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基于海马体模糊神经网络的有源电力滤波器混合智能控制
Hybrid Intelligent Control Using Hippocampus-Based Fuzzy Neural Networks for Active Power Filter
Shixi Hou · Zhenyu Qiu · Yundi Chu · Jie Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年12月
针对电网谐波问题，本文提出了一种结合快速积分终端滑模控制与海马体模糊神经网络（HBFNN）的智能控制方案，并应用于有源电力滤波器（APF）。该方案有效解决了外部干扰和参数扰动下的谐波抑制难题，提升了系统的鲁棒性和控制精度。
解读: 该研究提出的HBFNN智能控制算法在提升电网电能质量方面具有显著价值。对于阳光电源的组串式及集中式光伏逆变器，该算法可优化并网电流谐波抑制能力，特别是在弱电网环境下，能显著增强逆变器对复杂电网干扰的适应性。此外，该技术可集成至iSolarCloud平台，通过AI算法实现对逆变器输出特性的实时优化。建...
无人机无线电能传输宽耦合嵌套磁耦合机构的设计与优化
Design and Optimization of Wide-Coupling Nested Magnetic Coupling Mechanism for UAV Wireless Power Transfer
Ming Xue · Yanjie Guo · Weida Xu · Yibo Gao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对无人机无线充电中因着陆定位偏差导致的耦合机构偏移问题，本文提出了一种宽耦合嵌套磁耦合机构。通过优化设计，解决了现有机构在随机负载和位置偏移下供电能力不足的挑战，提升了无线电能传输系统的鲁棒性与效率。
解读: 该技术主要涉及无线电能传输（WPT）的磁路优化，与阳光电源现有的电动汽车充电桩业务具有技术同源性。虽然目前阳光电源充电桩以有线快充为主，但随着自动驾驶和无人化运维的发展，无线充电技术可作为未来充电桩产品线的重要技术储备。建议研发团队关注该嵌套磁耦合结构在提高抗偏移能力方面的设计方法，这有助于提升未来...
一种用于Vienna整流器电流谐波抑制的零序分量注入调制方法
A Zero-Sequence Component Injection Modulation Method With Compensation for Current Harmonic Mitigation of a Vienna Rectifier
Wenlong Ding · Chenghui Zhang · Feng Gao · Bin Duan 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年1月
针对Vienna整流器传统调制方法导致的电流畸变问题，本文提出了一种新型零序分量注入调制方法。该方法旨在改善Vienna整流器在直流侧电压平衡或不平衡工况下的输入电流质量，有效降低谐波含量。
解读: Vienna整流器作为典型的高功率因数三电平拓扑，在阳光电源的充电桩产品及部分工业电源模块中具有应用潜力。该文提出的零序分量注入调制策略，能够有效解决直流侧电压不平衡带来的电流畸变问题，提升系统在复杂电网环境下的电能质量。建议研发团队将其应用于充电桩AC/DC模块的控制算法优化中，以提升产品在宽电压...
一种近似哈密顿神经网络增强的多机电力系统励磁控制
A Nearly Hamiltonian Neural Network-Enhanced Multi-Machine Power System Excitation Control
Youbo Liu · Xuexin Wang · Gao Qiu · Zhiyuan Tang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年6月
广义哈密顿系统理论（GHST）是高维非线性电力系统励磁控制的有力工具，但由于实际高阶系统解析不可行以及子模块不完整，该理论依赖降阶动态，从而导致控制误差。为解决这一问题，本文提出了一种基于近哈密顿神经网络（NHNN）的非线性励磁控制方法。该方法从测量数据中学习每台发电机的结构化哈密顿量，减轻了因降阶引起的哈密顿量实现误差。然后，通过组合这些哈密顿量，提出了一种保持系统响应的全局能量函数，用于稳定控制。在双机系统上的仿真结果表明，与广义哈密顿系统理论和PID控制方法相比，该方法提高了系统稳定性，平...
解读: 该近似哈密顿神经网络控制技术对阳光电源构网型储能系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统并网场景中，传统哈密顿励磁控制虽能保证能量结构稳定性，但对参数摄动敏感。该研究提出的深度学习补偿方案可直接应用于ST系列储能变流器的GFM控制策略：通过神经网络实时补偿电网阻抗变化、负载扰动等不确...
一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...
客座编辑特刊：面向零排放电动交通的电机驱动先进技术
Guest Editorial Special Issue on Advanced Technologies of Motor Drives for Zero-Emission E-Mobility
Yunwei Ryan Li · Wei Hua · Luca Zarri · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
为实现《巴黎协定》将全球温升控制在2°C以内的目标，电动交通（e-mobility）迅速发展。然而，其电机驱动系统所耗电能仍部分来自化石能源，因此提升驱动系统能效成为实现净零排放的关键。本期特刊聚焦电机驱动在新材料、谐波抑制、电磁干扰抑制、智能控制、故障容错、能量管理及系统设计等方面的前沿进展，收录43篇高质量论文，涵盖提高能效的多种技术路径，推动电动交通可持续发展。
解读: 该特刊聚焦的电机驱动先进技术对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。其中SiC/GaN器件应用、三电平拓扑技术可直接优化车载OBC充电机和电机驱动系统的功率密度与效率；PWM控制、SVPWM及模型预测控制MPC等智能控制算法可提升电机驱动精度和动态响应；谐波抑制与EMI抑制技术可改善充电桩的电能...