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一种检测表贴式永磁同步电机退磁与初始转子位置的综合方法
A Comprehensive Methodology for Detecting Demagnetization and Initial Rotor Position in SM-PMSMs
Mohammad Rastegar · Milad Bahrami-Fard · Mohammad Hassan Ghaderi · Behnam Mohammadian Mosammam 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年6月
准确估计初始转子位置对于永磁同步电机（PMSM）的启动、高效转矩输出及可靠运行至关重要，同时也是预防退磁的关键。本文提出了一种在静止和飞车（无定子励磁）条件下，针对表贴式永磁同步电机（SM-PMSM）检测转子位置的综合方法。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的底层控制算法，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有一定相关性。在风电变流器领域，电机的高效启动与转子位置精确感知有助于提升风机在低风速下的响应能力；在电动汽车充电桩配套的电机驱动或储能系统中的辅助电机控制中，该方法能有效提升系统可靠性并预防退磁故障。...
潜水泵电流源逆变器驱动永磁同步电机的先进启动与无传感器磁场定向控制平滑切换
Advanced Startup and Smooth Transition to Sensorless Field Oriented Control for CSI-Fed PMSM Drives in Submersible Pumps
Milad Bahrami-Fard · Majid Ghasemi Korrani · Mohammad Rastegar · Babak Fahimi · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年9月
本文针对潜水泵应用中电流源逆变器（CSI）驱动永磁同步电机（PMSM）的场景，提出了一种可靠的启动方法，实现了向无传感器磁场定向控制（FOC）的平滑过渡。该策略提升了驱动系统的运行效率与可靠性。
解读: 该研究聚焦于电流源逆变器（CSI）的控制算法优化，虽然阳光电源目前的主流产品（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能PCS）多采用电压源逆变器（VSI）拓扑，但该文提出的电机驱动平滑启动与无传感器控制策略，对于阳光电源风电变流器产品线及未来可能涉及的工业电机驱动应用具有参考价值。特别是...
基于新型CNN集成与可解释人工智能的配电网虚假数据注入攻击检测与定位框架
False Data Injection Attack Detection and Localization Framework in Power Distribution Systems Using a Novel Ensemble of CNNs and Explainable Artificial Intelligence
Mohammad Reza Dehbozorgi · Mohammad Rastegar · Mohammadreza Fakhari Moghaddam Arani · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
信息物理电力系统易受网络攻击，尤其是虚假数据注入攻击（FDIA）。近年来，针对配电系统状态估计（DSSE）的虚假数据注入攻击受到了研究人员的关注，此类攻击通过更改电表读数来改变状态估计（SE）。文献中常见的针对虚假数据注入攻击的防御方法是使用标记数据训练分类器作为虚假数据注入攻击检测器。然而，虚假数据注入攻击数据集的高度不平衡特性可能会限制这种方法的性能。机器学习模型的黑盒特性使其在重要应用中难以获得信任和采用。因此，我们提出了一种创新的可解释人工智能（XAI）增强的基于集成学习的检测与定位模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，该论文提出的虚假数据注入攻击（FDIA）检测框架具有重要的战略意义。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的快速拓展，我们的产品正日益深度融入配电网的信息物理系统中，这使得网络安全防护成为保障系统可靠运行的关键要素。 该技术的核心价值在于为我们的智能逆变器和...
基于机器学习代理的手动与自动开关在配电网中的优化配置
Optimal Placement of Manual and Automatic Switches in Power Distribution Systems Using a Machine Learning Proxy
Mehrdad Ebrahimi · Mohammad Rastegar · Kiana Karami · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月
故障管理涉及在故障发生后尽快恢复停电用户的操作，而优化开关布局有助于实现这一目标。然而，由于问题的非线性和巨大的搜索空间，开关优化问题需要大量的计算工作。因此，对于大规模配电系统而言，该问题可能难以求解。本文提出了一种基于机器学习的代理方法，用于确定实际配电系统中手动和自动开关的最佳数量和位置。目标函数包含设备成本和可靠性指标，包括系统平均停电频率指标（SAIFI）、系统平均停电持续时间指标（SAIDI）和未供电量（ENS）指标。所提出的模型是一个堆叠集成模型，其中基于卷积神经网络（CNN）的模...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的配电网开关优化技术具有重要的战略价值。随着公司在分布式光伏、储能系统及综合能源解决方案领域的深度布局，配电网的智能化管理已成为提升系统可靠性和经济性的关键环节。 该技术的核心价值在于通过堆叠集成学习模型，大幅降低开关优化问题的计算复杂度，这对阳光电源的配...