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用于双有源桥变换器调制优化的轻数据物理信息建模
Data-Light Physics-Informed Modeling for the Modulation Optimization of a Dual-Active-Bridge Converter
Xinze Li · Fanfan Lin · Xin Zhang · Hao Ma 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
针对功率变换器建模中知识驱动方法精度不足、计算负担重，以及数据驱动方法黑盒化、依赖海量数据的问题，本文提出了一种轻数据物理信息建模方法。该方法旨在优化双有源桥（DAB）变换器的调制策略，通过融合物理先验与AI技术，在降低数据需求的同时提升了模型的可解释性与计算效率。
解读: 该研究直接针对DAB变换器的调制优化，与阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack系列）及组串式光伏逆变器中的DC-DC级高度相关。DAB是实现储能双向充放电的核心拓扑，该物理信息建模方法可显著提升PCS在全功率范围内的转换效率，并降低控制算法的计算开销。建议研发团队关注该技术...