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控制与算法 三相逆变器 PWM控制 模型预测控制MPC ★ 4.0

基于电压-电流滑模控制的三相四桥臂有源变换器策略

Voltage–Current Sliding Mode Control Strategy for Three-Phase Four-Bridge-Arm Active Converters

Mou-Fa Guo · Chu-Fang Han · Qing-Xuan Ke · Jian-Zhang You 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年12月 · Vol.14

本文提出一种三相四桥臂级联H桥拓扑及滑模控制策略,用于柔性消弧装置,可同时精确调节输出电流与中性点电压,有效抑制高/低阻接地故障下的故障电流与电压,解决PID/LADRC稳态误差及传统电压法在线路压降下失效问题。

解读: 该滑模控制策略对阳光电源ST系列储能变流器(PCS)及PowerTitan系统在配网侧故障穿越、主动谐波/不平衡补偿等场景具有重要参考价值。其电压-电流协同控制思想可增强PCS在弱电网或含高阻接地故障工况下的暂态响应与补偿精度,建议在新一代构网型PCS固件中集成SMC-ERL算法模块,并结合iSol...

储能系统技术 储能系统 多物理场耦合 ★ 5.0

动态LCC-S WPT系统中用于跟踪零相位角和最大输出电压的双侧自适应调谐协同控制

Dual-Side Adaptive Tuning Cooperative Control for Tracking Zero Phase Angle and Maximum Output Voltage in Dynamic LCC-S WPT System

Jiawei Xie · Yandong Chen · Sizhuo Qu · Cong Luo 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

实际动态无线电力传输(WPT)充电场景中,线圈错位导致的自感变化及电容参数漂移会破坏谐振状态,降低输出功率与效率。本文在LCC-S拓扑中引入开关控制电容(SCC),实现大范围耦合空间与负载变化下的零相位角(ZPA)及最大输出电压自适应跟踪。所提方法无需额外相位检测电路、无线通信、复杂计算或参数辨识。首先建立包含严重失谐的统一阻抗模型,揭示失谐对传输特性的影响;随后在发射端采用简单相位检测结合PI控制,接收端采用自适应步长扰动观察法,实现协同调谐与解耦控制。实验原型验证了该方法在200 W至600...

解读: 该双侧自适应调谐技术对阳光电源新能源汽车充电产品线具有重要应用价值。针对动态无线充电场景,所提无需通信的协同控制方法可直接应用于电动汽车无线充电桩开发,解决车辆停放偏移导致的效率下降问题。其ZPA跟踪与最大输出电压控制策略可借鉴至ST储能变流器的谐振变换器设计,提升宽负载范围效率。开关控制电容的自适...

储能系统技术 ★ 4.0

面向集成零排放航空

IZEA)的液氢储存、热管理与输运控制系统

Parmit S.Virdi · Wei Guo · Louis N. Cattafest · Peter Cheetham 等12人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.393

摘要 航空业的快速发展凸显了迫切需要减少碳排放和凝结尾迹排放,这两者是导致气候变化的关键因素。氢气因其高的比化学能,成为一种极具前景的清洁燃料替代方案。为推动可持续航空发展,本文提出了一种面向集成零排放航空(Integrated Zero Emission Aviation, IZEA)的创新性液氢储存、热管理与输运控制系统设计。本设计利用液氢的制冷能力,对关键动力系统组件的温度及热负荷进行有效调控。通过调节储氢罐内的压力,我们验证了系统能够实现所需的氢气质量流量——最高达0.25 kg/s,以...

解读: 该液氢热管理系统对阳光电源储能及电驱动产品具有重要启示。文中通过系统级优化实现0.62重量指标和16.2MW功率传输的方法,可借鉴于PowerTitan储能系统的热管理优化,特别是PCS功率器件的液冷设计。氢燃料冷却潜力为EV充电桩大功率模块散热提供新思路。压力调控的流量管理策略可应用于储能系统BM...

光伏发电技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

时空特征编码的深度学习方法用于屋顶光伏潜力评估

Spatiotemporal feature encoded deep learning method for rooftop PV potential assessment

Jian Xuab · Zhiling Guo · Qing Yuc · Kechuan Dongd 等7人 · Applied Energy · 2025年9月 · Vol.394

摘要 屋顶光伏(PV)系统是提升城市环境中可再生能源利用的一种有前景的解决方案。准确估算屋顶光伏系统的发电潜力受到复杂城市形态所引起的遮蔽效应的制约,这些效应显著降低了屋顶表面的太阳辐照度,从而导致预测误差。传统的遮蔽模拟方法计算成本高昂,凸显了在计算效率与评估精度之间实现精细平衡的必要性。本研究提出了一种创新的深度学习框架,能够有效编码多种时空数据源,以精确预测阴影投射并计算屋顶光伏潜力。具体而言,基于物理原理的真实数据,结合U-Net网络、三维(3D)建筑细节、太阳能资源数据以及气象参数,使...

解读: 该时空特征编码深度学习框架对阳光电源屋顶光伏系统规划具有重要价值。研究通过U-Net网络精准预测建筑阴影对发电量的影响(平均损失5.32%),可优化SG系列逆变器的MPPT算法在遮挡工况下的功率追踪策略。158倍的计算加速能力可集成至iSolarCloud平台,实现大规模城市屋顶光伏资源快速评估与选...

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