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一种用于抗偏移特性的双侧LCC补偿IPT系统的独特设计方法
A Unique Design Approach of Double-Sided LCC Compensated IPT System for Misalignment-Tolerant Characteristic
Xuze Zhang · Jingang Li · Xiangqian Tong · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
针对双侧LCC补偿拓扑在耦合系数和负载变化时难以保持恒流或恒压输出的问题，本文提出了一种独特的设计方法。该方法确保在恒流或恒压输出过程中，谐振频率保持恒定，有效提升了无线电能传输（IPT）系统在偏移工况下的性能。
解读: 该研究聚焦于无线电能传输（IPT）的核心补偿拓扑，对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有重要参考价值。随着大功率无线充电技术的发展，提升系统在车辆停放偏移时的效率与稳定性是关键竞争力。该设计方法可优化充电桩内部的功率变换级，减少对复杂控制算法的依赖，提升系统鲁棒性。建议研发团队关注该LCC拓扑在车载无线...
具有恒流和恒压输出的抗偏移LCC-LCC补偿IPT系统研究与设计
Research and Design of Misalignment-Tolerant LCC–LCC Compensated IPT System With Constant-Current and Constant-Voltage Output
Jingang Li · Xuze Zhang · Xiangqian Tong · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年1月
本文研究了用于储能设备无线电能传输（IPT）的LCC-LCC补偿拓扑。该拓扑无需额外补偿元件或复杂控制，即可在不同谐振频率下实现储能所需的恒流（CC）和恒压（CV）输出。文章重点探讨了系统在耦合机构存在偏移时的鲁棒性设计，旨在提升无线充电系统的传输效率与稳定性。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及储能系统业务具有重要参考价值。无线电能传输（IPT）是未来充电桩技术的重要演进方向，LCC-LCC拓扑的恒流/恒压特性非常契合电池充电的CC-CV阶段需求。建议研发团队关注该拓扑在提升系统抗偏移能力方面的设计方法，这有助于优化阳光电源充电桩产品的用户体验。同时，该技...
基于图元强化学习的高比例光伏接入智能配电网自主电压调节
Autonomous Voltage Regulation for Smart Distribution Network With High-Proportion PVs: A Graph Meta-Reinforcement Learning Approach
Leijiao Ge · Jingjing Li · Luyang Hou · Jingang Lai · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
高比例分布式光伏接入的智能配电网常面临严峻的电压质量问题。深度强化学习（DRL）无需显式建模即可实现优化控制，但在应用于此类系统时易受环境不稳定和智能体学习不均衡等问题影响。本文将电压控制建模为部分可观测马尔可夫决策过程，提出一种基于图卷积网络的多智能体元强化学习算法，融合元学习以提升智能体对他人行为的预测能力，缓解环境非稳性；通过引入自关注机制与值分解方法改善学习不均衡。在IEEE 33、141和322节点系统上的实验验证了所提方法的有效性，并优于五种主流多智能体DRL及模型预测控制方法。
解读: 该图元强化学习电压调节技术对阳光电源SG系列光伏逆变器和ST储能系统具有重要应用价值。可直接应用于分布式光伏并网场景的智能电压控制：1）通过多智能体协同优化，提升SG逆变器在高渗透率光伏配电网中的无功调节能力，解决传统MPC建模复杂、计算负荷高的问题；2）结合ST储能变流器的有功-无功协调控制，实现...