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基于变换器的微电网鲁棒模型预测控制
Robust Model Predictive Control of Converter-Based Microgrids
Oluleke Babayomi · Rafal Madonski · Zhenbin Zhang · Jose Rodriguez 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
本文探讨了基于变换器的微电网控制技术，该技术整合了分布式能源、通信网络与控制系统，旨在提升现代电力网络的韧性与运行效率。文章重点研究了在工业4.0背景下，利用人工智能与自动化技术优化能源的产生、分配与利用，以应对微电网运行中的不确定性与复杂工况。
解读: 该研究直接契合阳光电源在构网型（Grid-Forming）技术及微电网解决方案的核心需求。鲁棒模型预测控制（MPC）能显著提升PowerTitan、PowerStack等储能系统在弱电网或离网模式下的电压与频率支撑能力。建议研发团队将该鲁棒控制策略集成至iSolarCloud智能运维平台及PCS控制...
利用数字孪生技术进行电池管理：案例研究综述
Leveraging Digital Twin Technology for Battery Management: A Case Study Review
Judith Nkechinyere Njoku · Ebuka Chinaechetam Nkoro · Robin Matthew Medina · Cosmas Ifeanyi Nwakanma 等6人 · IEEE Access · 2025年1月
电池管理系统BMS复杂性增加导致处理准确实时监测和控制所需海量数据面临挑战。现有严重依赖人工智能AI的BMS框架常因数据限制而影响状态估计精度，最终影响电池性能和安全性。提出集成数字孪生DT技术应对这些挑战。DT创建物理电池系统的虚拟表示，通过先进AI算法实现增强监测、预测性维护和优化性能。本研究全面探索BMS的DT技术。首先综述基本概念，包括DT在电池管理中的定义、角色和高层架构。其次检查研究和行业案例研究以识别开发强大电池DT的必要技术和工具。提出详细框架将DT与现有BMS基础设施集成，聚焦...
解读: 该数字孪生电池管理技术对阳光电源BMS产品线有前瞻性参考价值。阳光储能BMS和车载OBC可借鉴DT技术实现虚拟仿真和优化。数字孪生虚拟表示可应用于阳光电池系统的状态监测和预测性维护。AI算法与DT集成的思路可提升阳光BMS的智能化水平。该综述提出的集成框架和实施策略，对阳光BMS数字化转型有指导意义...