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利用多级PEEC方法对利兹线进行快速仿真
Fast Simulation of Litz Wire Using Multilevel PEEC Method
Jiahua Lyu · Hongcai Chen · Yang Zhang · Yaping Du 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
利兹线是电力电子设计中降低涡流损耗的关键组件。然而，由于其结构复杂，目前缺乏高效的数值算法对其进行仿真。本文提出了一种多级部分单元等效电路（PEEC）方法，显著提升了利兹线仿真的计算效率。
解读: 该技术对阳光电源的高功率密度产品设计具有重要价值。在组串式逆变器及PowerTitan系列储能变流器中，磁性元件的损耗优化是提升整机效率的关键。传统有限元仿真计算成本高，多级PEEC方法能有效缩短利兹线在高频工况下的损耗分析周期，有助于优化变压器和电感设计，从而进一步提升产品能效并降低温升。建议研发...
对抗性约束学习在配电网分布式能源鲁棒调度中的应用
Adversarial Constraint Learning for Robust Dispatch of Distributed Energy Resources in Distribution Systems
Ge Chen · Hongcai Zhang · Yonghua Song · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
可再生能源与负荷的波动性给配电网中分布式能源（DERs）的调度带来显著挑战，常引发不确定性导致潮流约束越限。鲁棒优化（RO）虽能有效管理此类运行风险，但非凸的交流潮流约束使其难以通过强对偶理论构建确定性等价问题。为此，本文提出对抗性约束学习方法，以生成线性代理模型用于鲁棒调度。该方法首先设计基于梯度的对抗攻击机制，识别最恶劣情况下的约束越限；预先训练“教师”模型以加速攻击过程中的梯度计算，并指导两个“学生”模型学习从候选调度决策及额定运行条件预测最恶劣越限。学生模型被重构为等效的混合整数线性规划...
解读: 该对抗性约束学习技术对阳光电源PowerTitan储能系统和ST系列储能变流器的鲁棒调度具有重要应用价值。文章提出的梯度对抗攻击机制可识别最恶劣运行场景，结合MILP代理模型实现快速在线优化，可直接应用于iSolarCloud云平台的智能调度模块，提升多储能站点协同调度的鲁棒性。该方法解决了非凸交流...