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模块化多电平变换器中的网络攻击
Cyber-Attacks in Modular Multilevel Converters
Claudio Burgos-Mellado · Felipe Donoso · Tomislav Dragicevic · Roberto Cardenas-Dobson 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年7月
模块化多电平变换器（MMC）的分布式控制架构虽提升了灵活性与可扩展性，但也引入了网络安全风险。本文探讨了分布式控制下子模块（SM）面临的网络攻击威胁，分析了其对电容电压平衡及整体控制性能的影响，为提升电力电子系统的安全性提供了理论基础。
解读: 随着阳光电源集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）功率等级的不断提升，MMC拓扑及其衍生技术在超高压大功率场景下的应用日益广泛。分布式控制架构虽能降低中央控制器压力，但文章提到的网络攻击风险直接威胁电网安全。建议研发团队在设计下一代大功率变流器控制系统时，将网络安全防御机制（如加密...
面向并网三电平NPC变换器的计算高效级联最优开关序列模型预测控制
Computationally Efficient Cascaded Optimal Switching Sequence MPC for Grid-Connected Three-Level NPC Converters
Andres Mora · Roberto Cardenas-Dobson · Ricardo P. Aguilera · Alejandro Angulo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年12月
本文针对并网三电平中点钳位（NPC）变换器，提出了一种基于最优开关序列（OSS）的模型预测控制（MPC）策略。该级联OSS-MPC策略无需权重因子即可平衡直流侧电容电压，并在扰动情况下实现对电网电流和电容电压的最优控制，显著提升了计算效率与控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。三电平NPC拓扑广泛应用于阳光电源的集中式光伏逆变器及大型储能变流器（如PowerTitan系列）。传统的MPC算法因权重因子整定困难及计算量大，在工程应用中受限。本文提出的级联OSS-MPC策略通过消除权重因子并优化计算效率，能够显著提升大功率变流器在弱电网...
基于强化学习的模块化多电平变换器虚假数据注入攻击检测器漏洞利用方法
Reinforcement Learning-Based Method to Exploit Vulnerabilities of False Data Injection Attack Detectors in Modular Multilevel Converters
Claudio Burgos-Mellado · Claudio Zuñiga-Bauerle · Diego Muñoz-Carpintero · Yeiner Arias-Esquivel 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
模块化多电平变换器（M2C）作为信息物理系统（CPS），其控制依赖于通信网络。本文研究了针对M2C虚假数据注入（FDI）攻击检测器的漏洞，提出了一种基于强化学习的方法，旨在通过攻击手段评估检测器的鲁棒性，从而提升电力电子系统的网络安全防护水平。
解读: 该研究聚焦于电力电子系统的网络安全，对阳光电源的集中式逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着公司产品向数字化、智能化转型，iSolarCloud平台及设备端的通信安全性至关重要。本文提出的强化学习攻击检测评估方法，可用于强化公司逆变器与PCS的控制算法鲁棒性，预防潜...