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人工智能与数字孪生技术在交通领域电力变换器控制中的应用
Artificial Intelligence and Digital Twin Technologies for Power Converter Control in Transportation Applications: A Review
Zhen Huang · Jiawei Gong · Xuechun Xiao · Yuan Gao 等7人 · IET Power Electronics · 2025年2月 · Vol.18
本文综述了人工智能与数字孪生技术在电力电子变换器控制中的独特优势，旨在探索并实现更高水平的控制策略数字化。通过分析各类智能算法与数字孪生架构在交通电力系统中的协同作用，文章总结了其在提升动态响应、故障诊断与系统可靠性方面的潜力，为未来智能交通能源系统的优化控制提供了技术路径与研究方向。
解读: 该综述对阳光电源新能源汽车产品线具有直接应用价值。文中AI与数字孪生技术可应用于车载OBC充电机和电机驱动控制器的智能化升级：通过数字孪生建立功率变换器实时仿真模型，结合AI算法实现动态工况下的自适应控制优化，提升电机驱动系统的动态响应速度和效率。该技术可与阳光电源iSolarCloud平台融合，构...
基于最优FNN的高实时性与良好可解释性的并网微电网电池能量管理系统
Optimal FNN-Based Energy Management System With High Real-Time Performance and Good Interpretability for Battery in Grid-Connected Microgrid
Bin Liu · Dan Wang · Jiawei Huang · Chengxiong Mao · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年1月
本文提出一种基于模糊神经网络（FNN）的新型能量管理系统（EMS），通过实时控制电池充放电功率，最小化并网微电网中可再生能源发电与负荷需求之间的功率失配，提升可再生能源的就地消纳能力。该系统采用在线FNN控制器快速响应净负荷的随机波动，参数通过周期性离线训练更新。仿真结果表明：所提FNN-EMS在优化性能上平均优于基准方法18.0217%；具备秒级实时响应能力；且所有FNN参数具有明确物理意义，具有良好可解释性。实验平台验证结果与仿真一致，证明了该系统的有效性与实用性。
解读: 该FNN能量管理技术对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan大型储能系统具有重要应用价值。其秒级实时响应能力可显著提升储能系统在微电网场景下的功率调节性能，优化可再生能源就地消纳率平均达18%以上。该技术的良好可解释性与阳光电源iSolarCloud云平台的智能诊断功能高度契合，可实现储能...