找到 2 条结果
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...