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一种用于2kV光伏应用、具备电容电压重构方法的变电平ANPC逆变器
A Novel Variable-Level ANPC Inverter With Capacitor Voltage Reconfiguration Method for 2 kV Photovoltaic Applications
Jupeng Pang · Chao Wang · Mingzhe Wu · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
2kV光伏系统是兆瓦级光伏电站的发展趋势。本文提出一种新型变电平（VL）有源中点钳位（ANPC）逆变器，通过增加旁路开关K，使其能在三电平和四电平模式间切换。该拓扑旨在满足2kV高压等级需求，并优化了器件电压应力与电容电压平衡控制。
解读: 该研究直接契合阳光电源在大型地面光伏电站领域对更高直流电压等级（2kV）的探索。随着光伏系统电压向1500V及更高等级演进，该变电平ANPC拓扑能有效降低器件电压应力，提升系统效率并减少损耗。建议研发团队关注该拓扑在组串式及集中式逆变器中的应用潜力，特别是其在处理高压输入时的电容电压平衡策略，这对于...
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...
基于代理标签引导的锂离子电池鲁棒健康监测：一种深度多任务学习方法
Robust Health Monitoring for Lithium-Ion Batteries Under Guidance of Proxy Labels: A Deep Multitask Learning Approach
Ruohan Guo · Kui Zhang · Shangyang He · Shengyu Tao 等10人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对锂离子电池健康状态（SOH）估计中标签数据匮乏导致的泛化能力不足问题，本文提出了一种深度多任务学习方法。通过利用常规运行数据中的老化信息作为代理标签，有效提升了电池健康监测的鲁棒性，为电池全生命周期管理提供了新的数据驱动解决方案。
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。目前储能系统在电网侧和工商业侧应用中，电池SOH的精准评估是保障系统安全与延长寿命的核心。该深度学习方法能有效解决实际运行中标签数据缺失的痛点，提升BMS的健康管理精度。建议将其集成至iSolarC...
基于零序电压注入和移相PWM的四电平混合钳位变换器电压平衡控制
Voltage Balancing Control of a Four-Level Hybrid-Clamped Converter Based on Zero-Sequence Voltage Injection Using Phase-Shifted PWM
Kui Wang · Lie Xu · Zedong Zheng · Yongdong Li · IEEE Transactions on Power Electronics · 2016年8月
四电平混合钳位（4L-HC）逆变器是一种适用于高性能中压驱动的新型拓扑。该拓扑每相由八个开关管和一个飞跨电容组成，直流母线被两个中性点分为三部分。为确保拓扑正常运行，需对飞跨电容及直流母线电容电压进行平衡控制。
解读: 该研究涉及的多电平拓扑技术对阳光电源的中压大功率光伏逆变器及大型储能PCS（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着光伏与储能系统向更高直流电压等级发展，多电平技术能有效降低开关应力，提升系统效率并减小滤波器体积。建议研发团队关注该拓扑在提升中压并网逆变器功率密度方面的潜力，特别是针对复杂...
双信号PWM下三电平T型逆变器统一容错控制与中点电压平衡策略
A Unified Fault Tolerant Control and Neutral-Point Voltage Balance Strategy for Three-Level T-Type Inverters Under Double Signal PWM
Mingzhe Wu · Jupeng Pang · Zunmin Ma · Kui Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年11月
针对三电平T型逆变器在开路故障下的高可靠性需求，本文提出了一种高性能容错控制策略。该策略解决了故障导致开关状态减少而引发的中点电压失衡问题，通过优化控制算法，在保证逆变器故障后持续运行的同时，有效维持了直流侧中点电压的平衡，提升了系统的工业应用可靠性。
解读: 该研究直接针对三电平T型逆变器的核心可靠性问题，与阳光电源组串式逆变器及大型集中式逆变器产品线高度契合。T型拓扑是阳光电源高效率逆变器的主流选择，该容错控制策略能显著提升产品在极端工况下的生存能力，减少故障停机时间。建议研发团队将该算法集成至iSolarCloud智能运维平台或逆变器底层控制固件中，...
背靠背三电平NPC变换器共模电压抑制与中点电位平衡的综合研究
A Comprehensive Study of Common Mode Voltage Reduction and Neutral Point Potential Balance for a Back-to-Back Three-Level NPC Converter
Xiaona Xu · Zedong Zheng · Kui Wang · Bo Yang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年8月
本文针对背靠背三电平NPC变换器，提出了一种共模电压（CMV）抑制与中点电位平衡的综合控制方法。基于相移PWM调制，引入零序电压（ZSV）注入技术，通过将ZSV解耦为CMV抑制分量与中点电位平衡分量，实现了对变换器电性能的优化控制。
解读: 该研究直接关联阳光电源的核心产品线，特别是大型集中式光伏逆变器及风电变流器。三电平NPC拓扑是阳光电源大功率产品（如SG系列集中式逆变器）的主流选择。共模电压抑制对于降低电磁干扰、延长电机/变压器寿命至关重要；而中点电位平衡则是保证三电平拓扑可靠运行的关键。该论文提出的ZSV注入策略可直接优化现有产...
七电平树型有源中点钳位变换器的拓扑与控制
Topology and Control of Seven-Level Tree-Type Active Neutral-Point-Clamped Converters
Mingzhe Wu · Kui Wang · Josep Pou · Kehu Yang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
为降低中点钳位（NPC）多电平变换器的器件数量以提高功率密度，本文提出两种七电平树型有源NPC（7L-TANPC）变换器拓扑。相比现有七电平NPC拓扑，所提结构器件数量更少且总器件耐压更低，有助于降低成本并提升功率密度。为实现直流母线电容电压平衡，本文还提出了载波交叠脉宽调制方法，并结合零序电压注入与占空比调节实现电容电压主动平衡控制。仿真与实验结果验证了所提拓扑及调制控制策略的有效性。
解读: 该七电平树型ANPC拓扑对阳光电源多条产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和SG大功率光伏逆变器中，所提拓扑通过减少器件数量和降低总器件耐压，可显著提升功率密度并降低成本，契合1500V高压系统需求。载波交叠PWM与电容电压主动平衡控制策略可直接应用于PowerTitan大型储能系统的多电平...
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...
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