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排序:
拓扑与电路
DC-DC变换器
PWM控制
机器学习
★ 4.0
利用神经网络最小化非对称交错式DC-DC变换器的纹波
Ripple Minimization in Asymmetric Interleaved DC–DC Converters Using Neural Networks
Ozturk Sahin Alemdar · Mustafa Umit Oner · Ogun Altun · Ozan Keysan · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年3月
本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的方法，旨在解决多相DC-DC变换器在非对称工况（如输入电压或负载不平衡）下的纹波最小化问题。通过动态调整各相开关时序的相移，该方法有效抑制了输出纹波，提升了变换器的性能。
解读: 该技术对阳光电源的储能变流器（如PowerTitan、PowerStack系列）及组串式光伏逆变器中的DC-DC级具有重要参考价值。在多路MPPT或多模块并联储能系统中，由于组件老化或环境差异导致的输入不平衡是常见挑战。引入神经网络优化相移控制，可进一步降低输出电流纹波，减小滤波电感体积，从而提升功...