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基于DDPG的风光储系统长期恢复过程协调控制策略
DDPG Based Coordinated Control Strategy of Wind-PV-Storage System for Long-Term Restoration Process
Yingshan Wang · Xueping Gu · Yansong Bai · Yihang Jiang 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年10月
可再生能源（RESs）固有的随机波动给电力系统恢复阶段的稳定运行带来了巨大挑战。实施可再生能源协调控制策略对于确保安全高效的恢复至关重要。现有策略主要依靠储能源的调节能力来缓解可再生能源输出的波动性，却忽视了这些单元的主动支撑潜力。此外，恢复过程通常被划分为时间步长以制定宏观层面的恢复计划，但在每个时间步长内明显缺乏在线微观层面的控制策略。本文提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的风光储系统长期恢复过程协调控制新策略。该策略将未来风速和辐照度数据纳入决策过程，能够适应频繁的天气变化，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于DDPG深度强化学习的风光储协调控制技术具有重要的战略价值。该研究突破了传统依赖储能被动调节的局限，强调可再生能源的主动支撑能力，这与我司"光储融合"产品战略高度契合。 **技术价值分析：**该论文提出的微观在线控制策略可直接应用于我司1500V光伏逆变器和Pow...
基于无模型深度强化学习的微电网能量管理
Energy Management in Microgrids Using Model-Free Deep Reinforcement Learning Approach
Odia A. Talab · Isa Avci · IEEE Access · 2025年1月
随着智能电网技术的发展，微电网在整合风能、太阳能等可再生能源方面发挥着关键作用。然而，可再生能源的间歇性及电动汽车与快充站负荷的增长，给微电网运行的稳定性与效率带来挑战。本文提出一种无模型的实时能量管理策略，无需传统不确定性建模即可应对源荷双重不确定性。将问题建模为马尔可夫决策过程，并采用基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度算法实现动态优化。仿真结果表明，该方法总成本降至51.8770 €ct/kWh，较Dueling DQN和DQN分别降低3.19%和4%，验证了其在现代微电网...
解读: 该无模型深度强化学习能量管理技术对阳光电源微电网解决方案具有重要应用价值。可直接应用于PowerTitan储能系统与ST系列储能变流器的能量调度优化，通过DDPG算法实现光伏-储能-充电桩的实时协同控制，无需复杂的不确定性建模即可应对源荷波动。该方法可集成至iSolarCloud云平台，提升微电网E...
新型SEPIC衍生半桥式PFC变换器用于电池充电应用
New SEPIC Derived Semi-Bridgeless PFC Converter for Battery Charging Application
Sampson E. Nwachukwu · Komla A. Folly · Kehinde O. Awodele · IEEE Access · 2025年4月
本文提出交直流半桥双开关SEPIC变换器，专为电池充电设计。通过改进结构显著降低交流输入电流总谐波畸变率，提升功率因数。变换器工作在断续导通模式以实现低电流THD，同时大幅减小电感尺寸。采用两个功率开关实现功率因数校正，主要创新在于通过电感电容能量平衡原理设计电路结构，确保低THD和单位功率因数。阻断二极管消除输入电感环流，提升效率。100W/53V原型测试显示电流THD为2.1%、单位功率因数、额定工况效率92.4%。
解读: 该PFC变换器技术与阳光电源OBC车载充电机设计理念一致。阳光OBC产品追求高功率因数、低THD和高效率，该半桥SEPIC拓扑无需额外PFC控制算法即可实现2.1% THD，优于传统方案。该技术可应用于阳光下一代OBC产品，减小电感体积，提升功率密度，在800V高压快充平台上实现更紧凑的设计和更高的...