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无传感器无刷直流电机换相点检测及相位偏差校正方法
Sensorless BLDC Motor Commutation Point Detection and Phase Deviation Correction Method
Xinxiu Zhou · Yongping Zhou · Cong Peng · Fanquan Zeng 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年6月
本文提出了一种基于检测非导通相端电压与直流母线中点电压的无传感器无刷直流电机（BLDC）换相点检测方法。该方法解决了传统过零点检测法在低速范围内失效的问题，并通过相位偏差校正提高了控制精度，简化了系统实现。
解读: 该技术主要针对无传感器BLDC电机控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及储能系统中的辅助电机驱动模块具有一定关联。虽然阳光电源的核心业务侧重于电力电子变换，但充电桩内部的散热风扇、液冷系统泵机等辅助设备广泛采用BLDC电机。该研究提出的低速换相优化方案，有助于提升散热系统在启动及低速运行时的稳定性与效率...
一种偏好驱动的机组组合优化范式
A Preference-Driven UC Optimization Paradigm
Cong Zeng · Jizhong Zhu · Alberto Borghetti · Yixi Chen · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
机组组合（UC）问题中二进制变量导致梯度信息失效，引发计算瓶颈。本文提出‘偏好’概念刻画变量趋近0/1的倾向，并设计基于解集的全局优化算法应对非凸性，显著提升求解效率与全局收敛性。
解读: 该研究提出的偏好驱动UC优化方法可直接赋能阳光电源iSolarCloud智能云平台的光储协同调度引擎，提升PowerTitan和ST系列PCS在电网侧/用户侧储能场景下的日前-日内联合优化能力；尤其适用于高比例新能源接入下构网型（GFM）逆变器集群的自主启停与调峰调频决策，建议在PowerStack...
基于质量-多样性学习的多替代方案机组组合优化
Quality-Diversity Learning Enabled Multi-Alternative Unit Commitment Optimization
Yixi Chen · Jizhong Zhu · Cong Zeng · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年11月 · Vol.41
本文提出一种新型质量-多样性学习（QDL）方法，用于求解多替代方案的机组组合（UC）优化问题。该方法同步优化解的质量与行为多样性，生成多个高性能、差异化调度策略，提升系统运行鲁棒性与应急响应能力。
解读: 该QDL方法可增强阳光电源iSolarCloud智能运维平台在光储协同调度中的多场景决策能力，尤其适用于PowerTitan和ST系列PCS参与的电网侧/用户侧储能联合调峰调频场景。通过生成多样化可行UC方案，可提升对光伏出力波动、电价机制变化及电网约束突变的适应性。建议将QDL嵌入iSolarCl...
知识增强的群体深度强化学习用于大规模电网实时网络约束经济调度
Knowledge-Augmented Population-Based Deep Reinforcement Learning for Real-Time Network-Constrained Economic Dispatch of Large-Scale Power Grid
Yixi Chen · Jizhong Zhu · Hanjiang Dong · Cong Zeng 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
近年来，深度强化学习（DRL）因其在在线前瞻决策和应对不确定性方面的优势，被广泛应用于实时网络约束经济调度（NCED）。然而，传统DRL方法在计算效率与并行性方面存在局限，难以适应大规模电网环境。为此，本文提出一种新型知识增强的群体深度强化学习（PDRL）方法。PDRL通过扰动代理参数生成种群进行探索，并聚合个体结果构建代理梯度以更新模型，具有高效探索能力与高并行性。结合电网物理知识，提出序贯安全投影（S2P）技术，显著提升决策安全性并降低训练难度。在39节点、500节点和2383节点系统上的仿...
解读: 该知识增强群体深度强化学习技术对阳光电源PowerTitan大型储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。在储能侧，PDRL的高并行性与序贯安全投影技术可优化ST系列储能变流器的实时调度策略，确保大规模储能电站在电网约束下实现经济最优充放电决策，提升电网友好性。在光伏侧，该方法可集成至...