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最小畸变点跟踪
Minimum Distortion Point Tracking
Jason Poon · Brian B. Johnson · Sairaj V. Dhople · Seth R. Sanders · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
本文提出了一种最小畸变点跟踪（MDPT）控制策略。通过对DC-DC变换器网络（输入或输出串并联）的开关波形进行最优移相，以最小化总纹波功率。MDPT将平衡系统中的交错并联概念推广至更广泛的不对称变换器网络中，有效提升了功率变换效率与电能质量。
解读: MDPT技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及组串式光伏逆变器具有重要参考价值。在多模块并联的储能变流器（PCS）或多路MPPT组串式逆变器中，纹波抑制是提升系统效率和延长电容寿命的关键。该技术通过优化移相控制，可进一步降低系统输出电流纹波，减小滤波电感体积，从而...
非对称并联逆变器中用于最优谐波抑制的去中心化载波移相技术
Decentralized Carrier Phase Shifting for Optimal Harmonic Minimization in Asymmetric Parallel-Connected Inverters
Jason Poon · Brian Johnson · Sairaj V. Dhople · Juan Rivas-Davila · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年5月
本文提出了一种用于分布式发电系统中非对称并联逆变器网络的载波移相技术，旨在最小化总谐波含量。该技术具有两大优势：一是采用去中心化实现方式，仅依赖本地电压和电流测量；二是具有最优性，通过最小化特定成本函数实现谐波抑制。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能变流器（PCS）具有重要应用价值。在大型光伏电站或储能电站中，多台逆变器并联运行时，谐波叠加问题是提升电能质量的关键。该去中心化控制策略无需复杂的通信架构，降低了系统实施难度，能有效提升多机并联系统的谐波抑制性能，增强弱电...
基于混合模拟/数字计算方法的实时选择性谐波最小化
Real-time Selective Harmonic Minimization Using a Hybrid Analog/Digital Computing Method
Jason Poon · Mohit Sinha · Sairaj V. Dhople · Juan Rivas-Davila · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年5月
本文提出了一种用于解决选择性谐波最小化（SHM）问题的混合模拟/数字计算电路。该方法结合了数字控制器与模拟电路的优势，实现了快速且可扩展的优化求解。数字微控制器负责配置目标函数及用户输入，而电路中的电压则代表开关角，有效提升了实时控制性能。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式逆变器、集中式逆变器及PowerTitan储能变流器）具有重要应用价值。在电网环境日益复杂、谐波标准趋严的背景下，该混合计算方法能显著提升逆变器在实时工况下的谐波抑制能力，优化输出电能质量。建议研发团队评估该电路架构在高性能DSP/FPGA控制平台中的集成可行性...
并联Buck变换器的分散式交错控制
Decentralized Interleaving of Parallel-connected Buck Converters
Mohit Sinha · Jason Poon · Brian B. Johnson · Miguel Rodriguez 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
本文提出了一种用于并联DC-DC Buck变换器的分散式交错控制策略。与现有的分布式控制方法相比，该架构无需通信，在可靠性、模块化和成本方面具有显著优势。该方法基于数字动态实现，能够有效优化并联变换器的电流纹波与系统效率。
解读: 该技术对阳光电源的储能变流器（PCS）及大功率光伏逆变器产品线具有重要参考价值。在PowerTitan等大功率储能系统中，多模块并联是提升功率密度的核心方案，而交错并联技术能显著降低输出电流纹波，减小滤波电感体积。该研究提出的“无通信分散式控制”方案，能够有效降低系统复杂度和通信延迟带来的不稳定性，...
分布式光伏系统故障诊断的数字孪生方法
A Digital Twin Approach for Fault Diagnosis in Distributed Photovoltaic Systems
Palak Jain · Jason Poon · Jai Prakash Singh · Costas Spanos 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年1月
本文针对屋顶及建筑集成分布式光伏系统，提出了一种用于故障诊断的数字孪生设计方法。通过构建光伏能量转换系统的数字孪生模型，实现对系统可测量特征输出的实时估计，并结合数学分析、仿真研究与实验验证，有效提升了分布式光伏系统的故障检测与诊断能力。
解读: 该数字孪生技术与阳光电源iSolarCloud智能运维平台高度契合。通过在云端构建组串式逆变器及户用光伏系统的数字孪生模型，可实现从“被动报警”向“主动预测性维护”的跨越。建议将此技术集成至iSolarCloud，利用实时数据与孪生模型比对，精准定位组件级故障（如遮挡、热斑、组串失配），降低运维成本...
开关功率变换器基于模型的故障检测与识别
Model-Based Fault Detection and Identification for Switching Power Converters
Jason Poon · Palak Jain · Ioannis C. Konstantakopoulos · Costas Spanos 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年2月
本文提出了一种基于模型状态估计器的开关功率变换器故障检测与识别（FDI）方法。该方法具有通用性，能够检测并识别各类开关变换器中组件及传感器的任意故障，并通过实验进行了验证。
解读: 该研究提出的通用型故障诊断技术对阳光电源的核心业务具有极高价值。在组串式和集中式光伏逆变器以及PowerTitan/PowerStack储能系统中，功率器件与传感器的实时健康监测是提升系统可靠性的关键。通过引入基于模型的状态估计器，可显著增强iSolarCloud平台对设备早期故障的预警能力，减少非...