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基于规定时间一致性观测器的舰船直流微电网并联DC-DC变换器分布式经济协调控制器
Distributed Economic Coordination Controller for Parallel DC–DC Converters in Shipboard DC Microgrids Based on Prescribed-Time Consensus Observer
Yuji Zeng · Qinjin Zhang · Herbert H. C. Iu · Heyang Yu 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
针对舰船直流微电网中传统集中式能量管理策略存在的成本高、可靠性低及扩展性差等问题，本文提出了一种基于规定时间一致性观测器的分布式经济协调控制方法。该方法实现了多并联DC-DC变换器在规定时间内达到功率分配最优，有效解决了优化层与控制层的时间尺度解耦问题，提升了系统的响应速度与鲁棒性。
解读: 该研究提出的分布式协调控制与规定时间一致性算法，对阳光电源的PowerTitan及PowerStack等储能系统具有重要的参考价值。在多机并联运行场景下，分布式控制能有效降低对中央控制器的依赖，提升系统的容错能力和扩展性。建议研发团队关注该算法在储能变流器（PCS）并联控制中的应用，通过优化多台PC...
基于全开关电容控制LCC谐振网络的多色多串LED照明系统独立控制
Independent Control of Multicolor-Multistring LED Lighting Systems With Fully Switched-Capacitor-Controlled LCC Resonant Network
C. S. Wong · K. H. Loo · Herbert Ho-Ching Iu · Y. M. Lai 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年5月
多串LED照明系统中的电流不平衡是主要问题。为满足新兴照明应用对不同亮度及色彩的需求，实现各LED串的独立控制至关重要。本文提出一种基于全开关电容控制LCC谐振网络的新型拓扑，通过调节开关电容实现对多串LED的独立电流调节，有效解决了多路负载的平衡与独立控制难题。
解读: 该文献研究的LCC谐振网络及开关电容控制技术，主要应用于LED驱动领域。虽然与阳光电源核心的光伏逆变器和储能系统（PCS）业务存在差异，但其核心的谐振变换技术与高频功率转换逻辑在电力电子领域具有通用性。对于阳光电源而言，该拓扑中涉及的“多路独立控制”思想可借鉴于户用光伏优化器或小型DC-DC变换器模...
一种用于SRG集成微电网的直流电力线数据传输调制-解调新方法
A New Modulation–Demodulation Approach to DC Power-line Data Transmission for SRG-Integrated Microgrid
Dongsheng Yu · Yingchun Hua · Shenglong Yu · Pinjia Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年11月
开关磁阻发电机（SRG）因其结构简单、散热好及高容错性，在风力发电及分布式能源中应用广泛。为提升SRG性能，实现高效的系统监控、故障诊断及能量管理，本文提出了一种新型直流电力线通信调制解调方法，旨在解决微电网环境下数据传输的稳定性与可靠性问题。
解读: 该技术关注微电网内部的通信可靠性与故障诊断，对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及风电变流器业务具有参考价值。在风光储一体化微电网场景中，电力线通信（PLC）可降低布线成本，提升系统集成度。建议研发团队关注该调制解调技术在PowerTitan等储能系统内部通信或分布式风电变流器状态监测中的...
一种基于在线学习的最优控制算法以提升孤岛直流微电网中固体氧化物燃料电池的性能
A Novel Online Learning-Based Optimal Control Algorithm for Enhancing Solid Oxide Fuel Cells Performance in Islanded DC Microgrids
Yulin Liu · Tianhao Qie · Ujjal Manandhar · Xinan Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年12月
随着可再生能源渗透率的不断提高，固体氧化物燃料电池（SOFC）为提高微电网供电的可靠性和可持续性提供了一种有前景的解决方案。所提出的方法解决了现有SOFC控制方法中的关键挑战，包括模型依赖、使用非最优控制策略、依赖离线训练的神经网络（NN）以及设计复杂等问题。与基于模型的方法相比，该方法利用神经网络和策略迭代技术来学习系统动态并逼近最优控制策略，从而消除了对模型的依赖。与基于离线学习的方法相比，该方法实现了在线策略评估和神经网络更新，省去了繁琐的离线训练和数据采集过程。与基于在线学习的SOFC控...
解读: 从阳光电源在新能源综合解决方案领域的战略布局来看，这项基于在线学习的固体氧化物燃料电池（SOFC）优化控制技术具有显著的战略参考价值。该技术通过神经网络和策略迭代实现系统动态学习与最优控制策略逼近，有效解决了传统方法对精确模型的依赖问题，这与阳光电源在多能互补微网系统中面临的控制复杂性挑战高度契合。...