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一种用于提高冗余性的多三相永磁同步发电机增强型分布式控制架构
An Enhanced Distributed Control Architecture of Multiple Three-Phase PMSG for Improving Redundancy
Ge Liang · Sheng Huang · Wu Liao · Yu Liu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年9月
多三相永磁同步发电机（MTP-PMSG）具备优异的容错特性。然而，现有的集中式控制架构或依赖通信链路的分布式架构在控制器或通信故障时，限制了系统的整体容错能力。本文提出了一种增强型分布式控制架构，旨在提升多三相系统的冗余性与运行可靠性。
解读: 该研究针对多三相永磁同步发电机（MTP-PMSG）的容错控制，与阳光电源风电变流器业务高度契合。随着风电机组大型化，多通道并联变流技术是提升系统可靠性的关键。该增强型分布式控制架构能够有效解决单点故障导致的系统停机问题，提升风电变流器在恶劣工况下的可用率。建议研发团队关注该架构在阳光电源大功率风电变...
基于三矢量的双三相永磁同步电机模型预测转矩控制
Three-Vector-Based Model Predictive Torque Control for Dual Three-Phase PMSM With Torque and Flux Ripples Reduction
Yu Liu · Sheng Huang · Wu Liao · Ge Liang 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年8月
针对双三相永磁同步电机（DTP-PMSM）传统模型预测转矩控制（MPTC）存在的计算量大、电流谐波高及转矩磁链脉动大等问题，本文提出了一种新型基于三矢量的MPTC策略，有效提升了系统的动态性能与稳态精度。
解读: 该研究提出的三矢量模型预测控制算法，核心在于优化逆变器开关状态选择以降低脉动并提升控制精度。这对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器）具有参考价值。风电变流器在处理大型永磁发电机时，对转矩脉动和电流谐波控制要求极高，该算法可优化变流器的控制策略，提升发电机运行效率及电能质量。此外，该算法在多相电机...
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...