找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics

排序:
智能化与AI应用 储能系统 电池管理系统BMS 机器学习 ★ 5.0

不同环境温度下锂离子电池的无源跨域荷电状态估计

Source-Free Cross-Domain State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries at Different Ambient Temperatures

Liyuan Shen · Jingjing Li · Lin Zuo · Lei Zhu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年6月

针对锂离子电池荷电状态(SOC)估计中因环境温度变化导致的域偏移问题,本文提出了一种无源跨域迁移学习方法。该方法旨在解决不同工况下数据分布差异带来的模型性能下降,无需访问源域数据即可实现模型在目标域的自适应,提升了复杂环境下SOC估计的鲁棒性与准确性。

解读: 该技术对阳光电源的储能业务(PowerTitan、PowerStack及ST系列PCS)具有极高价值。电池SOC的精准估算是BMS的核心,而环境温度是影响SOC精度的主要因素。通过引入无源跨域迁移学习,阳光电源可在不依赖大规模现场数据重训练的情况下,显著提升储能系统在极端气候下的SOC估计精度,延长...

控制与算法 PWM控制 功率模块 ★ 2.0

一种基于双APF-QSG的无位置传感器IPMSM驱动单相电流传感器控制策略

A Novel Single-Phase Current Sensor Control Strategy Based on Dual APF-QSG for Position-Sensorless IPMSM Drives

Yun Zuo · Huimin Wang · Xinglai Ge · Junwen Mu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月

本文提出了一种用于无位置传感器内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动的单相电流传感器(SPCS)控制策略。该策略利用两个基于全通滤波器的正交信号发生器(APF-QSG),独立重构等效反电动势的正交信号,并结合位置估计方案,有效降低了传感器成本并提升了驱动系统的鲁棒性。

解读: 该文献主要针对电机驱动的传感器成本优化与控制算法,与阳光电源核心的光伏逆变器和储能系统业务关联度较低。然而,其提出的基于APF-QSG的信号重构技术及无传感器控制思想,在阳光电源的电动汽车充电桩产品线中具有一定的参考价值,可用于优化电机驱动控制逻辑或降低辅助系统的传感器依赖。建议研发团队关注其在提升...