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一种基于ANN辅助虚拟空间矢量PWM与坐标数据映射的三电平NPC牵引逆变器策略
A Simple ANN-Aided Virtual-Space-Vector PWM Strategy for Three-Level NPC Traction Inverters With Coordinate-Data Mapping
Feng Guo · Yuan Gao · Tao Yang · Serhiy Bozhko 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年4月
三电平中性点箝位（3L - NPC）逆变器是一种成熟的拓扑结构，在电动汽车（EV）等大功率牵引应用中往往是不错的选择。然而，越野场景下较宽的运行范围不可避免地会导致高调制指数和较小的负载角，这会影响3L - NPC逆变器的中性点（NP）电压不平衡。为解决这一缺点，由于在所有负载条件范围内中性点电流平均值为零，现有技术中的虚拟空间矢量脉宽调制（VSVPWM）策略得到了研究。然而，由于复杂的子扇区划分和作用时间确定，该解决方案增加了执行成本。为此，本文利用六分仪坐标系提出了一种新型的人工神经网络（A...
解读: 该ANN辅助VSVPWM策略对阳光电源三电平产品线具有重要应用价值。在**新能源汽车驱动系统**中，可直接应用于电机控制器的PWM优化，降低谐波畸变并提升扭矩响应；在**ST系列储能变流器**和**SG大功率光伏逆变器**中，三电平NPC拓扑的中点电位平衡问题一直是技术难点，该策略通过坐标映射简化矢...
考虑功率输出与平滑性的连续风扰下风能转换系统强迫扭振抑制方案
Suppression Scheme for WECS's Forced Torsional Vibration Under Continuous Wind Disturbance Considering Power Yield and Smoothness
Feng Jia · Zhe Xu · Xuhui Tan · Lei Chen 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年11月
风能转换系统的主要控制目标包括最大化发电功率和最小化不必要的机械负载。在持续的风扰动下，传动系统会出现宽频带的强迫扭转振动，其频谱与风的波动频谱相似。研究还发现，现有的主动阻尼控制无法有效抑制强迫扭转振动，其中一些控制方法甚至可能产生不利影响。此外，抑制这种宽频带的扭转振动可能会恶化功率跟踪效果并加剧功率波动。为解决上述问题，本文首先定义了一个闭环传递函数来描述强迫扭转振动特性。揭示了抑制扭转振动所需的电气阻尼重塑要求，进而提出了一种具有频率区分性电气阻尼配置的控制器结构。定性分析了控制参数 τ...
解读: 从阳光电源风电变流器及新能源综合解决方案业务视角来看，这项针对风电系统传动链扭振抑制的研究具有重要的工程应用价值。论文提出的频率区分电阻尼控制策略，本质上是通过优化变流器控制算法来实现机电耦合系统的多目标协同优化，这与阳光电源在风电变流器领域追求高可靠性、高发电效率的技术路线高度契合。 该技术的核...
用于支持快速动态运行的带DC/DC接口电解系统的功率控制器设计：基于模型与实验的研究
Power controller design for electrolysis systems with DC/DC interface supporting fast dynamic operation: A model-based and experimental study
Xiang Cheng · Jin Lin · Mingjun Zhang · Liandong Sh 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
摘要 由波动性与间歇性可再生能源供电的电解系统，若能快速且准确地跟踪功率指令信号，对于可再生电能制氢（ReP2H）工厂中的能量管理以及作为虚拟电厂（VPP）参与电网频率调节具有重要意义。然而，由于存在电双层（EDL）效应，电解堆功率的变化相对于电流变化存在显著滞后（数秒甚至超过20秒）。这一特性限制了电解系统作为电网灵活负荷的进一步应用。通过在直接连接电解堆的电力电子接口中设计合适的功率控制器以替代传统的电流控制器，有望提升电解堆功率的快速动态响应能力。本文提出了一种统一的碱性水电解（AWE）系...
解读: 该电解制氢功率控制器技术对阳光电源储能-制氢耦合系统具有重要价值。论文提出的功率控制器可将电堆响应时间缩短至0.2秒级,突破传统电流控制模式的双电层效应限制,这与阳光电源ST系列PCS的快速功率调节能力高度契合。技术可应用于:1)PowerTitan储能系统与电解槽的DC/DC接口优化,实现可再生能...
基于深度学习的光伏组件红外、电致发光和红绿蓝图像自动缺陷检测
Deep learning-based automatic defect detection of photovoltaic modules in infrared, electroluminescence, and red–green–blue images
Yi-Sheng Laia · Chien-Chun Hsieh · Ting-Wei Liaoa · Chao-Yang Huang 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
摘要 本研究提出了一种结合图像处理技术与深度学习模型的光伏组件自动化缺陷检测系统。该系统利用三种成像方法——红外成像、红绿蓝成像和电致发光成像，识别21种类型的缺陷。红外成像通过安装在无人机上的热成像仪获取，用于检测热点和开路等热异常现象；红绿蓝成像用于识别玻璃破裂、污渍污染和植被遮挡等表面缺陷；电致发光成像则在受控暗室环境中使用电荷耦合器件相机采集，可揭示微裂纹、电池片性能退化和主栅腐蚀等内部缺陷。通过交叉比对红外图像与红绿蓝图像的结果，可有效识别缺陷成因，而电致发光成像进一步确认内部问题，并...
解读: 该深度学习缺陷检测技术对阳光电源智能运维体系具有重要价值。可集成至iSolarCloud平台,通过无人机红外成像实现光伏电站巡检自动化,结合EL成像诊断组件内部微裂纹与电池衰减,为SG系列逆变器的MPPT优化提供精准数据支持。系统99%以上检测精度和0.1秒处理速度,可显著提升PowerTitan储...
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