找到 3 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
直流微电网中ISOP-DAB变换器的自主输入电压均压控制与三相移调制方法：基于多智能体深度强化学习的方法
Autonomous Input Voltage Sharing Control and Triple Phase Shift Modulation Method for ISOP-DAB Converter in DC Microgrid: A Multiagent Deep Reinforcement Learning-Based Method
Yu Zeng · Josep Pou · Changjiang Sun · Suvajit Mukherjee 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
本文提出了一种基于多智能体深度强化学习（MA-DRL）的输入串联输出并联（ISOP）双有源桥（DAB）变换器控制策略。该方法旨在解决直流微电网中的不确定性、功率平衡及变换器电流应力最小化问题，通过优化三相移调制实现高效自主的输入电压均压控制。
解读: 该研究针对ISOP-DAB拓扑的控制优化，与阳光电源的储能变流器（PCS）及直流微电网解决方案高度契合。在PowerTitan等大功率储能系统中，采用多模块串并联架构时，输入电压均压与电流应力优化是提升系统效率与可靠性的关键。引入多智能体深度强化学习（MA-DRL）可替代传统PI控制，显著增强系统在...
基于多智能体深度强化学习的输入串联输出并联双有源桥变换器输出电流均流控制
Multiagent Deep Reinforcement Learning-Aided Output Current Sharing Control for Input-Series Output-Parallel Dual Active Bridge Converter
Yu Zeng · Josep Pou · Changjiang Sun · Ali I. Maswood 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文提出了一种基于多智能体软演员-评论家（MASAC）算法的深度强化学习方法，用于实现输入串联输出并联（ISOP）双有源桥（DAB）变换器的输出电流均流控制。该方法将模块化变换器划分为多个子模块，并将其视为马尔可夫博弈中的DRL智能体，通过去中心化执行实现实时控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及大功率直流变换器产品具有重要意义。ISOP结构的DAB变换器常用于高压大功率储能变流器（PCS）中，通过多模块并联实现功率扩展。传统的均流控制依赖于精确的数学模型，而本文提出的多智能体强化学习（MADRL）方案能够实现去中心...
一种实现模块化多电平变换器完全解耦功率控制的调制参考补偿方法
A Modulation Reference Compensation Method to Realize Fully Decoupled Power Control for Modular Multilevel Converters
Jinyu Wang · Peng Wang · Michael Zagrodnik · Suvajit Mukherjee 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年8月
本文提出了一种调制参考补偿方法，用于彻底消除模块化多电平变换器（MMC）输出有功功率和无功功率之间的耦合。与现有依赖精确控制模型的方法不同，该方法通过直接修正MMC的初始桥臂调制参考信号来实现，具有更强的鲁棒性和实现简便性。
解读: MMC技术在阳光电源的大型地面光伏电站及高压大功率储能系统（如PowerTitan系列）中具有重要应用潜力。该文提出的解耦控制方法无需精确模型，通过直接修正调制参考信号即可实现有功/无功的完全解耦，能够显著提升大功率变流器在复杂电网环境下的动态响应速度和控制精度。建议研发团队评估该算法在PowerT...