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基于混合注意力深度强化学习的纯电动汽车健康感知集成热管理策略
Health-Conscious Integrated Thermal Management Strategy Using Hybrid Attention Deep Reinforcement Learning for Battery Electric Vehicles
Changcheng Wu · Jiankun Peng · Dawei Pi · Xin Guo 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年10月
本文针对纯电动汽车（BEV），提出了一种考虑电池健康状态的集成热管理策略（ITMS）。通过引入混合注意力深度强化学习算法，在保证座舱舒适度的同时，有效延长了续航里程并优化了电池寿命，为电动汽车热管理系统的智能化控制提供了新方案。
解读: 该研究采用的深度强化学习与注意力机制，对阳光电源的充电桩业务及储能系统（如PowerStack/PowerTitan）具有重要借鉴意义。在充电桩产品中，集成热管理策略可优化充电过程中的温控效率，提升用户充电体验；在储能系统领域，该算法可用于BMS的精细化热管理，通过预测性控制延长电池组循环寿命，降低...
弱电网下短路比大幅波动时并网逆变器的阻抗自适应双模控制及基于D分割法的稳定性分析
Impedance Adaptive Dual-Mode Control of Grid-Connected Inverters With Large Fluctuation of SCR and Its Stability Analysis Based on D-Partition Method
Ming Li · Xing Zhang · Zixuan Guo · Hailong Pan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年12月
传统电流源模式（CSM）在弱电网下易失稳，而电压源模式（VSM）在极弱电网下表现更佳。本文提出一种阻抗自适应双模控制策略，通过D分割法分析稳定性，有效解决了短路比（SCR）大幅波动导致的并网逆变器失稳问题，提升了系统在不同电网强度下的运行鲁棒性。
解读: 该研究直接契合阳光电源组串式逆变器及PowerTitan储能系统在弱电网环境下的并网需求。随着全球光伏渗透率提升，电网强度（SCR）波动成为行业痛点。本文提出的阻抗自适应双模控制可优化逆变器在跟网型（GFL）与构网型（GFM）模式间的平滑切换，显著增强产品在偏远地区或弱电网场景下的适应性。建议研发团...
电动公交 fleet 在光伏-储能-充电站下的最优充电调度
Optimal charging scheduling of an electric bus fleet with photovoltaic-storage-charging stations
Xiuyu Hu · Hailong Li · Chi Xi · Applied Energy · 2025年7月 · Vol.390
摘要 用广受认可的电动公交车（EBs）替代传统的柴油公交车以提供城市公共交通服务，可显著降低运营成本和碳排放。然而，如果公交 fleet 完全依赖电力电网作为能源供应，由于电网过度依赖化石燃料等不可再生能源，现有的经济和环境问题可能无法得到彻底解决。本研究建模并优化了一种新兴的公交充电场景，即由光伏-储能-充电（PSC）站与电力电网共同为电动公交 fleet 供电。每个PSC站配备有光伏（PV）面板用于吸收太阳能，以及一组电池用于储存电能，该电能可根据需要用于为公交车充电、向电网供电，或同时执行...
解读: 该光储充一体化调度研究对阳光电源ST系列储能变流器、SG光伏逆变器及充电站产品线具有重要应用价值。论文提出的PSC站内电力优化分配算法可直接应用于iSolarCloud平台,实现光伏发电、储能系统与充电桩的协同控制。基于分时电价的多目标优化策略可增强PowerTitan储能系统的经济性,SiC器件的...