号建模

Multifrequency Small-Signal Modeling for Three-Phase Grid-Tied Converter Considering Digital Control and PWM Effect

Hang Li · Yao Sun · Jianheng Lin · Guanguan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月

由于忽略了数字控制和脉宽调制(PWM)效应引入的宽带频率耦合效应,传统应用于数字控制功率变换器的平均建模方法在s域的精度不足。本文建立了数字控制三相并网电压源变换器的s域多频小信号模型,该模型全面考虑了数字控制和PWM的影响。因此,数字控制框架中的关键系统动态特性能够有效融入系统模型,确保了模型在奈奎斯特频率以上的准确性。基于所建立的模型,可以准确预测高频稳定性,而传统平均模型和其他改进模型存在局限性。此外,本文揭示了不同离散化方法(双线性变换、后向欧拉法)导致的模型和稳定性差异。仿真和实验结果...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这项多频小信号建模技术对我们的三相并网逆变器产品具有重要的工程价值。传统的平均建模方法在数字控制系统中存在明显的精度缺陷,特别是在奈奎斯特频率以上无法准确预测系统动态特性,这直接影响到我们光伏逆变器和储能变流器在复杂电网环境下的稳定性评估。 该技术的核心价值在于全面考虑了...

电动汽车驱动 SiC器件 ★ 5.0

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...