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排序:
储能系统技术 储能系统 DC-DC变换器 模型预测控制MPC ★ 5.0

使用模型预测控制的模块化可重构车外充电器及固有平滑模式转换能力

Modular and Reconfigurable Offboard Battery Charger using Model Predictive Control

Harish Karneddi · Deepak Ronanki · Jose Rodriguez · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年3月

提出模块化可重构车外充电器,在宽输出电压范围内为现有和下一代电动汽车(EV)充电提供增强性能。充电器利用功率电子构建块(PEBB),根据电池电压配置为星形或三角形连接以优化不同输出电压范围性能。每个PEBB包含无桥宽电压范围前端变换器(FEC)和隔离DC-DC变换器。通过有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)实现的分布式控制架构促进固有平滑模式转换并保持模块间一致性能。通过MATLAB/Simulink中150kW模型综合仿真、3.3kW PEBB实验室样机实验研究和150kW充电器实时研究验...

解读: 该模块化可重构充电器技术对阳光电源电动汽车充电桩产品有重要创新价值。PEBB模块化设计可应用于大功率直流充电桩,实现宽电压范围适应并降低成本。FCS-MPC分布式控制策略对阳光电源充电桩的模式平滑转换和多模块协调有借鉴意义。120-900V宽电压范围对阳光电源充电桩产品兼容各类电动汽车有实用价值,可...

控制与算法 DAB 双向DC-DC 强化学习 ★ 4.0

面向效率提升的双有源桥DC-DC变换器六自由度调制方案及深度强化学习优化

Six-Control Degree-of-Freedom Modulation Scheme for DAB DC–DC Converters to Enhance Efficiency With the Aid of Deep Reinforcement Learning

Zhichen Feng · Huiqing Wen · Xu Han · Guangyu Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月 · Vol.14

本文提出一种六自由度(6-DoF)调制策略,结合深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,优化DAB变换器控制变量,降低rms电流与损耗,提升ZVS性能与整机效率,尤其在重载下效果显著,并通过实验验证。

解读: 该DRL-6DoF控制技术可直接赋能阳光电源ST系列储能变流器(PCS)及PowerTitan液冷储能系统中的双向DAB隔离级,提升宽负载范围下的转换效率与动态响应。建议在新一代高功率密度PCS中集成该AI驱动调制策略,替代传统相移+移相组合控制,增强光储/储充系统的能效竞争力;同时可拓展至组串式逆...

储能系统技术 储能系统 DC-DC变换器 DAB ★ 5.0

DAB DC-DC变换器六控制自由度调制方案及深度强化学习效率增强

Six Control Degrees of Freedom Modulation Scheme for DAB DC-DC Converters

Zhichen Feng · Huiqing Wen · Xu Han · Guangyu Wang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年9月

通过增加控制自由度(DoF)可提高双有源桥(DAB)变换器转换效率。提出六控制自由度(6-DoF)调制进一步提升DAB变换器效率。采用频域分析直接推导变换器运行表达式,包括传输功率、电感电流和均方根(RMS)电流。提出6-DoF深度强化学习(DRL-6DoF)优化方案,采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解最小功率损耗最优解。训练后的DDPG代理可在各种运行工况下输出控制变量最优值。采用DRL-6DoF控制方案,因低RMS电流和优异ZVS性能进一步提升DAB变换器效率。特别在重载工况下,因可...

解读: 该六自由度深度强化学习DAB优化技术对阳光电源储能变流器的DAB变换器效率提升有重要应用价值。DDPG算法优化可应用于ST储能系统的DC-DC变换级,实现全工况高效运行。可变开关频率和低RMS电流技术对阳光电源DAB拓扑产品的重载效率优化有借鉴意义。该技术对PowerTitan大型储能系统的智能控制...

电动汽车驱动 储能系统 SiC器件 三电平 ★ 5.0

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...

智能化与AI应用 ★ 4.0

一种快速准确的粗略方法用于预测调制信号激励下射频滤波器的多极子阈值

A Fast and Accurate Coarse Method for Multipactor Threshold Prediction of RF Filters Under Modulated Signal Excitation

Carlos Alcaide Guillén · Miguel Rodríguez Jódar · Raúl Cervera Marín · Jose V. Morro 等6人 · IEEE Transactions on Electron Devices · 2025年4月

微放电是限制星载硬件系统性能的关键高功率效应。尽管现代粒子模拟器允许将任意几何结构和信号作为输入,但其实际应用通常仅限于连续波(CW)激励。遗憾的是,对输入调制信号进行微放电分析通常会导致过长的CPU计算时间,因为与电子群的演化时间相比,信号长度非常长。粗粒化方法是克服这一限制的有效途径,它能在较短的CPU计算时间内对微放电阈值做出较好的估计。然而,如果在分析输入信号之前不对其进行预处理,该方法就无法考虑频率相关性,因为它仅依据从单一频率提取的电子动力学信息进行运算,这会导致对如滤波器等窄带样本...

解读: 从阳光电源的业务视角来看,这篇关于射频滤波器多载子放电阈值预测的论文虽然聚焦于卫星通信领域,但其底层的电磁效应分析方法对我司高功率电力电子设备具有重要的借鉴价值。 **技术相关性分析** 多载子放电本质上是高频电磁场环境下的电子雪崩效应。在光伏逆变器和储能变流器中,虽然工作频率远低于射频波段,但...

电动汽车驱动 储能系统 PWM控制 空间矢量调制SVPWM ★ 5.0

客座编辑特刊:面向零排放电动交通的电机驱动先进技术

Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility

Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月

为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标,电动交通(e-mobility)迅速发展。然而,其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源,因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展,收录43篇高质量论文,涵盖提高能效的多种技术路径,推动电动交通可持续发展。

解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率;PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应;谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...

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