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一种简单实用的永磁同步电机占空比调制直接转矩控制
A Simple and Practical Duty Cycle Modulated Direct Torque Control for Permanent Magnet Synchronous Motors
Feng Niu · Xiaoyan Huang · Leijiao Ge · Jian Zhang 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年2月
本文提出了一种用于永磁同步电机（PMSM）的简单实用占空比调制直接转矩控制（DDTC）方法。该方法通过占空比发生器根据转矩误差和电机转速直接获取有效矢量占空比，避免了传统DDTC中复杂的计算过程，并详细阐述了占空比发生器的设计细节。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的转矩控制优化，虽然阳光电源核心业务聚焦于光伏逆变器与储能系统，但该控制算法在风电变流器（风机侧电机控制）及电动汽车充电桩（内部冷却系统电机或潜在的电机驱动业务）中具有参考价值。其提出的简化占空比计算方法有助于降低控制器的算力需求，提升变流器在动态响应过程中的稳...
基于漏电流瞬态特性的变频电机对地绝缘多样化评估
Diversified Assessment of Ground-Wall Insulation in Inverter-Fed Motors by Using Transient Characteristics of Leakage Current
Shaopo Huang · Pengju Zhang · Lei Liu · Feng Niu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
针对变频电机对地绝缘状态监测，现有方法仅能检测整体退化情况，难以实现精细化定位。本文提出一种基于漏电流瞬态特性的多样化评估方法，通过分析高频瞬态信号，实现了对绝缘退化位置的精准识别，为电机驱动系统的可靠运行提供了有效监测手段。
解读: 该研究关注电机驱动系统的绝缘可靠性，虽然阳光电源核心业务为光伏逆变器和储能PCS，但该技术在风电变流器及大型工业驱动应用中具有参考价值。随着阳光电源在风电变流器领域的深耕，电机侧的绝缘监测技术有助于提升系统整体运行寿命。建议研发团队关注该方法中利用漏电流瞬态特征进行故障定位的思路，可将其迁移至逆变器...
面向无传感器三相四桥臂模块化多电平变换器的有限电平状态模型预测控制
Finite-Level-State Model Predictive Control for Sensorless Three-Phase Four-Arm Modular Multilevel Converter
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Zhouhua Peng 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年5月
本文提出了一种针对三相四桥臂模块化多电平变换器（MMC）的有限电平状态模型预测控制策略。该研究旨在提升系统在桥臂故障及传感器故障条件下的可靠性。通过引入四桥臂拓扑，进一步增强了MMC系统的容错能力。
解读: 该研究关注的MMC拓扑及容错控制技术，对阳光电源的高压大功率储能系统（如PowerTitan系列）及大型集中式光伏逆变器具有重要参考价值。MMC技术在提升电能质量和降低谐波方面表现优异，而文中提到的容错控制与无传感器技术，能够有效提升系统在极端工况下的可靠性，降低传感器故障导致的停机风险。建议研发团...
基于负载信息的3×5矩阵变换器最大输入无功功率范围调制技术
Modulation Technique for a 3 × 5 Matrix Converter Achieving a Maximum Input Reactive Power Range Based on Load Information
Lin Qiu · Yao Li · Xiaoyan Huang · Lijian Wu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
本文提出了一种基于负载信息的3×5矩阵变换器（MC）调制算法，旨在实现最大输入无功功率范围。通过二维调制图直观展示了其优越性。文章推导了占空比计算框架下的调制矩阵及其固有约束，并进一步讨论了约束条件下的优化控制策略。
解读: 矩阵变换器（MC）作为一种先进的功率变换拓扑，在多端口能量转换领域具有研究价值。虽然阳光电源目前的主流产品（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）主要基于传统的电压源型逆变器（VSI）拓扑，但该文献提出的基于负载信息的调制策略和占空比优化方法，对于提升复杂多端口变换器（如未来多源微网...
一种用于三相双有源桥变换器的混合调制改进模型预测控制
Improved Model Predictive Control for Three-Phase Dual-Active-Bridge Converters With a Hybrid Modulation
Jiahao Sun · Lin Qiu · Xing Liu · Jian Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年4月
本文提出了一种针对三相双有源桥（3p-DAB）变换器的改进型移动离散控制集模型预测控制（MDCS-MPC）策略，结合了混合调制技术。该方法旨在提升变换器在部分负载下的效率，并增强输出电压跟踪的动态性能。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心储能业务。三相DAB变换器是PowerTitan和PowerStack等大功率储能变流器（PCS）实现DC-DC级双向功率变换的关键拓扑。通过引入混合调制与改进的MDCS-MPC，能够显著降低PCS在部分负载工况下的开关损耗，提升系统全功率段的转换效率，这对储能电站的经...
一种基于逆变器驱动电机漏电流瞬态特性的在线对地绝缘监测方法
An Online Groundwall Insulation Monitoring Method Based on Transient Characteristics of Leakage Current for Inverter-Fed Motors
Feng Niu · Yunlong Wang · Shaopo Huang · Lijian Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
随着逆变器驱动电机（IFM）的广泛应用，监测对地（GW）绝缘状态对保障系统可靠运行至关重要。本文建立了IFM漏电流数学模型以分析其时域特性，并提出了一种基于漏电流瞬态特性的在线GW绝缘监测方法。
解读: 该研究关注逆变器驱动系统的绝缘可靠性监测，对阳光电源的逆变器产品线具有参考价值。虽然阳光电源主要聚焦于光伏和储能逆变器，但其核心功率模块及系统集成在复杂电网环境下同样面临绝缘老化与故障风险。该方法中关于漏电流瞬态特性的分析思路，可应用于阳光电源iSolarCloud智能运维平台的故障预警算法中，提升...
面向中压高速驱动系统的SiC与Si混合ANPC变换器空间矢量调制
Space Vector Modulation for SiC and Si Hybrid ANPC Converter in Medium-Voltage High-Speed Drive System
Chushan Li · Rui Lu · Chengmin Li · Wuhua Li 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年4月
中压高速驱动在离心式压缩机和电气化交通领域应用前景广阔，但对变换器设计提出了严峻挑战。本文提出了一种SiC与Si混合ANPC变换器，通过深入研究该混合结构的本质，推导了适用于该拓扑的空间矢量调制策略，旨在优化系统效率并解决高频驱动下的设计难题。
解读: 该技术对阳光电源的集中式逆变器及大型储能PCS（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光储系统向高压化、高功率密度方向发展，SiC与Si混合ANPC拓扑能有效平衡成本与效率，降低开关损耗，提升系统整体转换效率。建议研发团队关注该混合调制策略，将其应用于高压大功率变流器设计中，以提升产品在...
一种用于电力变换器有限控制集模型预测控制的简单无模型解决方案
A Simple Model-Free Solution for Finite Control-Set Predictive Control in Power Converters
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
本文针对电力变换器系统中因动态不确定性导致的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）精度下降问题，提出了一种简单的无模型解决方案。核心思想是通过构造基于不变流形的未知系统动态估计器，有效补偿模型失配，提升控制鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。FCS-MPC在组串式逆变器和PowerTitan/PowerStack储能变流器中应用广泛，但传统方法高度依赖模型参数，在复杂电网环境下易受参数漂移影响。该“无模型”方案通过动态估计器补偿不确定性，可显著提升逆变器在弱电网下的并网稳定性及动态响应速度。建议研...
一种具有快速动态响应的内置式永磁同步电机MTPA虚拟信号注入控制方法
An Accurate Virtual Signal Injection Control of MTPA for an IPMSM With Fast Dynamic Response
Jun Wang · Xiaoyan Huang · Dong Yu · Yuzheng Chen 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年9月
本文提出了一种基于虚拟信号注入的内置式永磁同步电机（IPMSM）最大转矩电流比（MTPA）控制策略。通过在电流角中注入小幅方波信号，实现对MTPA点的精确跟踪，并利用提取的电磁转矩导数对初始电流设定值进行补偿，从而在保证稳态精度的同时，显著提升了系统的动态响应速度。
解读: 该技术主要应用于永磁同步电机（PMSM）的高性能驱动控制。阳光电源在风电变流器及电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）领域有广泛布局。虽然该文侧重于电机侧控制，但其提出的虚拟信号注入与快速动态响应算法，可优化风电变流器在低风速或变载工况下的转矩控制精度，提升风电机组的发电效率。同时，对于未来布局的高效电...
考虑电流和电压控制器带宽的永磁同步发电机匝间短路故障鲁棒检测
Robust Inter-Turn Short-Circuit Fault Detection in PMSGs With Respect to the Bandwidths of Current and Voltage Controllers
Feng Niu · Wei Feng · Shaopo Huang · Lijian Wu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
针对永磁同步发电机（PMSG）的匝间短路（ITSC）故障，本文提出了一种鲁棒检测方法。研究发现，双闭环控制器的带宽会影响电流和电压谐波，导致传统的特征分析法失效。该方法有效解决了控制器参数对故障特征提取的干扰，提升了故障诊断的准确性。
解读: 该研究针对风电变流器中永磁同步发电机（PMSG）的故障诊断，对阳光电源的风电变流器产品线具有重要参考价值。在风电变流器控制策略中，电流环和电压环的带宽设计直接影响系统对故障特征的响应。通过引入该鲁棒检测算法，可以提升阳光电源风电变流器在复杂工况下的故障预警能力，降低因匝间短路导致的停机风险，从而提高...
基于神经网络预测器与软演员-评论家算法的电力电子变换器预测控制方法
A Predictive Control Method Based on Neural Predictor and Soft Actor–Critic for Power Converters
Chenghao Liu · Jien Ma · Xing Liu · Lin Qiu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
本文着重于将软强化学习（RL）技术引入有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）框架，以提升鲁棒性能。更确切地说，在神经预测器的基础上，开发了一个使用软演员 - 评论家算法训练的智能体，用于探索嵌入在MPC框架内的最优控制输入。同时，在训练过程中引入了基于李雅普诺夫函数的约束条件，并给出了相应的权重更新法则。此外，所提出的方法保证了集成了RL智能体的系统的稳定性。最后，仿真和实验结果均验证了该方法相较于现有FCS - MPC方法的优越性。
解读: 从阳光电源的核心业务视角来看，这项基于软强化学习的预测控制技术具有重要的战略价值。该方法将软演员-评论家算法与有限集模型预测控制相结合，通过神经网络预测器实现智能决策，这与我们在光伏逆变器和储能变流器中广泛应用的MPC控制策略形成了技术演进路径。 对于阳光电源的产品线，该技术的核心价值体现在三个层...
功率变换器的FCS-MPC：一种事件驱动的脑情绪学习方法
FCS-MPC of Power Converters: An Event-Driven Brain Emotional Learning Approach
Xing Liu · Lin Qiu · Youtong Fang · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
针对系统不确定性与低开关频率（SF）下的有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）框架，本文提出一种事件驱动的脑情绪在线学习方法。该方法包含三个关键特征：采用双向模糊脑情绪在线学习机制并结合鲁棒控制项以逼近理想控制器；引入基于事件驱动的管状模型预测控制机制实现低SF运行；加入积分误差项以提升低SF下的跟踪性能。所提方法无需权重因子即可有效抑制不确定性、降低开关频率并减小跟踪误差，并给出了闭环系统的收敛性分析。通过多个文献中的基准实例验证了其有效性。
解读: 该事件驱动FCS-MPC技术对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST储能变流器中，低开关频率运行可直接降低SiC/GaN功率器件的开关损耗，提升系统效率；无权重因子设计简化了多目标控制参数整定难度。在SG光伏逆变器的MPPT控制中，脑情绪学习机制可增强参数摄动与电网扰动下的鲁棒性。在电动汽车驱动...
基于子空间预测器的预测电压控制方法
Subspace Predictor-Based Predictive Voltage Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）因性能优异、实现简单和动态响应快，在电力变换器中备受关注。然而，传统FCS-MPC对模型参数依赖性强。为此，本文提出一种基于有限集子空间预测器的电压控制策略，旨在提升系统鲁棒性的同时保留FCS-MPC的优点。该方法在各运行点采用子空间预测器替代物理模型，仅利用历史输入输出数据直接根据参考输出轨迹获取最优控制量，无需知晓系统结构与负载参数，有效避免了参数变化导致的性能下降。三电平中点钳位逆变器实验验证了所提方法的有效性。
解读: 该基于子空间预测器的预测电压控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。传统MPC对参数依赖性强，在储能系统电池老化、光伏逆变器负载波动等工况下性能易劣化。该方法仅依赖历史数据即可实现最优控制，无需精确模型参数，可显著提升PowerTitan大型储能系统在全生命周期的控...
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 · 2025年4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...
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...
基于扩展ISMO的两步预测时域无模型预测控制在功率变换器中的应用
Extended ISMO-Based Two-Step Prediction Horizon Model-Free Predictive Control for Power Converters
Zeyu Zhang · Jien Ma · Lin Qiu · Xing Liu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年7月
模型预测控制因实现简单、性能优良和动态响应快而广泛应用于功率变换器。然而，传统方法依赖负载参数进行预测，鲁棒性差，且高频开关导致额外损耗。为此，本文提出一种基于积分滑模观测器（SMO）的鲁棒有限控制集模型预测控制方法。通过引入扩展ISMO实现超局部模型观测，有效抑制负载参数扰动影响；结合两步预测时域结构，拓展优化范围，提高连续周期内重复电压矢量的应用概率，显著降低开关频率。该方法在提升系统鲁棒性的同时，有效减少了对负载参数的敏感性，并保持较低开关频率。仿真与实验结果验证了所提方法的鲁棒性和低开关...
解读: 该扩展ISMO无模型预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器具有重要应用价值。其核心优势在于：1）通过超局部模型观测实现对负载参数扰动的鲁棒控制，可显著提升PowerTitan储能系统在电网阻抗波动、负载突变等复杂工况下的稳定性；2）两步预测时域结构有效降低开关频率，直接减少SiC/...
基于Adaline神经网络的数据使能有限状态预测控制用于电力变换器
Data-Enabled Finite State Predictive Control for Power Converters via Adaline Neural Network
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Jien Ma 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年8月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在电力变换器与电机驱动中展现出良好前景，但受限于模型依赖性。本文从动态建模角度提出一种数据使能的有限集预测控制方案。采用动态线性化数据模型在各运行点等效重构系统，并通过自适应线性神经网络在线更新时变参数，提升建模精度与实现性能。同时提出一种改进的无电容电压平衡方法以调节中点电位。由于负载电流与电容电压的无参数预测仅依赖系统输入输出测量及历史数据，有效规避了参数变化带来的不利影响。通过在三电平中点钳位逆变器上的仿真与实验验证了所提方法的优越性。
解读: 该数据驱动的有限集预测控制技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG光伏逆变器的三电平拓扑控制具有重要应用价值。通过Adaline神经网络实现无参数化预测控制，可有效解决储能系统在宽工况运行时的参数漂移问题，提升PowerTitan大型储能系统在温度变化、器件老化等复杂工况下的控制鲁棒性。改进的中点电位...
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