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基于自适应神经模糊推理系统
ANFIS）在逆变器中的应用：综述
Oscar Sánchez Vargas · Susana Estefany De León Aldaco · Jesús Aguayo Alquicira · Luis Gerardo Vela-Valdés 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年1月
本文综述了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在工程领域的应用。ANFIS结合了人工神经网络的学习能力与模糊推理系统的表达能力，在逆变器控制、故障诊断及参数优化等方面展现出巨大潜力，为电力电子系统的智能化提供了有效手段。
解读: ANFIS技术在逆变器控制与诊断中的应用，对阳光电源的核心业务具有重要参考价值。在光伏逆变器领域，ANFIS可用于优化MPPT算法，提升复杂光照下的发电效率；在储能系统（如PowerTitan/PowerStack）中，可用于PCS的非线性控制，提升系统动态响应速度。此外，该技术在iSolarClo...
基于自适应神经模糊推理系统与模糊FOPID先进控制的并网光伏-风电混合系统性能提升
Performance Improvement of Grid-Connected PV-Wind Hybrid Systems Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Fuzzy FOPID Advanced Control With OPAL-RT
Moayed Mohamed · Zuhair Muhammed Alaas · Badr Al Faiya · Hossam Youssef Hegazy 等6人 · IEEE Access · 2025年3月
本文研究基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）提升并网光伏-风电混合系统的控制性能，并与传统模糊分数阶PID（FOPID）及模糊PI控制器进行对比。针对可再生能源间歇性与非线性带来的控制挑战，ANFIS融合模糊逻辑与神经网络自学习能力，展现出更强的鲁棒性与适应性。通过OPAL-RT 4512平台实现实时仿真与实验验证，结果表明ANFIS在电压调节、谐波抑制及系统稳定性方面显著优于其他控制器，尤其在动态负载与环境变化下表现更优，有效促进可再生能源的可靠并网与智能电网发展。
解读: 该ANFIS与模糊FOPID控制技术对阳光电源光储混合系统具有重要应用价值。针对SG系列光伏逆变器与ST储能变流器的并网协同控制，ANFIS自适应学习能力可显著提升PowerTitan储能系统在光伏波动工况下的电压调节精度与谐波抑制性能。OPAL-RT实时验证方法可直接应用于阳光电源构网型GFM控制...
基于ANFIS的最大功率点跟踪控制器在太阳能光伏系统中的潜力研究
Investigating the Potential of an ANFIS-Based Maximum Power Point Tracking Controller for Solar Photovoltaic Systems
Yavuz Türkay · Ahmet Gürkan Yüksek · IEEE Access · 2025年3月
最大功率点跟踪（MPPT）技术对提升光伏（PV）系统效率具有重要作用。本文设计并建模了一种基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的MPPT控制器，旨在不同环境条件下最大化PV模块的输出效率。该控制器结合模糊逻辑与神经网络优势，通过温度、辐照度和负载等输入参数动态调整控制策略，快速准确地追踪最大功率点。所设模糊规则有效应对系统非线性特性，提升响应速度与稳定性。在MATLAB/SIMULINK平台上的仿真结果表明，该方法在多种工况下均表现出优异性能，相较于传统增量电导法（INC），具有更小的稳态振...
解读: 该ANFIS-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能变流器的控制算法优化具有重要参考价值。研究证实的快速动态响应和低稳态振荡特性，可直接应用于阳光电源1500V高压系统的多路MPPT优化，特别是在复杂遮挡和快速云层变化工况下。神经模糊融合策略为现有P&O和INC算法提供智能化升级路径，可...
三相并网逆变器的无源性控制与虚拟阻抗优化设计
Enhancing Performance Toward Torque and Flux Control Through a Hybrid Approach of Intelligent and DTC for SRM Drives
Deepak Mohanraj · M Umavathi · Rajesh Verma · Bharatiraja Chokkalingam 等5人 · IEEE Access · 2025年5月
并网逆变器在弱电网条件下易出现稳定性问题,无源性控制提供理论稳定性保证。本文提出基于无源性理论的并网控制策略,通过虚拟阻抗优化设计实现宽范围电网阻抗适应性,保证系统鲁棒稳定性。
解读: 该无源性控制技术可应用于阳光电源SG系列光伏逆变器的弱网并网场景。通过虚拟阻抗优化提升逆变器在高阻抗电网条件下的稳定性,拓展并网适应范围,减少并网点电压波动,提升弱电网地区的光伏接入能力。...
基于神经网络的电动机模拟器及其在功率硬件在环测试中采用的神经模糊控制器
A Neural-Network-Based Electric Machine Emulator Using Neuro-Fuzzy Controller for Power-Hardware-in-the-Loop Testing
Hadi Mohajerani · Uday Deshpande · Narayan C. Kar · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年12月
永磁同步电机（PMSM）的仿真对于电力电子和驱动变流器测试的发展至关重要，尤其是在功率硬件在环（PHIL）平台中。尽管已经取得了显著进展，并开发出了精确的电机模型，但由于增加了延迟，这些精确模型所占用的资源和内存量并不适合实时应用。因此，在开发既能准确高效地复现电机模型在各种运行条件下的动态行为，又能减少资源使用的模型方面存在研究空白。本文通过引入一种基于人工神经网络（ANN）的电机建模方法来填补这一空白，并将其与基于神经模糊的控制策略相结合，以确保系统具有鲁棒性和精确性，即最小化电机模拟器（E...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于神经网络的电机仿真技术对我们在光伏逆变器、储能系统及电动汽车驱动系统的测试验证环节具有重要应用价值。 该技术的核心突破在于将永磁同步电机（PMSM）模型的内存占用从传统查找表方案的4MB压缩至0.68KB，同时保持高精度动态响应。这对阳光电源的产品开发具有直接意义...
基于模糊神经网络作为数字孪生核心的光伏设施模型设计
Model design for photovoltaic facilities based on fuzzy neural network as core of its digital twin
William D.Chicaiza · Alex O.Top · Adolfo J.Sánchez · Juan M.Escaño 等5人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.342
摘要 本研究提出了位于CIESOL-阿尔梅里亚的一个光伏（PV）设施数字孪生核心的构建方法。文中提出了两种建模方法：一种是基于等效电路的物理模型，另一种是基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的数据驱动型神经模糊模型。该神经模糊模型被设计为灰箱系统，具有高可解释性和强适应性，并因其能够快速与物理实体同步，实现对数字孪生框架至关重要的实时行为建模而尤为突出。基于ANFIS的模型能够准确捕捉光伏系统的动态功率输出，适用于基于预测建模的能量管理策略集成。该模型表现出优异的预测性能，最坏情况下的平均绝...
解读: 该模糊神经网络数字孪生技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。ANFIS灰盒模型实现0.99决定系数和16.37W平均绝对误差,可嵌入逆变器实时MPPT优化算法,提升发电效率。其低计算资源需求适配工业控制器,可增强iSolarCloud预测性运维能力,实现光储电...
基于特性识别的IGBT器件健康状态评估方法
An IGBT Device Health Status Assessment Method Based on Characteristics Identification
Zeyu Duan · Ran Yao · Wei Lai · Hui Li 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
绝缘栅双极型晶体管（IGBT）是电力电子设备的关键部件，IGBT 器件的健康状况对于确保电力系统的可靠性和稳定性至关重要。本文提出一种基于特征识别的 IGBT 器件健康状态评估方法。首先，建立 IGBT 器件的有限元模型，分析功率循环条件下键合线和焊料层的性能。其次，对焊料层失效和键合线失效情况下的 IGBT 器件进行仿真，并分析不同老化程度下 IGBT 器件的特征参数。最后，采用基于自适应网络的模糊推理系统（ANFIS）算法建立 IGBT 器件健康状态评估模型，并利用功率循环测试数据验证健康状...
解读: 该IGBT健康状态评估技术对阳光电源核心产品线具有重要应用价值。在ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统中，IGBT作为功率开关核心器件，其健康状态直接影响系统可靠性和寿命。该特性识别方法可集成至iSolarCloud智能运维平台，通过实时监测IGBT开关过程电学特征参数，实现预测性维...
基于光伏系统电流时频特性的电弧故障定位
Arc fault localization based on time-frequency characteristics of currents in photovoltaic systems
Yu Meng · Haowen Yang · Silei Chen · Qi Yang 等6人 · Solar Energy · 2025年2月 · Vol.287
摘要 随着直流（DC）配电系统的发展，线路长度不断增加，使得维护更加困难，电弧故障定位成为一个亟待解决的问题。本文提出了一种适用于不同负载和电流水平光伏系统中的电弧故障定位算法。首先，基于仿射时频分析方法，所提出的电弧故障检测特征能够准确识别电弧故障状态与正常状态。研究了线路阻抗对电弧故障检测特征的干扰，并利用该干扰构建电弧故障定位特征。同时，由于电弧故障具有随机性，电弧故障定位特征在有效使用前需要进行平滑和归一化处理。然后，采用基于自适应网络的模糊推理系统（ANFIS）模型来预测电弧故障位置。...
解读: 该电弧故障定位技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及ST储能系统具有重要应用价值。基于时频特征的检测算法可集成至iSolarCloud智能运维平台,实现直流侧故障精准定位,检测精度达100%且响应时间<1s,满足UL1699B标准。该技术可优化现有MPPT控制策略的安全防护层级,特别适用于1500V高压...
基于优化ANFIS的鲁棒非线性控制在太阳能离网电动汽车充电站中的应用
Optimized ANFIS-Based Robust Nonlinear Control of a Solar Off-Grid Charging Station for Electric Vehicles
Bibi Tabassam Gul · Iftikhar Ahmad · Habibur Rehman · Ammar Hasan · IEEE Access · 2025年1月
本文旨在提升由光伏板和电池供电的离网电动汽车充电站的性能。采用自适应神经模糊推理系统实现最大功率点跟踪，以优化光伏输出；设计了一种基于条件的超螺旋滑模控制器（CST-SMC），有效抑制了传统滑模控制中的抖振与积分饱和问题。控制器参数通过灰狼优化算法整定，并通过Lyapunov方法证明系统全局稳定性。仿真与基于Delfino F28379D的硬件在环实验验证了方案有效性。结果表明，所提CST-SMC相较传统ST-SMC具有更快上升时间、更小超调与更短调节时间，且在恒流恒压阶段响应更平滑，显著提升了...
解读: 该研究的优化ANFIS-MPPT算法与CST-SMC控制技术对阳光电源光储充一体化产品具有重要应用价值。在SG系列光伏逆变器中，ANFIS自适应算法可提升复杂工况下的MPPT效率，优于传统P&O算法；在ST系列储能变流器中，超螺旋滑模控制可有效抑制抖振，提升双向DC-DC变换器的动态响应与电池充放电...
利用冲击射流和多孔介质增强PVT/空气系统性能：一种结合机器学习预测的计算方法
Enhancing PVT/air system performance with impinging jet and porous media: A computational approach with machine learning predictions
Somayeh Davoodabadi Farahani · Mehdi Khademi Zar · As'ad Alizadeh · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
热光伏系统（PVT）吸收太阳能并将其转化为电能。太阳能电池温度的升高会降低其发电效率。本研究采用多孔介质与冲击气流射流对光伏组件（PV）进行冷却，以降低太阳能电池的工作温度。考虑了不同布置形式的冲击射流系统（单点与多点），用于评估光伏组件的发电效率。研究考察了雷诺数（Re）、太阳辐射强度、孔隙率系数、达西数（Darcy number）、无量纲多孔层厚度、射流及注入位置、射流速度与角度等因素对PVT系统效率的影响。结果表明，多孔介质通过提高有效导热系数并降低对流热阻，对降低光伏组件温度和提升其发电...
解读: 该PVT主动冷却技术对阳光电源SG系列光伏逆变器系统具有重要参考价值。研究表明冲击射流与多孔介质结合可提升电池效率达26%,这为我司1500V高功率系统的热管理优化提供新思路。其机器学习预测模型(GPR/ANFIS)可集成至iSolarCloud平台,实现光伏组件温度的智能预测与主动冷却控制,结合M...