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基于软Actor-Critic算法的强化学习控制器改进交错并联DC-DC升压变换器电压调节
Improving Voltage Regulation of Interleaved DC-DC Boost Converter via Soft Actor-Critic Algorithm Based Reinforcement Learning Controller
Jian Ye · Di Zhao · Xuewei Pan · Sinan Li 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
本文提出采用基于软Actor-Critic（SAC）算法的强化学习（RL）控制器作为三相交错并联DC-DC升压变换器的唯一主控制器，以提升输出电压的动态性能。阐述了最大熵学习的优势及SAC算法原理，给出了神经网络结构与奖励函数的设计方案。SAC智能体经离线训练后，在工作点处进行稳定性分析，并在物理平台上部署测试。与现有方法的对比表明，该方法显著提升了变换器的电压控制能力，且对参数、参考值及负载变化具有强鲁棒性。
解读: 该SAC强化学习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，交错并联Boost拓扑广泛用于电池侧DC-DC升压环节，该方法可显著提升电压动态响应速度和参数鲁棒性，优化储能系统功率爬坡能力。在车载OBC充电机中，面对电池SOC变化和负载突变工况，SAC算法的最大熵学...
基于峰值电流最小化的双有源桥DC-DC变换器最优非线性控制
Peak Current Minimization-Based Optimal Nonlinear Control of a Dual Active Bridge DC-DC Converter
Ezekiel O. Arogunjo · Joseph Olorunfemi Ojo · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年3月
本文对双有源桥直流 - 直流变换器（DAB）进行动态分析，并结合基于最小化峰值电流的控制方法。首先，利用基波近似（FHA）模型对 DAB 系统进行零动态和稳定性分析，讨论了这些分析对闭环控制器设计的影响。基于零动态分析结果，采用输入 - 输出反馈线性化方法设计变换器的输出电压控制器。此外，利用拉格朗日条件和卡罗需 - 库恩 - 塔克（KKT）条件开发了一种最优控制算法，以最小化 DAB 的电感峰值电流。基于优化分析结果对变换器进行零电压开关（ZVS）分析，以确定变换器的 ZVS 区域。最后，搭建...
解读: 该峰值电流最小化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系列储能变流器的DC-DC级联拓扑中，DAB变换器承担电池侧与直流母线的隔离与电压变换，该优化控制可显著降低IGBT/SiC模块的电流应力与导通损耗，提升功率密度与系统效率。在车载OBC充电机中，全工作范围软开关特性可减少...