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面向动态可重构电池网络的锂离子电池电路模型参数估计方法
A Parameter Estimation Method for Lithium-Ion Battery Circuit Models in Dynamic Reconfigurable Battery Networks
陈爱琢 · 林恩德 · 周杨林 · 于琦 等6人 · 中国电机工程学报 · 2025年9月 · Vol.45
针对动态可重构电池网络（DRBN）中传统参数估计方法忽略网络拓扑与输出电流影响的问题，提出一种基于电流观测方程的电池传递函数离散化方法，构建了适用于DRBN的增广参数估计模型。通过牛顿-拉夫逊法求解该模型的增广拉格朗日方程，实现参数最优估计。实验与仿真结果表明，该方法能有效提升DRBN环境下电池模型参数辨识的精度与适用性。
解读: 该动态可重构电池网络参数估计技术对阳光电源ST系列储能系统具有重要应用价值。DRBN的拓扑动态重构特性与PowerTitan大型储能系统中的电池簇管理高度契合，传统参数估计方法在拓扑切换时精度下降，该研究提出的基于电流观测方程的增广模型可显著提升动态工况下的参数辨识精度。可直接应用于ST系列储能变流...
基于数字孪生建模技术与优化算法的三相AC-DC变换器LC参数辨识
LC Parameters Identification for a Three-Phase AC–DC Converter Through Digital Twin Modeling Technique and Optimization Algorithms
Giulia Di Nezio · Sergio de López Diz · Marco di Benedetto · Alessandro Lidozzi 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年1月
数字孪生技术通过高保真数字模型实时复现物理系统行为，正深刻变革能量转换领域。为实现预测性维护，需精准监测影响关键部件健康状态的参数。本文提出一种基于数字孪生的三相AC-DC开关变换器参数估计方法，采用粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和模拟退火（SA）进行L型交流滤波器电感与直流侧电容参数辨识。在平衡与不平衡工况下验证了方法的鲁棒性与可行性，并对比了三种优化算法性能。结果表明该方法在系统辨识与状态监测中具有应用潜力。
解读: 该数字孪生参数辨识技术对阳光电源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。通过PSO/GA/SA算法实时辨识LC滤波参数和直流侧电容，可直接应用于PowerTitan储能系统的预测性维护，监测电容老化和电感饱和等关键健康指标。该方法在不平衡工况下的鲁棒性验证，契合阳光电源1500V高压...
基于幅频特性的级联变压器参数估计方法
Amplitude-Frequency Characteristics-Based Parameter Estimation of Cascaded Transformers for High-Frequency Multilevel Inverters
Hengyang Liu · Zirui Liu · Wubin Kong · Junyao Tu 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年8月
准确的变压器参数对高频级联变压器多电平逆变器（CTMI）性能预测至关重要。传统基于均方根的方法在正弦激励下有效，但在方波驱动下因未考虑谐波引起的频变电抗而失效。本文提出一种基于CTMI幅频特性的新型参数估计方法，建立了包含励磁与绕组参数的解耦模型，解析推导了考虑死区效应和开关压降的输出电压与参数关系。通过暂态开路实验波形估计励磁参数，结合不同频率下实测输出电压基波分量，采用粒子群优化算法辨识绕组参数。所提方法无需额外信号设备或断开变压器，仿真与17电平CTMI（5–30 kHz）实验验证了其高精...
解读: 该参数估计方法对阳光电源的高频变压器类产品具有重要应用价值。特别适用于ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器中的高频隔离变压器设计优化。通过精确识别变压器参数,可以提高产品的建模精度和控制性能。该方法无需额外测试设备,可直接应用于产线测试和现场运维,有助于提升产品一致性和可靠性。对于PowerTit...
用于识别逆变器控制模式及估计逆变器资源与负荷参数的监督学习框架
Supervised Learning Framework for Identification of Inverter Control Mode and Estimation of Inverter-Based-Resource & Load Parameters
Syed Muhammad Hur Rizvi · Shaban Ghias Satti · Muhammad Ayaz · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
由于基于逆变器的资源（IBR）迅速普及，现代配电网的主动性日益增强。由于这些IBR能够在多种控制模式下运行，因此电力公司运营商准确识别控制模式并估计相关参数至关重要。本文提出了一种三管齐下的数据驱动方法，用于基于逆变器的资源（IBR）的实时控制模式识别以及IBR和聚合负荷的参数估计。该方法利用观测节点处微相量测量单元（PMU）报告速率下的电压和功率数据，进行IBR模式识别和参数估计。针对这种三管齐下的方法，开发了一个具有自适应窗口选择算法的实时实现框架，以实时跟踪控制模式和参数。自适应窗口选择算...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的基于监督学习的逆变器控制模式识别与参数估计框架具有重要的战略价值。随着我司光伏逆变器和储能系统在全球配电网中的大规模部署，如何实现对分布式逆变器资源（IBRs）的精准监测和智能管理已成为提升系统稳定性和优化运营效率的关键课题。 该研究提出的"三管齐下"数据驱...
基于数字孪生与自演化补偿器的电力电子系统在线健康监测及改进参数辨识能力
Digital Twin-Based Online Health Monitoring of Power Electronics Systems With Self-Evolving Compensators and Improved Parameter Identification Capability
Yi-Hua Liu · Zong-Zhen Yang · Min-Chen Liu · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2024年11月
电力电子系统（PES）在航空航天、可再生能源和电动汽车等领域至关重要。本文比较了粒子群优化（PSO）、灰狼优化和蜻蜓算法三种元启发式方法的参数估计性能，并提出一种结合物理行为的两阶段元启发式方法，显著提升了寄生电阻估计精度与参数识别速度。相较于传统PSO，MOSFET和电感寄生电阻估计误差分别由31%和45%降至1.5%和2.3%，计算时间减少逾60%。该方法在外部扰动下仍具高鲁棒性，平均使MOSFET和电感寄生电阻识别误差分别降低11.8%和16.7%。此外，引入自演化补偿器可在线自动调节控制...
解读: 该数字孪生健康监测技术对阳光电源ST储能变流器和SG光伏逆变器产品线具有重要应用价值。两阶段元启发式方法可精准辨识SiC MOSFET和电感寄生参数（误差降至1.5%/2.3%），直接提升PowerTitan储能系统功率模块的状态监测精度。自演化补偿器能在线自适应调节控制参数，可集成至iSolarC...