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HARDCORE：基于残差扩张卷积神经网络的铁氧体磁芯任意波形磁场与功率损耗估计
HARDCORE: H-Field and Power Loss Estimation for Arbitrary Waveforms With Residual, Dilated Convolutional Neural Networks in Ferrite Cores
Wilhelm Kirchgässner · Nikolas Förster · Till Piepenbrock · Oliver Schweins 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年2月
本文针对MagNet 2023挑战赛，提出了一种名为HARDCORE的深度学习方法。该方法利用残差扩张卷积神经网络（Res-DCNN），实现了对环形铁氧体磁芯在任意波形激励下稳态功率损耗的材料特性化、波形无关的精确估计，有效解决了传统磁损耗模型在复杂工况下的局限性。
解读: 磁性元件（电感、变压器）是阳光电源组串式/集中式光伏逆变器及PowerTitan/PowerStack储能PCS的核心部件。该研究提出的基于深度学习的磁损耗建模方法，能够显著提升高频磁性元件在复杂PWM波形下的损耗预测精度。在产品研发阶段，该技术可辅助研发团队优化磁芯选型与绕组设计，降低磁性元件温升...
利用深度残差机器学习估计电机温度
Estimating Electric Motor Temperatures With Deep Residual Machine Learning
Wilhelm Kirchgassner · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
针对牵引驱动应用中电机温度监测不足的问题，本文提出一种基于深度残差学习的温度估计方法。传统热模型依赖复杂的参数选择且受几何结构和冷却动力学影响，而该数据驱动方法通过深度学习模型，在无需精确物理建模的情况下，实现了对电机内部温度的精准预测，有效提升了系统的运行安全性与设计优化能力。
解读: 该技术在电机热管理方面的应用对阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有参考价值。通过深度学习替代传统的复杂热网络模型，可以更精准地预测功率模块或电机在极端工况下的温度，从而优化散热设计，提升产品功率密度。建议研发团队关注该方法在iSolarCloud平台中的应用，通过挖掘设备运行数据，实现对逆变...
基于元强化学习的永磁同步电机通用直接转矩控制器
Universal Direct Torque Controller for Permanent Magnet Synchronous Motors via Meta-Reinforcement Learning
Darius Jakobeit · Maximilian Schenke · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Power Electronics · 预计 2026年5月
本文提出了一种基于元强化学习的永磁同步电机（PMSM）通用直接转矩控制方法。该方法无需预先获取电机参数，即可在数分钟内实现自动化控制设计，显著提升了控制系统的自适应能力与效率，特别适用于电动汽车驱动等工业场景。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及未来可能的电机驱动业务具有重要参考价值。元强化学习能够解决传统控制策略在不同电机参数下鲁棒性不足的问题，缩短控制器的开发与调试周期。建议研发团队关注该算法在充电桩功率模块控制或未来储能系统电机负载管理中的应用，通过引入AI驱动的自适应控制，提升系统在复杂工况下的动态...
考虑电流和转矩约束的永磁同步电机时间最优模型预测控制
Time-Optimal Model Predictive Control of Permanent Magnet Synchronous Motors Considering Current and Torque Constraints
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Böcker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文针对永磁同步电机（PMSM）驱动应用中的转矩动态性能问题，提出了时间最优控制（TOC）方法。针对现有TOC方法在瞬态运行中易导致过流及转矩超调的问题，研究了在满足电流和转矩约束条件下的优化控制策略，以实现最高控制动态性能。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中，优化转矩动态响应有助于提升风机在复杂电网条件下的稳定性；在充电桩领域，该算法可提升功率模块的动态响应速度。建议研发团队关注该MPC算法在降低计算复杂度方面的进展，以评估其在阳...
永磁同步电机六步运行的模型预测直接自控制
Model Predictive Direct Self-Control for Six-Step Operation of Permanent-Magnet Synchronous Machines
Mario Peña · Michael Meyer · Oliver Wallscheid · Joachim Böcker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文提出了一种模型预测直接自控制（MPDSC）策略，旨在优化永磁同步电机的电压利用率，从而提升电动驱动系统的功率和转矩输出能力。该方法克服了传统线性磁场定向控制（FOC）在六步运行模式下的局限性，特别适用于对功率密度要求极高的交通运输领域。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动业务具有重要参考价值。通过引入MPDSC策略，可以显著提升电机在高速区（六步运行模式）的电压利用率，从而提高驱动系统的功率密度和动态响应性能。建议研发团队将其应用于高性能充电桩的功率模块控制或未来潜在的电动交通动力总成解决方案中，以提升产品在严苛工况下的...
电力驱动中模型预测电流控制的扰动观测器研究
Investigation of Disturbance Observers for Model Predictive Current Control in Electric Drives
Oliver Wallscheid · Etienne Florian Bouna Ngoumtsa · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年12月
本文探讨了电力电子变换器模型预测控制（MPC）中的扰动与不确定性问题。由于MPC依赖数学模型预测系统行为，模型失配会显著影响控制性能。文章重点研究了扰动观测器在提升MPC鲁棒性方面的作用，旨在解决电机驱动及电力转换应用中因参数不确定性导致的控制精度下降问题。
解读: 该研究对阳光电源的逆变器及电机驱动控制具有重要参考价值。在组串式及集中式光伏逆变器中，MPC因其动态响应快而备受关注，但易受电网阻抗变化及参数漂移影响。引入扰动观测器可显著提升系统在弱电网环境下的鲁棒性，减少对精确模型参数的依赖。此外，该技术可优化PowerTitan等储能变流器（PCS）在复杂工况...
利用全局优化磁链观测器实现感应电机的精确转矩控制
Accurate Torque Control for Induction Motors by Utilizing a Globally Optimized Flux Observer
Marius Stender · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
感应电机驱动的高精度转矩估计与控制在电动汽车等领域至关重要。开环转矩控制性能高度依赖于电机模型和磁链估计的准确性。本文提出了一种自适应卡尔曼滤波器，旨在通过优化磁链观测精度，解决感应电机在宽运行范围内的转矩控制难题，提升驱动系统的动态响应与稳态精度。
解读: 该研究聚焦于感应电机的高精度转矩控制，这对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动控制技术具有参考价值。虽然阳光电源目前核心业务侧重于光伏与储能，但其在电力电子变换领域的深厚积累与电动汽车驱动控制算法高度同源。通过引入全局优化磁链观测器，可提升电机驱动系统的动态性能与效率，建议研发团队关注该算法在高性...
基于元强化学习的永磁同步电机驱动电流控制
Meta-Reinforcement-Learning-Based Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Drives for a Wide Range of Power Classes
Darius Jakobeit · Maximilian Schenke · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文提出了一种基于元强化学习的电流控制方案，旨在解决传统数据驱动控制算法在不同系统间迁移时需重复训练、耗时耗力的问题。通过元学习方法，控制器能够快速适应不同功率等级的永磁同步电机系统，无需针对特定设备进行参数调整，提升了模型无依赖控制算法的通用性与部署效率。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器、储能系统中的辅助电机控制）具有重要参考价值。元强化学习能够显著缩短不同功率等级变流器产品的调试周期，降低研发成本。建议研发团队关注其在风电变流器控制策略中的应用，通过引入元学习算法，提升变流器对不同电机参数的自适应能力，从而增强产品在复杂工况下的鲁棒性...
用于永磁同步电机模型预测电流控制的数据驱动递归最小二乘估计
Data-Driven Recursive Least Squares Estimation for Model Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motors
Anian Brosch · Soren Hanke · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年2月
模型预测控制（MPC）的性能高度依赖于模型精度。传统的物理建模方法难以覆盖寄生效应且存在参数偏差。本文提出一种数据驱动的递归最小二乘（RLS）估计方法，旨在解决电机控制中参数不确定性问题，提升MPC在复杂工况下的控制鲁棒性与动态响应性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的控制优化，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关）及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中，发电机侧控制同样面临参数漂移和模型不确定性问题，引入数据驱动的RLS参数估计可提升变流器在宽转速范围内的控制精度。建议研发团队关注该算法在复杂电网环境下对变流器动...
用于有限控制集模型预测控制的高利用率永磁同步电机长短期记忆递归最小二乘在线辨识
Long-Term Memory Recursive Least Squares Online Identification of Highly Utilized Permanent Magnet Synchronous Motors for Finite-Control-Set Model Predictive Control
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
针对高功率密度永磁同步电机（PMSM）在强非线性磁饱和效应下的精确控制问题，本文提出了一种长短期记忆递归最小二乘（LTM-RLS）在线辨识方法。该方法旨在解决传统离线查表法在动态工况下精度不足的问题，为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）提供更准确的电机参数模型，从而提升转矩和电流控制性能。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有一定关联。虽然阳光电源的核心产品侧重于光伏与储能，但该研究中提到的在线参数辨识与模型预测控制（MPC）算法，对于提升风电变流器在复杂电网环境下的动态响应速度，以及优化电动汽车充电桩中电机驱动系统的控制精度具有参考价值。建...
基于边缘计算辅助安全强化学习的永磁同步电机有限集直接转矩控制
Finite-Set Direct Torque Control via Edge-Computing-Assisted Safe Reinforcement Learning for a Permanent-Magnet Synchronous Motor
Maximilian Schenke · Barnabas Haucke-Korber · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年11月
基于强化学习（RL）的驱动控制技术实现了数据驱动训练阶段的全局优化。然而，由于训练过程中的安全性挑战，其实际应用受限。本文提出了一种边缘计算辅助的安全强化学习方法，用于永磁同步电机的有限集直接转矩控制，在无需先验模型的情况下实现了高效驱动控制，并解决了实时训练中的安全约束问题。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有技术关联性。通过边缘计算辅助强化学习，可提升变流器在复杂工况下的动态响应能力和控制精度，减少对精确数学模型的依赖。建议研发团队关注该算法在风电变流器转矩控制及充电桩功率模块动态优化中的应用，以提升系统鲁棒性。虽然目前核心业务侧...
全调制范围内基于定子磁链谐波参考生成器的永磁同步电机模型预测转矩控制
Model Predictive Torque Control for Permanent-Magnet Synchronous Motors Using a Stator-Fixed Harmonic Flux Reference Generator in the Entire Modulation Range
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
为提升永磁同步电机（PMSM）在高转速下的转矩与功率转换能力，本文提出了一种将谐波参考生成器（HRG）与脉冲削波（PC）方案集成至模型预测控制（MPC）框架的方法。该方案旨在实现直流母线电压的充分利用，从而在稳态及瞬态运行中获得最大功率输出。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有技术关联性。在风电变流器中，优化电机侧（或发电机侧）的转矩控制与直流母线利用率，有助于提升变流器在宽转速范围内的效率与动态响应。建议研发团队关注该MPC框架下的谐波抑制与电压利用率提升策略，将其转化为针对风电变流器或未来...
针对内置式永磁同步电机
IPMSM）的最小先验知识与调试难度的有限集无传感器控制
Anian Brosch · Fabio Tinazzi · Oliver Wallscheid · Mauro Zigliotto 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文提出了一种基于转子各向异性的无传感器控制方案，旨在降低电机驱动系统的成本并提高可靠性。针对传统方法依赖精确电机模型和繁琐人工调试的问题，该方案通过最小化先验知识需求和调试工作量，实现了高效的转子角度估计与驱动控制，提升了系统设计的便捷性。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏和储能，但该算法在风电变流器及电动汽车充电桩的电机驱动模块中具有潜在应用价值。特别是针对内置式永磁同步电机（IPMSM）的无传感器控制，能够有效降低传感器成本并提升系统鲁棒性。建议研发团队关注其“最小化先验知识”的自适应控制策略，这有助于优...
用于半桥模式下降低结温及变压器磁通的LLC谐振变换器调制策略
LLC Resonant Converter Modulations for Reduced Junction Temperatures in Half-Bridge Mode and Transformer Flux in the On-the-Fly Morphing Thereto
Philipp Rehlaender · Oliver Wallscheid · Frank Schafmeister · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文探讨了LLC谐振变换器在宽电压增益范围下的应用挑战。通过全桥逆变器采用多种调制模式，特别是通过固定桥臂开关状态实现半桥模式，可有效扩展工作范围。研究重点在于优化调制策略以降低开关管结温及变压器磁通，提升变换器在宽范围电压输入下的效率与可靠性。
解读: 该研究对阳光电源的户用及工商业光伏逆变器、储能变流器（PCS）具有重要参考价值。LLC拓扑是高功率密度DC-DC变换的核心，通过优化调制策略实现宽电压范围下的高效运行，能显著提升阳光电源ST系列及PowerStack储能系统在电池电压波动时的转换效率。此外，降低结温和磁通的策略有助于提升功率模块的长...
电动驱动测试台效率测量不确定度评估
Evaluation of the Efficiency Measurement Uncertainty of Electric Drive Test Benches for Direct Data-Driven Control Optimization
Lukas Hölsch · Oliver Wallscheid · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年7月
提高由电机、电力电子设备和控制算法组成的电力驱动系统的效率，是工业界和学术界的一项主要任务。鉴于现代驱动系统已经具备较高的效率水平，预期的效率提升幅度在个位数甚至低于 1 个百分点。因此，为了比较不同驱动设计的效率，或者对与控制相关的运行策略（如最优脉冲模式）进行在线优化，需要对电气输入功率和机械输出功率进行低测量不确定度的测量。为此，本文提出了一种测量模型，用于分析三相驱动试验台在整个转矩 - 转速平面内测量链上出现的功率和效率不确定度。该测量模型以开源软件的形式发布，以便他人评估其试验台设置...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项关于电驱动测试台效率测量不确定性评估的研究具有重要的借鉴价值。当前，我司在光伏逆变器、储能变流器及新能源汽车电驱动系统等核心产品中，功率转换效率已普遍达到98%以上的高水平。在此背景下，进一步的效率提升往往仅在零点几个百分点范围内，这使得精确的测量评估体系成为技术优化的...