找到 4 条结果

排序:
系统并网技术 光伏逆变器 并网逆变器 故障诊断 ★ 5.0

基于小波包变换的光伏并网系统被动孤岛检测方法

Passive-Islanding Detection Method Using the Wavelet Packet Transform in Grid-Connected Photovoltaic Systems

Hieu Thanh Do · Xing Zhang · Ngu Viet Nguyen · ShanShou Li 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年1月

本文提出了一种结合小波包变换(WPT)与反向传播神经网络(BPNN)的光伏并网逆变器被动孤岛检测新方法。该方法通过监测公共耦合点(PCC)电压信号,利用WPT提取归一化对数能量熵特征,并由BPNN进行分类识别,有效提升了孤岛检测的准确性与可靠性。

解读: 孤岛效应检测是光伏逆变器并网安全的核心功能,直接关系到电网运行规范(如IEEE 1547)。该研究提出的WPT+BPNN算法能够有效区分孤岛状态与电网扰动,对于提升阳光电源组串式逆变器(SG系列)和集中式逆变器在复杂电网环境下的抗干扰能力具有重要参考价值。建议研发团队评估该算法的计算资源消耗,探索将...

储能系统技术 储能系统 深度学习 ★ 5.0

基于参数辨识方法的轻量化无人水下航行器无线充电系统的恒流恒压充电策略

Constant Current and Constant Voltage Charging Strategy for Lightweight Unmanned Underwater Vehicle’s Wireless Power Transfer System via Parameter Identification Method

Yayu Ma · Zhaoyong Mao · Bo Li · Bo Cheng 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年7月

无线充电技术因其安全性和自动化特性,成为无人水下航行器(UUV)最具潜力的补能方式,而轻量化设计对UUV尤为重要。本文建立了LCC-S补偿型无线充电系统的直流输入-输出模型,无需在UUV端增设电力电子与通信装置。提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)的输出预测模型与控制策略,仅利用初级侧直流信息实现次级侧输出预测,省去反馈链路,简化数据采集与处理,支持轻量化设计并实现恒流-恒压(CC-CV)充电。BPNN的非线性拟合能力有效补偿了零电压开关、导体及涡流损耗等难以精确建模的非线性因素,提升了预测...

解读: 该无线充电系统的LCC-S补偿拓扑与BPNN参数辨识技术对阳光电源充电桩产品线具有重要借鉴价值。其单侧控制架构省去通信反馈链路的设计思路,可应用于电动汽车无线充电场景,简化车载端设备复杂度。基于初级侧信息的输出预测方法与阳光电源ST储能系统的智能控制技术理念契合,BPNN对ZVS、涡流损耗等非线性因...

控制与算法 机器学习 故障诊断 ★ 2.0

基于改进思维进化算法优化BP神经网络的六极径向主动磁轴承解耦控制

Decoupling Control of Six-Pole Radial Active Magnetic Bearings Based on BP Neural Network Inverse Optimized by Improved Mind Evolutionary Algorithm

Zhihao Ma · Huangqiu Zhu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年2月

针对六极径向主动磁轴承(AMB)转子两个自由度径向位移的耦合问题,提出了一种基于改进思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的逆系统解耦控制策略。文章介绍了六极AMB的结构与原理,建立了数学模型,并通过仿真验证了该控制策略在实现解耦控制、提高系统动态性能方面的有效性。

解读: 该研究聚焦于主动磁轴承的高精度解耦控制,属于高端旋转机械的精密控制范畴。虽然阳光电源的核心业务集中在电力电子变换(光伏、储能、风电),但该技术中涉及的“基于AI算法的复杂系统解耦控制”思路,对阳光电源的风电变流器及大型旋转设备驱动控制具有一定的参考价值。建议关注其在高速电机驱动或风电发电机组轴系振动...

可靠性与测试 可靠性分析 机器学习 双向DC-DC ★ 5.0

基于Levenberg–Marquardt神经网络与DC–DC变换器功率路由的寿命延长方法

Lifetime Extension Approach Based on the Levenberg–Marquardt Neural Network and Power Routing of DC–DC Converters

Jiusi Zhang · Jilun Tian · Abraham M. Alcaide · Jose I. Leon 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年8月

针对模块化电力转换系统,本文提出了一种基于LM-BP神经网络的健康状态(SOH)估计与功率路由寿命延长策略。该方法无需建立复杂的系统数学模型,通过动态调整功率分配,有效延长了电力电子系统的使用寿命。

解读: 该研究对阳光电源的储能系统(如PowerTitan、PowerStack)及组串式逆变器具有重要参考价值。储能PCS通常采用模块化并联架构,利用LM-BPNN进行SOH在线监测,可实现更精准的故障预警。同时,通过功率路由策略动态分配各模块负载,能有效缓解热应力不均,显著提升系统全生命周期可靠性。建议...