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非线性自抗扰控制在降压和升压DC/DC变换器中的应用
Non-linear active disturbance rejection control for buck and boost DC/DC converters
Asimenia Korompili · Oemer Ekin · Veit Hagenmeyer · Antonello Monti · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月
直流电源系统有助于高效集成基于变换器的分布式能源。本文提出一种用于降压和升压DC/DC变换器的电压控制器，采用非线性自抗扰控制（NL-ADRC）模型，包含增广滑模观测器、自适应参考轨迹生成器和李雅普诺夫反馈控制器。该模型基于广义ADRC框架，适用于非最小相位系统及匹配与不匹配扰动。通过估计扰动生成平滑状态参考轨迹，提升抗扰鲁棒性。相比传统L-ADRC，所提方法在控制自由度和动态性能上更具优势，并结合频域与时域分析揭示小信号与大信号扰动下的设计权衡。仿真与实验验证了其优于PID和L-ADRC的性能...
解读: 该非线性自抗扰控制技术对阳光电源DC/DC变换器产品具有重要应用价值。在ST系列储能变流器中，NL-ADRC可显著提升DC/DC级联环节的电压调节性能，增强对电池侧电压波动和负载突变的抗扰能力，优于传统PID控制。在PowerTitan大型储能系统中，该技术可改善多模块并联时的动态响应和稳定性。对于...
混合氢-电池储能微电网的长期能量管理：一种无需预测的协同优化框架
Long-term energy management for microgrid with hybrid hydrogen-battery energy storage: A prediction-free coordinated optimization framework
Ning Qia · Kaidi Huang · Zhiyuan Fana · Bolun Xua · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本文研究了协调混合氢-电池储能系统的微电网长期能量管理问题。我们建立了一种近似的半经验性氢储能模型，以准确刻画氢储能系统效率随功率变化的特性。提出了一种无需预测信息的两阶段协同优化框架，该框架离线生成氢储能系统全年荷电状态（SoC）参考轨迹；在在线运行阶段，利用核回归方法对SoC参考值进行在线更新，并基于所提出的自适应虚拟队列在线凸优化（OCO）算法做出运行决策。本文创新性地引入了用于长期模式跟踪和专家跟踪的惩罚项，以实现步长的自适应更新。我们提供了理论证明，表明所提出的OCO算法在不依赖...
解读: 该氢储能-电池混合储能长期能源管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统具有重要应用价值。论文提出的无预测两阶段协调优化框架和自适应虚拟队列OCO算法,可显著提升混合储能系统的经济性和可靠性,运营成本降低60%、失负荷减少90%。该框架的长期SoC参考跟踪机制和功率相关效率建模方...