找到 2 条结果
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...