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开关变换器实时仿真中Adams–Bashforth方法重置记忆的必要性
The Necessity of Resetting Memory in Adams–Bashforth Method for Real-Time Simulation of Switching Converters
Marina Yushkova · Alberto Sanchez · Angel de Castro · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年6月
随着FPGA在硬件在环（HIL）实时仿真中的广泛应用，开关电源的仿真面临挑战。由于开关状态切换会导致电路方程突变，在利用多步数值方法（如Adams–Bashforth）进行仿真时，若未妥善处理历史数据，将导致仿真精度下降甚至发散。本文探讨了在开关动作瞬间重置记忆的必要性及其对实时仿真准确性的影响。
解读: 该研究直接服务于阳光电源的研发测试环节。在光伏逆变器（组串式/集中式）及储能系统（PowerTitan/PowerStack）的开发过程中，高精度的HIL仿真对于验证控制策略至关重要。由于电力电子变换器存在频繁的开关动作，该文献提出的Adams–Bashforth方法记忆重置策略，能显著提升FPGA...
利用过采样技术提高硬件在环开关模型精度
Oversampling Techniques to Improve the Accuracy of Hardware-in-the-Loop Switching Models
Marina Yushkova · Alberto Sanchez · Angel de Castro · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年5月
电力变换器的实时硬件在环（HIL）仿真涉及对开关通断信号的数字采样。传统方法在单个仿真步长内仅处理一个开关状态，易导致输入读取错误，引发次谐波等负面影响。本文提出过采样技术，旨在提升HIL仿真中开关模型的精度，减少采样误差对系统性能评估的影响。
解读: 该技术对阳光电源的研发测试流程具有重要价值。在光伏逆变器（如组串式、集中式）及储能系统（如PowerTitan、ST系列PCS）的开发过程中，高精度的HIL仿真能显著缩短控制算法的验证周期。通过引入过采样技术，研发团队可以更精准地模拟高频开关动作下的瞬态响应，有效避免因采样误差导致的谐波分析偏差，从...