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基于矢量谐振控制器的永磁同步电机无静差无差拍预测电流控制
Static-Errorless Deadbeat Predictive Current Control for PMSM Current Harmonics Suppression Based on Vector Resonant Controller
Minghe Tian · Bo Wang · Yong Yu · Qinghua Dong 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
传统无差拍预测电流控制（DPCC）对永磁同步电机驱动中的未建模扰动敏感，易导致电流偏差及谐波问题。本文提出一种无静差DPCC方案，通过引入矢量谐振控制器，有效抑制了交流扰动引起的电流谐波，提升了系统稳态性能。
解读: 该研究提出的无静差无差拍预测控制（DPCC）算法在电机驱动领域具有通用性。对于阳光电源而言，该技术可深度优化风电变流器及电动汽车充电桩中的电机控制性能，提升电流跟踪精度并抑制谐波。虽然阳光电源核心业务侧重于光伏与储能，但该算法中关于“模型预测控制+谐振补偿”的思路，可迁移至储能变流器（PCS）的并网...
考虑多源扰动的永磁同步电机驱动集成观测器终端滑模速度控制器
Integrated Observer-Based Terminal Sliding-Mode Speed Controller for PMSM Drives Considering Multisource Disturbances
Minghe Tian · Tianqing Wang · Yong Yu · Qinghua Dong 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年7月
针对永磁同步电机（PMSM）驱动系统中多源扰动导致的转速波动问题，本文提出了一种基于集成观测器的终端滑模控制（TSMC）方法。该方法有效解决了传统TSMC在处理复杂扰动时的性能局限，通过引入观测器增强了系统的鲁棒性，显著提升了电机驱动的速度控制精度与动态响应性能。
解读: 该研究主要聚焦于电机驱动的高性能控制算法，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动控制部分）及风电变流器业务具有技术相关性。PMSM的高精度控制是提升变流器动态响应和效率的关键。建议研发团队关注该集成观测器设计思路，将其应用于风电变流器或充电桩的功率模块控制中，以提升系统在复杂电网或负载扰动下的抗干扰能...
一种用于永磁同步电机模型预测控制的轨迹修正虚拟电压弱磁方案
A Virtual Voltage Field-Weakening Scheme of Trajectory Correction for PMSM Model Predictive Control
Qinghua Dong · Bo Wang · Liqun Xia · Yong Yu 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年3月
有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在永磁同步电机驱动中表现优异，但在弱磁区易受模型失配影响导致轨迹偏差。此外，FCS-MPC的离散性限制了其在弱磁区实现连续轨迹控制。本文提出一种虚拟电压弱磁方案，通过轨迹修正有效解决了上述问题，提升了电机在高速弱磁区的控制性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的高速弱磁控制，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器和储能PCS，但该算法逻辑对公司涉及的电机驱动应用（如风电变流器中的发电机侧控制、或未来可能涉及的储能系统中的旋转机械辅助设备控制）具有参考价值。模型预测控制（MPC）是阳光电源在高性能逆变器控制中重点布局的...
用于交流微电网并网功率控制与储能容量削减的混合电力弹簧
Hybrid Electric Springs for Grid-Tied Power Control and Storage Reduction in AC Microgrids
Ming-Hao Wang · Tian-Bo Yang · Siew-Chong Tan · S. Y. Hui · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年4月
传统可再生能源通过电池储能系统（BESS）并网，电池功率受限于发电与电网功率差，导致SoC控制困难且储能需求增加。本文提出一种混合电力弹簧技术，通过解耦功率波动与储能需求，实现更优的并网功率控制，有效降低储能系统容量配置。
解读: 该技术对阳光电源的PowerTitan和PowerStack系列储能系统具有重要参考价值。通过引入混合电力弹簧概念，可优化储能变流器（PCS）的控制策略，在微电网应用场景中实现更精细的功率平抑。这不仅能提升系统对可再生能源波动的适应性，还能通过降低对电池容量的依赖，提升阳光电源储能解决方案的经济性与...
一种用于陶瓷电容Buck变换器的恒定导通时间控制及内部有源纹波补偿策略
A Constant On-Time Control With Internal Active Ripple Compensation Strategy for Buck Converter With Ceramic Capacitors
Xin Ming · Yang-Li Xin · Tian-Sheng Li · Hua Liang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年9月
恒定导通时间（COT）控制因瞬态响应快和轻载效率高而被广泛应用。然而，当输出电容的等效串联电阻（ESR）较小时，该控制方案存在固有不稳定性，通常需要纹波注入技术来增强环路稳定性。本文提出了一种内部有源纹波补偿策略，旨在解决传统无源补偿技术的局限性。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及储能系统（如PowerStack）中的DC-DC变换环节具有重要参考价值。随着陶瓷电容在紧凑型功率变换器中的广泛应用，其低ESR特性带来的控制稳定性问题日益突出。该有源纹波补偿策略能够优化控制环路，在提升系统瞬态响应速度的同时，减少对大体积无源器件的依赖，有助于进一...
利用瞬时功率理论实现三相电力弹簧在不平衡三相电力系统中的多功能控制
Achieving Multiple Functions of Three-Phase Electric Springs in Unbalanced Three-Phase Power Systems Using the Instantaneous Power Theory
Shuo Yan · Ming-Hao Wang · Tian-Bo Yang · Siew-Chong Tan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年7月
本文针对含可再生能源的不平衡电力系统，提出了一种基于瞬时功率理论的三相电力弹簧（3-ph ES）控制策略。该技术作为一种快速需求响应手段，通过优化控制准则，有效实现了系统功率波动最小化及电压稳定调节，为提升复杂电网环境下的供电质量提供了理论支撑。
解读: 该技术对阳光电源的微电网解决方案及储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。在分布式能源渗透率高、电网不平衡严重的工商业或离网场景中，电力弹簧的控制逻辑可优化PCS的输出特性，提升系统对负荷波动的响应速度。建议研发团队关注该瞬时功率控制算法，将其与构网型（GFM）控制策略结合，进一步增...
农业光伏系统的控制策略：平衡发电量与农作物产量以实现可持续发展
Control strategies for agricultural photovoltaic systems: Balancing electricity generation and agricultural yield for sustainable development
Bo Tian · Ningbo Wang · Lu Liu · Yuanxin Lin 等8人 · Solar Energy · 2025年3月 · Vol.288
摘要 不同的控制策略对农业光伏（PV）系统的整体性能具有显著影响。本研究采用人工神经网络（ANN）算法对数值天气预报（NWP）模型的太阳辐照度预测结果进行修正，并提出了以实现最优农作物产量和最优发电量为目标的创新性控制策略。结合法国的一个农业光伏项目，研究了不同控制策略下农业光伏系统的发电量、作物产量以及土地当量比（LER）。结果表明，与传统的太阳跟踪控制策略相比，最优产量控制策略的年发电量减少23%，LER值平均下降10%。而最优发电量控制策略相较于传统太阳跟踪控制策略，最高可实现单日发电增益...
解读: 该农光互补控制策略研究对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud平台具有重要应用价值。文中基于ANN算法的辐照预测与动态控制策略,可集成至我司MPPT优化算法中,实现发电与农业产出的智能平衡。研究显示优化发电策略可提升15.6%年发电量,验证了智能控制的经济性。建议将该多目标优化思路融入i...
多尺度协同建模与基于深度学习的风冷数据中心热预测：热管理的新视角
Multi-scale collaborative modeling and deep learning-based thermal prediction for air-cooled data centers: An innovative insight for thermal management
Ningbo Wang · Yanhua Guo · Congqi Huang · Bo Tian 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 研究数据中心（DC）的热环境及温度分布对于应对设备故障或环境变化等突发事件至关重要。然而，构建从数据中心机房级到芯片级的全尺寸仿真模型面临巨大挑战。本文提出一种独特的方法，将多尺度协同建模与深度学习技术相结合，用于风冷数据中心的热预测。通过将父模型的仿真结果作为子模型的边界条件，构建了数据中心多尺度仿真模型，显著降低了模型复杂度和计算资源消耗。利用实验数据，对不同尺度的模型分别进行了验证。研究了不同冷却策略、送风温度和送风流量对多尺度仿真模型的影响。基于参数化仿真方法，构建了用于训练数据驱...
解读: 该多尺度协同建模与深度学习热管理技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。ST系列PCS和PowerTitan等大型储能产品面临电池簇、模组到电芯的多层级热管理挑战,可借鉴其多尺度仿真方法降低建模复杂度。CNN-BiLSTM-Attention神经网络可集成至iSolarCloud平台,实现储能柜温度...