找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Electronics
高精度有限控制集模型预测控制在三相三电平NPC逆变器中的应用
Enhanced Accuracy Finite-Control-Set Model-Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverter
Xu Zhang · Zhixun Ma · Xinbo Cai · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年3月
本文提出了一种提高精度的有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）方法。传统 FCS - MPC 的主要优点是通过统一的代价函数易于实现多目标优化。然而，这种方法存在明显的缺点：开关动作只能在固定位置发生，且可能的开关位置完全由初始开关位置决定。这一方案降低了控制精度。本文提出了一种能够灵活改变开关状态切换位置的 FCS - MPC 方法。该方法不仅提高了逆变器的开关精度，还保留了每个控制周期开关动作不超过一次的特点，因而具备 FCS - MPC 的所有优点。实验验证了所提方法的可行性和优越性...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的增强精度有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）技术对我司三电平NPC逆变器产品线具有重要应用价值。作为光伏逆变器和储能变流器的核心控制算法，该技术直接关系到产品的电能质量、效率和可靠性。 传统FCS-MPC虽然能通过统一代价函数实现多目标优化，但其开关动作只...
用于拓扑持续时间不确定的开关模式电源转换器参数辨识的扩展物理信息神经网络
Extended Physics-Informed Neural Networks for Parameter Identification of Switched Mode Power Converters With Undetermined Topological Durations
Yangxiao Xiang · Hongjian Lin · Henry Shu-Hung Chung · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
对于拓扑持续时间不确定的开关模式功率转换器而言，进行高精度参数识别颇具挑战，因为诸如开关时刻和拓扑转换时的电路状态变量等物理信息，对于实现这一目标至关重要。在传统的基于物理模型的解决方案中，需要额外的测量电路来弥补拓扑转换时未知物理信息的缺失，否则就必须牺牲精度。为避免使用不必要的额外硬件，本文提出了一种扩展物理信息神经网络（e - PINN），它将伪标签生成网络集成到分段物理信息神经网络中。该网络能够精确识别关键系统参数，以及每个拓扑的持续时间和拓扑转换时的系统状态。在工作于不连续导电模式（D...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于扩展物理信息神经网络（e-PINN）的参数识别技术具有显著的应用价值。该技术针对开关电源变换器在拓扑持续时间不确定情况下的参数识别难题，提出了无需额外硬件即可实现高精度识别的解决方案，这与我司在光伏逆变器和储能变流器领域的核心需求高度契合。 在实际应用层面，该技术...