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基于稳定性与动态约束模糊反向传播神经网络的三相PWM整流器PI自整定方法
A PI Self-Tuning Method for Three-Phase PWM Rectifiers Based on Stability-and-Dynamics- Constrained Fuzzy Backpropagation Neural Network
Yun Zhang · Tong Li · Ge Yan · Ping Wang 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年1月
针对三相PWM整流器在直流电压参考或负载变化时，传统PI控制参数固定导致系统稳定性与动态响应性能下降的问题，本文提出了一种基于稳定性与动态约束的模糊反向传播神经网络（FBPNN）PI自整定方法，实现了PI参数的实时优化，提升了系统的鲁棒性。
解读: 该技术对阳光电源的核心业务具有高度参考价值。三相PWM整流技术是组串式/集中式光伏逆变器、储能变流器（PCS）及风电变流器的核心控制基础。通过引入模糊反向传播神经网络实现PI参数的实时自整定，可显著提升PowerTitan等储能系统在复杂电网环境下的动态响应速度，并增强光伏逆变器在弱电网条件下的稳定...
基于单输入单输出传递函数的构网型储能系统交互建模与稳定性分析
Interaction Modeling and Stability Analysis of Grid-Forming Energy Storage System Based on SISO Transfer Functions
Kezan Zhang · Mengxuan Shi · Xia Chen · Dejun Shao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年9月
随着光伏（PV）规模的快速扩大，构网型储能系统（GFM-ESS）被广泛用于提供惯性响应和电压支撑以改善系统动态特性。不同同步方式的换流器在动态行为上存在显著差异，且构网型（GFM）与跟网型（GFL）设备在多时间尺度控制下可能引发混合系统的次同步振荡。本文研究了由GFM-ESS与跟网型光伏系统（GFL-PV）组成的并网系统，基于单输入单输出（SISO）传递函数建立了PV-ESS动态交互模型。通过开环全回路与子回路传递函数结合，揭示了弱电网下GFM-ESS对GFL-PV动态特性的影响机制，并分析了不...
解读: 该研究对阳光电源ST系列储能变流器与SG系列光伏逆变器的协同运行具有重要指导意义。基于SISO传递函数的交互建模方法可直接应用于PowerTitan储能系统的GFM控制策略优化，特别是在弱电网场景下与大规模GFL光伏阵列并网时的稳定性设计。研究揭示的多时间尺度控制耦合机制，可用于改进阳光电源构网型储...