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基于物联网的DC/DC深度学习功率变换器控制：实时实现
IoT-Based DC/DC Deep Learning Power Converter Control: Real-Time Implementation
Meysam Gheisarnejad · Mohammad Hassan Khooban · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
本文提出了一种基于物联网（IoT）的模块化智能电网架构，将物联网技术集成至DC/DC变换器中，以构建单电压总线的可编程电网。该架构利用低成本计算硬件实现了对物联网电网的有效控制与管理，并针对系统不确定性，研究了基于深度学习的实时控制策略。
解读: 该研究探讨的深度学习控制策略与阳光电源的iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/PowerStack储能系统中的PCS控制逻辑具有高度协同潜力。通过在DC/DC环节引入深度学习算法，可显著提升储能系统在复杂工况下的动态响应速度与效率。建议研发团队关注该技术在轻量化硬件上的部署方案，...
面向舰船微电网的鲁棒且快速的电压源变换器
VSC）控制
Rasool Heydari · Meysam Gheisarnejad · Mohammad Hassan Khooban · Tomislav Dragicevic 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年9月
本文提出了一种改进的模型预测控制（MPC）策略，旨在提升交流舰船微电网在面对脉冲负载和大型动力负载时的电压与频率稳定性。该方法通过优化控制带宽，有效补偿了微电网在动态负载冲击下的电压与频率偏差，增强了系统的鲁棒性与响应速度。
解读: 该研究提出的高性能MPC控制策略对于阳光电源的构网型（Grid-Forming）储能变流器（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。在弱电网或孤岛运行场景下，储能系统需具备极强的抗冲击负载能力，该算法能显著提升PCS在面对突发负载波动时的动态响应速度与电压支撑能力。建议研发团队将其应用于iSo...
一种用于零排放渡轮DC-DC变换器的新型智能混合控制方法
A New Intelligent Hybrid Control Approach for DC–DC Converters in Zero-Emission Ferry Ships
Mohammad Hassan Khooban · Meysam Gheisarnejad · Hamed Farsizadeh · Ali Masoudian 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年6月
针对传统渡轮依赖化石燃料导致的环境污染问题，本文提出了一种用于零排放渡轮DC-DC变换器的新型智能混合控制方法。该方法旨在优化船舶电力系统中的能量转换效率，通过先进的控制策略提升系统动态响应能力，以支持船舶电气化转型并减少碳排放。
解读: 该研究涉及的DC-DC变换器控制技术与阳光电源的储能PCS（如PowerTitan、PowerStack）及电动汽车充电桩业务高度相关。船舶电气化是储能系统应用的新兴场景，该文提出的智能混合控制方法可优化双向DC-DC变换器的动态性能，提升系统在复杂负载下的稳定性。建议研发团队关注该控制算法在储能变...
基于DC/DC功率变换器控制的深度机器学习技术：实时实现
DC/DC Power Converter Control-Based Deep Machine Learning Techniques: Real-Time Implementation
Mojtaba Hajihosseini · Milad Andalibi · Meysam Gheisarnejad · Hamed Farsizadeh 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年10月
随着直流微电网的发展，Buck-Boost变换器的应用日益广泛，但恒功率负载（CPL）带来的不稳定性成为系统面临的主要挑战。本文提出了一种基于深度机器学习的控制策略，旨在无需精确系统建模的前提下，实现直流微电网中DC/DC变换器的实时稳定控制。
解读: 该技术对阳光电源的储能系统（如PowerTitan、PowerStack）及光储一体化解决方案具有重要参考价值。在直流微电网和储能PCS应用中，恒功率负载（CPL）常导致系统振荡，传统控制策略难以兼顾动态响应与稳定性。引入深度学习算法可提升PCS在复杂负载工况下的鲁棒性，减少对精确数学模型的依赖。建...
非理想电网条件下并网型智能紧凑E单元多电平逆变器的鲁棒矢量电流控制
Robust Vector Current Control of Grid-Interactive Smart Packed E-Cell Multi-Level Inverters Under Non-Ideal Grid Conditions
Mahdieh S. Sadabadi · Mohammad Sharifzadeh · Eric Laurendeau · Meysam Gheisarnejad 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2024年9月
本文提出了一种基于凸优化的策略，用于在不确定电网条件（从强电网到弱电网）以及非理想电网电压条件下，设计并网型单相九电平堆叠 E 型单元（PEC9）逆变器的矢量电流控制器。在状态空间框架下，将存在电网阻抗不确定性的非理想并网型 PEC 逆变器建模为受干扰的多变量多面体模型。基于这种新颖的建模方法，提出了一种鲁棒的二自由度 $\mathscr{H}_\infty$ 多变量比例 - 积分（PI）矢量电流控制策略。所提出的控制机制采用二次 Lyapunov 函数保证了鲁棒稳定性，并且在电网阻抗不确定和非...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对Packed E-Cell多电平逆变器的鲁棒矢量电流控制技术具有重要的战略参考价值。该技术聚焦于解决非理想电网条件下的并网控制问题，这与我司在全球市场面临的实际应用场景高度契合。 **技术价值分析**：论文提出的基于凸优化的H∞鲁棒控制策略，能够在电网阻抗不确定和...
基于最优策略梯度的二型模糊控制在5G商用建筑多直流端口PEC变换器中的应用
Optimal Policy Gradient-Based Type-2 Fuzzy Control for Multi-DC Terminal PEC Converter in 5G-Based Commercial Buildings
Meysam Gheisarnejad · Arman Fathollahi · Mohammad Sharifzadeh · Eric Laurendeau 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年5月
在智慧城市集成技术中，电动汽车与第五代通信系统依赖广泛的分布式基础设施。商用建筑因其分布广泛且能耗显著，成为支撑这些技术的理想平台。本文提出一种基于九电平封装E单元（PEC9）变换器的直流供电单元，专为支持电动汽车充电站与5G通信设施而设计。为稳定该多直流端口有源功率因数校正整流器，构建了一种结构化区间二型模糊PD加I（IT2F-PD+I）控制器，并采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法优化其输入输出比例因子，通过演员-评论家双深度神经网络实现直流电压的智能调节。基于DS1202的实验验证了该方...
解读: 该九电平PEC变换器与IT2F-PD+I控制技术对阳光电源充电桩产品线具有直接应用价值。多直流端口架构可支持工商业场景下光伏-储能-充电桩的直流母线集成，契合阳光电源ST储能系统与充电设施的融合方案。DDPG深度学习算法优化的模糊控制策略可提升充电桩PFC整流器的动态响应与电压稳定性，特别适用于5G...