找到 17 条结果
基于灰狼优化算法的无轴承永磁同步电机状态反馈控制
Grey Wolf Optimization Algorithm Based State Feedback Control for a Bearingless Permanent Magnet Synchronous Machine
Xiaodong Sun · Zhijia Jin · Yingfeng Cai · Zebin Yang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
本文提出了一种无轴承永磁同步电机（BPMSM）的最优控制策略。针对BPMSM系统存在的强耦合与非线性问题，首先对数学模型进行线性化处理，随后引入灰狼优化（GWO）算法对状态反馈控制（SFC）参数进行优化，有效提升了系统的动态性能与稳定性。
解读: 该研究涉及的高性能电机控制与非线性系统优化算法，对阳光电源的风电变流器及电动汽车驱动系统具有参考价值。BPMSM的无轴承技术虽处于前沿探索阶段，但其核心的非线性解耦控制与智能优化算法（GWO）可迁移至阳光电源现有的风电变流器控制策略中，以提升电机侧的转矩响应与运行效率。建议研发团队关注该类智能优化算...
基于OVMD-CNN-BiLSTM的短期光伏发电预测
Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on OVMD-CNN-BiLSTM
作者未知 · 太阳能学报 · 2026年1月 · Vol.2025
Proposes an OVMD-CNN-BiLSTM model optimized by Grey Wolf Optimizer (GWO) for short-term PV power forecasting. OVMD decomposes preprocessed PV data into frequency-separated modes; each mode plus meteorological features feeds into CNN-BiLSTM for traini...
解读: 该模型高度契合阳光电源iSolarCloud智能运维平台及组串式逆变器（如SG225HX）的功率预测与AGC/AVC协同调度需求。可嵌入ST系列PCS和PowerTitan储能系统，提升光储联合调峰精度；建议将OVMD-CNN-BiLSTM轻量化后部署于边缘侧逆变器端，增强本地化超短期预测能力，支撑...
基于改进斑马算法的GaN HEMT混合小信号建模
Hybrid Small-Signal Modeling of GaN HEMT Based on Improved Zebra Optimization Algorithm
李畅王军 · 电子元件与材料 · 2025年1月 · Vol.44
为提升半导体器件小信号建模精度并避免优化过程陷入局部最优，提出一种基于改进斑马优化算法（IZOA）的氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）混合小信号建模方法。结合数学修正法与直接提取法建立初始模型，通过引入混沌映射、反向学习策略及动态概率机制的IZOA进一步优化参数。实验结果表明，该方法将平均误差由3.47%降至0.19%，较GWO和标准ZOA分别降低0.76%和0.33%，显著提升了建模精度与算法收敛性。
解读: 该GaN HEMT精确建模技术对阳光电源功率器件应用具有重要价值。在ST储能变流器和SG光伏逆变器中，GaN器件可实现更高开关频率和功率密度，但需精确小信号模型支撑电路设计。该IZOA优化方法将建模误差降至0.19%，可显著提升GaN功率模块的仿真精度，优化三电平拓扑设计中的寄生参数补偿和EMI抑制...
基于灰狼优化算法的分数阶PI控制器在开关电源功率因数校正中的设计
Design of Gray Wolf Optimizer Algorithm-Based Fractional Order PI Controller for Power Factor Correction in SMPS Applications
Komathi C. · Umamaheswari M. G. · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年2月
本文提出了一种基于灰狼优化（GWO）算法的分数阶比例积分（FOPI）控制器，用于交错式DC-DC单端初级电感变换器（SEPIC）的功率因数校正（PFC）。该方法显著提升了系统的响应速度、精度及稳定性，并提供了详细的变换器建模与分析。
解读: 该研究提出的分数阶PI控制与灰狼优化算法，在提升功率变换效率与电能质量方面具有显著优势。对于阳光电源的户用及工商业光伏逆变器产品线，该控制策略可优化PFC级电路的动态响应，减少谐波污染，提升整机效率。此外，在充电桩产品线中，该算法有助于实现更宽电压范围下的高功率因数运行。建议研发团队关注该算法在复杂...
基于灰狼优化算法的永磁轮毂电机状态反馈控制
State Feedback Control for a PM Hub Motor Based on Gray Wolf Optimization Algorithm
Xiaodong Sun · Changchang Hu · Gang Lei · Youguang Guo 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年1月
本文提出了一种结合状态反馈控制与灰狼优化（GWO）算法的永磁同步轮毂电机（PMSHM）最优控制策略。首先，通过电压前馈补偿获得线性化的PMSHM数学模型；其次，为实现理想的转速动态响应及d轴电流零点控制，对离散化状态空间模型进行了优化设计。
解读: 该研究聚焦于永磁同步电机的最优控制，其核心算法（GWO优化与状态反馈）在电机驱动控制领域具有通用性。对于阳光电源而言，虽然目前主营业务侧重于光伏与储能，但该技术可为公司电动汽车充电桩及未来可能涉及的电机驱动类电力电子产品提供控制算法参考。特别是通过灰狼算法优化参数以提升动态响应的能力，可借鉴应用于充...
基于可再生能源的插电式电动汽车负荷设计在负荷跟随策略下的技术经济评估与敏感性分析
Techno-economic evaluation and sensitivity analysis of renewable energy based designing of plug-in electric vehicle load considering load following strategy
Mohd Bilal · Fareed Ahm · Arshad Mohamm · Mohammad Rizwan · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 本研究探讨了在诺伊达地区为插电式电动汽车（PEVs）充电而部署基于可再生能源的能源系统，系统包括太阳能光伏板、风力涡轮机和电池储能装置。本文的主要目标是确定系统各组件的最佳容量配置，以降低能源成本并减少电力中断的可能性。为实现上述目标，本研究采用了一种独特的基于元启发式的优化策略——吉萨金字塔建造算法（Giza Pyramid Construction Algorithm, GPCA）。通过将GPCA的结果与灰狼优化算法（GWO）、花粉授粉算法（FPA）、樽海鞘群算法（SSA）以及飞蛾火焰...
解读: 该研究对阳光电源光储充一体化解决方案具有重要参考价值。文章验证了光伏/风电/储能系统为电动汽车充电的经济性,与公司ST系列储能变流器、SG光伏逆变器及充电桩产品线高度契合。研究采用的多目标优化算法可为iSolarCloud平台的容量配置模块提供算法创新思路,特别是在降低LCOE和提升供电可靠性方面。...
风力发电机高级功率曲线建模：基于SGBRT与灰狼优化的多变量方法
Advanced power curve modeling for wind turbines: A multivariable approach with SGBRT and grey wolf optimization
Wenliang Yin · Mengqian Ji · Lin Liu · Ming Li 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年5月 · Vol.332
准确的功率曲线建模对于提升并网风力发电机（WTs）的运行效率和性能至关重要。为了提高建模质量并消除输入变量之间的相互影响，本文提出了一种新颖的多变量功率曲线预测方法，该方法融合了先进的机器学习技术——随机梯度提升回归树（SGBRT）和灰狼优化算法（GWO），并结合创新的数据预处理和特征选择方法。具体研究工作与创新点如下：1）在二维Copula空间中对原始数据进行清洗，以风轮转速作为辅助判据并采用概率描述方式，以处理数据不确定性及非线性依赖关系；2）提出一种偏互信息（PMI）方法用于数据分析，在此...
解读: 该风电功率曲线建模技术对阳光电源具有重要借鉴价值。其SGBRT+GWO优化算法可应用于iSolarCloud平台的光伏功率预测,提升ST储能系统的充放电策略优化精度。PMI特征选择方法可用于SG逆变器的MPPT算法改进,降低计算复杂度。二维Copula数据清洗技术适用于储能电站SCADA数据预处理,...
基于高增益微分器的优化神经自适应三阶滑模控制提升光伏系统性能：仿真与实验验证
Optimized Neuro-Adaptive Third-Order Sliding Mode Control with High-Gain Differentiator for Enhanced Photovoltaic System Performance: Simulation and Experimental Validation
Ameen Ullah · Safeer Ullah · Umair Hussan · Baheej Alghamdi 等5人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年6月
针对光照强度和温度快速变化下光伏系统性能优化难题，本文提出一种新型神经自适应三阶滑模控制（NATOSMC）策略。该方法结合径向基函数神经网络生成参考信号，利用高增益微分器基于微分平坦理论估计系统状态，并通过灰狼优化器实时整定自适应律参数。李雅普诺夫分析严格保证系统稳定性。仿真与实验结果表明，所提控制器在跟踪精度、动态响应和鲁棒性方面优于传统方法，实现0.014 s调节时间、0.012 s上升时间、0.05%超调及98.71%跟踪效率，显著提升光伏系统的控制性能与可靠性。
解读: 该神经自适应三阶滑模控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT算法优化具有重要应用价值。其0.014s调节时间和98.71%跟踪效率可显著提升光伏逆变器在光照突变工况下的最大功率点跟踪性能，优于传统扰动观察法。高增益微分器结合微分平坦理论的状态估计方法，可应用于ST储能变流器的电流环控制，提升动...
基于区域划分李雅普诺夫控制器的路面光伏系统快速最大功率点跟踪
Territory Division Lyapunov Controller for Fast Maximum Power Point Tracking of Pavement PV System
Mingxuan Mao · Diyu Gui · Tommy W. S. Chow · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年7月
路面光伏系统输出特性具有强随机性和快速变化性，给最大功率点的实时检测与快速跟踪带来挑战。本文提出一种基于区域划分李雅普诺夫控制器（TD-Lyapunov）的快速跟踪算法。该控制器通过李雅普诺夫函数保障系统稳定性，实现每个控制周期内快速收敛，并引入区域划分策略增强全局搜索能力。实验搭建了路面光伏阵列平台，与粒子群优化、樽海鞘群算法、灰狼优化及哈里斯鹰优化四种算法对比验证。结果表明，所提算法在多种车辆遮挡工况下均具有优异适应性，平均跟踪准确率达98.3%，较对比算法显著提升；平均跟踪时间仅为0.14...
解读: 该TD-Lyapunov快速MPPT算法对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。路面光伏场景的快速遮挡特性与分布式光伏、车棚光伏等动态遮挡工况高度相似，该算法0.147秒的跟踪速度较传统算法提升7倍，可显著改善SG逆变器在复杂遮挡下的MPPT性能。李雅普诺夫稳定性理论结合区域划分...
基于边缘计算的光伏阵列故障诊断系统:深度学习轻量化部署
Optimization of a Novel FOPIDN-(1+PIDN) Controller for Renewable Integrated Multi-Area Load Frequency Control System With Non-Linearities
Shreekanta Kumar Ojha · Maddela Chinna Obaiah · IEEE Access · 2025年3月
光伏阵列故障诊断依赖云平台处理存在延迟和通信成本问题,边缘计算提供本地化诊断能力。本文提出基于边缘计算的故障诊断系统,通过轻量化深度学习模型实现组件级故障的实时检测和定位。
解读: 该边缘智能诊断技术可集成到阳光电源智能光伏逆变器。通过在逆变器端部署轻量化AI模型,实现光伏阵列的实时故障检测,降低云端通信依赖,提升故障响应速度,为分布式光伏电站提供智能运维能力。...
混合储能太阳能-风能综合能源系统的性能优化
Performance optimization of solar-wind integrated energy system with hybrid energy storage
Yu Xu · Jianhui Zhao · Solar Energy · 2025年11月 · Vol.300
提出了一种集成混合储能的综合能源系统（H-IES），用于向典型的能源消费中心（ECC）同时供应电力、热能和冷能。该系统集成了风电-太阳能发电、双有机朗肯循环（DORC）、喷射式制冷循环（ERC）以及基于热能/氢气/CO2的储能技术。与传统的有机朗肯循环（ORC）相比，DORC在高温条件下表现出更优的热经济性能，其中甲苯被确定为最优的工作流体。参数分析表明，设计参数之间存在强烈的非线性与耦合关系，凸显了在效率、成本和储能规模之间进行权衡的必要性。结果表明，在四种元启发式算法中，灰狼优化器（GWO）...
解读: 该风光储多能互补系统对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统具有重要参考价值。研究中的混合储能(热/氢/CO2)协同优化策略可应用于我司储能PCS的多时间尺度能量管理算法,通过GWO优化算法提升系统经济性(NPV达1.22亿美元)。系统将可再生能源波动率从10.31%降至8.37%...
基于改进型人工神经网络的光伏系统最大功率点跟踪：融合元启发式与解析算法以实现部分遮阴下的最优性能
Enhanced ANN-Based MPPT for Photovoltaic Systems: Integrating Metaheuristic and Analytical Algorithms for Optimal Performance Under Partial Shading
Alpaslan Demirci · Idriss Dagal · Said Mirza Tercan · Hasan Gundogdu 等6人 · IEEE Access · 2025年5月
在部分遮阴条件下，光伏系统效率显著下降，导致最大功率点跟踪困难。本文提出一种改进型人工神经网络（ANN）方法，通过结合解析算法与元启发式优化算法进行训练，提升MPPT性能。模型基于涵盖多种遮阴、辐照及温度条件的大量数据集构建，仿真结果表明，该方法在动态遮阴环境下具有更高精度、更快响应速度和更强稳定性，MPPT效率在晴空和遮阴条件下分别达99.98%和99.97%，优于传统P&O及GWO、HHO、PSO等优化算法。
解读: 该改进型ANN-MPPT技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。当前SG系列产品采用传统P&O或PSO算法，在复杂遮阴场景下存在局部最优陷阱和响应速度瓶颈。该研究通过元启发式算法训练ANN模型，在动态遮阴下实现99.97%的MPPT效率，可直接集成至SG逆变器的DSP控制器中，提升分布式光...
基于不同储能配置与管理优化的混合动力近海客船技术经济性与生命周期成本分析
Techno-economic and life cycle cost analysis for hybrid short-sea passenger vessels based on optimization of different energy storage configurations and management
Evaggelia Nivolianit · Yannis L.Karnava · George Chatziaslanoglo · Energy Conversion and Management · 2025年11月 · Vol.343
摘要 近海航运的脱碳需要采取多方面的综合策略，其中先进的电池技术和可再生能源（RES）为实现零排放海上运输提供了可行路径。尽管电池驱动的储能系统已在多个行业得到广泛应用，但由于频繁的短时靠港停泊以及对高效岸基充电基础设施的需求，其在近海航运中的集成应用仍面临挑战。本研究旨在识别适用于混合动力船舶的最合适电池技术，以平衡环境与经济因素。通过分析七种不同的电气化配置方案，这些方案整合了光伏能源以及包括铅酸、锂离子和镍铁在内的多种电池技术，本研究评估了在不同放电深度（DOD）和调度策略下的系统性能。针...
解读: 该混合动力船舶储能研究对阳光电源海事电气化解决方案具有重要参考价值。研究中的光伏-储能混合配置与我司ST系列PCS及PowerTitan储能系统技术路线高度契合,可应用于港口岸电充电站开发。文中对比的多种优化算法(GA/GOA/GWO等)可借鉴用于优化我司储能系统能量管理策略和充放电控制算法。研究强...
基于个性化驾驶风格评分的电动汽车混合储能系统能量分配广义优化研究
A study on generalized optimization of energy distribution in electric vehicle hybrid energy storage system for personalized driving style scores
Lin Huad · Qingtao Tianb · Jing Huang · Dongjie Zhanga 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年10月 · Vol.341
在电动汽车（EV）混合储能系统（HESS）中，如何在优化超级电容器利用的同时平衡电池容量衰减与系统能量损耗，仍是一项关键挑战。本研究提出了一种基于个性化驾驶风格评分的广义优化策略。利用真实电动汽车运行数据，通过Lasso回归识别出用于能量分配控制的关键能耗参数。随后采用主成分分析（PCA）和K-means聚类方法将样本工况划分为三种驾驶风格：谨慎型、标准型和激进型。对各样本工况的综合得分进行归一化处理，得到个性化的驾驶风格评分，作为表征个体驾驶特性的核心指标。研究发现，驾驶风格评分与电池容量衰减...
解读: 该混合储能优化技术对阳光电源ST系列储能变流器及充电桩产品具有重要价值。研究提出的个性化驾驶风格评分与分段线性优化策略,可应用于我司电动汽车充电站能量管理系统,通过识别用户充电行为特征,动态调整超级电容与电池功率分配权重,在激进充电模式下额外降低8.43%电池容量衰减,在保守模式下额外减少5.09%...
以单位里程成本最小化为目标的燃料电池混合动力重型牵引车最优容量配置
Optimal sizing of fuel cell hybrid electric Heavy-Duty tractor with minimum of unit mileage cost
Xiaoyu Wang · Shouwen Yao · Pengyu Li · Yuyang Chen 等7人 · Energy Conversion and Management · 2025年4月 · Vol.330
摘要 本文提出了一种针对由燃料电池系统（FCS）、电池（B）和超级电容器（SC）组成的混合储能系统（HESS）的燃料电池混合动力重型牵引车（FCHHT）的最优混合能源容量配置方法。为此，提出了一种以单位里程（10^4 km）成本（UMC）为目标函数的评价指标，用于综合评估系统的初始成本、退化成本以及氢气消耗成本。此外，提出了一种基于平均功率与荷电状态（APS）的能量管理系统（EMS），其中给出了FCS与HESS之间的功率分配策略，并通过驱动循环功率需求的平均功率、FCS最高效率点功率、FCS最大...
解读: 该燃料电池混合动力重卡优化技术对阳光电源储能及充电业务具有重要借鉴价值。论文提出的电池+超级电容混合储能系统(HESS)架构与阳光电源ST系列PCS的多源协调控制理念高度契合,其基于平均功率和SOC的能量管理策略可应用于PowerTitan储能系统的功率分配优化。单位里程成本(UMC)优化方法为储能...
电池储能系统的优化配置以提高弱电网的系统可靠性及电压和频率稳定性
Optimal allocation of battery energy storage systems to improve system reliability and voltage and frequency stability in weak grids
Dong Zhang · Gm M. Shafiullah · Choton K.Das · Kok Wai Wong · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 近年来，太阳能和风能等可再生能源在电力网络中的集成显著增加。然而，这些能源本质上具有波动性和间歇性，给电网的稳定性和可靠性维持带来了挑战。应对这些挑战的一个有前景的解决方案是战略性地部署电池储能系统（Battery Energy Storage Systems, BESS）。BESS能够在需要时快速对电网进行充放电，从而支持改善系统的电压和频率稳定性，并提高系统可靠性。为了充分挖掘BESS在电力系统中的优势，确定其最优配置至关重要。因此，本文提出了一种在弱电网中优化配置BESS的技术，旨在...
解读: 该研究针对弱电网中储能系统优化配置的方法,对阳光电源ST系列PCS和PowerTitan储能解决方案具有重要应用价值。论文提出的自适应灰狼优化算法可为阳光电源储能系统的容量规划和选址提供理论支撑,特别是在高比例新能源接入场景下。结合阳光电源GFM/GFL控制技术和VSG虚拟同步机功能,可进一步提升弱...
一种新的智能控制与先进全局优化方法用于在复杂遮阴条件下提升光伏系统性能
A new intelligent control and advanced global optimization methodology for peak solar energy system performance under challenging shading conditions
Xiqing Wei · Ambe Harrison · Abdulbari Talib Naser · Wulfran Fendzi Mbasso 等9人 · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 本文针对由部分遮阴条件（PSC）引起的光伏（PV）系统能量损失这一紧迫挑战展开研究，该问题是实现太阳能利用效率与可靠性最优化的关键障碍。研究提出了一种突破性的全局最大功率点跟踪（GMPPT）方法，旨在应对复杂遮阴场景下的动态变化，从而为最大化能量输出提供变革性解决方案。该方法的核心是“可信邻域识别机制”（Confident Neighborhood Identification Mechanism, CNIM），其理论基础在于：识别出围绕全局最大功率点（GMPP）的“可信邻域”，有助于实现...
解读: 该GMPPT智能控制技术对阳光电源SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。其基于神经网络的无气候传感器方案与我司多路MPPT优化技术高度契合,可显著提升复杂遮挡场景下的发电效率。CNIM置信邻域识别机制可融入iSolarCloud平台实现智能诊断,FTST双阶段追踪算法(18ms收敛速度)可优化现有MP...