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面向功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制
Data-Driven Iterative Learning Predictive Control for Power Converters
Wenjie Wu · Lin Qiu · Xing Liu · Feng Guo 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年12月
本文提出了一种用于功率变换器的数据驱动迭代学习预测控制架构。旨在解决有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在未建模动态和参数失配条件下的鲁棒性与性能保持问题。通过引入迭代动态线性化技术，有效提升了控制系统的适应性与稳态性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan/PowerStack储能变流器）具有极高的应用价值。FCS-MPC因其快速动态响应在电力电子领域备受关注，但参数敏感性一直是工程落地的痛点。本文提出的数据驱动迭代学习方法，能够显著提升逆变器在复杂电网环境（如弱电网、参数...
同步电机驱动的数据驱动预测控制的实时可行性
Real-Time Feasibility of Data-Driven Predictive Control for Synchronous Motor Drives
Paolo Gherardo Carlet · Andrea Favato · Riccardo Torchio · Francesco Toso 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
数据驱动控制范式通过直接利用原始数据进行控制输入选择，克服了传统控制器设计中模型辨识的难题。本文重点研究了数据驱动预测控制算法，探讨了其在同步电机驱动中的实时应用可行性，旨在解决复杂系统建模困难及动态响应优化问题。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器）及电动汽车充电桩的功率模块控制具有重要参考价值。数据驱动预测控制（Data-Driven Predictive Control）能够摆脱对精确数学模型的依赖，在电机参数摄动或非线性工况下表现出更强的鲁棒性。建议研发团队在风电变流器的高性能控制策略中引入...
无线电能传输系统的数据驱动输出预测与效率优化控制
Data-Driven Output Prediction and Efficiency Optimization Control for Wireless Power Transfer Systems
Fei Xu · Xiquan Deng · Zhixin Chen · Xian Zhang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
针对无线电能传输（WPT）系统模型复杂及控制精度低的问题，本文提出了一种基于数据驱动的效率优化控制方法。该方法利用多层感知器等机器学习技术，实现了对WPT系统输出的精准预测及效率的实时优化，有效提升了系统的控制性能。
解读: 该技术主要针对无线电能传输（WPT）领域，与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务具有一定的技术关联性。虽然目前阳光电源充电桩以有线快充为主，但随着大功率无线充电技术的演进，该数据驱动的效率优化算法可作为未来无线充电产品研发的技术储备。此外，该方法中涉及的机器学习与数据驱动控制策略，也可迁移应用于阳光电源...
数据驱动的同步电机驱动连续集预测电流控制
Data-Driven Continuous-Set Predictive Current Control for Synchronous Motor Drives
Paolo Gherardo Carlet · Andrea Favato · Saverio Bolognani · Florian Dorfler · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文探讨了从基于模型的控制向数据驱动最优控制策略的转变。针对电机驱动领域，提出了一种数据驱动的连续集模型预测电流控制方法，旨在克服传统预测控制对电机参数精确模型的依赖，提升控制系统的鲁棒性与动态性能。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源核心业务侧重于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但其底层控制逻辑与电机驱动中的电流预测控制具有高度同源性。该数据驱动控制策略可应用于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan储能变流器的电流环优化，通过减少对电感等参数的依赖，提升在弱电网或复杂工况下的并网电...
基于动态线性化的双三相永磁同步电机数据驱动无差拍预测谐波电流控制
Data-Driven Deadbeat Predictive Harmonic Current Control for Dual Three-Phase PMSM With Dynamic Linearization
Wusen Wang · Yuxin Chang · Ying Fan · Wei Hua · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
针对双三相永磁同步电机（DTP-PMSM）因逆变器非线性和电机不对称引起的谐波电流问题，本文提出了一种数据驱动的无差拍预测谐波电流控制（DD-DPHCC）方法。通过建立谐波电流的数据驱动模型，有效抑制了谐波干扰，提升了电机运行性能。
解读: 该研究聚焦于多相电机的高性能控制算法，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器领域，但其提出的数据驱动无差拍预测控制（DD-DPHCC）在处理非线性干扰和复杂系统建模方面的思路，可借鉴应用于阳光电源风电变流器或大功率电机驱动类产品的控制策略优化。特别是针对逆变器非线性补偿和高精...
基于元强化学习的永磁同步电机驱动电流控制
Meta-Reinforcement-Learning-Based Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Drives for a Wide Range of Power Classes
Darius Jakobeit · Maximilian Schenke · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文提出了一种基于元强化学习的电流控制方案，旨在解决传统数据驱动控制算法在不同系统间迁移时需重复训练、耗时耗力的问题。通过元学习方法，控制器能够快速适应不同功率等级的永磁同步电机系统，无需针对特定设备进行参数调整，提升了模型无依赖控制算法的通用性与部署效率。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制）具有重要参考价值。元强化学习能够显著缩短不同功率等级变流器产品的调试周期，降低研发成本。建议研发团队关注其在风电变流器控制策略中的应用，通过引入元学习算法，提升变流器对不同电机参数的自适应能力，从而增强产品在复杂工况下的鲁棒性...
基于含噪数据的驱动控制设计及其在直流微电网控制中的应用
Data-Driven Tracking Control Design With Noisy Data and its Application in DC Microgrid Control
Zi-Jie Wei · Kun-Zhi Liu · Ping Lin · Xi-Ming Sun · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年12月
本文研究了仅利用含噪测量数据进行动态反馈跟踪控制器的设计方法。通过数据驱动表示，建立了离散时间系统的数据驱动稳定性条件，并提出了一种实现零稳态误差跟踪的控制器增益设计方法，确保了系统在噪声环境下的控制性能与稳定性。
解读: 该研究提出的数据驱动控制策略对阳光电源的微电网解决方案具有重要参考价值。在PowerTitan和PowerStack等储能系统及工商业微电网应用中，系统常面临传感器噪声干扰和模型参数不确定性。该方法无需精确数学模型即可实现高精度跟踪控制，有助于提升PCS在弱电网或复杂直流微电网环境下的动态响应速度与...
基于边缘计算辅助安全强化学习的永磁同步电机有限集直接转矩控制
Finite-Set Direct Torque Control via Edge-Computing-Assisted Safe Reinforcement Learning for a Permanent-Magnet Synchronous Motor
Maximilian Schenke · Barnabas Haucke-Korber · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
基于强化学习（RL）的驱动控制技术实现了数据驱动训练阶段的全局优化。然而，由于训练过程中的安全性挑战，其实际应用受限。本文提出了一种边缘计算辅助的安全强化学习方法，用于永磁同步电机的有限集直接转矩控制，在无需先验模型的情况下实现了高效驱动控制，并解决了实时训练中的安全约束问题。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有技术关联性。通过边缘计算辅助强化学习，可提升变流器在复杂工况下的动态响应能力和控制精度，减少对精确数学模型的依赖。建议研发团队关注该算法在风电变流器转矩控制及充电桩功率模块动态优化中的应用，以提升系统鲁棒性。虽然目前核心业务侧...
不平衡电网下PWM整流器的数据驱动自适应负序电流控制方法
Data-Driven Adaptive Negative Sequence Current Control Method for PWM Rectifier Under Unbalanced Grid
Tianbao Song · Yun Zhang · Fei Gao · Chengqian Xu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年4月
针对电网电压不平衡导致的直流母线电压波动问题，本文提出了一种数据驱动的自适应负序电流控制方法。该方法旨在提升三相PWM整流器在非理想电网条件下的运行性能，通过抑制负序电流分量，有效平抑直流侧波动，增强系统在复杂电网环境下的稳定性和电能质量。
解读: 该技术对阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）具有重要参考价值。在弱电网或电网故障导致电压不平衡的场景下，逆变器常面临直流母线电压波动及电流谐波超标的挑战。该数据驱动的自适应控制策略可优化阳光电源现有产品的并网控制算法，提升设备在复杂电网环境下的抗干扰能力和电能质量。建议研发团队将...
一种用于交错式DC/DC升压变换器的新型数据驱动线性二次型调节器
A Novel Data-Driven Linear Quadratic Regulator for an Interleaved DC/DC Boost Converter
Tianhao Qie · Xinan Zhang · Jianguo Zhu · Mahinda Vilathgamuwa 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年5月
本文提出了一种用于交错式Boost DC/DC变换器的新型数据驱动线性二次型调节器。该方法利用策略迭代和简单的固定权重递归神经网络，实现了模型无关控制与自主在线最优控制增益更新。与现有的基于模型的控制方法相比，该方法完全摆脱了对精确数学模型的依赖。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器（DC/DC升压级）及储能变流器（PCS）具有显著的优化潜力。交错式Boost电路是阳光电源产品提升功率密度和效率的核心拓扑，传统控制依赖精确建模，在复杂工况下鲁棒性受限。该数据驱动的LQR方法通过在线自适应调整增益，能有效应对光伏阵列或电池组参数漂移，提升系统动态响应...
面向三相三电平NPC逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制
Data-Driven Quantitative Multiobjective Finite-Control-Set Model Predictive Control for Three-Phase Three-Level NPC Inverters
Xu Zhang · Zhixun Ma · Haichuan Niu · Xiang Wu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
本文提出了一种针对三相三电平中点钳位（NPC）逆变器的数据驱动定量多目标有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）方法。该方法旨在精确控制开关频率和中点电压，通过将开关权重因子和中点电压权重因子作为输入，实现了对系统性能的定量优化。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的核心产品线，特别是大型地面光伏电站及工商业场景中广泛使用的三电平NPC组串式和集中式逆变器。通过数据驱动的定量多目标FCS-MPC算法，可以有效解决传统MPC中权重因子难以整定、开关频率波动大及中点电位不平衡的痛点。建议研发团队将其应用于新一代高功率密度逆变器的控制固件开发...
一种用于长距离自适应无线电能传输系统变频调节非线性特性的数据驱动控制方法
A Data-Driven Control Method for Nonlinear Characteristics of Variable Frequency Regulation for Wide-Distance-Range Adaptive WPT System
Ziyi Xia · Xin Dai · Yanling Li · Liuping Wang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年7月
针对无线电能传输（WPT）系统，变频（VF）调节是实现电压转换比调节及长距离传输的关键技术。然而，WPT系统中的VF调节过程具有高度非线性特征。本文提出了一种数据驱动控制方法，旨在解决宽距离范围内WPT系统的非线性控制难题，提升系统输出控制的精度与稳定性。
解读: 该技术主要针对无线电能传输（WPT）领域，虽然目前阳光电源的核心业务聚焦于光伏、储能及风电变流器，但该研究中涉及的“数据驱动控制”与“非线性系统调节”方法论，对提升阳光电源电动汽车充电桩的智能化水平具有参考价值。随着无线充电技术的商业化演进，此类控制算法可为未来充电桩产品在复杂工况下的自适应调节提供...
直流微电网中电压恢复与精确电流分配冲突的分布式数据驱动二次调节
Distributed Data-Driven Secondary Regulation for the Conflict Between Voltage Recovery and Accurate Current Sharing in DC Microgrids
Yi Yu · Guo-Ping Liu · Yi Huang · Josep M. Guerrero · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月
本文针对直流微电网中电压恢复与电流平衡之间的冲突问题，提出了一种完全依赖输入输出数据的分布式数据驱动二次控制策略，旨在无需精确模型的情况下实现电压稳定与负载电流的精确分配。
解读: 该研究提出的数据驱动二次控制策略对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及微电网解决方案具有重要参考价值。在多台PCS并联运行场景下，传统的下垂控制往往难以兼顾电压精度与电流均衡。引入该分布式数据驱动算法，可优化iSolarCloud智能运维平台下的微网能量管理系统（EM...
一种面向含分布式能源的配电网的数据驱动电压控制策略
A Data-Driven Voltage Control Strategy for Distribution Grids With Distributed Energy Resources
Jiyu Wang · Chin-Yao Chang · Harsha Padullaparti · Prateek Munankarmi 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
传统配电网控制方法多基于模型，而高级量测基础设施的部署使电力企业具备了基于实时数据的控制能力。从模型驱动向数据驱动控制的转变显著提升了系统管理的适应性，无需依赖系统建模即可动态响应运行条件变化。本文提出一种基于行为数据驱动的控制方法，通过调控传统设备与分布式能源（DER）实现实际配电网的电压调节。研究对象包含有载调压变压器、三组电容器组及光伏系统。在多种场景下通过实验平台验证了所提算法的有效性，结果表明其电压调节成功率高达99%。
解读: 该数据驱动电压控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。研究提出的无模型自适应控制方法可直接应用于iSolarCloud平台，通过实时量测数据优化光伏逆变器的无功调节策略，替代传统依赖精确线路参数的模型驱动方法。99%的电压调节成功率验证了数据驱动控制的可靠性，可增强SG逆...
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...